一种偏好于查询子流形的半监督图像检索算法

在基于反馈的图像检索中,由于被用户标记为相关和不相关的图像数较少,使得检索问题变成了一个典型的小样本问题.流形可表达数据在低维空间中的内在几何结构,流形正则化的目的是利用这种几何结构来约束解空间,以使最优解能反映数据本身的几何分布.为了解决反馈检索中的小样本问题,本文在流形正则化框架下提出一个新的半监督图像检索算法.在新算法中,流形正则化项只依赖于文中定义的查询子流形,而不依赖于数据集的全局结构.在两个图像集上的实验结果对比表明,本文提出的新算法在检索效果上优于现有的4种state-of-the-art算法.     

Banach空间中一类集值变分包含解的存在与逼近问题

本文介绍和研究了Banach空间中的一类带有Φ－强增生条件的集值变分包含解的存在性与逼近问题，通过推广参考文献[6]中的η－次微分的概念，利用Michael的连续选择定理以及单值情形的相应结果，建立了集值变分包解的存在性定理，以及参考文献[7]中的带有混合误差的Ishikawa迭代序列强收敛到集值变分包含解的一个充要条件，所得结果推广和改进了参考文献[1],[3],[5],[9],[10]中的相应结果。