基于二维直方图和模糊熵准则的阈值化方法

图像分割是图像分析、识别和理解的基础。图像分割主要是指将图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术,其研究多年来一直受到人们的高度重视;阈值化法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与识别中广为应用;针对图像分割中细节往往被忽略导致后续处理困难的问题,基于模糊关系和最大模糊熵原理提出了一种阈值化方法,对二维直方图进行模糊分割;为了获得图像分割中的细节,提出的方法根据最大熵原则自动确定模糊区域和门限,进而获得二维模糊熵和遗传算法最优解,最后获得图像细节;通过对不同灰度水平和颜色类型图像进行实验比较,实验结果表明提出的方法优于二维非模糊方法和一维模糊熵分割法,得到该方法在图像分割中获得细节的结论。     

最大边连通和super-边连通超图的充分条件

设H是连通超图。若超图H的边连通度等于其最小度,则称H是最大边连通的。若超图H的每个最小边割总是由关联于某个最小度顶点的边集所构成,则称H是super-边连通的。首先给出一致线性超图是最大边连通超图的度序列条件。其次,给出一致线性超图是super-边连通超图的度条件。这些结果分别推广了Dankelmann和Volkmann（1997）以及Hellwig和Volkmann（2005）在图上的相关结论。     

带电粒子在复合场中运动的三个问题的再探讨

本刊支持、鼓励不同意见的交流与讨论,欢迎批评与反批评,以期把刊物办得生动活泼一些.     

基于蚁群算法的二维最大熵分割算法

由于二维最大熵分割法不仅考虑了像素的灰度信息,而且还充分利用了像素的空间邻域信息,因此能够取得较好的分割效果.但是,该方法的计算量巨大,不利于红外图像的快速处理.蚁群算法于20世纪90年代初提出,是受到蚁群集体行为的启发而提出的一种基于种群的模拟进化算法,属于随机搜索算法.该算法已经成功应用于旅行商等离散问题.将蚁群算法应用于二维最大熵法,提出了基于蚁群算法的二维最大熵分割算法.与传统的穷尽搜索法相比,求解速度提高了60倍左右.仿真实验表明,该方法快速、简单、有效.     

基于PSO和模糊划分熵的水下图像分割

在水下环境中,由于存在着水体对光线的吸收以及照明不均等原因,水下图像具有信噪比低、边缘模糊等特点。如果直接使用传统的分割方法,对水下图像进行处理后的效果较差。传统的基于最大熵原理的阈值法尽管能实现某些特定的分割任务,但是其时效性较差。而粒子群算法(PSO)是一类随机全局优化技术,该算法简单易实现,可调参数少。因此将群体智能中的粒子群优化算法应用到图像分割中。新方法在重新定义模糊熵的基础上,根据最大熵原理,利用粒子群算法来搜索分割阈值。相对于传统的利用穷举法来搜索分割阈值的算法,新方法大大减少了计算时间,提高了效率。通过对水下图像处理实验证明,该算法对简单背景的图像分割是有效的,和传统分割方法相比,具有更强的自适应性和抗噪性能。     

Atom-photon entanglement in the system with competing k-photon and l-photon transitions

We have investigated the evolution of the atomic quantum entropy and the entanglement of atom-photon in the system with competing k-photon and l-photon transitions by means of fully quantum theory, and examined the effects of competing photon numbers （k and l）, the relative coupling strength between the atom and the two-mode field （A/g）, and the initial photon number of the field on the atomic quantum entropy and the entanglement of atom-photon. The results show that the multiphoton competing transitions or the large relative coupling strength can lead to the strong entanglement between atoms and photons. The maximal atom-photon entanglement can be prepared via the appropriate selection of system parameters and interaction time.     

关于“评测指标权重确定的结构熵权法”的注记

本文基于文献[1]所提出的观点,根据熵理论和德尔斐专家调查法,对文献[1]所提出的方法进行了改进,得到了改进的结构熵权法,并运用此方法对环保项目指标进行权重确定,同时与经典的德尔斐专家调查法确定的权重进行比较,并对二者的差异作出了合理解释。     

如何让学生深刻理解熵的概念

 熵的概念,是热力学和统计物理学中非常重要而又较难理解的.克劳修斯(ClaUSiUS.R.J.E,1822-1888德国物理学家)于1850年提出热力学第二定律,1865年提出熵的概念,并将热力学第二定律表述为“宇宙的能量是不变的,而它的熵则总在增加.”现在,熵这个概念已经远远超出了热力学、统计物理学范畴,直接扩展到信息论、控制论、概率论、数论、天体物理、宇宙论、科学管理以及生命系统等各个不同领域.因此,如何在教学中让学生深入理解熵的概念,是一个重要的课题.     

最大乘积型Fuzzy文法与自动机

本文对提出的最大乘积型Ｆｕｚｚｙ文法与最大乘积型Ｆｕｚｚｙ自动机的关系作了详细讨论，得出了两个重要的结论。即：由给定的最大乘积型Ｆｕｚｚｙ正规文法可构造一个最大乘积型Ｆｕｚｚｙ自动机使得二者接受的语言集相同，反之亦然。从而达到自动识别语言的目的。     

低信噪比下基于多元变分模态分解的水下蛙人特征提取

为提高低信噪比下对蛙人辐射噪声的提取能力,提出了一种矢量多通道信号的水下蛙人辐射噪声特征提取方法。首先针对矢量多通道信号使用多元变分模态分解,得到固有模态函数。然后选取能量最高的模态函数组作为研究对象,计算该模态函数组互谱后的加权排列熵。最后提取加权排列熵频谱的蛙人特征量。海试结果表明,本方法可在无需先验信息情况下,提取由矢量水听器采集的蛙人信号特征,在检测率为80%的情况下抗噪能力较传统算法提升了10 dB。