基于聚类分割和形态学的可见光与SAR图像配准

针对可见光与SAR图像灰度差异大,共有特征提取难的问题,提出了一种基于k-均值聚类分割和形态学处理的轮廓特征配准方法。利用k-均值聚类算法对两类图像进行分割,得到图像分割区域;通过形态学处理,有效减少SAR图像斑点噪声影响,准确提取两类图像的封闭轮廓;采用轮廓不变矩理论,引入矩变量距离均值、方差约束机制和一致性检查的匹配策略,获取最佳匹配对,实现了两类图像的配准。通过实验,三组图像的配准精度分别达到0.3450、0.2163和0.1810,结果表明该法可行且能达到亚像素的配准精度。     

基于大样本土壤光谱数据库的氮含量反演

充分挖掘大样本土壤光谱库中有效信息,建立普适性强的土壤全氮(TN)含量反演模型,是高光谱分析的重要应用方向之一。研究采用偏最小二乘回归(PLSR)全局建模、局部加权回归(LWR)和模糊K均值聚类结合PLSR(FKMC-PLSR)局部建模三种方法,分别建立了来自中国西藏、新疆、黑龙江、海南等13个省采集的17种土类1661个土壤样本TN值的高光谱反演模型,并对浙江省104个水稻土样本进行模型验证。结果表明,在大样本下PLSR全局模型对高TN值待预测样本存在低估现象,导致整体预测精度偏低;LWR和FKMC-PLSR局部模型比PLSR全局模型能够更为准确地反演TN含量。研究结果可为利用大样本光谱数据库建立稳定性和普适性较高的土壤TN含量预测模型提供参考。     

基于双重傅里叶级数的混沌SPWM频谱量化分析

混沌SPWM控制因其可以有效地降低变换器的电磁干扰而得到越来越多的关注,目前对于电磁干扰效果的分析主要以仿真和实验为主,缺乏一种量化的分析方法.本文利用双重傅里叶级数的方法,首先给出了多周期及准随机SPWM的频谱量化表达式,并且针对多周期SPWM进行了频谱计算与仿真的对比验证,然后本文将此计算方法拓展应用到混沌SPWM中,并分析了混沌频谱计算的可行性.为了验证不同映射及不同载波周期波动范围对频谱的影响,文中选择了常用的Tent和Chebyshev映射分别进行了对比实验,实验结果表明,载波周期波动范围对扩频效果具有较大的影响,而且从长期看,混沌序列的分布概率密度会影响扩频的效果,从短期来看,序列的初始值选取也会对扩频效果有较大影响.本文的频谱分析方法对混沌SPWM抑制电磁干扰原理提供了一定的理论基础,而且可以为其工程实践提供设计参考.     

灰度调整与数字全息图像质的关系

如何在有限的灰度级别下输出高质量全息图是人们关注的问题之一.文章从数字全息图 （计算机制全息图）的灰度直方图出发,研究灰度调整对全息图再现像质的影响.首先通过理论推导研究了压缩计算机制全息图中占比例少的灰度,展宽占比例多的灰度后全息图衍射效率的变化,发现处理后的计算机制全息图经灰度压缩的阈值越大,衍射效率越高.然后研究了灰度压缩的阈值对计算机制全息图再现像噪音的影响,发现全息图再现像的噪音随着阈值的增大,先减少再增大.实验表明,通过取合适的阈值对全息图进行灰度调整,可以在保证全息图再现像的信噪比的同时,提高全息图的衍射效率.计算机仿真和全息图光学再现实验证明了理论分析是正确的,为制作高质量的计算机制全息图提供了参考依据.     

极性金属间化合物MgIn2的合成、晶体结构及能带特征

在惰性气氛氩气保护下,通过高温固相反应合成得到了一个二元极性金属间化合物MgIn2。经X-射线单晶衍射与元素分析等方法确定了其晶体结构。MgIn2属立方体系,空间群为Fd3m(No.227),晶体学参数a=0.956 13(16)nm,V=0.874 1(3)nm3,Z=8,R1=0.035 3,wR2=0.082 8。MgIn2属于CaAl2结构类型,其结构特征为[In4]四面体通过共用顶点In原子链接而成的三维框架结构,Mg原子填充在三维框架的空隙中。能带结构计算表明MgIn2属于金属性的化合物。     

收益序列相关的动态资产-负债管理

以条件期望体现风险资产收益的相关性,建立了资产收益序列相关时资产-负债管理的动态均值-方差模型.采用Li和Ng(2000)的嵌入法,构造了一个具有二次效用函数的辅助问题,利用动态规划方法及原问题与辅助问题最优策略之间的关系,得到了原问题的最优投资组合策略和有效边界.     

神经元的形态分类和识别——2010年全国研究生数学建模竞赛C题论文

根据神经元的空间几何特征参数,研究神经元的空间形态分类方法,将神经元根据几何形态分类识别.首次提出利用模糊C均值算法(FCM)建立了模糊聚类分析模型,对所给的神经元样本进行了分类,这一模型用来对神经元进行分类比较合理,且计算结果准确.同时,还利用相关分析原理分析了不同动物神经系统中同一类神经元的形态特征有着很高的相似度.     

基于模糊聚类分析的小波神经网络模型在径流预测中的应用

提出了一种在对预报因子集进行模糊聚类分析基础上构建径流预测模型的新方法:先通过模糊C-均值聚类将历史径流数据进行分类,然后利用小波神经网络分别建立预报因子集类别变量特征值与观测值之间的局部预测模型,并设计了特征值分类识别器,自动搜寻相适应的局部网络模型进行预测.通过西南某水库2011年日平均入库来流的计算实例对简单小波神经网络预测模型和所建的基于FCM与小波神经网络的预测模型进行了比较,结果较为满意.     

自调频混沌系统及其调频码耦合同步

提出了一个闭环自调频混沌系统, 对压控振荡器输出进行采样, 采样值经非线性变换后产生控制压控振荡器下一时刻频率的调频码. 利用一维分岔图、二维分岔图和Lyapunov指数等研究了该系统的动力学行为; 并利用峰值均值功率比、频谱以及输出信号的相关函数等分析了该系统的应用特性. 研究表明, 该系统有复杂的动力行为, 展现分岔、多稳态和混沌等现象, 产生的信号具有低峰值均值功率比和宽频带的特性. 同时还讨论了利用调频码实现系统同步的可能性, 证实了简单的控制器可以实现自调频系统的同步. 在电路实验中, 压控振荡器用数字频率合成技术实现, 实验结果与理论分析一致. 关键词： 混沌 多稳态 峰值均值功率比 同步