抽象算子在微分运算中的应用

根据文献［１］,微分算子是一种基本的较简单抽象算子,本文阐明了微分运算法则也可以用算子方法建立起来,特别是在涉及高阶微商的复杂微分运算方面,抽象算子方法以极高的效率建立了丰富的定理,而无需传统的微分学依赖于归纳法。     

线性缓冲算子及其凸组合

首先,通过使用传统构造缓冲算子方法,构造了一类新的弱化缓冲算子;其次,根据缓冲算子的结构,给出了线性缓冲算子的数学定义;第三,定义了线性缓冲算子的凸组合,研究了线性缓冲算子凸组合的性质,从而给出了利用凸组合构造线性缓冲算子的新方法;最后,通过实例验证了构造线性缓冲算子新方法的可行性。     

旋转不变局部三元模式算子在隐身效果评价中的应用

根据局部二元模式算子(LBP)方法本身易受噪声影响等特点,提出一种改进的局部三元模式纹理分析方法(旋转不变LTP或称RILTP)用于评价隐身图像,将LBP中使用单一算子描述纹理替换为使用正负模式两个算子分别描述,提高了纹理描述的精确性和抗噪性;并以人眼主观评价结果为依据,将传统LBP方法与改进的LTP方法进行了隐身效果对比验证.分析结果表明:与传统LTP算子方法比较,RILTP算子具有更好的人眼主观评价一致性.     

Bézier曲线的算子表示

Bezier曲线是计算机辅助几何设计(CAGD)领域中广泛运用的一种曲线。首先引入三个基本算子:移位算子、恒等算子和向前差分算子,然后将Bernstein-Bezier形式的Bezier曲线表示为更为简洁和直观的算子表示形式,并进一步讨论算子表示下Bezier曲线的各种性质,给出相关证明过程。实践表明,算子表示形式从与传统表示方法不同的另一角度揭示了Bezier曲线基本几何性质,简化了相关结论的推导。     

基于顺序形态滤波的边缘检测

介绍了灰度图像的顺序形态变换基本概念,定义了两种基于顺序形态滤波的广义边缘算子,重点讨论了百分位ｐ＝１／２时的边缘算子抑制噪声、提取边缘的理论和方法。实验表明,同传统的边缘检测算子相比,该方法具有良好的噪声抑制和边缘提取特性。     

一种综合多种技术的SAR图像增强方法

综合传统的梯度算子、Lap lac ian二阶微分算子、平滑算子等各种方法,提出一种适用于合成孔径雷达(SAR)图像的图像增强方法.该方法既抑制SAR图像中的斑点噪声又保持图像的主要特征信息尤其是精细结构,取得了比较理想的结果.     

改进交叉算子和变异算子抑制GA算法早熟

分析了传统遗传算法早熟收敛的主要原因,提出了一类改进的遗传算法。通过引入个体相似度,改进传统的交叉算子,避免了近亲繁殖现象,采用二元变异算子替换传统变异算子。仿真结果表明该改进算法有效地提高了全局搜索性能和收敛速度。     

一种应用于异质扩散的噪声腐蚀新算子

提出了一种新的基于偏微分方程的形态学腐蚀算子,该算子能够直接对梯度图像进行噪声抑制和边缘增强,在异质扩散系数的求取过程中,摈弃了传统的在低分辨率条件下计算图像梯度的方法,而是直接利用该算子对梯度图像进行噪声抑制和边缘增强．与基于高斯光滑以及传统的形态学预滤波方法相比,新的扩散系数具有更好的边缘定位能力和对噪声的鲁棒性．实验结果表明基于该算子的异质扩散滤波新方法具有更好的图像光滑和细节保持性能．     

基于Delta算子的网络控制系统故障检测

研究了Delta算子描述的网络控制系统的故障检测问题.在传统的移位算子描述的基于观测器的故障检测滤波器设计的基础上,给出Delta算子网络控制系统的模型.利用线性矩阵不等式方法,给出滤波器的最优解的存在和求解方法.最后通过数值仿真表明本文方法的有效性.     

集合转换卡尔曼滤波同化的一种分析方案

集合转换卡尔曼滤波在处理非线性观测资料的同化时,通常对非线性观测算子做简单的线性化处理,这会带来较大的舍入误差,降低同化效果。通过对状态变量和观测变量的转换,将观测算子视为预报算子的一部分,对传统的同化算法进行改进,减小了同化中的误差。以典型的Lorenz-96预报模型来验证算法,对于较大模型误差或较强非线性观测算子的情形,结果好于传统的方法。     

一种模糊算子边缘检测方法的研究

针对传统边缘检测算子不能精确检测出图像边缘点这一特性，提出了一种模糊算子边缘检测方法。实验证明，该方法能精确定位出图像的边缘点，取得了较好的边缘检测效果。     

基于顺序形态滤波的边缘检测

介绍了灰度图像的顺序形态变换基本概念 ,定义了两种基于顺序形态滤波的广义边缘算子 ,重点讨论了百分位p =1 /2时的边缘算子抑制噪声、提取边缘的理论和方法 .实验表明 ,同传统的边缘检测算子相比 ,该方法具有良好的噪声抑制和边缘提取特性 .     

用育种算子改进遗传算法

为解决遗传算法求解一些特殊问题时容易出现的未成熟收敛问题,提出了在遗传操作中加入育种算子的方法,以改进传统遗传算法.在讨论生物工程中育种方法的基础上,给出了育种算子的定义和原理分析证明.育种算子能提高个体进化的概率,且不会出现由高概率变异引起的群体退化现象.计算机模拟实验结果表明,加入育种算子可以明显提高算法性能.     

模态哲思逻辑

仿照哲思逻辑的方法,在传统模态逻辑的系统内,增加一个一元算子*,再通过定义引入两个一元算子△和▽,同样可以建立一个经典模态逻辑的扩充系统——模态哲思逻辑系统。但与哲思逻辑不同的是,在模态哲思逻辑中,分别与△A和▽A形成下反对和反对关系的不是A,而是□A。这样就突破了从必然与可能间的关系入手的传统方法,找到了与必然形成相应对当关系的新算子。     

基于LOG算子的自适应图像边缘检测方法

鉴于传统的高斯-拉普拉斯(LOG)算子具有各向同性的特点,在很多有方向性差异的场合中并不适用,提出了基于LOG算子的各向异性算子,该算子具有方向敏感性,能够对与其长轴方向重合的边缘起到加强的作用,同时,利用该算子设计了自适应算法来模拟人眼注视机制的工作过程,并将算法实验结果与LOG算法的结果进行了比较.该算子和方法较好地解决了方向性模板对视觉解释的不完善问题.     

W-算子在设计电气传动控制系统中的应用

本文利用作者最近提出的一种新的算子方法——W-算子方法,从理论和应用方面探讨了电气传动控制系统的设计问题,并对算法的收敛性进行了分析。该算法具有结构简单,算法严密,计算方便的特点,避免了实际应用中用传统最优控制方法设计所带来的困难。     

8方向自适应权值Sobel边缘检测算子

针对传统Sobel边缘检测算子对图像边缘检测存在漏检和噪声敏感的缺点,提出一种改进的Sobel算子.该算子重新构造出一种8方向5×5检测模板,并且在模板卷积过程中应用自适应权值的算法,增强了该算子的抗噪性.实验表明,改进的Sobel算子保留了传统Sobel算子的优点,增加了其他方向的边缘检测,降低了漏检的概率,提高了抗噪性.     

一种基于Canny理论的边缘提取算法

对Canny的最佳边缘检测算子进行理论和实验研究的基础上,利用迭代方法自适应确定动态阈值,提高了边缘检测的自动化程度,并且保持了传统Canny算子原有的信噪比高、定位准确和单边缘响应等优点。     

基于多结构元素的数学形态学边缘检测算法

针对传统边缘检测算子对噪声敏感的不足,提出了一种基于多结构元素的数学形态学边缘检测算法。该算法在传统形态学边缘检测算子的基础上,通过综合形态膨胀和形态腐蚀,得到一种新的抗噪型边缘检测算子,利用多结构元素提取图像的边缘特征,即使在噪声条件下,也能获得较为理想的图像边缘。实验结果表明,与传统的边缘捡测算子相比,该方法边缘检测精度高,且具有良好的噪声鲁棒性。     

一种基于遗传算法的机器人加工路径规划方法

针对传统机器人加工路径规划采用示教再现方法很难适应复杂变化任务的问题 ,提出了基于遗传算法的路径规划方法 ,研究了遗传算法中的编码方式、交叉算子和变异算子的改进方法 .仿真实验表明 ,采用遗传算法进行机器人加工路径规划是可行的和有效的 .