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一种基于张量积扩散的非监督极化SAR图像地物分类方法 被引量:2
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作者 邹焕新 李美霖 +3 位作者 马倩 孙嘉赤 曹旭 秦先祥 《雷达学报(中英文)》 CSCD 北大核心 2019年第4期436-447,共12页
针对相似度表达的困难性以及极化SAR图像中固有的相干斑噪声问题,该文提出了一种基于张量积(TPG)扩散的非监督极化SAR图像地物分类算法。张量积扩散一般用于光学图像的分割或检索,目前研究表明,其已可用于极化SAR(PolSAR)图像地物分类... 针对相似度表达的困难性以及极化SAR图像中固有的相干斑噪声问题,该文提出了一种基于张量积(TPG)扩散的非监督极化SAR图像地物分类算法。张量积扩散一般用于光学图像的分割或检索,目前研究表明,其已可用于极化SAR(PolSAR)图像地物分类。基于张量积扩散可以稳健地度量数据点之间的测地线距离,因此能够更好地挖掘数据点之间内在的相似度信息。首先,将极化SAR图像进行分割,生成许多超像素;其次,基于超像素提取7种特征并生成一个特征向量,进而利用高斯核构建相似度矩阵;再次,基于已构建的相似度矩阵,利用张量积扩散沿着数据点的内在流形结构进行相似度的传播,实现全局的相似性度量,从而获得一个具有更强判别能力的相似度矩阵;最后,基于此相似度矩阵进行谱聚类以得到地物分类结果。该文在仿真和实测极化SAR图像上均进行了大量实验,并与4种经典算法进行对比,结果表明该方法可以有效地结合空间邻域相似度信息并取得更高的分类精度。 展开更多
关键词 极化SAR 非监督分类 张量积图 扩散 超像素 谱聚类
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基于张量积扩散与纹理元相似的医学图像检索
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作者 黄碧娟 唐奇伶 +1 位作者 刘海华 唐文峰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第3期815-819,共5页
针对医学图像检索中相似性表达的自身困难,以及噪声影响的问题,提出一种通过张量积图进行扩散,利用其他数据点的上下信息改进基于纹理元的成对相似性度量的方法。首先,采用纹理元的统计方法进行医学图像特征描述和提取,并通过对纹理元... 针对医学图像检索中相似性表达的自身困难,以及噪声影响的问题,提出一种通过张量积图进行扩散,利用其他数据点的上下信息改进基于纹理元的成对相似性度量的方法。首先,采用纹理元的统计方法进行医学图像特征描述和提取,并通过对纹理元相似性加权,得到图像的成对相似性;然后,利用张量积图沿着数据点的内在流形进行相似性的传播,实现全局的相似性度量。在Image CLEFmed 2009上的实验结果表明,该算法与基于Gabor的检索算法相比,其类平均精度提高了32%,与基于尺度不变特征转换(SIFT)的检索算法相比,其类平均精度提高了19%,能良好地应用于医学图像检索。 展开更多
关键词 医学像检索 纹理元 张量积图 扩散 相似性
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积图的道路正性
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作者 连广昌 《金陵科技学院学报(社会科学版)》 1999年第1期6-10,共5页
本文所讨论的积图是图的笛卡尔积G1×G2,目的张量积G1∧AG;,图的逻辑积G2G1和图的强直积G1·G2四种积图。证明了:(1)如果G1和G2都是连通图,则积图中笛卡尔积,逻辑积和强直积都是道路正图。(2)图的张量积G1∧G2是道路... 本文所讨论的积图是图的笛卡尔积G1×G2,目的张量积G1∧AG;,图的逻辑积G2G1和图的强直积G1·G2四种积图。证明了:(1)如果G1和G2都是连通图,则积图中笛卡尔积,逻辑积和强直积都是道路正图。(2)图的张量积G1∧G2是道路正图的是图G1和G2是一个连通图,G1或G2有一个奇圈,且其中λ1和λn分别是图G1的最大和最小特征值,μ1和μm分别是图G2的最大和最小特征值。 展开更多
关键词 道路正 的笛卡尔积 的逻辑积 张量积 的强直积
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The Path-Positive Property on the Products of Graphs
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作者 连广昌 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 1998年第2期130-134,共5页
The products of graphs discussed in this paper are the following four kinds: the Cartesian product of graphs, the tensor product of graphs, the lexicographic product of graphs and the strong direct product of graphs. ... The products of graphs discussed in this paper are the following four kinds: the Cartesian product of graphs, the tensor product of graphs, the lexicographic product of graphs and the strong direct product of graphs. It is proved that:① If the graphs G 1 and G 2 are the connected graphs, then the Cartesian product, the lexicographic product and the strong direct product in the products of graphs, are the path positive graphs. ② If the tensor product is a path positive graph if and only if the graph G 1 and G 2 are the connected graphs, and the graph G 1 or G 2 has an odd cycle and max{ λ 1μ 1,λ nμ m}≥2 in which λ 1 and λ n [ or μ 1 and μ m] are maximum and minimum characteristic values of graph G 1 [ or G 2 ], respectively. 展开更多
关键词 product of graphs path positive property Cartesian product of graphs tensor product of graphs lexicographic product of graphs strong direct product of graphs
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Graph Theory Methods for Decomposition w.r.t. Outputs of Boolean Control Networks 被引量:3
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作者 ZOU Yunlei ZHU Jiandong 《Journal of Systems Science & Complexity》 SCIE EI CSCD 2017年第3期519-534,共16页
This paper focuses graph theory method for the problem of decomposition w.r.t. outputs for Boolean control networks(BCNs). First, by resorting to the semi-tensor product of matrices and the matrix expression of BCNs, ... This paper focuses graph theory method for the problem of decomposition w.r.t. outputs for Boolean control networks(BCNs). First, by resorting to the semi-tensor product of matrices and the matrix expression of BCNs, the definition of decomposition w.r.t. outputs is introduced. Second, by referring to the graphical structure of BCNs, a necessary and sufficient condition for the decomposition w.r.t. outputs is obtained based on graph theory method. Third, an effective algorithm to realize the maximum decomposition w.r.t. outputs is proposed. Finally, some examples are addressed to validate the theoretical results. 展开更多
关键词 Boolean control network decomposition w.r.t outputs semi-tensor product.
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