基于LVQ神经网络的水果图像分割研究

由于传统边沿检测算子在水果颜色多样、亮度不均匀时,难以分割得到完整、无噪声的二值图像且依赖优化的阈值,本研究提出了一种基于LVQ神经网络的水果图像分割方案。首先将彩色图像转变为灰度图像;然后对Canny算子获得的边沿图像随机选取一些像素作为网络的学习监督信号,仅以灰度图像中相同位置像素3×3邻域的Kirsch算子梯度值作为输入,训练权值;最后重新将原灰度图像的Kirsch算子梯度值输入到训练好的网络中,获得封闭的边沿并填充得到二值图像。考察了14幅像素为640×480的水果图像,结果表明：网络在很宽广的阈值范围内（0.001 ~ 0.99）分割得到完整、一致的二值图像;面积误差最小为0.9%,最大为8.83%,不依赖于优化的阈值,不需要对原始图像滤波预处理。与没有阈值及滤波的算法相比,本方案的误差和时间复杂度均更低;与设置了阈值和/或滤波的算法相比,本方案与之相当,甚至效果更优。     

颜积比在实际涂料生产中的简化演变及应用研究

将理想化的颜积比（PVC：pigment volume concentration）根据实际生产的数据总结、实际的应用进行演化,第一次提出颜质比（PWC：pigment weight concentration）和颜基比（PBC：pigment base concentration）的概念,并应用到生产颜色调整,依据颜色共轭理论确认某物料是否需进行调整;对颜色光谱进行线性微分处理,以确定调整过程中的量的问题,从而给出了实际生产调整颜色的普遍思路和快捷的方法。     

原子模型势理论中径向微分算符矩阵元的计算

本文推广［７，８］的工作，导出了多电子原子模型势理论中含径向微分算符的矩阵元通式，可直接用于以“速度”及“加速度”形式跃迁振子强度计算。     

SSB算子和SSK算子对有界变差函数的点态逼近度

关于用线性算子逼近有界变差函数,到目前为止已经有一些杰出的工作,其中绝大多数都是沿着Bojanic引进的方法对不同的算子进行的.在这里引进两种算子: 称L_n为Stancu—Sikkcma—Bernstcin算子,L_n称为Stancu—Sikkema—Kantoro vich算子,简称为SSB算子和SSK算子. 我们研究了L_n(f,x)和L_n(f,x)对[0,1]上的有界变差函数的点态逼近度,主要结果是定理1 对于任意的x∈(0,1),当n充分大时,有     

OSCILLATORY SINGULAR INTEGRALS WITH VARIABLE ROUGH KERNEL,Ⅱ

Let n≥2. In this paper, the author establishes the L^2 (R^n)-boundedness of some oscillatory singular integrals with variable rough kernels by means of some estimates on hypergeometric functions and congqucnt hypergeometric funtions.     

Clifford分析中的多周期和准多周期Riemann边值问题

本文考虑了R^n 1空间中椭圆函数和准椭圆函数的一些性质，然后分别讨论了周期和准周期Riemann边值问题，给出了解的表达式和可解条件。     

算子解析函数优势原理和性质

设H为复Hilbert空间,设A为H上的有界线性算子。H(△)表示在△={z:|e|<1}内的所有解析函数向量空间,本文的主要目的是讨论f′(A)的优势原理和f(A)的一个性质,其中f(z)∈H(△),A为真压缩算子。     

算子方程的解及算子张量积

本文讨论Hilbert空间上一类三阶二元算子方程组A^*AC = αA^*A² + βAA^*A;AA^*C = λA^*A² + γAA^*A,给出所有重交换的解(A,C).作为应用,得到算子张量积A(?)B+C(?)D和A₁(?)A₂(?)…(?)A_n为拟正规算子的充分必要条件.     

带权值的模糊多目标线性规划

本文提出了求解一般多目标性规划问题 (MOL P)的带权值的模糊多目标线性规划方法 .证明了在权值都大于零的条件下 ,与 (MOLP)原问题对应的带权值的模糊多目标线性规划问题的最优解为模糊有效解 ,从而为原问题的有效解 ,并作了实例验证 .