基于SPA的双枝模糊决策分析

将集对理论(SPA)与双枝模糊决策理论相结合,用集对分析的方法研究进行双枝模糊决策的方法,分别对双枝模糊决策因素域和双枝模糊决策的上枝、下枝和双枝进行了集对分析,给出了用SPA进行双枝模糊决策的性质,同时讨论了双枝模糊决策的动态分析方法,以及双枝模糊决策度强弱态势预测的方法,从而为双枝模糊决策理论的研究提供了新的视角和方法,为双枝模糊决策的应用提供了更方便的工具和更强的理论支持。     

Na3的电子结构与构形

应用离散变分方法，计算了Ｎａ３的基态势能面，并由此得到平衡构形参数、振动频率、Ｊａｈｎ－Ｔｅｌｌｅｒ稳定能Ｊａｈｎ－Ｔｅｌｌｅｒ局域能等，所得结果与实验符合得较好。     

一种新的磁共振图像处理流水线的设计与实现

磁共振图像的重建、后处理及可视化是磁共振成像（MRI）系统的重要组成部分.本文开发了一个新的用于磁共振图像重建、后处理及可视化的开源框架YAP（Yet Another Pipeline），利用此框架可以方便地构建图像处理流水线.与现有的一些其他开源框架相比，本文开发的框架具有如下特点：（1）采用基于接口的设计，可使用基于接口的插件对流水线的功能进行扩展；（2）允许用户使用编写脚本的方式构建图像处理流水线，编辑与修改流水线都很方便；（3）支持带有分支结构的流水线，便于流水线的构建与调试.目前，该框架已经在商用系统中获得了应用.     

用偏联系数与态势函数对高校评价的聚类分析

针对高校学生满意度中的"满意""一般""不满意"在客观上是相互联系,相互制约,不断演化着的不确定性系统这一特点,把集对分析中的联系数用于学生满意度的系统性表述;利用联系数的伴随函数-偏联系数对8所985高校学生满意度作潜在发展趋势的聚类分析.结果表明,8所高校的学生满意度的一阶偏联系数全部大于0,其中一所大于1,呈现为向"满意"发展的趋势;但其二阶偏联系数则全部小于1,表明存在负向发展趋势.揭示高校学生满意度系统是一个不进则退的演化系统,需要持续不断地改进当前高校教育教学各方面的工作,才有可能不断提升学生满意度.在上述分析基础上,再结合联系数的势函数和态势函数,把8所高校的学生满意度聚为好(1所)、较好(3所)、一般(4所)3类.     

压缩感知在化学交换饱和传递磁共振成像中的应用

化学交换饱和转移(CEST)磁共振成像(MRI)技术越来越多地应用于探测细胞蛋白质及其微环境属性的研究,在临床方面显示巨大的应用前景.但由于蛋白质浓度较低和采集的信号灵敏度较差,获取CEST MRI需要花费较长的时间.我们试图在满足CESTR MRI定量分析精度要求的条件下,通过压缩感知技术减少图像采集时间.实验测量数据结果显示压缩感知在数据降采样率小于等于5的条件下获取CEST的定量效应与完整采样获取的数据无显著性的差异.研究表明压缩感知应用于CEST MRI是可行的.     

基于压缩感知的矢量阵聚焦定位方法

本文针对噪声源近场定位识别问题,利用声源分布在空间域具有稀疏性,在压缩感知理论框架下建立了新体系下的矢量阵聚焦波束形成方法,用于解决同频相干声源的定位识别问题.新方法可在小快拍下准确获得噪声源的空间位置,且不损失对噪声源贡献相对大小的评价能力.通过详细的理论推导、仿真分析和试验验证,证明了基于压缩感知的矢量阵聚焦定位新方法本质上实现了l1范数正则化求解下的波形恢复和空间谱估计,因此具有较高的定位精度,较强的相干声源分辨能力、准确的声源贡献相对大小评价能力以及较高的背景压制能力,可应用于水下复杂噪声源的定位识别.     

基于压缩感知的动态散射成像

利用基于压缩感知的成像系统可以透过静态的散射介质获得高质量的重建图像. 但是当散射介质动态变化时, 因为采样所得的测量值受到散射介质衰减系数非线性变化的影响, 重建图像质量会大大下降. 针对上述情况, 本文提出基于压缩感知成像系统的测量值线性拉伸算法, 该算法能够对所得到的非线性测量值进行分析, 根据测量值大小的不同将测量值划分成数个区域并计算补偿系数, 从而根据补偿系数进行测量值线性拉伸变换, 使测量值线性化. 最后再对变换后的测量值进行压缩感知重建计算. 通过理论分析、计算机仿真和实验证明了所提算法能够有效地应对动态的散射介质, 提高基于压缩感知成像系统在透过动态散射介质时的图像重建质量.     

认知无线电网络中利用FEC和DE的多节点频谱感知算法

针对认知无线电网络(CRN)中空闲频谱感知困难的问题,本文提出了基于前向纠错和差分进化算法的多节点频谱感知算法。首先,利用基于差分进化算法的协同检测完成信号感知;然后,研究了信道噪声对频谱感知性能的影响;最后,分析了前向纠错技术在信道存在噪声时对频谱感知性能的影响。仿真实验将纠错和无纠错控制信道的不同信噪比作为依据,采用三种不同的检测方法评估了本文算法。仿真实验结果表明,在存在噪声的认知无线电网络中,本文算法提高了系统的性能和检测概率,且协同感知算法的性能随着节点数目的增加而提高,该算法适合应用于实时性要求较高的应用程序。     

基于视觉心理学的SFS流形算法研究

通过视觉方法获取形状在科学研究及工程实践中有着重要作用,灰度图像是最容易获取的视觉信息之一。目前由灰度重构的形状(SFS,shape from shading)受到了广泛的关注,但现有的算法稳定性差、效率低,一直阻碍着SFS方法的推广应用。受近期的视觉心理学研究成果的启发,针对SFS问题,从局部分析入手,即:在图像上,在每一灰度极值点附近,根据灰度单调变化的情况,形成一个椭圆形邻域,对应着表面凹凸区;在每一椭圆域上,形状可用抛物面逼近,其参数可由局部辐射度约束求解;整个图像被椭圆形邻域覆盖,这些覆盖可构成一个二维流形;借助于流形上单位分解函数,各局部抛物面粘合在一起,形成光滑的整体形状;总体形状在整幅图像的灰度约束下再进行全局优化,可得到最终的重构结果。给出了初步算例,算法的稳定性和效率均有大幅度提高。     

基于压缩全息和空分复用的多彩色图像加密

针对现有光学加密方法进行彩色图像加密时加密容量低、解密图像失真度高等问题,提出一种基于压缩全息和空分复用的多彩色图像加密方法.在光学加密阶段,结合改进的Mach-Zehnder干涉仪与空分复用技术,通过不同的随机相位掩膜对多幅彩色图像进行同时加密,仅需单次曝光即可得到由多幅彩色图像加密的全息图.在解密过程中,由于记录全息图的过程可建模为压缩感知过程,使用两步迭代收缩/阈值算法即可求解.实验结果表明,提出的加密系统加密容量大,解密重建图像质量高,结合压缩感知理论,有效地消除了同轴全息中平方场项对解密重建性能的影响,解密图像平均峰值信噪比仅下降约2～5dB;密钥安全性高,随机相位掩膜与传播距离均起到密钥的作用,在随机相位掩膜错误或传播距离仅偏移0.25%时,便无法解密出原始彩色图像;且对噪声与遮挡性攻击具有良好的鲁棒性,解密重建性能随噪声增大下降趋势缓慢,加密全息图80%信息受到遮挡性攻击时,仍可取得良好的解密重建结果.