基于NSCT与模糊对比度的图像增强算法

针对图像在增强的过程中容易放大噪声,造成图像的失真和细节不明显等问题,结合NSCT(non-subsampled contourlet transform)和模糊集理论,提出一种改进算法。利用NSCT的平移不变性和多分辨率分析特点对图像进行非下采样Contourlet变换,对低频系数采用线性增强,用改进的自适应阈值函数来处理高频系数,利用改进的模糊对比度来增强图像的边缘和纹理,使用伽马校正对增强后的图像进行校正,提高全局对比度。实验结果表明,该算法能够明显改善图像的视觉效果,增强图像的细节信息。

一种新的并行排序算法研究

讨论了一种新的并行排序算法．基于前馈阈值神经网络结构，该排序模型利用Ｏ（ｍｎ￣２）个神经元经６个时间步（６级前馈）即可完成排序。

可证明安全的轻量级双向认证协议:MPUF-HB

针对HB协议族只能实现单向认证的缺陷,基于HB协议、结合2级物理不可克隆函数设计了可证明安全的轻量级双向认证协议MPUF-HB.文章分别在被动模型、DET攻击模型和GSR-MIM攻击模型下,通过向线性阈值函数可学习性问题的规约严格证明了新协议的安全性.协议基于物理不可克隆函数提供防篡改特性,能有效抵御主动攻击和GSR中间人攻击,在低资源占用量的前提下提高了安全性能,实现了双向认证.

碳数和官能团对直链易挥发化合物异味阈值的影响规律

以具有代表性的异味特征-异味阈值为研究对象,采用三点比较式臭袋法测定了醇类、醛类、酮类、酸类和硫醇类5个系列常见异味化合物的异味阈值,研究了异味阈值与碳链长度之间的关系,并以官能团疏水性参数量化表征官能团结构,研究了异味阈值与官能团类型之间的关系.研究发现,分子碳链长度和官能团类型都能影响异味阈值的大小,其中异味阈值与碳链长度关系为y=axb或lgy=cx+d(y:异味阈值,x:碳原子数);异味阈值与官能团疏水常数π参数关系为y=aebx或lgy=cx+d(y:异味阈值,x:官能团疏水性参数).所得模型能定量描述碳链长度和官能团类型对异味阈值的影响,为异味机理的进一步探索提供了有力支撑.此外,对异味阈值与上述两因素的多元线性拟合及残差分析结果表明,碳链长度和官能团类型能够影响化合物异味阈值,但二者并非异味阈值的完全决定因素,研究决定异味阈值的全面结构因素,需大量后续工作.

基于神经网络的关系消重和排序运算

将神经网络用于求解关系的消重和排序．利用无学习的浅层前馈阈值神经网络可以有效地完成消重和排序运算．分析表明，这两种运算分别有７层和６层神经元即能完成．相应的时间复杂度均为Ｏ（１）。

一种NLF-对数小波阈值的脉冲干扰降噪方法

在脉冲噪声背景下,传统信号降噪方法性能退化,无法去除强脉冲噪声,而且会出现计算复杂度增加的问题.本文提出一种基于非线性滤波(Nonlinear Filtering, NLF)和小波阈值去噪的联合算法,该方法利用非线性滤波算法抑制强脉冲噪声点干扰,通过改进的对数小波阈值函数去噪方法进行全局处理,快速而且高质量的完成对信号降噪.实验结果表明,本文所提算法对脉冲噪声背景下的多种信号类型都具有可行性,能够获得更高的峰值信噪比,具有很好的降噪效果.

BP算法的改进及用模拟电路实现的神经网络分类器

基于用模拟电路实现神经网络分类器的目的，对多层静态前馈神经网络的ＢＰ算法做了改进，采用线性限幅函数代替Ｓｉｇｍｏｉｄ函数作为神经元的激活函数，给出了改进的ＢＰ算法。对该算法性能的实验研究表明：这种改进算法不但方便了用线性模拟集成运算放大电路实现神经网络，而且具有学习速度快，映射能力强等优点。根据本文算法设计的神经网络分类器，无论是计算机仿真，还是模拟电路实现，都得到了比较高的识别率。

一个高效的基于线性单向函数的多秘密共享方案

基于Shamir的门限秘密共享方案和线性单向函数的安全性,提出了一个多秘密共享方案。该方案中每个参与者只需保护一个秘密份额,就可共享多个秘密。秘密恢复后,参与者的秘密份额不会泄露,可重复使用,提高了系统的利用率,并且在n个参与者中共享m个秘密时只需要m个公开参数,降低了系统的存储成本。

基于改进小波变换的手臂肌电信号去噪算法的研究

手臂肌肉电信号是手臂运动过程中,通过电极记录下来的微小肌肉电流信号。由于该信号可以无创检测,模仿性强,已广泛应用于人工智能假肢领域。研究了小波阈值去噪算法在手臂肌电信号检测中的应用,针对传统阈值去噪算法存在离散点、误差大等缺点,引入非线性函数过渡,利用控制系数,改进阈值去噪算法。利用3种方法对同一含噪信号信息进行仿真分析,通过实验表明,该算法对采集到的手臂单通道肌电信号进行去噪处理,克服了传统阈值去燥算法的缺点,可以有效去除干扰信号,提高信噪比和信息识别的准确性。

小波分析在矿井高密度电法数据处理中的应用

矿井高密度电阻率法数据由于受地电干扰、地形、接地电阻等因素的影响,通常会遇到具有一定水平尺度和垂向幅度的类似尖脉冲假异常。在数据处理过程中,对于高幅度和宽尺度的噪声,特别是与有用信息的幅度及尺度相近时,即使应用广泛的Donoho软阈值函数和硬阈值函数去噪,也存在着难以克服的问题。为此提出了一种基于线性软阈值的去噪方法:根据噪声尺度确定分解层数,而每一层的阈值则采用线性函数确定。通过实测资料分析可知,这种方法能有效地消除高频随机噪声和特定尺度的噪声,尤其是在处理类似尖脉冲的噪声信号时有较好的效果,同时又能较好地保持原有地质信息。

多标签分类中标签检测技术的实验比较

当前的部分多标签分类算法本质上由两项分类技术级联而成,前一级建立标签排序系统,后一级检测相关标签,兼顾进一步改善分类性能.本文针对不同标签检测技术开展研究,收集并实现4种通用标签检测技术:线性回归阈值法、多输出线性回归法、Logistic回归法以及离散Bayes规则,以k近邻算法作为基线算法,在10个基准数据集上进行实验比较.实验结果表明,从计算时间与分类性能两个方面来说,多输出线性回归法是值得推荐的方法.

基于常利率投资和线性阈值分红策略下的绝对破产模型（英文）

研究了常利率投资和线性阈值分红策略下的绝对破产模型,利用全概率公式、Taylor展式求解绝对破产前累计分红现值的矩母函数和n阶矩函数的更新方程,得到Gerber-Shiu期望折现罚金函数的偏微分方程表达式.

用脑干电位的互相关函数客观估计听力阈值

将脑干诱发电位记录分为大小相等的两个子集均,求其互相关函数。互相关函数在原点附近的平均幅度作为估计听力阈值的参数,并通过实验得出表达该参数与阈上刺激强度关系的直线回归方程,从而求出听力阈值的估计公式。把三种阈上刺激强度下的参数值分别代入估计公式,平均结果作为听力阈值的估计。对8个有不同听力损失的病耳进行了估计,其结果与主观阈值平均相差4.6dB。

雅砻江下游梯级水库隐随机联合优化调度函数研究

针对不确定来水梯级水库优化调度问题,基于隐随机调度函数基本原理,以长系列优化调度结果为依据,建立多元线性回归模型、门限回归模型和BP人工神经网络模型模拟雅砻江下游梯级水库联合调度过程,综合对比各调度函数模拟效果,且与确定来水的优化调度结果做了对比。结果表明,门限回归模型和BP神经网络模型调度函数均能较好地模拟梯级水库运行,可指导梯级电站调度运行。

结合非下采样剪切波变换的BM3D去除图像噪声方法研究

强噪声图像去噪一直是图像处理技术应用领域研究的热点,为进一步提高强噪声图像的去噪质量和对图像边缘的保护,针对三维块匹配(Block Matching 3D,BM3D)方法对强噪声图像去噪效果不佳及图像线状奇异性(如边缘)缺乏最优表示的问题,提出了基于二维非下采样剪切波变换(Non-subsampled Shearlet Transform,NSST)和BM3D的组合去噪方法。该方法首先对含噪图像进行NSST正变换,得到不同尺度和不同方向高频子带的剪切波系数;然后对每个尺度不同方向的高频子带求取贝叶斯阈值,并利用渐进半软阈值函数对各高频子带进行去噪;最后对低频子带和各去噪高频子带进行NSST逆变换,得到去噪结果。将去噪图像作为BM3D中基础估计阶段的预滤波,能够进一步提高基础估计阶段分组的正确性,为BM3D去噪奠定良好基础。组合去噪方法结合了NSST与BM3D的各自优势,仿真试验结果表明,对于低噪声图像,本方法和BM3D方法去噪效果相同,略优于非局部平均法;对于强噪声卫星影像,本方法去噪效果优于BM3D和非局部平均法。

改进双边滤波和阈值函数的图像增强算法

针对基于单尺度Retinex算法产生的图像泛灰现象和光晕现象、基于双边滤波Retinex算法的泛灰现象及噪声放大现象。提出基于小波变换的改进双边滤波的Retinex图像增强算法和改进阈值函数去噪算法。该方法对图像进行小波分解,获得图像的低频和高频系数;采用改进双边滤波的Retinex算法对图像低频系数进行处理,采用改进阈值函数对高频系数进行处理;采用离散小波反变换得到增强后的重构图像;对重构图像进行分段性线性变换,增强图像对比度。实验结果表明,该方法避免了图像泛灰和光晕现象,并有效去除了噪声,细节丰富,对比度强,为图像后续处理奠定基础。

半刚性基层应力疲劳阀值研究

在常规二参数σ-N应力-疲劳寿命幂函数模型基础上引入应力疲劳阀值参数σr,建立三参数应力-疲劳寿命幂函数模型。通过对半刚性基层水泥稳定碎石和水泥稳定砂砾两种材料的劈裂疲劳试验,利用三参数应力-疲劳寿命幂函数模型对试验结果进行分析并求得应力疲劳阀值。结果表明,在低应力条件下,半刚性基层材料存在应力疲劳阀值,为长寿命沥青混凝土路面设计提供了理论依据。

基于子集模拟法的非线性结构动力可靠度计算

子集模拟法是计算结构动力可靠度的新方法。该文在子集模拟法的基本思想上,适应性的选取子失效域的反应界限,合理的选取建议概率密度函数,应用修正的Metropolis算法产生计算条件失效概率时所需的随机变量样本,给出了所需样本的具体个数,并通过上述关键点总结给出了子集模拟法的具体计算步骤。最后应用子集模拟法首先计算了受平稳高斯白噪声作用的单自由度Duffing体系的失效概率,当确定落入失效域的样本时,需计算结构的非线性反应,该文采用迭代的数值逐步积分法进行计算;随后计算了受平稳高斯白噪声作用的采用三线型恢复力模型的三自由度结构的失效概率,结果表明:子集模拟法计算非线性结构动力可靠度时具有高效及高精度的特点,尤其适用于小失效概率的计算。