基于谱域球谐展开的多层快速多极子算法

介绍了基于谱域球谐函数展开的多层快速多极子算法,通过处理三维金属体的散射问题,验证了算法参数选取的经验公式,并对算法性能做出了理论分析,得出该算法具有内存占用少?迭代速度快的优点,数值结果显示了该方法的高效性。

数学建模培训课程体系设计探讨

数学建模培训的目标是培养学生应用数学解决实际问题的能力.对参与数学建模培训的学生的能力要求主要包括:对数学学科的宏观驾驭能力,分析和解决问题以及数学建模的能力,数学模型的求解能力以及对计算机工具和数学软件的使用能力,数学迁移能力和创新能力等.数学建模培训课程体系设计包括以下几个阶段:准备阶段,建模预处理阶段,专题培训阶段及模拟和实战阶段.

利用MATLAB和VC++6.0混合编程技术研究元胞自动机动态演化过程

在论述MATLAB和VC++6.0混合编程的基础上,以二维方格元胞自动机的动态演化过程为背景,对不同边界条件和邻居条件的二维方格元胞自动机在奇偶演化规则下的动态行为进行分析,并通过混合编程技术对其动态演化过程进行“可视化”再现和跟踪,得到了元胞自动机在不同条件下其演化过程具有复杂性、不确定性、平衡性、周期性以及分形性等特性的结论,为进一步发掘和揭示元胞自动机的演化规律提供了研究思路和方法。

蚂蚁算法求解TSP问题的性能分析及改进

在介绍蚂蚁算法的基础上,针对一个实例,对蚂蚁算法求解TSP问题中五个参数Q,C,α,β,ρ(其中C为信息素浓度初值,Q为信息素的调整策略参数,α和β为下一步路径选择概率大小的参数,ρ为信息素浓度的残留因子参数)的设置进行了探讨,分析了单一参数变化时对算法性能的影响,并进一步指出了算法改进的思路和方向。

基于集群和GPU的高光谱遥感影像并行处理

以高光谱遥感影像数据处理中的主成分分析(PCA)和最小噪声分离(MNF)以及光谱相关系数填图(SCM)算法的并行化为目标,分别在集群环境下基于MPI设计并实现了协方差矩阵并行算法,以及基于GPU设计并实现了SCM并行算法,并在高光谱遥感影像数据处理中得到应用和验证。实验结果表明,高光谱遥感影像数据处理高性能计算对于提高和改善其时间性能具有显著效果,是高光谱遥感工程化应用快速处理重要的技术手段。

数学建模中的创新意识培养

针对数学建模中模型建立与求解以及模型的评价与推广这两个环节,提出了"旁观者"与"当局者"这两个角色,并指出优秀数学建模参与者应该具备"从旁观者到当局者"以及"从当局者再回到旁观者"的双向角色转换能力.同时,还从形式和内容两个方面对数学建模优秀论文的共性进行了分析,并联系数学建模的两个环节,指出了优秀论文和数学建模过程中两个环节这两者与角色转换的紧密关系.最后,对如何培训学生成为一个优秀的数学建模参与者提供了一些参考和建议.

LBG^([1])算法对初始码书敏感的实验性能分析

介绍矢量量化的基本概念及其算法—LBG算法。指出LBG算法的缺陷,并针对LBG[1]算法对初始码书敏感这一缺陷进行分析。同时还分析了LBG[1]算法对几种不同初始码书的实验性能,得到了一种度量初始码书性能"优、劣"的方法,并提出了一种性能优良、操作简便的初始码书生成方法—等间隔法。最后,针对LBG算法对初始码书敏感这一缺陷给出了一些改进方向。

高光谱遥感矿产资源探测软件研制与问题探讨

针对高光谱遥感矿产资源探测的处理流程和实施算法,从光谱特征提取、光谱解混及地物分类识别和填图3个方面涉及的关键技术展开了简述。在此基础上基于IDL研发了高光谱遥感资源探测软件。软件集成了影像特征分析、影像信息提取、端元提取、混合像元分解、蚀变填图、成矿远景区分析等功能模块。同时,对存在的问题,从波谱库构建、基于高光谱的资源深部探测、岩矿光谱特性机理分析、高光谱遥感影像高性能处理等方面进行了探讨。

基于改进SOFM的矢量量化图像压缩

在介绍矢量量化和自组织特征映射神经网络的基础上,针对基于自组织特征映射神经网络的矢量量化算法,在初始码书生成、获胜神经元搜索策略以及调整获胜码字及其拓扑领域权值等方面进行改进。实验结果表明改进算法具有合理性和有效性。

基于数据分割的二维离散余弦变换并行算法及其在图像压缩中的应用

针对算法运行时间随问题规模增大而迅速增加这一特性,探讨了一种基于WIN32环境搭建PVM并行虚拟机的具体方法,设计了一种基于数据分割的二维并行DCT算法,并把该算法应用于基于JPEG的图像压缩实际,同时设计了相应的实验方案。通过在串行和并行环境下进行对比实验,结果表明:在运算量随着问题规模增加的时候,并行方案能有效地改善算法运行性能。

一种高效的小波变换跨带矢量量化编码

文中提出了一种基于小波变换的跨带矢量量化编码方案 ,通过以下措施改进算法性能 :对小波变换后的数据建立跨带矢量并进行矢量量化 ;对不同的子带分配不同的码率从而有效地节约码字 ;对低频子带进行标量量化以保持图像质量。实验结果表明本方案能在降低每象素比特率的同时提高峰值信噪比。

数学建模中的角色转换探讨

针对数学建模中模型建立与求解以及模型的评价与推广这两个关键环节,提出了"旁观者"与"当局者"两个角色,并指出优秀数学建模参与者应该具备"从旁观者到当局者"以及"从当局者再回到旁观者"的双向角色转换能力。同时,还从形式和内容两个方面对数学建模优秀论文的共性进行了分析,并联系数学建模的两个环节,指出了优秀论文和数学建模过程中两个环节这两者与角色转换的紧密关系。最后,对如何培训学生成为一个优秀的数学建模参与者提供了一些参考和建议。

利用连续Hopfield神经网络求解聚类问题的模型构造

在给出有中心聚类问题的数学描述后,把聚类问题转化为组合优化计算问题。利用连续Hopfield神经网络的优化计算能力,设计并构造了基于连续Hopfield神经网络求解聚类问题的模型。详细描述了模型的网络映射过程、推导了模型的状态转换方程以及能量函数,并通过引入竞争机制简化了状态转换方程和能量函数的迭代形式,最终给出了所构造模型的收敛性证明。同时通过在图像压缩编码中的应用验证了该模型的有效性和合理性。

综合斜率和三次样条的EMD端点效应抑制方法

端点效应会严重影响经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)提取本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)的效果。针对基于三次样条端点延拓算法(cubic spline based method,CSBM)在设置延拓点坐标位置时缺乏对信号趋势进行考量的缺陷,结合改进斜率延拓方法(improved slope based method,ISBM)的设计思想,提出一种综合斜率变化率和三次样条的EMD端点延拓方法。新方法的主要创新点在于利用斜率变化率度量信号变化趋势,并基于信号和包络趋势来设置延拓点坐标信息。通过选取四组不同类型模拟信号以及两组实际工程应用信号,利用正交指数、均方误差和能量误差三个度量指标对算法性能进行评价。试验结果表明,所提方法的性能在整体上优于CSBM和ISBM方法。

高光谱遥感影像端元提取算法研究进展及分类

在给出端元的物理、代数和几何学解释基础上,对现有端元提取算法从算法设计机理出发,分为基于几何学、基于统计学和信号检测理论以及空间和光谱相结合三大类,并进一步对基于几何学的端元提取算法从技术处理手段差异细分为基于距离、体积、投影变换和最优化4种情况。结合端元提取算法分类,针对算法缺陷及改进思路,介绍了常见端元提取算法PPI、N-FINDR、UOSP、VCA、ICA、NMF和AMEE研究进展。最后,结合解混理论进展和工程应用实际,从技术综合和性能优化的角度指出了端元提取算法的研究展望。