孟红云
- 作品数：29 被引量：229H指数：9
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- 相关领域：自动化与计算机技术理学文化科学电子电信更多>>
- 基于非局部全变差和低秩稀疏的高光谱压缩感知重建方法
- 本发明公开了一种基于非局部全变差和低秩稀疏的高光谱压缩感知重建方法，主要解决现有技术在高光谱数据进行压缩采样后重建准确度低、效果差的问题。其包括：1.输入高光谱数据并向量化；2.对向量化的高光谱数据采样，得到采样数据；3...
- 孟红云张小华杨星田小林陈佳伟钟桦
- 基于非下采样Shearlet和方向权值邻域窗的非局部均值SAR图像相干斑抑制被引量：8
- 2012年
- 非局部均值算法将传统的图像去噪算法由局部计算模型推广到非局部计算模型,取得了良好的效果.但对于合成孔径雷达图像,使用观测值和各向同性邻域窗来度量相似性,缺乏鲁棒性和方向性,不利于捕获图像边缘结构信息.提出了基于非下采样Shearlet特征描述子和方向权值邻域窗的非局部均值算法.实验表明,该算法不但有效地去除了相干斑,而且很好地保持了图像的几何结构信息,为后期SAR图像的理解与解译奠定了良好的基础.
- 张小华陈佳伟孟红云焦李成孙翔
- 关键词：非局部均值
- “共轭方向法”课堂教学与设计被引量：3
- 2017年
- 共轭方向法是《最优化方法》中的重点和难点之一,本文结合笔者的理解和教学体会浅谈对该内容的课堂教学与设计.
- 孟红云刘三阳
- 关键词：最速下降法共轭方向法
- 基于免疫的多峰极值遗传搜索算法被引量：11
- 2003年
- 寻找多极值点是一个具有广泛应用价值的问题。在传统遗传算法基础上,引入免疫算子用来搜索多峰函数的极值点,其中免疫算子依次通过疫苗提取、接种疫苗和免疫选择三个步骤来完成。实验测试结果表明,该算法对一元函数和多元函数都有很好的效果。
- 孟红云刘三阳
- 关键词：免疫算子遗传算法疫苗
- 基于端元学习的高光谱图像稀疏解混方法
- 本发明公开了一种基于端元学习的高光谱图像稀疏解混方法，主要解决了现有技术在低信噪比的高光谱图像解混过程中，高光谱图像解混精度低、重构效果差、耗时长、效率低的问题。本发明的步骤为：输入高光谱数据，合成高光谱基数据，端元学习...
- 孟红云张小华童文杰田小林陈佳伟钟桦
- 浅谈最优化方法教学的点滴体会被引量：2
- 2016年
- 针对最优化方法教学及学习过程中出现的一些问题或现象,结合教学过程中的体会,给出了一些教学及学习过程中的建议或做法。
- 孟红云张小华
- 关键词：最优性条件运筹学
- 求解多目标优化问题的多智能体遗传算法被引量：12
- 2005年
- 目的 在求解多目标优化问题时,总是希望获得尽可能多的Pareto解,且这些解能够较均匀地分布在目标空间的Pareto边界上。方法 通过引入智能体的概念,并将多个智能体组成的多智能体系统与经典遗传算法相结合,给出了一种求解多目标优化问题的多智能体遗传算法。结果 对每个智能体在其邻域内进行局部Pareto寻优操作,而不是在整个群体中进行Pareto寻优,从而保证了群体的多样性,并在一定程度上抑制了种群的早熟现象。结论 该方法能够找到问题的分布较均匀的Pareto最优解。
- 孟红云刘三阳
- 关键词：多目标优化PARETO最优解遗传算法智能体
- 结合深度学习和邻域集成的高光谱图像分类方法
- 本发明提出了一种结合深度学习和邻域集成的高光谱图像分类方法，主要解决现有技术使用训练样本多且分类效果差的问题，其技术方案：在高光谱数据中通过选取不同的邻域尺度，获得结合不同的空间信息的数据集；将不同空间信息的数据集分别输...
- 孟红云张小华樊宏渊田小林朱虎明曹向海侯彪
- 文献传递
- 基于感兴趣区域的图像认证技术被引量：4
- 2005年
- 信息认证是网络安全的一个重要方面,其目的在于判断信息的完整性和可信性。该文在对以往的图像认证技术分析的基础之上,给出了一种基于感兴趣区域的图像认证算法。首先将要认证的图像分割成一定大小的基本图像块,然后根据用户给出的感兴趣区域,后续分割每一个基本图像块,并提取相应各子块的签名信息并保存分割附加码,最后将签名信息隐藏于图像子块的中频系数中。实验结果证明算法不仅对偶然攻击具有较强的鲁棒性,而且对恶意攻击具有较高的检测、定位能力,同时具有较强的自适应能力。
- 张小华孟红云刘芳焦李成
- 关键词：图像认证数字水印技术感兴趣区域图像分割
- 基于自适应邻域选择的多目标免疫进化算法被引量：11
- 2004年
- 在分析以往求解多目标进化算法中个体选择方法的基础上,给出了一种基于个体邻域的选择方法,分析表明这种选择方法可有效地维持群体的多样性,且个体的适应度在选择过程中将随着该个体邻域中所包含个体数目作自适应调整,文中称之为基于个体邻域的自适应校正选择方法。此外,由于每一个待求问题本身或多或少都有自身一些基本的、显见的特征信息或知识。因此,在求解过程中忽视问题本身的特征信息或舍弃可供应用的信息,有时并不是一个明智之举。基于以上考虑,在传统进化算法的基础上又引入免疫算子,其中免疫算子依次通过疫苗提取、接种疫苗和免疫选择3个步骤来完成,进而设计了一种基于邻域选择的多目标免疫进化算法。最后,用算法分别对2个变量和30个变量的双目标优化问题进行数值模拟的结果表明,算法都能够找到所给问题的分布较均匀且涵盖范围较宽广的Pareto最优解集,显示了算法的有效性及可行性。
- 孟红云刘三阳
- 关键词：PARETO最优解免疫算子进化算法
