幂等自映射的Nielsen数(4)

本文利用粘接等方法证明了一类拓朴空间上的幂等自映射的Ｎｉｅｌｓｅｎ数不超过１。     

最大熵磁共振成象理论

由于在实际磁共振成象系统中,只能得到有限的频谱数据,利用传统的ＦＦＴ方法重建磁共振图象,将导致截断的伪影和低的分辨率。本文提出了一种基于ＡＲ模型的最大熵磁共振成象算法,利用ＡＲ模型外推未知频谱数据,替代了ＦＦＴ方法的填零法重建,并利用了ＢＵＲＧ算法中的ＡＲ模型参数计算的有效性,不仅消除了截断伪影、抑制噪声、提高了分辨率,而且使重建时间与ＦＦＴ方法相当,完全适用于临床应用。     

基于Hamming神经网络聚类分析的进化策略

本文提出了一种基于Ｈａｍｍｉｎｇ神经网络聚类分析的进化策略,模糊自适应Ｈａｍｍｉｎｇ神经网络各类族的权重矢量纪录被进化搜索过的区域,并相应妄下该区域内最优个体和它的适应度,因此通过Ｈａｍｍｉｎｇ神经网络对进化个体的聚类分析,进化策略具有搜索记忆性,可以充分保证下一代遗传群体中个体遗传基因的丰富性,从而避免早熟现象的发生,这种进化策略还可以避免在被搜索过的区域内的无用搜索,进而加快进化策略的收敛速度     

用最大熵谱法估计大气湍流谱

最大熵谱分析方法是一种非线性的新的谱分析方法。其基本原理可浅近地解释为:对一个所考虑的时间系列,它的前 m 个自相关系数已知,要求构造其后的自相关系数,但不损失系列的熵即不损失其信息。实际的处理过程是:用自回归方法在最小二乘原则下对系列作最佳拟合,然后求拟合系列的理论谱。最大熵谱法不要求对原始系列的滤波和对粗谱的平滑整理。本文从实际应用的角度,简述了该方法的过程,介绍了编程计算的方法和步骤,并结合实例计算了几组大气湍流谱。文章认为最大熵谱分析方法是一种值得推广应用的优秀的谱分析方法。     

神经网络在未来超分辨雷达中的应用

最新的技术发展已为研制超分辨雷达创造了条件。它能够突破普通雷达基于匹配滤波原理的分辨能力,而实现超分辨。超分辨雷达的巨大计算量通常来自求解非线性最小二乘问题时的多维搜索。本文针对这一问题,研究了雷达信号处理中的两个典型例子:(1)利用阵列处理检测个数已知而方向未知的雷达目标;(2)对波音727飞机进行超分辨距离多普勒成像。说明Hop-field神经网络通过集体运算能够求解各种困难的最优化问题,因而在未来的超分辨雷达中有广阔的应用前景。     

一种基于粗糙K-均值的椭球基函数神经网络

改进了一种椭球基函数神经网络,它与经典椭球单元神经网络的结构不同,而与径向基函数神经网络结构类似,即它有一个隐含层,并且隐层单元采用椭球基函数,区别于RBF网络的高斯函数。本文采用粗糙K-均值方法求取椭球函数的中心,并给出了该方法中确定初始阈值的步骤。这种改进方法不但使对输入空间的划分局部作用,而且划分区域封闭有界。因此,改进的神经网络具有较好的函数逼近能力和模式识别能力。仿真实验验证了该椭球基函数神经网络的正确性和有效性。     

关于厚薄板弯曲分析的内位移杂交元法

 本文通过引入单元内位移和优化处理的单元应力场,以计入剪切变形的板弯曲能量泛函为基础,导出适用于厚、薄板分析的四边形杂交应力元。内力场和内位移的合理选择避免了单元零能模式的出现、避免了解的剪切自锁现象。该优化单元显示了较好的通用性和收敛性。对关于剪切自锁的RCI判据提出了反例、说明了它的局限性。     

多尺度特征和注意力融合的生成对抗壁画修复

针对现有深度学习图像修复算法修复壁画时,存在特征提取不足及细节重构丢失等问题,提出了一种多尺度特征和注意力融合的生成对抗壁画修复深度学习模型。设计多尺度特征金字塔网络提取壁画中不同尺度的特征信息,增强特征关联性;采用自注意力机制及特征融合模块构建多尺度特征生成器,以获取丰富的上下文信息,提升网络的修复能力;引入最小化对抗损失与均方误差促进判别器的残差反馈,从而结合不同尺度的特征信息完成壁画修复。通过对真实敦煌壁画数字化修复的实验结果表明,所提算法能够有效保护壁画图像的边缘和纹理等重要特征信息,并且主观视觉效果及客观评价指标均优于比较算法。     

机载自相关监视系统的一种新的设计方案

提出了自相关监视(ADS)系统(机载部分)的一种设计方案.该方案包括ADS系统多信息源的处理、ADS信息机内传输及ADS信息在空地子网络中的传输.     

基于RBF神经网络的结构光三维视觉检测方法

研究了基于RBF(Redial Basis Function)神经网络的结构光三维视觉检测方法.该方法利用RBF网络良好的非线性映射能力以及学习、泛化能力,通过所获取的高精度的样本数据来训练RBF网络,最终建立起了用于结构光三维视觉检测的RBF网络模型.与常规方法相比,该方法不需要考虑视觉模型误差、光学调整误差等因素对视觉检测系统测量精度的影响,因而能够有效的克服常规建模方法的不足,保证了检测系统具有较高的精度.