改进CV模型图像分割的Split-Bregman方法

水平集方法中的Chan-Vese模型（简称CV模型）对灰度不均匀及边界对比度低的图像的分割效果不够精确,计算效率也不是很高。针对灰度不均匀引入偏差场来修正CV模型中的区域平均灰度并引入核函数来加权能量泛函。针对计算效率低下的问题,在上述基础上得出其全局凸分割模型（Global Convex Segmentation,GCS）,用Split-Bregman迭代求解该模型。实验结果表明：改进后的模型提高了分割精确度和计算效率。     

基于改进二维保局投影算法的人脸识别

传统的二维保局投影(2DLPP)算法未考虑样本邻域间局部信息,并且所提取的特征矩阵分量间存在相关性。针对该问题,提出基于大间距准则的最小相关性监督2DLPP算法。引入类间局部散度矩阵和类内局部散度矩阵,最大化带权的散度矩阵迹差,以增大样本类间散度,减小样本类内散度,从而更好地刻画数据的流形结构。计算所提取特征矩阵各分量间的协方差矩阵,通过最小相关性分析,减少特征信息的冗余。在Yale和ORL人脸库上进行仿真实验,结果显示,当训练样本数为5时,该算法的最高识别率分别为92.5%和96.2%,与传统2DLPP算法、二维主成分分析法、二维线性判别分析法和二维大间距准则法相比,识别率均有所提高。同时对不同训练样本数下识别率均值和方差进行分析,验证了算法的稳定性。     

关于淄博市水土保持工作情况的调查与思考

1淄博市水土流失基本概况和水土保持工作情况1·1水土流失基本概况据1984年水土保持普查,淄博市因水蚀和风蚀造成的水土流失面积3042km2,占全市国土面积的51%,其中山丘区因水蚀造成的水土流失面积达2957km2,占山丘区总面积的88%,土壤侵蚀模数3682t/km2,每年流失土壤达1336万t,山区因水土流失引起土壤“沙化”、“石化”,使不少地区失去了生存条件,不少人成了生态难民。水土流失不仅导致泥沙淤积河道湖泊库塘,加剧洪涝灾害,引发生态问题,还导致地区贫困,社会落后,给经济社会发展和人民生产生活带来多方面的危害。淄博市水土流失面积大、分布…     

淄博市大力发展节水灌溉服务新农村

淄博市针对水资源严重短缺的实际,始终坚持把节水灌溉作为一项重要措施来抓,以建设节水农业市为目标,以大力推广各种节水灌溉技术为手段,不断加大节水灌溉技术的推广力度,促进了节水农业的发展,有效地缓解了水资源的供需矛盾,为建设社会主义新农村和全市经济社会的发展做出了应有的贡献。1淄博市农业节水情况淄博市地处鲁中,辖5区3县和高新区,土地总面积5938km2,其中农业用地4161km2,在农业用地中,耕地面积2018km2,林地面积1523km2,果园面积62km2。总人口415万,其中农业人口231万人,非农业人口184万。农民人均纯收入4432元。淄博市是一个水…     

稀疏结构化最小二乘双支持向量回归机

最小二乘双支持向量回归机（LSTSVR）通过引入最小二乘损失将双支持向量回归机（TSVR）中的二次规划问题简化为两个线性方程组的求解,从而大大减少了训练时间。然而,LSTSVR最小化基于最小二乘损失的经验风险易导致以下不足：（1）“过学习”问题;（2）模型的解缺乏稀疏性,难以训练大规模数据。针对（1）,提出结构化最小二乘双支持向量回归机（S-LSTSVR）以提升模型的泛化能力;针对（2）,进一步利用不完全Choesky分解对核矩阵进行低秩近似,给出求解S-LSTSVR的稀疏算法SS-LSTSVR,使模型能有效地训练大规模数据。人工数据和UCI数据集中的实验证明SS-LSTSVR不但可以避免“过学习”,而且能够高效地解决大规模训练问题。