关键词： 图像识别   特征提取   核函数学习算法   核主成分分析   支持向量机  

摘要： 纤维成分自动识别是涉及图像处理、人工智能多个领域的研究课题。鉴于传统纤维检测方法存在诸多弊端以及计算机图像处理技术的不断发展,纤维自动识别的研究工作有了很大的进展。但计算机自动识别纤维依旧是一个比较复杂的问题。国内外将计算机图像技术应用于纤维识别的研究还比较少,很多问题尚待解决。本课题为全国百篇优秀博士学位论文作者专项资金资助项目和教育部留学回国人员科研启动基金资助项目。结合了上海市出入境检验检疫局的纺织品和纤维检验的实际需求。课题研究的重点是棉、麻等天然纤维素纤维和各种异形纤维的显微图像的计算机自动识别。该课题已通过国家商检总局的项目鉴定。本文的研究重点是该课题中的异形纤维显微图像的计算机自动识别。 由于纤维样本的制作工艺与拍摄条件的限制,纤维截面图像的质量较差,常规的识别方法往往无能为力。核函数学习算法是在上个世纪九十年代提出的,近些年得到了飞速发展,是当前国际国内的研究热点之一,是国际上非常热门的前沿研究领域,在科技界引起了广泛的关注和高度的重视。支持向量机、核主成分分析作为其代表性算法,在模式识别、序列分析、故障检测等领域取得了成功。但是其在纺织领域的应用几乎为空白,本文首次尝试引入核主成分析算法与支持向量机算法到纺织品的自动识别领域。 论文提出了基于核主成分分析与支持向量机相结合的异形纤维识别算法,并成功应用到异形纤维显微图像自动识别中。论文提出的算法是以单个异形纤维截面的灰度图像作为算法的输入,核主成分分析作为图像特征提取算法,然后将提取得到的特征参数作为支持向量机的输入,最后由支持向量机输出分类结果。核主成分分析,直接从原始的灰度图像提取高阶统计信息,受图片质量的影响较小。支持向量机则提供了一种稳定、泛化能力强的分类器。论文讨论了系统的组成模块和功能。然后,以该系统为基础,对三种核函数进行了对比实验。实验表明了,多项式核函数优于径向基核函数与感知器核函数。同时,通过实验分析了,特征参数维数的选择对于系统识别性能的影响。 论文首次将核主成分分析与支持向量机的研究引入到纺织品的自动识别领域。针对质量较差的异形纤维显微图像的识别取得了不错的效果。对异形纤维自动识别技术的后续研究提供了一种新的思路。

关键词： constrained optimal control   mathematical programs with complementarity constraints   MPEC   MPCC   Moreau-Yosida regularization   semismooth Newton method   C- and strong stationarity  

摘要： An optimal control problem governed by an elliptic variational inequality is studied. The feasible set of the problem is relaxed, and a path-following-type method is used to regularize the constraint on the state variable. First order optimality conditions for the relaxed-regularized subproblems are derived, and convergence of stationary points with respect to the relaxation and regularization parameters is shown. In particular, C- and strong stationarity as well as variants thereof are studied. The subproblems are solved by using semismooth Newton methods. The overall algorithmic concept is provided, and its performance is discussed by means of examples, including problems with bilateral constraints and a nonsymmetric operator.

ISBN: (纸本)9787121094279

关键词： 图像分割   Otsu理论   数学形态学   阈值  

摘要： 图像分割是计算机视觉领域的一个重要而基本的问题；是图像处理、分析和理解等领域中的一项关键技术。图像分割的研究一直都是图像处理技术研究中的热点和焦点之一。图像分割的算法层出不穷,在计算机视觉、模式识别和医学图像处理等实际中得到了广泛的应用。 阈值图像分割方法是最常用的图像分割方法。它通过选取阈值将图像分为目标和背景两部分,其关键技术是阈值的选取。最大类间方差(Otsu)法是常用的阈值图像分割方法之一,基于直方图,通过考虑图像的灰度信息选取阈值。但是在图像信噪比低,灰度差异不明显,目标面积小等情况下,该算法效率会随之下降,甚至会产生错误的分割。 针对Otsu分割算法的不足,根据不同军事目标红外图像的不同特点采用了不同的分割方法与之结合,提出了改进Otsu算法。新算法不仅考虑图像的灰度信息,而且还考虑领域空间的相关信息的特点来保证图像分割精度,然后针对分割结果的空洞利用了数学形态学进行了处理,以达到最好的效果。 文中对改进算法的有效性进行了实验,实验结果表明,新算法可行、可靠,达到了理想的分割效果,实现了比传统方法更快速、稳定的图像分割。

关键词： Programming and algorithmic languages   Geometric planes and solids  

摘要： Purpose - The purpose of this paper is to present a new method for the detection and resolution of the contact point between two ellipsoids. Numerical simulations of ellipsoidal particles in a rotary cylinder are also presented. Desigri/methodology/approach - An algebraic condition is developed for the internal contact between two ellipsoids and an efficient contact detection algorithm for overlapping ellipsoids is implemented. Findings - This method was found to have the advantages of effectiveness and speed in the detection and resolution of the contact point. Originality/value - The dynamics of granular materials are of great importance in many industries dealing with powders and grains, such as pharmaceutical, chemical, and food industries. The main difficulty of such simulations is the excessive CPU time required for a large number of particles. In the discrete element method, contact detection between grains is the most expensive step in solving a nonlinear system for determination of the contact point, the normal vector and the overlap distance between ellipsoids. The numerical behavior and the optimization of the new algorithm presented in this paper are important also.

关键词： 华人   计算机   数学专家   教授   算法   美国   能源  

关键词： 聚类算法   障碍约束   数学形态学  

摘要： 该文提出了一种基于数学形态学的带障碍约束的聚类算法。通过数学形态学的膨胀运算,进行连通区域的寻找,同时借助于进行膨胀运算的结构元素,确定障碍物与连通区域是否相交。算法与DBCluC算法不同的是:通过结构元素,大大减少了需要进行相交判断的点的数量,具有较高的时间效率。

关键词： Subsequence   Combinatorics   Dynamic programming   Algorithm  

摘要： A subsequence is obtained from a string by deleting any number of characters;thus in contrast to a substring. a subsequence is not necessarily a contiguous part of the string. Counting subsequences under various constraints has become relevant to biological sequence analysis, to machine learning, to coding theory, to the analysis of categorical time series in the social sciences, and to the theory of word complexity. We present theorems that lead to efficient dynamic programming algorithms to count (1) distinct subsequences in a string, (2) distinct common subsequences of two strings, (3) matching joint embeddings in two strings, (4) distinct subsequences with a given minimum span, and (5) sequences generated by a string allowing characters to come in runs of a length that is bounded from above. (C) 2008 Elsevier B.V. All rights reserved.

关键词： 初中数学   算法教学   课程改革   探究精神   创造性能力  

摘要： 算法是初中数学的基础知识，是数学的重要内容之一，它蕴涵在初中数学的各章内容之中，研究初中数学教材中的算法，对数学课程本身，对数学教育、对现实生活以及对古代数学的了解有着积极的作用。新课标要求初中学生能合理地分析实际问题中的信息，能表示计算过程，并能给出合理的数学解释。但现实中的初中学生相当一部分只注意计算的结果。义务教育阶段的数学教师对算法中的算理、算法思想不够重视，是学生只看计算结果的原因之一。\n 在对各种“算法”概念综合的基础上，论文阐述了初中数学教育中的“算法”概念，提出初中教学中的算法是解决数学某一类或某一个问题的程序和步骤，这些程序和步骤必须是明确的、有效的，并在有限步骤内能够终止。本论文根据初中数学新课程教材中的算法内容，依据现代数学教育理论和学习理论论述算法知识内涵：算法含有操作、结构控制两个要素。根据美国心理学家安德森“广义数学知识”将算法知识分为陈述性算法知识、程序性算法知识、过程性算法知识。发现算法许多概念已失去了对该概念作出说明的一个现实原型，更多的表形是一种“想像表象”或“实例表象”，及个人通过自己的想像去构造一种可以表述对象的模型。学生在学习过程中由不断更新的“关系表征”“观念表征”，在旧算法基础上产生新的连结，建立新的算法知识结构。论述了算则、算理及其两者关系，详细地深入地研究了算法数学思想：分类思想；化归思想；递推思想；函数和方程思想；数型结合思想；概率统计思想；演绎推理思想等。\n 文章对算法的教学实践进行了对比研究，通过对实验数据及调查结果的对比和分析，发现实验组学生在积极算法教学环境中，经过一年的学习，成绩与对照组相比都有所提高，特别是解题的灵活性，理解能力有较明显的提高。这表明这种模式的特点是利于学生独立思考、有利于培养学生的探究精神和创造性能力的发展。同时文章对算法教学提出具体建议：利用发现法教学模式进行算法教学，重算理、讲过程，鼓励算法多样化，渗透算法中的数学思想。\n 最后，从理论操作层面提山初中数学算法有待进一步研究的问题：初中数学中的算法与高中数学算法比较研究，中小学数学算法的学习心理机制，算法教学评价研究，等等。为促进后继研究的深入开展铺垫基础。

关键词： 线性   和   积   数学期望   法则  

摘要： 主要讨论数学期望的线性法则及其使用问题,数学期望的和的法则及其使用问题,数学期望的积的法则及其使用问题。