A one-parametric class of smoothing functions and an improved regularization Newton method for the NCP

In this paper, we introduce a one-parametric class of smoothing functions, which enjoys some favourable properties and includes two famous smoothing functions as special cases. Based on this class of smoothing functions, we propose a regularization Newton method for solving the non-linear complementarity problem. The main feature of the proposed method is that it uses a perturbed Newton equation to obtain the direction. This not only allows our method to have global and local quadratic convergences without strict complementarity conditions, but also makes the regularization parameter converge to zero globally Q-linearly. In addition, we use a new non-monotone line search scheme to obtain the step size. Some numerical results are reported which confirm the good theoretical properties of the proposed method.     

点云数据热传导平滑过程中的惩罚函数形态

针对点云数据热传导平滑处理过程中惩罚函数的形态确定问题,提出了基于模糊数学隶属度函数形态相似性的热传导惩罚函数形态确定方法.通过对降半矩形分布、降半Г分布、降半正态分布、降半哥西分布、降半梯形分布和降岭形分布的数学形态分析,得出自变量的变化与惩罚函数值成非线性反比的函数选择原则.实验验证表明,降半哥西分布和降半正态分布为最佳实用函数,从而为点云数据的平滑去噪预处理提供了一条途径.     

一类推广的迭代泛函微分方程的光滑解

利用Faà di Bruno公式及Schauder不动点定理,证明了一类迭代泛函方程光滑解的存在性、唯一性和对给定函数的连续依赖性.     

深度神经网络技术在汉语语音识别声学建模中的优化策略

将深度神经网络作为声学模型引入面向汉语电话自然口语交谈语音识别系统。针对自然口语中识别字错误率较高的问题,从语音的声学特征类型选择、模型训练时元参数调节以及改善模型泛化能力等方面出发,对基于深度神经网络的声学模型建模技术进行了一系列的优化。针对训练样本中状态先验概率分布稀疏的情况,提出了一种状态先验概率平滑算法,在一定程度上缓解了这种数据稀疏问题,经平滑后,字错误率下降超过1%。在所采用的3个电话自然口语交谈测试集上,相对于优化前的深度神经网络模型,经过优化后的模型取得了性能的一致提升,字错误率平均相对降低15%。实验结果表明,所采用优化策略可以有效地改善深度神经网络声学模型性能。     

基于指数平滑法的平抑风电功率波动储能控制策略

随着风电并网渗透率不断提高,风电并网的功率波动对电网产生的不利影响逐渐显现.本文将储能系统(ESS)用于抑制风电发电系统的功率波动性.同时考虑ESS荷电状态(SOC)和风电功率波动率的情况下设计了一种基于指数平滑法(ES)的平抑风电功率波动的储能控制策略方法.算例结果验证了该控制策略的正确性和有效性.     

基于改进同态滤波的医用X光图像增强算法

针对医用X光图像对常规图像增强算法较敏感、易失真的特点,提出一种基于改进同态滤波的X光图像增强算法.算法将X光图像特性及同态滤波方法在图像增强上的优势结合起来,构建基于医用X线图频域的同态滤波器,通过指定最大增频位置及最高增益系数2个控制参数实现同态滤波控制,在不削减低频信号的基础上适当放大中高频信号,保留X光图像暗区易丢失的灰度及细纹信息,同时突出重要的组织边缘及纹理特征.实验证明,该算法失真率低、操作简便且运行效率高,对医用X光图具有较理想的增晰效果.     

Space-time analytic smoothing effect for a system of nonlinear Schrödinger equations with non pseudo-conformally invariant interactions

In this study, we consider the local Cauchy problem for a system of nonlinear Schrödinger equations with non pseudo-conformally invariant interactions in the framework of space of charge and in the framework of space of energy. The main purpose of this study is to construct local solutions in function spaces of analytic vectors for the Galilei generator and the pseudo-conformal generator with data which satisfy exponentially decaying condition at spatial infinity. In particular, we improve the nonlinear estimates have been proved by Hayashi and Kato and Ozawa et al. involving the pseudo-conformal generator with coe?cient which depends on time of local existence of solutions and has singularity at finite value.     

求解圆锥规划的光滑牛顿法

圆锥规划是一类重要的非对称锥优化问题.基于一个光滑函数,将圆锥规划的最优性条件转化成一个非线性方程组,然后给出求解圆锥规划的光滑牛顿法.该算法只需求解一个线性方程组和进行一次线搜索.运用欧几里得约当代数理论,证明该算法具有全局和局部二阶收敛性.最后数值结果表明算法的有效性.     

基于偏微分方程的遥感成像雷达距离图像分类方法

针对传统方法分类遥感成像雷达距离图像时, 未对图像进行平滑处理, 导致其易受环境干扰, 分类性能较差的问题, 提出一种基于偏微分方程的遥感成像雷达距离图像分类方法. 首先通过偏微分方程对遥感成像雷达距离图像进行平滑处理, 然后采用基于偏微分方程的多区域分割模型, 将分割后的遥感成像雷达距离图像分类过程视为泛化函数最小化过程, 通过分割对能量泛函数进行最小化处理, 实现遥感成像雷达距离图像的多区域分类. 实验结果表明, 该方法成像速度快, 去噪和图像分割效果好, 分类精度和Kappa系数值均较高.     

基于抖动帧检测和低通滤波的数字视频稳像算法

近年来,数字视频稳像方法是提高视频质量的重要研究内容之一.针对高斯滤波使用固定高斯核进行运动平滑,去除抖动能力有限的问题,提出根据视频帧抖动程度使用不同低通滤波进行运动平滑的方法.首先,计算当前帧与其前后固定半径范围内相邻帧之间的位移量,并计算其位移方差,该方差可以有效地描述视频帧的抖动程度;其次,根据抖动程度使用自适应滤波或均值滤波进行运动平滑.实验证明,该方法比现有的方法具有更好的稳像效果.