基于线性广义模糊算子图像快速增强算法

目的:研究Pal类模糊算法的图像增强原理,提出适合CT/MR图像的快速增强算法.方法:首先,通过定义一个线性映射函数,将感兴趣区域(ROI)从背景区域分离出来;其次,用线性的广义模糊算子(L-GFO)单独对ROI进行增强.结果:在P4-2.4G/512M/128M微机上,用IDL对50幅CT/MR图像处理速度进行测试,本文算法平均每幅增强处理用时约0.8ms.结论:本文算法减少了运算量、提高了处理速度.

具有高阶非线性项的广义KdV方程的精确孤波解

研究具有高阶非线性项的广义KdV方程ut+αuux+βu3x+γu5x=0的精确孤波解,其中u=u(x,t),x,t∈R,α,β,γ为常数,且αβγ≠0.利用以符号运算构造非线性方程的多形式孤波解的广义Tanh方法,讨论了该方程的孤波解的精确解析表达式,而且从参数的符号判断孤波解的数量和类型,并给出了算法的程序.

基于线性带权值的广义表的模型检验方法

提出了一个线性带权值的广义表(Linear Weighted Generalized List,LWGL)模型,同时给出了LWGL加法和乘法、析取和合取运算规则,实现了基于LWGL的高层次模型检验方法。实验结果表明LWGL模型对高层次模型检验是有效的。

具有任意阶非线性项的广义对称正则长波方程的显式行波解

借助Mathematic4.0软件、广义幂-指函数法研究了具有任意阶非线性项的广义对称正则长波方程,得到了方程的扭状行波解和钟状行波解,这种方法也适合研究其它的非线性发展方程.

基于连续可分的广义非线性纵向数据模型偏离名义离差的score检验及其功效

指数族非线性模型或广义非线性模型是广义线性模型和正态回归模型的自然推广.本文针对可分的连续型指数族回归模型(如正态模型,Γ模型,逆高斯模型),讨论广义非线性纵向数据模型中偏离名义离差的检验问题,得到了检验的score统计量,并推导了它们的渐近分布和局部近似功效.然后利用Monte Carlo方法研究了检验统计量的性质.最后利用百慕大草地数据说明了检验方法的应用.