一种去除乘性噪声的自适应混合阶偏微分方法

针对偏微分方程在图像处理中的斑点噪声滤除问题,在自适应全变分去噪模型和四阶LLT去噪模型的基础上,提出一种针对乘性噪声的自适应混合阶变分去噪方法。该方法引入混合阶偏微分方程和尺度自适应边缘检测函数作为正则项,并利用乘性噪声分布构建保真项。用标准测试数据对所提自适应混合阶变分降噪模型进行验证,试验结果表明,该模型在有效滤除图像乘性噪声的同时,能很好地保护图像的边缘和纹理细节信息。处理后的图像在峰值信噪比PSNR、均方误差MSE、运行效率方面均优于自适应全变分和LLT模型。     

基于偏微分方程的彩色图像乘性去噪模型

提出一种新的非线性偏微分方程恢复模型,解决含乘性噪声的彩色图像恢复问题.新模型中引入光滑后向量值图像的几何流形特征判断图像的"真"、"假"边缘,利用P(x)-Laplace扩散系数在区域内部和边界以不同的方式进行扩散,利用|u|q扩散系数在乘性噪声干扰不同的区域以不同的速度进行扩散.理论分析和数值实验结果表明了该模型的...     

基于区域划分的SAR图像相干斑各向异性扩散滤波算法

经典的细节保持各向异性扩散滤波算法(DPAD)在抑制SAR图像乘性相干斑噪声时,存在同质区块效应现象与边缘区噪声残留问题,为此提出了一种基于区域划分的各向异性扩散滤波算法。该算法通过在DPAD扩散方程中耦合方向扩散来抑制边缘区域相干斑与同质区块状起伏;通过阈值化的边缘强度映射对SAR图像实施同质区与边缘区的区域划分,并对不同区域采用不同尺度局域窗分别实施各向异性扩散滤波,从而在抑制同质区相干斑的同时有效保护边缘。实验结果表明：与多种各向异性扩散抑斑算法相比,本文算法在保护边缘的同时,能明显降低同质区块效应现象与边缘区噪声残留问题。     

无界域上具有乘积噪声的随机反应-扩散方程一致随机吸引子的存在性

本文旨在研究无界区域上带有乘性噪声的随机反应-扩散方程一致吸引子的存在性.首先利用Ornstein-Uhlenbeck过程，将原方程转化为一个非自治随机动力系统.之后，通过对解的一致估计，得到对应随机动力系统一致拉回随机吸收集的存在性.最后，通过渐近尾部估计，来得到解的一致拉回渐近紧性，从而得到一致随机吸引子的存在性.     

基于区域划分的合成孔径雷达图像相干斑各向异性扩散滤波算法

经典的细节保持各向异性扩散滤波算法(DPAD)在抑制合成孔径雷达(SAR)图像乘性相干斑噪声时,存在同质区块效应现象与边缘区噪声残留问题;为此提出了一种基于区域划分的各向异性扩散滤波算法。该算法通过在DPAD扩散方程中耦合方向扩散来抑制边缘区域相干斑与同质区块状起伏。通过阈值化的边缘强度映射对SAR图像实施同质区与边缘区的区域划分;并对不同区域采用不同尺度局域窗分别实施各向异性扩散滤波,从而在抑制同质区相干斑的同时有效保护边缘。实验结果表明:与多种各向异性扩散抑斑算法相比,算法在保护边缘的同时,能明显降低同质区块效应现象与边缘区噪声残留问题。     

具乘性白噪声耗散KdV型方程的随机吸引子

考虑具乘性噪声的耗散Kd V型方程在一维有界区域上的长时间行为.通过变换将该方程化为不含白噪声的随机Kd V型方程,通过讨论新方程所确定动力系统的吸收性与渐近紧性,从而证明了原方程所确定动力系统随机吸引子的存在性.     

单模激光场幅的新方程

在考虑加性噪声和乘性噪声的实部与虚部之间关联的情况下，研究了白增益噪声模型和白饱和损失模型，发现其场幅方程和周相方程均脱耦，且场幅方程都出现了相同的新颖项，因此可将单模激光各种模型的场幅方程写成一个普遍的形式，即场幅的新方程。     

基于全变分模型的新型数值实现算法

基于经典全变分(TV)模型的图像恢复框架,从局部扩散的角度,设计了一种新的应用于图像去噪的数值算法.该算法可以根据图像的局部梯度信息自适应地选取扩散系数,使边缘处扩散较弱,在平坦区域扩散较强,实现了对噪声图像的各向异性滤波处理,在去除噪声的同时保护了图像的边缘细节.最后与传统TV模型进行了实验对比,实验表明本算法性能更好,运算效率更高.     

带乘性退化噪声的准地转流方程的遍历

带有界乘性退化噪声的随机准地转流方程是地球物理流体力学和海洋大气科学中的一类重要数学模型.由于有界乘性退化噪声的扰动,使得其所对应的Malliavin协方差算子不可逆,从而导致系统转移概率半群的强Feller性不满足.运用渐近强Feller性来克服退化噪声带来的困难,最终获得系统的遍历性.     

图上自适应正则化的图像去噪

自适应正则化方法在不同的局部区域能够选取不同的正则化参数和正则化约束,因而能够灵活地对边缘和噪声进行区别处理。将自适应正则化建立在图上,提出了一种定义在加权图上的,具有自适应参数的正则化模型。用nonlocal means 算法构造图的权重函数,用建立在图上的自适应正则化方程实现图像的去噪处理,仿真实验结果表明：该方法能有效地去除图像中的噪声,在去噪性能上优于部分基于图论的偏微分方程方法。     

具有随机扰动的广义"食物有限"种群模型正解的全局吸引性

利用构造Lyapunov函数的方法,给出了具有随机扰动的广义"食物有限"种群模型正解的θ阶矩和(θ+1)阶矩的全局吸引性条件.结果表明,环境白噪声的存在并未影响原确定性种群模型已有的结果.     

基于G-KRA模型框架的工作流建模

基于广义知识重构与抽象(G KRA)模型框架给出了工作流建模的一般过程, 根据功能知识引入了功能感知的概念, 自动构造工作流抽象对象库WfO_a. 构造基本行为感知和WfO_a中的基于功能的工作流抽象对象之间的映射关系, 实现基本行为感知与相应关系的替换操作. 通过这些映射关系, 生成了基于功能的工作流抽象模型以简化基本工作流模型的表示.     

灰色多随从二层线性规划问题及其解法

针对多随从二层线性规划问题, 结合灰色特征, 提出了灰色独立多随从二层线性规划问题. 建立了该问题的数学模型, 并证明了漂移型灰色独立多随从二层线性规划问题等价于漂移型灰色二层线性规划问题. 对于漂移型灰色独立多随从二层线性规划问题, 基于单纯形法设计了一种求解算法. 数值算例表明该算法是可行有效的.     

基于网络的个人健康管理实时监控健康分析平台

针对个性化电子医疗服务、高效医疗服务和远程医疗服务的需求,将国际通行个人健康档案标准数据模型、Java手机客户端和网络服务技术相结合,构建一个基于Web2.0的社区医疗服务平台,该平台实现了为医生/患者、教练/运动员4类用户提供基于网络的实时监控及在线远程医疗分析功能.     

一种新的脉冲噪声图像恢复方法

为消除图像中的脉冲噪声, 提出一种窗口自适应开关中值滤波方法. 利用BP神经网络将图像中的每个像素点分类为信号点或噪声点, 再采用改进的中值滤波器对检测后的图像进行滤波处理. 根据噪声检测结果, 滤波器自适应调整窗口大小并选择性取样, 逐点滤波消除图像中的噪声. 该方法在抑制脉冲噪声、 保护图像细节方面均优于以往基于中值滤波的法, 即使在图像遭受70%噪声污染的极端情况下, 仍能得 到很好恢复.     

一种新的基于社区结构的影响最大化方法

基于传播网络的结构性,提出一种新的基于社区结构的影响最大化方法AMICS.该方法先利用已有社区挖掘算法识别出隐藏在网络中的社区结构,然后迭代选择跨越社区数最多的k个节点作为影响的初始传播者最大化影响的社区覆盖.在小型网络和中等规模网络数据集上的实验表明,该算法比传统的影响最大化方法更具优势.     

脊波分析在手背静脉识别中的应用

提出一种基于改进的有限脊波变换的手背静脉识别算法. 利用脊波理论适合于表示直线奇异性的特点, 对手背静脉特征进行分析. 使用改进的有限脊波变换对手背静脉图像进行分解, 得到不同分解尺度下手背静脉的多分辨脊波特征, 再通过定义多分辨脊波特征距离进行模式匹配. 实验结果表明, 与传统静脉特征提取方法相比, 该方法较完整地保留了静脉的原始信息, 提高了运行速度并降低了算法复杂度.     

INAR(1)模型参数的Bayes估计

利用Bayes方法研究INAR(1)模型的参数估计, 给出了模型参数的Bayes估计因子, 并通过数值模拟将Bayes估计与Yule Walker估计、 条件最小二乘估计、 条件极大似然估计进行比较. 结果表明, Bayes估计方法在一定情形下优于其他方法.     

基于经验似然的自回归条件久期模型的统计推断

利用经验似然方法对自回归条件久期(ACD)模型参数进行统计检验, 给出了自回归条件久期模型参数的经验似然比统计量, 并证明了该统计量渐近服从χ²-分布. 数值模拟结果表明, 经验似然方法优于拟似然方法.