基于再生核Hilbert空间小波核函数支持向量机的高光谱遥感影像分类

针对支持向量机用于高光谱遥感影像分类存在的分类精度不高、参数选择困难等问题,提出一种再生核Hilbert空间的小波核。其可以逼近任意非线性函数,能够有效改进参数估计的效果,进而实现基于再生核Hilbert空间的小波核函数支持向量机(小波支持向量机)。并选取北京昌平地区的国产高光谱数据operational modular imaging spec-trometer II(OMIS II)和意大利Pavia大学ROSIS高光谱数据进行试验。结果表明,应用Coiflet小波核函数时能获得较高分类精度。

高效前缀约简的三维Hilbert空间填充曲线编解码算法

3维Hilbert空间填充曲线(3D HSFC)的编码和解码效率对空间查询处理、图像处理等领域的应用举足轻重。现有的3维编解码算法独立编解码每一个点,忽略了Hilbert曲线的局部保持特性。为了提高编解码效率,该文设计了高效的3D状态视图,并提出一种新的前缀约简的3D HSFC编码算法(PR-3HE)和前缀约简3D HSFC解码算法(PR-3HD),这两个算法通过公共前缀的定义和识别、公共前缀约简及多种优化技术来最小化需要编码的阶数,从而提高3D HSFC的编解码效率。理论上证明:当编码或解码一个k阶的窗体(窗体内总共含有2k×2k×2k个点)时,PR-3HE平均每个点的编码阶数不超过2,PR-3HD平均解码阶数不超过8/7。相对于传统的基于迭代的方法,编解码时间复杂度从O(k)降低到了O(1)。实验结果表明,该文算法在模拟数据集和真实数据集上的表现显著优于现有算法。

一个新的涉及一个多重可变上限函数和一个部分和的半离散Hilbert型不等式

应用权函数的方法,Euler-Maclaurin求和公式,Abel部分求和公式及实分析技巧,求出了一个新的涉及一个多重可变上限函数和一个部分和的半离散Hilbert型不等式.作为应用,考虑了特殊参数下不等式中最佳常数因子联系多参数的等价条件及一些特殊不等式.

摩擦约束弹塑性基本问题和Hilbert力学函数空间

给出了摩擦约束线弹性、有限变形弹性、塑性全量理论和塑性流动理论等 4个基本问题的概括描述 为使所考虑的问题具有代数运算的合理性和可行性 ,给出了合理的拓扑结构和代数结构 据此 ,可以建立等价于所述 4个基本问题的摩擦约束广义变分不等原理 ,进而可进行有限元近似 。

关于Hilbert空间值随机函数的连续性

本文对Ｈｉｌｂｅｒｔ空间值随机函数的连续性作了探讨。

Hilbert空间上凸函数的上、下指数的共轭性质

本文引入Ｈｉｌｂｅｒｔ空间上非负凸函数具有一般性的上下指数的概念，得到相互共轭凸函数的上下指数的共轭性质，也讨论了由内积范数导出的正ｐ（ｐ＞１）次齐次函数与正ｑ（ｑ＞１。

再生核Hilbert空间中回归损失函数的V_γ维

在机器学习问题中,学习机器的一致性和推广能力是非常重要的研究课题,通常,学习机器的推广能力与VC维和Vγ维有密切的关系,证明了再生核Hilbert空间中一类范围较广的回归损失函数集的Vγ维对于任意的γ>0有限,并给出了它的一个上界,使得刻划这种类型的学习机器的推广能力成为可能.

关于Hilbert空间上算子解析函数的若干结果

设H是复Hilbert空间。对H上算子A与复解析函数/在某些通常假定下,f(A)表示由Riesz-Dunford积分定义的H上算子,遵循Ky Fan的近期工作,一些算子解析函数的补充结果被得到。这些结果之中包含有关于上半平面Ω解析函数f,f(Ω)Ω对应的算子解析函数f(A)的迭代定理,以及关于自单位开圆△到右半平面Π或自Π到△内解析函数f对应的算子解析函数f(A)的特征性质。

基于多变量相空间重构和径向基函数神经网络的综合能源系统电冷热超短期负荷预测

为解决能源危机问题,提高能源利用率,综合能源系统(integrated energy system,IES)成为发展创新型能源系统的重要方向。准确的多元负荷预测对IES的经济调度和优化运行有着重要的影响,而借助混沌理论能够进一步挖掘IES多元负荷潜在的耦合特性。提出了一种基于多变量相空间重构(multivariate phase space reconstruction,MPSR)和径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)相结合的IES超短期电冷热负荷预测模型。首先,分析了IES中能源子系统之间的耦合关系,运用Pearson相关性分析定量描述多元负荷和气象特征的相关性。然后,采用C-C法对时间序列进行MPSR以进一步挖掘电冷热负荷和气象特征在时间上的耦合特性。最后,利用RBFNN模型对电冷热负荷间耦合关系进行学习并预测。实验结果表明,所提方法有效挖掘并学习电冷热负荷在时间上的耦合特性,且在不同样本容量下具有良好且稳定的预测效果。

Hilbert空间上解析函数的最大模原理

本文主要讨论了 H 空间上的最大模得到在区域 D 上取值于 H 空间的解析函数,若模在 D 上取最大值,则必为常值解析函数.

基于Ripley L函数的云冷杉针阔混交林优势树种幼树的空间格局分析

【目的】林下幼树的生长和分布通常决定着森林未来林分的结构组成和生长动态,探究优势树种幼树的空间分布格局及种间关联性,以期为森林生态系统的恢复和森林演替动态的预测提供科学依据。【方法】以吉林省汪清县金沟岭林场1 hm2云冷杉针阔混交林样地内的5个优势树种(臭冷杉、鱼鳞云杉、红松、紫椴和五角槭)幼树为研究对象,分别使用一元Ripley L和二元Ripley L函数对5种幼树的种间空间关联性以及幼树与中树、成树间的种内空间关联性进行分析。【结果】(1)样地内共调查到幼树471株,数量上表现为臭冷杉(357)>鱼鳞云杉(47)>紫椴(23)>五角槭(12)>红松(14),臭冷杉占据绝对优势。(2)臭冷杉、鱼鳞云杉和紫椴幼树的空间格局在0~50 m范围内,随尺度增加表现为聚集–均匀–随机的分布模式;五角槭以聚集分布为主,仅在23~28 m尺度上呈随机分布;红松在14~21 m、31~36 m及39~50 m尺度上呈聚集分布,在其余尺度上均呈随机状态分布。(3)幼树种间关系在中小尺度(0~36 m)上以显著的空间正相关为主,在大尺度(36~50 m)以不相关为主,仅臭冷杉幼树在42~50 m上与其余树种呈显著空间负相关,表明5种幼树间保持着良好的共存的关系。(4)种内空间关联性在0~50 m尺度上以正相关为主,仅臭冷杉幼树与成树在42~50 m较大尺度上存在显著空间负相关,表明种内促进作用明显。【结论】在水平结构上,影响该林分幼树空间分布格局及其关联性的主要因素是种子的扩散限制及环境异质性,幼树在小尺度上以聚集分布为主;在垂直结构上,主林层对幼树具有明显的“庇护效应”,5种幼树种内、种间均存在着良好的互利共生的关系。因此,在天然云冷杉针阔混交次生林的恢复中,建议根据林分经营需要,在0~36 m的小尺度上进行以上幼树的聚集性补植补种,聚集程度为臭冷杉>云杉>红松,以提高幼树的存活率,促进其天然更新。

再生核Hilbert空间展开的函数型回归模型变量选择

针对协变量是函数型、响应变量是标量的多元函数型回归模型,文章提出了函数系数基于再生核Hilbert空间展开的变量选择方法。首先,利用带积分余项的泰勒展开式和再生核Hilbert空间内积性质将模型转化为结构化形式,其次,通过自适应弹性网惩罚对结构化模型中的组间和组内系数同时进行压缩。结果证明了这种压缩估计具有Oracle性质,蒙特卡罗模拟结果也显示新方法在不同样本量、不同噪声和变量相关性干扰下均优于基于普通基函数展开的变量选择方法,且尤其适用于原始协变量高度相关的情形。最后,通过分析一个商品房平均销售价格影响因素数据演示了新方法的应用。

关于Hilbert空间中样条函数构造

对一类样条,通过相应的B样条作内积运算,构造出一类新的稳定计算格式。对光顺样条也有类似结论。

基于HSV色彩空间及改进二维伽马函数的井下图像增强算法

为解决井下光照条件不足、光照不均引起的视频图像质量低下的问题,构造了一种改进二维伽马函数并以此提出了一种基于HSV色彩空间,作用于图像明度和饱和度分量的井下图像质量增强算法。以综采工作面以及井下泵房处图像为增强对象,将算法与目前主流的图像增强算法进行对比验证。结果表明,在井下环境下该算法对井下低亮度区域有着较好的增强效果,一定程度上满足了井下视频图像质量增强需求。

一个关联余切函数高阶导数的Hilbert型不等式

通过引入多个参数,借助余切函数的部分分式展开式,在全平面上建立了最佳常数因子及与余切函数的高阶导数有关的Hilbert型不等式及其等价形式。特别地,通过对参数赋值,还给出了一些特殊的在全平面上的Hilbert型不等式。

加权Hilbert型空间中超齐次核离散算子的最佳搭配参数及范数计算

引入超齐次核概念,利用权系数方法,讨论具有超齐次核离散算子在加权Hilbert型空间中的有界性及算子范数,得到该类算子最佳搭配参数的充分必要条件和算子范数的计算公式,统一了齐次核,广义齐次核及若干非齐次核情形的相关结果.

Hilbert空间上非凸函数的共轭函数与极值

在Hilbert空间上对非凸函数,引进了共轭函数的概念并讨论了共轭函数的若干性质及与闭包函数之间的关系。利用共轭函数和闭包函数刻划了问题(P)的一些最优性条件。这里, (P) min f(x)f:H→(+∞,-∞〕为任一函数,H为—Hilbert空间。

一类整函数Hilbert空间的生成元

主要讨论由容许比较函数所确定的整函数Hilbert空间E2(γ)的生成元,当α,β ∈(?),|α|<τ=limn→∞nγn/γn-1时,eαz+β是E2(γ)的生成元。

基于Hilbert空间向量赋权的网络选择算法

为了提升海上异构无线网络中移动节点业务完成率和网络资源配置效率,针对现有网络选择算法与业务需求匹配性较差、动态环境下业务完成率不高的问题,该文提出一种基于Hilbert空间向量赋权的网络接入选择算法。该算法采用基于Hilbert空间的网络-业务匹配模型,将网络特征与业务需求映射至同一空间,在同一坐标系内衡量网络是否满足业务需求;同时,采用基于优劣解距离法的预切换网络选择算法,引入网络-业务匹配权重对优劣解距离法标准化矩阵进行修正,确保所选网络与业务需求相匹配,克服传统网络选择中业务需求考虑较少、网络特征与业务需求难以进行统一衡量的问题。此外,采用基于空间距离的网络切换控制算法,将匹配权重、空间距离引入网络切换控制,保证业务传输连续性,提高动态环境下的业务完成率。仿真结果表明,相较于对比算法,该算法的业务平均完成率提高6.81%以上,有效提升了网络的业务传输能力和通畅度,间接实现了网络资源的有效配置。

Hilbert空间中一类变分不等式的间隙函数与误差界

间隙函数对于变分不等式的研究具有重要意义,文章研究了Hilbert空间中一类变分不等式的间隙函数,正则间隙函数和D间隙函数,并运用这三类间隙函数解决了这类变分不等式的误差界。