基于加权特征空间信息视觉词典的图像检索模型

针对传统的视觉词袋模型中视觉词典对底层特征量化时容易引入量化误差,以及视觉单词的适用性不足等问题,提出了基于加权特征空间信息视觉词典的图像检索模型。从产生视觉词典的常用聚类算法入手,分析和探讨了聚类算法的特点,考虑聚类过程中特征空间的特征分布统计信息,通过实验对不同的加权方式进行对比,得出效果较好的均值加权方案,据此对视觉单词的重要程度加权,提高视觉词典的描述能力。对比实验表明,在ImageNet图像数据集上,相对于同源视觉词典,非同源视觉词典对视觉空间的划分影响较小,且基于加权特征空间信息视觉词典在大数据集上更加有效。

基于加权特征子空间的支持向量机核函数研究

针对数据分类交叉空间易错分问题,提出一种基于加权特征子空间的支持向量机核函数方法。该方法利用加权特征子空间与稀疏表达等相关理论进行支持向量机核函数优化,首先利特征子空间重叠率与数据的信息熵对数据特征进行加权,再通过对L1范数正则项的加权处理调节异类数据间的稀疏性和同类数据间的稠密性;最后对处理好的数据进行分类测试。仿真实验表明该算法能够在一定程度上提升分类效果,以达到优化核函数的目的。

基于加权特征投影的信源数估计方法

考虑到色噪声或低快条件下噪声特征值发散,导致基于特征分解的信源数估计方法得到的信号判据值和噪声判据值区分不明显,提出了一种基于加权特征投影的信源数估计方法;首先,为了使该方法可适用于低信噪比条件,对阵列接收数据的协方差矩阵进行降噪处理,并利用降噪后协方差矩阵所有特征值和特征向量构造了一个用来区分信号和噪声的加权空间矩阵;然后,将降噪后的协方差矩阵在该加权空间矩阵上投影,从而增大了信号判据值与噪声判据值的差异;最后,结合幂函数的缩放性构建了判决函数,进而实现信源数估计;通过理论分析和实验验证,该方法不仅适用于白噪声和色噪声条件,而且在低快拍和低信噪比条件下优势明显,在快拍数为10,信噪比分别为0 dB的白噪声和6 dB的色噪声条件下,该方法的成功检测概率均达到90%以上,同时该算法在信源数较多时效果鲁棒。

The characterization of weighted local hardy spaces on domains and its application

In this paper, we give the four equivalent characterizations for the weighted local hardy spaces on Lipschitz domains. Also, we give their application for the harmonic function defined in bounded Lipschitz domains.

传统储量计算方法间的内在联系

本文对传统储量计算的各种方法的内在关系从其最本质的空间域特征加权思想出发进行了系统论证,找到并建立了传统储量计算方法间的内在关联方程式,完成了传统储量计算方法间的系统化工作,论证并确立了多边形储量计算方法为传统储量计算方法中的最佳储量计算方法。