变形L_(1)正则化的高光谱图像稀疏解混

如何准确地刻画易于求解的稀疏正则化函数是高光谱图像稀疏解混的难点。变形L_(1)正则化函数是一类由绝对值函数组成的双线性变换的单参数族,类似于L_(p)p∈0,1范数,通过调整参数a∈0,可以准确表征L_(0)和L_(1)之间的任意范数,并具有无偏、稀疏和Lipschitz连续性。论文首先研究变形L_(1)正则化函数,然后提出变形L_(1)正则化的高光谱稀疏解混变分模型,最后提出变形L_(1)正则化高光谱稀疏解混模型的凸函数差分求解算法。通过模拟和真实的高光谱数据实验,与经典的SUnSAL算法相比,表明提出的算法能够更准确地刻画丰度系数的稀疏性,并获得更高的解混精度。

基于相干性度量的量子最优凸近似检验标准

量子态的最优凸近似在量子信息和量子技术领域有着广阔的研究前景,主要是通过采用合适的态距离度量方法,通过一系列给定量子态的概率凸混合,寻找与目标量子态最不可区分的量子态.常用的距离度量方法有迹距离、l_(1)范数和保真度等等.在这里,我们基于相干性度量提出了一种检验量子最优凸近似的实际应用效果的最优标准,并对迹距离、l_(1)范数和保真度在计算泡利距离的最优近似问题时的效果进行了比较,我们发现基于保真度距离度量的最优凸近似相干性效果是最好的.此外,我们将给定量子态的范围推广到任意量子态,并求解了最优凸近似达到最大相干性时的解析表达,研究了其相对应的物理机制.

基于感知去模糊的高分辨率破损图像修复方法

为提高修复图像的视觉效果,提出基于感知去模糊的高分辨率破损图像修复方法。将高分辨率图像样本输入卷积自编码生成对抗网络中,利用编码器降维处理并输出其低维特征矩阵后,由解码器对其升维并解码,最终采用生成器完成映射学习。通过不断搜寻,获得与输入高分辨率图像L_(1)距离差异最小的生成图像,由判别网络对其作真假判断,实现高分辨率破损图像的粗修复后,再将其输入感知去模糊网络模型中,增强图像细节信息后实现高分辨率图像修复。实验结果表明:该方法修复后的高分辨率图像细节丰富、颜色自然、视觉效果突出。

L_p、L_∞空间中原点到“超平面”的距离公式

用求条件极值的拉格朗日乘数法及极限的理论,把三维欧几里得空间中原点到平面的距离公式推广到n维(n>3)的l_p(p≥1),l_∞等赋范线性间中。

探讨出租车计程MPE-4%~+1%及C值极平差影响

①C值k值统计。②C极平差等等因素对Δ计程的影响。③MU评定。④Uk=2≮0.3MPE半区间。⑤分析MPE。⑥公路法MPE±2%。⑦滚筒法MPE±3%。

中韩野生软枣猕猴桃种质资源遗传多样性分析

【目的】利用RAPD分子标记技术研究国内长白山地区和韩国由来野生软枣猕猴桃种质资源的遗传多样性。【方法】以长白山地区和韩国由来的28个野生软枣猕猴桃的叶片为材料,利用RAPD分子标记技术进行了遗传多样性分析,并明确了它们之间的亲缘关系。【结果】利用131个随机引物进行PCR,从中筛选出了多态性高、重复性好且扩增条带清晰的24个引物。24个引物在28个野生软枣猕猴桃中共扩增出191条带,其中多态性条带为186条,占97.4%。平均每个引物产生7.75个多态性条带。应用NTSYSpc 2.10e软件进行遗传一致度和遗传距离分析后用UPGMA方法进行聚类分析。28个野生软枣猕猴桃种质资源之间的遗传距离为0.020 2~0.934 2。遗传距离0.58时可将28个野生种划分成2大类。在遗传距离最小的0.02处,有蛟河2号和3号2个野生种,其RAPD分子标记相似性为98%。【结论】来自不同地理区域的野生软枣猕猴桃之间存在较高的遗传多样性,而在同一地理区域内遗传多样性较低。韩国野生软枣猕猴桃之间的遗传多样性较低,且与二道白河、汪清、左家等地的野生软枣猕猴桃亲缘关系较近。即具有同一地理区域聚类趋势,且不同地理区域间存在较高的遗传多样性。