您的位置: 专家智库
>
资助详情>
国家自然科学基金(60175006)
国家自然科学基金(60175006)
- 作品数:11 被引量:184H指数:5
- 相关作者:郑南宁袁泽剑贾新春王天树陆晓峰更多>>
- 相关机构:西安交通大学南京理工大学陕西师范大学更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金国家自然科学基金创新研究群体项目创新研究群体科学基金更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术电子电信理学更多>>
- 基于一类集合算子的图象去噪方法及其快速实现被引量:1
- 2003年
- 为了保留图象结构特征 ,消除图象中的脉冲型噪声 ,给出并讨论了一种基于单调集合算子的图象去噪方法 .该方法首先把原图象分解为一簇水平集 ,然后利用特定集合算子 ,对水平集进行滤波处理 ,最后用处理后的水平集重建图象 .该图象去噪方法同传统的中值滤波、高斯滤波相比 ,具有保形、保对比度的特点 .另外 ,为了提高图象去噪方法的效率 ,提出了一种基于 Heap数据结构的快速算法 ,此算法的效率要明显地高于逐次取阈值的方法 .实验结果表明 ,单调集合滤波算子 ,在去除脉冲噪声和保持图象结构与对比度方面具有独特的性能 。
- 袁泽剑郑南宁程兵权炜
- 关键词:计算机图象处理图象去噪保形
- 证据框架与自由能框架被引量:1
- 2003年
- 在指出证据框架和自由能最小化方法等贝叶斯推理方法的局限性的前提下,通过对比证据框架的方法,提出了自由能框架的概念,将通常难以求解的自由能最小化过程分解成参数自由能最小化、超参数自由能最小化、模型参数自由能最小化等层次,在每个层次上调节参数、超参数和模型参数,使其后验分布与其真实分布之间的Kullback Leibler距最小,以使可变自由能逼近真实自由能.同时,保持其他层次上的参数、超参数和模型参数固定不变,以简化贝叶斯前馈神经网络的参数估计.应用自由能框架,对通常较难求解的贝叶斯支持向量回归机器的参数与超参数进行估计,推导出相应的计算公式,并验证了该方法的可行性与有效性.
- 陆晓峰郑南宁袁泽剑
- 关键词:支持向量机贝叶斯推理神经网络参数估计
- 机器智能与模式识别研究中的统计学习方法被引量:9
- 2002年
- 简要介绍了学习算法的发展状况 ;讨论了机器智能与模式识别研究中的统计学习方法和图模型的一般理论 ;重点叙述了图模型的统计推断过程和学习算法以及应用统计学习方法解决问题的一般步骤 ;最后给出了用于时间序列分析的动态贝叶斯网络的实例 .
- 王天树郑南宁袁泽剑
- 关键词:模式识别图模型统计学习
- 反馈控制系统多性能约束指标的相容性被引量:16
- 2003年
- 对一类线性随机系统的状态反馈控制,研究极点配置指标、被控输出对范数有界外扰的H_∞抑制指标及稳态状态方差上界指标的相容性,希望为实际控制系统多性能指标的选定提供理论依据,用线性矩阵不等式(LMI)方法分别刻画了极点指标约束下H_∞指标的取值范围、以及相容极点指标和H_∞指标约束下稳态方差上界指标的取值范围,对上述三类相容指标约束的控制问题给出求取满意控制策略的有效方法。文中结论用数值算例作了说明。
- 王远钢郭治
- 关键词:相容性线性随机系统线性矩阵不等式
- 线性不确定系统经动态输出反馈的分层次控制策略被引量:1
- 2003年
- 利用李雅谱诺夫稳定理论及线性矩阵不等式(LMI)方法,研究了具有非结构摄动的不确定连续系统经动态输出反馈的二次鲁棒能稳定问题。推导出这类控制器存在的充分条件,即一个拟线性矩阵不等式(Q-LMI)的形式,给出了Q-LMI问题的基于LMI方法的求解步骤。为了使得Q-LMI问题有解,可引入一些LMI约束,提高了Q-LMI问题的可解性。基于Q-LMI条件,揭示了系统不确定参数界与系统控制规模的关系,提出了“不同的摄动实施不同规模的控制”的鲁棒能稳定的分层次控制策略。最后,通过一个例子说明了结论的可行性。
- 贾新春郑南宁袁泽剑
- 关键词:线性不确定系统动态输出反馈线性矩阵不等式
- 基于变分的图像恢复算法及收敛性被引量:5
- 2002年
- 提出了一种保持边缘的正则化图像恢复算法 ,该方法可有效地用于求解线性逆问题的非凸优化过程 .通过对正则化函数及相应泛函性质的理论分析 ,得出了使泛函达到最小的正则化函数表达式 ;引入一个与原非凸泛函相应的二元泛函 ,将非凸优化问题转化为本质上的凸优化问题 ,采用松弛迭代算法获得非凸优化问题的局部极小解 ;证明了所提出的算法是全局收敛的 .
- 张永平郑南宁赵荣椿
- 关键词:变分图像恢复算法收敛性正则化变分图像信息处理
- 一种适用于信息检索的支持向量机被引量:2
- 2003年
- 针对基于内容的信息检索中负样本抽样效率低的问题,设计了1 5类支持向量分类器.在训练过程中利用正样本对分类线建立初始模型,在保证总体泛化能力的基础上,用所能获得的负样本修正分类线,以提高其检测精度;通过对比标准序列最小优化方法,得到快速训练算法.在美国邮政数据库(USPS数据库)与麻省理工大学人脸数据库(CBCL数据库)上的实验结果表明,与传统的支持向量分类器相比,这种方法能取得更高的检测精度.
- 陆晓峰郑南宁郑松峰
- 关键词:信息检索数据库支持向量机支持向量分类器
- 学习矢量量化的软竞争算法被引量:3
- 2002年
- 尽管FALVQ算法的亏损因子为模糊隶属度函数,但由于它的尺度函数并不是模糊隶属度函数,使得算法的性能不稳定.为了克服这个问题,通过推广FALVQ中获胜亏损因子的定义,导出了广义LVQ的一类软竞争算法(SCALVQ),并且给出了它的3种具体形式.在SCALVQ中,亏损因子和对应的尺度函数是同一个模糊隶属度函数,它汲取了FALVQ和软竞争格式的优点,有效地克服了FALVQ存在的问题.
- 张志华郑南宁王天树
- 关键词:学习矢量量化模糊隶属度函数尺度函数神经网络
- 高斯-厄米特粒子滤波器被引量:111
- 2003年
- 针对非线性、非高斯系统状态的在线估计问题 ,本文提出一种新的基于序贯重要性抽样的粒子滤波算法 .在滤波算法中 ,我们用一簇高斯 厄米特滤波器 (GHF)来产生重要性概率密度函数 .此概率密度在系统状态的转移概率的基础上融入最新的观测数据 ,因此更接近于系统状态的后验概率 .理论分析与实验结果表明 :在观测模型具有高精度的场合或似然函数位于系统状态转移概率的尾部时 ,用GHF产生重要性概率密度函数的粒子滤波即高斯 厄米特粒子滤波 (GHPF)的性能要明显地优于标准的粒子滤波、扩展的卡尔曼滤波、GHF .
- 袁泽剑郑南宁贾新春
- 关键词:状态估计粒子滤波器
- 一种非线性扩散滤波器的设计方法及其应用被引量:26
- 2002年
- 非线性滤波器在保留图像重要特征方面表现出良好的性能 .这些非线性图像滤波大多源于求解初始值为输入图像的非线性扩散方程 .设计合适的扩散系数可以控制扩散方程的扩散行为 ,使得在平滑图像的同时能够保留图像的重要特征信息 .该文给出了一种非线性异性扩散滤波器的设计方法 .通过引入图像特征来选取合适的局部坐标系 ,将整体坐标系中的扩散系数矩阵的设计问题转化为局部坐标系中沿各坐标方向的扩散系数的设计 .这种设计方法简单 ,便于更好地理解扩散滤波器的扩散行为 ,具有更加明确的物理意义 .实验结果说明了此方法的可行性 ,在图像的保边光滑处理方面具有明显的效果 .
- 袁泽剑郑南宁张元林郭震
- 关键词:设计方法图像处理图像滤波图像特征