小波变换分解层次对图像压缩效果的影响

小波分析(wavelet analysis)是近10年迅速发展起来的新兴学科,具有深刻的理论意义和广泛的应用范围。简述了小波分析的基本原理,重点地分析了采用嵌入式小波零树编码时,小波变换分解层次对SST(空间太阳望远镜)图像仿真压缩效果的影响。结果表明,随着压缩倍数的增加,所需小波变换的分解层次亦应增加;但当小波变换的分解层次增加到某一值时,信噪比和峰值信噪比将基本保持不变。压缩倍数和小波变换的分解层次之间存在一个较佳匹配问题,对此进行了较为详细的讨论。

不同分解层次的小波变换影像融合效果分析

在充分总结和分析基于小波变换影像融合的优缺点基础上,针对当前小波变换中分解层次对影像融合效果的影响,以小波融合IKONOS全色与多波段影像为例,采用信息熵、相关系数为评价指标,通过线性回归构建小波分解层数融合评价模型,探讨不同分解层次小波变换的影像融合效果,并确定最佳分解层数。实验显示:小波分解层数为3时融合的整体效果最佳,既高效的增强空间纹理信息,又很好的保留了原始影像的光谱特征。

基于层次分解、主成分分析和高斯混合模型的火成岩岩性识别——以惠州26洼古潜山为例

火成岩油气成藏规律复杂,受到火山运动、强构造运动以及风化剥蚀等叠加影响,火成岩的化学成分和结构构造复杂多样,非均质性极强,采用常规岩性识别方法难以一次性将所有岩性准确识别。借鉴层次分解思路,以惠州26洼古潜山为例,提出了一种火成岩岩性测井识别分类方法:综合考虑火成岩地质分类原则和测井响应特征来确定岩性识别层级,基于这种层次性的分类原则,在每一层次定量优选岩性识别敏感参数,建立研究区岩性识别优选层级;在明确岩性识别优选层级的基础上,逐级逐次使用主成分分析(PCA)和高斯混合模型(GMM)对岩性进行判别并确定其计算函数,建立分级优选岩性识别模型,最终达到整体岩性区分的目的。研究结果表明,研究区辉绿岩和闪长岩识别正确率分别为87.31%和84.32%,未分级未优选辉绿岩和闪长岩识别正确率为60.45%和54.88%,分级未优选其岩性识别正确率为69.61%和67.04%,有效提高了研究区的复杂岩性识别精度。该方法的提出对提高火成岩岩性识别精度提供了一种思路,也为研究区古潜山火成岩岩性精确识别提供了参考依据。

基于层次分解的决策树

目前人们经常使用决策树推理技术进行知识挖掘。以Quinlan1986年提出的ID3为代表的传统的决策树能较好地解决分类问题,但当类的个数增多时,所产生的单一决策树就会变得复杂,同时概括能力降低。该文采用基于层次分解的方法通过产生多层决策树来处理多类问题。与传统的单一决策树比较,基于层次分解的决策树在处理多类问题时有许多的优势。

层次分解法在南水北调东线工程风险因子识别中的运用

将南水北调东线工程分解成提水、输水和蓄水三大系统,运用层次分解方法系统地分析识别了可能影响三大系统正常运行的工程风险因子。识别分析结果表明,影响提水系统的风险因子有系统功率和工程安全两大方面,输水河道风险和蓄水系统风险主要有3种破坏模式:漫堤失事、渗透失事和失稳失事,影响穿黄隧道工程的风险主要是隧道塌陷失事模式。正确识别风险因子可为进一步开展工程风险评估、制定风险预案及实现巨系统的风险管理奠定基础。

基于Hilbert曲线层次分解的空间数据划分方法

针对现有空间数据划分方法普遍存在的不考虑空间对象自身大小和相邻对象空间关系对数据划分的影响等问题,提出一种基于Hilbert空间填充曲线层次分解的空间数据划分方法。该方法使用Hilbert曲线保持划分后空间数据之间的邻近性,利用少数子网格的层次分解避免对整个空间范围的密集划分,减少空间对象的Hilbert编码计算和排序时间;通过计算划分区域平均数据量和子网格内空间对象大小,确定合适的层次分解参数,实现各划分区域内空间数据量均衡。实验表明,该方法提高了空间数据的划分效率,能够保持划分后空间数据之间的邻近性和各个分区数据量的平衡。

基于多层次多方向分解的医学图像融合算法

传统多模态医学图像融合技术融合后图像的细节表达不清晰、病灶不明显。为此,设计一种V-变换与非下采样Contourlet变换(NSCT)相结合的融合方法。对源图像进行多层次V-分解,使其被分解为轮廓图像和细节图像两部分,对其中的轮廓图像做NSCT变换,在NSCT域中设计融合方案,针对细节图像给出细节信息的融合策略,将融合后的轮廓图像和细节图像叠加,以得到最终融合图像。实验结果表明,与传统离散小波变换、NSCT变换的方法相比,该算法在视觉效果和评价指标方面都有较好的表现。

基于层次分解思想的火成岩岩性识别

以准噶尔盆地滴西地区的复杂火成岩岩性识别为例,采用层次分解法逐级分解的思想,利用测井交会图建立研究区火成岩岩性识别层次,然后依照建立的识别层次对研究区火成岩逐级识别。层次分解的原则是酸碱性差别大的岩性最先识别开,同一岩性一般不由多张交会图版分开识别,同时还要有利于下一级混合岩性的细分;在细分的过程中,若某类岩石能直接与其他岩石分解开则直接分解,不用拘泥于事先所确定的层次划分。共识别出火成岩15种、沉积岩2种;与岩心薄片鉴定资料比较,平均岩性识别符合率80.15%。凝灰岩、火山角砾岩、熔岩类之间误识几率较大,应用效果良好。

一种基于空间层次分解的Hilbert码生成算法

基于 Hilbert空间填充曲线的 Hilbert空间排列码是一种优秀的线性映射方法 ,故在空间查询与索引中得到广泛应用 .传统的 Hilbert排列码算法是基于 Morton码上的二进制位操作 ,复杂度为 O(n2 ) ,在 Hilbert空间填充曲线的空间层次分解特征的基础上 ,提出了一种新的 Hilbert排列码生成算法 ,即通过栅格空间层次分解与构造区域状态转移向量 ,以递归的方式来生成 Hilbert码 ,其复杂度为 O(n) ,较之传统算法显著地提高了效率 .在此基础上 ,结合点特征空间区域查询方法 ,又进一步阐述了以 Hilbert空间排列码作为地址码的二叉平衡排序树空间索引方法的应用特点 。

基于层次分解的网络链路时延分布快速推测算法

为提高离散时延模型下的网络链路时延分布的测量速度,该文提出一种基于层次分解的网络链路时延分布快速推测算法。按照树型网络拓扑的层次对端到端路径时延进行子树分解,以子树作为链路时延分布计算的基本单元,减少端到端路径时延分解到链路时延后造成的冗余计算,缩短链路时延分布的计算时间。仿真实验结果表明,该文提出的算法能够在不损失测量精度的条件下,有效缩短测量总时间,提高链路时延分布的测量速度。

仿真可信性评估的功能层次分解法及其应用

该文针对复杂仿真系统中的子系统 (实体 )的仿真可信性评估提出了一种方法。该方法按数学模型对子系统进行结构水平上的分解 ,运用层次分析法来处理数据获得对子系统的仿真可信性的评估。该方法层次、步骤清晰明了 ,有较好的可延伸性。

军用装备软件需求层次分解及其规格描述

不规范的软件需求是造成无法顺利开展装备软件定型测评的重要原因。介绍了软件需求的基本概念,指出了军用装备软件需求的层次划分和各层需求的产生与描述方法,定义了需求文档的若干质量属性,从形式化、半形式化到自然语言的顺序介绍了软件需求的描述方法,并对用自然语言描述软件需求时应注意的问题列举了实例进行说明。利用该方法开展软件需求分析和规格说明定义,可以缓解当前定型测评所面临的困难,使装备软件定型测评在技术实施上得到保证。

中国煤炭消费增长影响因素的多层次指数分解

深入分析中国煤炭消费增长的影响因素对制定节能减排政策意义重大.在微观、中观和宏观区域层次上利用LMDI法将中国煤炭消费总量变动的影响因素分解为经济效应、结构效应和强度效应.对3种效应在不同区域层次上的稳健性进行检验.结果显示,经济增长驱动煤炭消费,强度效应抑制煤炭消费,结构效应影响较弱;区域越宏观,结构效应的抑制作用微弱增强,强度效应的抑制作用则减弱;从绝对数值来讲,乘法分解的结果在不同区域层次上具有较好的稳健性.

多UAV协同任务规划层次分解及约束处理方法研究

针对多UAV协同任务规划问题的复杂性,构建了多UAV协同任务规划系统的总体框架,分析了多UAV协同任务的层次特性,提出了多UAV协同任务规划分层策略;在不同层次上,将多UAV协同任务规划问题抽象为多UAV协同任务分配和多UAV协同航迹规划两个子问题;设计了任务规划逻辑流程,有效降低了任务规划问题的求解难度。对多UAV协同任务规划具有指导意义。

基于数据挖掘多层次细节分解的负荷序列聚类分析

提出了多层次细节分解的负荷聚类算法及其性能评估指标。该算法利用负荷序列间的差分序列均方差和欧氏距离形成交集优化判据;同时根据随机因素对负荷的敏感性加入对应参数要求来控制多层次细节分解聚类,对负荷曲线轮廓相似性细节程度聚类是提高预测精度的重要基础。笔者对所提出的聚类算法与一般欧氏距离聚类、Kohonen神经网络聚类算法进行了性能评估和比较,证明了该算法对季节性负荷具有高敏感性,对高温和气候因素与负荷之间的复杂相关性具有高识别能力,该聚类算法对提高负荷预测精度是有效的。

大规模优化系统层次型分解的一种方法

解决大规模优化问题的一个有效途径是分解协调法 .在总结优化任务分解两种方法的基础上 ,提出一种层次型任务分解的策略 ,建立了任务分解的模型 ,并结合数学规划的算法进行求解 .实例说明所建立的任务分解模型的合理性 ,分枝定界算法能有效地减少搜索空间 ,得到较好的分解结果 .

复杂工程系统结构优化层次分解神经网络方法

复杂工程系统的设计通常涉及到大量各种类型的设计变量和约束。采用传统的整体优化方法求解这样一种大型设计问题,将是非常困难而耗时的。基于前馈神经网络的权重分析,提出一种基于神经网络的结构优化层次分解方法,较好地解决了这一问题。实例分析表明该方法是可行和有效的。

打击时敏目标的决策任务层次分解

针对打击时敏目标的决策任务层次分解,以任务求解为驱动,综合考虑任务的结构特征,提出决策任务层次分解的基本思想,进而重点研究了基于人件服务的复杂决策任务层次分解算法,为打击时敏目标决策任务流程规划与设计提供理论支撑。

功能层次分解的建模方法在知识获取中的应用

利用电子系统本身固有的层次性,根据故障诊断粒度,通过功能实现进行系统结构分解。从诊断粒度的功能建模入手,按照信号流程对系统进行集成,最终实现系统的仿真。是一种可行性较高的系统建模方法,是实现基于仿真技术的故障诊断知识获取方法的关键技术之一。

基于Webserver面向对象层次分解的故障诊断

基于Webserver面向对象层次分解的故障诊断,将复杂设备分解成设备、故障及维修三种对象类表示。先采集设备状态,获取设备征兆信息,并将系统故障分解成各子故障。由设备各级故障对象实例,获取设备各状态信息,验证设备故障,找出设备故障产生原因,排除方法,得出设备维修决策和设备状态性能意见。