全最小二乘和全加权最小一乘准则下的空间直线拟合

讨论空间直线拟合问题,在使得点到空间直线距离平方和最小准则下,给出一种基于主成分分析的直线拟合方法,并且在使得空间点到直线加权距离和最小准则下,给出了拟合直线的优化方法.算法简单,在计算机上实现方便.最后,数值仿真验证了算法的有效性,并讨论了空间中圆周拟合问题.     

船舶参-强横摇动力学系统的稳定性

系统地研究了船舶参-强激励动力学系统的稳定性.由于所讨论的系统模型为含有变系数的非线性微分方程模型,用构造李亚普诺夫函数的方法讨论该系统的稳定性非常困难,所以利用数值级数方法来讨论该系统的稳定性,并结合算例进行了论述.结果表明,该模型可得到横摇非线性动力学系统的近似解,并通过参数曲线得出了模型的稳定性和幅频响应特性.     

基于快速ICA算法的混合图像分离

简要阐述了独立分量分析的基本原理,介绍了一种基于峰度的快速ICA算法,最后给出了一个应用该算法进行混合图形分离实例.     

全最小一乘准则下的LGA新算法

为克服传统提取数据集中线性结构的LGA对噪声数据比较敏感的缺陷,提出了两种基于稳健的全最小一乘准则下的LGA新算法。首先证明了全最小一乘准则下数据集最优划分的存在性,并据此给出一种有限步终止算法。其次为提高计算速度,根据k-means算法、全最小一乘准则和重抽样方法给出另一种快速收敛算法。通过与传统的LGA和基于Trimmed k-means思想的稳健LGA的比较,仿真结果表明提出的算法具有较好的稳健性,可以在离群数据较多的情形下,同时找出数据集合中的所有强线性结构。     

改进的二维典型相关分析及其人脸识别应用

针对二维典型相关分析(2DCCA)中类标矩阵维数较大及算法耗时过多的问题,提出一种改进的2DCCA特征提取方法。利用图像的频谱性质定义低维的类标矩阵,从有利于模式分类的角度构造出新的准则函数,采用二维主成分分析对所得特征进一步降维,得到更具分类判别能力的低维特征。在ORL和组合人脸数据库上的实验结果表明,该特征具有较好的分类能力。     

VB与MATLAB的完美结合——MatrixVB

介绍COM库MatrixVB在Visual Basic6.0中可以完全脱离MATLAB环境的应用。     

利用MATLAB进行血管的三维图像重建

用MATLAB的图像处理箱，采用体绘制法对100张血管切片图像进行三维重建。     

基于最小一乘的系统辨识方法研究

针对系统参数辨识中最小二乘估计的稳健性较差,给出稳健性较强的最小一乘的系统辨识方法。推导出了最小一乘回归系数的估计式,使用逐次逼近迭代的方法,构造迭代序列给出最小一乘回归系数的迭代算法。并把该算法应用于控制系统参数辨识中,与最小二乘辨识相比较,当模型的观测数据有测量噪声时,最小一乘回归系数的收敛性及数值稳定性较好。仿真结果验证了理论,显示了最小一乘辨识的优越性。     

WTALD准则下大规模数据集线性结构提取

针对大规模数据集的线性结构提取问题,建立加权全最小一乘准则（WTALD）下的线性结构提取模型,给出了BIRCH-WTALD-LGA稳健线性结构提取新方法,数值模拟和在地震分布数据聚类分析中的应用说明该方法可以有效地提取大规模污染数据集中的线性结构。