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32.
33.
Alexander Burstein 《Journal of Combinatorial Theory, Series A》2011,118(8):2346-2364
We give a recursive formula for the Möbius function of an interval [σ,π] in the poset of permutations ordered by pattern containment in the case where π is a decomposable permutation, that is, consists of two blocks where the first one contains all the letters 1,2,…,k for some k. This leads to many special cases of more explicit formulas. It also gives rise to a computationally efficient formula for the Möbius function in the case where σ and π are separable permutations. A permutation is separable if it can be generated from the permutation 1 by successive sums and skew sums or, equivalently, if it avoids the patterns 2413 and 3142.We also show that the Möbius function in the poset of separable permutations admits a combinatorial interpretation in terms of normal embeddings among permutations. A consequence of this interpretation is that the Möbius function of an interval [σ,π] of separable permutations is bounded by the number of occurrences of σ as a pattern in π. Another consequence is that for any separable permutation π the Möbius function of (1,π) is either 0, 1 or −1. 相似文献
34.
A class of reaction-diffusion systems modeling plant growth with spatial competition in saturated media is presented. We show, in this context, that standard diffusion can not lead to pattern formation (Diffusion Driven Instability of Turing). Degenerated nonlinear coupled diffusions inducing free boundaries and exclusive spatial diffusions are proposed. Local and global existence results are proved for smooth approximations of the degenerated nonlinear diffusions systems which give rise to long-time pattern formations. Numerical simulations of a competition model with degenerate/non degenerate nonlinear coupled diffusions are performed and we carry out the effect of the these diffusions on pattern formation and on the change of basins of attraction. 相似文献
35.
The recognition and localization of insulators is a crucial process of insulators’ failure detection. Aiming to identify insulators in test aerial image under the complicated background with no template and segmentation, a novel method of the recognition and localization of insulators based on SURF (Speeded Up Robust Features) and IFS (Intuitionistic Fuzzy Set) based on correlation coefficient is proposed as following: SURF is used to extract a set of feature points of the test aerial image. Then use IFS based on correlation coefficient to partition points into k classes. Find all the connected regions for each class, and calculate minimum circumscribed rectangle and shape characteristic value for each region to identify insulators, and localize them by rectangular boxes. Thus we can detect all the insulators from test aerial image correctly. Experimental results show that the proposed approach can obtain high precision in the recognition and localization of insulators. 相似文献
36.
为了获得准确的面形测量,提出了一种相移电子散斑干涉技术测量物体面形的测量方法.利用电子散斑干涉产生载波条纹,该载波条纹受到物体表面高度的调制变得弯曲,引起载波条纹相位的变化,可运用相移技术提取物体的相位信息,最后根据高度和相位之间的关系得到物体的面形.介绍了该方法的原理,利用该方法对球冠物体进行了面形测量,证明该方法测量物体面形是可行性的.由于是采用散斑干涉的方法产生干涉条纹,因此该方法测量物体面形具有灵敏度高的优点. 相似文献
37.
基于稀疏表示的可见光遥感图像飞机检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决当前遥感图像飞机检测方法在复杂背景下准确率低,实现旋转不变困难的问题,结合图像稀疏表示原理,提出一种基于稀疏表示的飞机检测算法.该算法首先利用飞机是刚性目标且具有明显几何外观的特点,构建飞机几何原子库;然后建立飞机轮廓几何逼近的最优化方程,在稀疏表示原理框架下,得到飞机轮廓最优的几何部件组合;最后,以星型结构的部件模型为框架,生成待检测图像的目标显著图并根据显著图定位出飞机.实验结果表明,稀疏表示方法能自适应选取飞机部件,部件数目较少且不易受光照、颜色和复杂背景的影响.与现有算法相比,本文算法准确率达90%以上,检测速度有较大的提高. 相似文献
38.
提出一种在自由环境中可以进行模式识别的水声成像方法。利用角域滤波将空间不同入射方向的平面波在阵元域中进行分离,在成像扇面内按要求设计一系列角域带通滤波器,这些滤波器的输出就是从角通带内入射的平面波在阵元域中的快拍数据,可以实现要求输入为阵元域特性数据的目标识别和底质分类等专用的模式识别算法,角域滤波器输出的平面波快拍数据的幅度作为像素值进行水声成像。采用角域滤波的方法可以进行水声成像得到所需要的声图,并且每个像素对应着相应点目标远场平面波入射到接收阵时所产生的快拍数据。仿真和实验数据处理结果表明,采用角域滤波和利用常规波束形成所得到的声图是一样的,并且两种成像方法具有相同的稳健性。 相似文献
39.
Philip A. Ernst Wilfrid S. Kendall Gareth O. Roberts Jeffrey S. Rosenthal 《Stochastic Processes and their Applications》2019,129(2):355-380
Classical coupling constructions arrange for copies of the same Markov process started at two different initial states to become equal as soon as possible. In this paper, we consider an alternative coupling framework in which one seeks to arrange for two different Markov (or other stochastic) processes to remain equal for as long as possible, when started in the same state. We refer to this “un-coupling” or “maximal agreement” construction as MEXIT, standing for “maximal exit”. After highlighting the importance of un-coupling arguments in a few key statistical and probabilistic settings, we develop an explicit MEXIT construction for stochastic processes in discrete time with countable state-space. This construction is generalized to random processes on general state-space running in continuous time, and then exemplified by discussion of MEXIT for Brownian motions with two different constant drifts. 相似文献
40.
针对传统板形模式识别方法存在精度低、鲁棒性弱的问题,提出了一种混合优化RBF-BP组合神经网络板形模式识别方法。首先利用自组织映射网络(SOM)对样本聚类,利用聚类后的网络拓扑结构确定RBF的中心,并计算RBF的宽度,克服了传统聚类算法随机选取中心导致聚类结果不稳定的问题。然后利用遗传算法(GA)良好的全局搜索能力优化整个网络的权值。RBF-BP组合神经网络是由一个RBF子网和一BP子网串联构成的,该网络同时具备BP神经网络能较好地预测未知样本的能力以及RBF神经网络的逼近速度快的优点。并以某900HC可逆冷轧机板形识别为应用背景,在MATLAB2010a环境下进行仿真实验,结果表明混合优化RBF-BP组合神经网络的板形模式识别方法能够识别出常见的板形缺陷,提高了板形缺陷识别精度并具有较好的鲁棒性,可以满足板带轧机高精度的板形控制要求。 相似文献