检索结果-内蒙古大学图书馆

应用数学 2024年第3期37卷 699-705页

作者：陈键铧李倩阳莺信阳学院数学与统计学院河南信阳464000 桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004 广西应用数学中心(GUET) 广西高校数据分析与计算重点实验室广西桂林541004

针对一类线性Poisson-Boltzmann方程的虚单元L^(2)误差估计进行分析.首先引入正则化的线性Poisson-Boltzmann方程,将原问题转化为非奇性Poisson-Boltzmann方程.然后给出L^(2)范数的误差估计.最后在四边形和五边形混合多边形网格上进行... 详细信息

针对一类线性Poisson-Boltzmann方程的虚单元L^(2)误差估计进行分析.首先引入正则化的线性Poisson-Boltzmann方程,将原问题转化为非奇性Poisson-Boltzmann方程.然后给出L^(2)范数的误差估计.最后在四边形和五边形混合多边形网格上进行数值实验,数值结果验证了理论分析的正确性.

关键词： Poisson-Boltzmann方程虚单元法 L 2误差估计混合多边形网格

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层次预处理的NMF加权集成聚类算法

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重庆师范大学学报(自然科学版) 2023年

作者：李向利毕胜王佩源桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西高校数据分析与计算重点实验室广西应用数学中心

图像聚类是当前的研究热点，非负矩阵分解算法（NMF）在图像聚类领域得到了广泛应用。但是单一的NMF聚类算法无法应用于所有数据集，并且NMF算法直接在数据的原始空间进行处理，抗噪能力较差。集成聚类可以解决上述问题，集成聚类将若... 详细信息

图像聚类是当前的研究热点，非负矩阵分解算法（NMF）在图像聚类领域得到了广泛应用。但是单一的NMF聚类算法无法应用于所有数据集，并且NMF算法直接在数据的原始空间进行处理，抗噪能力较差。集成聚类可以解决上述问题，集成聚类将若干个基础聚类结果合成一个一致性结果，不仅可以提高聚类的求解质量，还可以增强算法的鲁棒性。因此本文提出一种层次预处理的NMF加权集成聚类算法。该算法将层次划分，集成聚类和二部图的思想引入到NMF算法中。在预处理阶段，利用层次划分得到聚类数目。之后采用局部加权的方法得到协关联矩阵。最后利用基于二部图的一致性函数进行划分得到最终的聚类结果。算法在5个数据集上进行实验验证了算法相对于传统算法和其他集成算法的有效性。

关键词：图像聚类聚类集成非负矩阵分解

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气象因素对甘蔗糖分含量的影响及模型构建

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中国农业气象 2024年第6期45卷 609-618页

作者：郑国俊祝光湖王勤龙黄海荣李翔罗霆马鹏程王泽平桂林电子科技大学数学与计算科学学院/广西应用数学中心桂林541004 广西农业科学院甘蔗研究所/农业农村部广西甘蔗生物技术与遗传改良重点实验室南宁530007

利用随机森林和向前逐步选择算法筛选关键气象因素,基于广义加性模型等构建6类甘蔗糖分含量模拟模型,以关键气象因子为自变量模拟甘蔗成熟期的糖分含量,通过模拟值与实测值对比分析,对模拟效果进行评价,并量化关键气象因素对甘蔗糖分含... 详细信息

利用随机森林和向前逐步选择算法筛选关键气象因素,基于广义加性模型等构建6类甘蔗糖分含量模拟模型,以关键气象因子为自变量模拟甘蔗成熟期的糖分含量,通过模拟值与实测值对比分析,对模拟效果进行评价,并量化关键气象因素对甘蔗糖分含量的影响。结果表明:不同地区、不同时间尺度气象因素对甘蔗糖分含量均有影响,关键气象因素包括气温日较差、最低地温、日照时数、最高气温、平均气压、降水量及平均相对湿度,气温日较差对甘蔗糖分含量的影响呈近似稳定的线性趋势,其余关键气象因素对甘蔗糖分含量的影响呈复杂波动趋势。基于关键气象因素建立模拟甘蔗糖分含量的6种模型,广义加性模型模拟效果最优,拟合R^(2)达0.97,模型验证的绝对误差为0.12个百分点,相对误差为0.86%,均方根误差为0.15。说明模拟值与实测值具有较好的一致性与相关性,模型可实现对广西甘蔗糖分含量的预测,同时,量化关键气象因素对甘蔗糖分含量的影响,也为调控生态系统提供依据。

关键词：甘蔗糖分含量气象因素随机森林回归模型模拟

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偏差未补偿自适应边缘化容积卡尔曼滤波跟踪方法

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电子与信息学报 2024年 1-10页

作者：邓洪高余润华纪元法吴孙勇孙少帅桂林电子科技大学信息与通信学院桂林541004 桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室桂林541004 桂林电子科技大学数学与计算科学学院桂林541004 卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心桂林541004

针对存在突变测量偏差和未知时变量测噪声场景下的目标跟踪问题，该文提出一种偏差未补偿自适应边缘化容积卡尔曼滤波跟踪方法。首先通过建立差分量测方程来消除恒定的测量偏差，同时构建满足beta-Bernoulli分布的指示变量识别突变测量... 详细信息

针对存在突变测量偏差和未知时变量测噪声场景下的目标跟踪问题，该文提出一种偏差未补偿自适应边缘化容积卡尔曼滤波跟踪方法。首先通过建立差分量测方程来消除恒定的测量偏差，同时构建满足beta-Bernoulli分布的指示变量识别突变测量偏差，将相邻时刻目标状态扩维以满足实时滤波需求，利用逆Wishart分布建模未知量测噪声协方差矩阵，从而建立目标状态、指示变量、噪声协方差矩阵的联合分布，并通过变分贝叶斯推断来求解各个参数的近似后验。为减小滤波负担，对扩维后的状态向量进行边缘化处理，结合容积卡尔曼滤波方法实现边缘化容积卡尔曼滤波跟踪。仿真实验结果表明，所提方法能够同时处理突变测量偏差和未知时变量测噪声，从而对目标进行有效跟踪。

关键词：突变测量偏差 Beta-Bernoulli分布逆Wishart分布变分贝叶斯推断边缘化容积卡尔曼滤波

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约束优化问题非严格局部极小点的精确罚结果

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数学进展 2023年第4期52卷 729-740页

作者：陈玉罗小虎胡清洁广西师范大学数学与统计学院广西桂林541004 广西师范大学广西应用数学中心广西桂林541004 桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004

[*** Appl.,2002,114(2):287-343]在严格极小点和伪正则条件下建立了约束优化问题的精确罚性质.本文中我们给出了一个改进的精确罚结果,即约束优化问题在任意非严格局部极小点和伪正则条件下具有精确罚性质.借鉴这种思想,我们也改进了[S... 详细信息

[*** Appl.,2002,114(2):287-343]在严格极小点和伪正则条件下建立了约束优化问题的精确罚性质.本文中我们给出了一个改进的精确罚结果,即约束优化问题在任意非严格局部极小点和伪正则条件下具有精确罚性质.借鉴这种思想,我们也改进了[SIAM ***.,2010,20(5):2730-2753]中均衡约束优化问题的精确罚结果,在MPEC广义伪正规条件下证明了均衡约束优化问题的精确罚结果仍然成立,相比[SIAM ***.,2010,20(5):2730-2753]中的工作,我们的证明更为简单,而且不需要用到Ekeland变分原理.

关键词：约束优化伪正则非严格极小精确罚

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一类含时Poisson-Nernst-Planck方程的虚单元计算

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桂林电子科技大学学报 2024年第1期44卷 1-6页

作者：刘亚阳莺桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004 桂林电子科技大学广西应用数学中心广西桂林541004

针对一类含时Poisson-Nernst-Planck(PNP)方程,为避免在解决实际问题时有限元法中的网格适应性问题,构造了L^(2)投影算子与Gummel迭代相结合的虚单元算法。该算法允许以更简单的方式设计和分析新的格式,可以灵活处理各种网格,对于多边... 详细信息

针对一类含时Poisson-Nernst-Planck(PNP)方程,为避免在解决实际问题时有限元法中的网格适应性问题,构造了L^(2)投影算子与Gummel迭代相结合的虚单元算法。该算法允许以更简单的方式设计和分析新的格式,可以灵活处理各种网格,对于多边形或多面体单元甚至非凸单元组成的网格剖分都可以很好地处理,使得虚单元法可以适应于任意多边形网格,大大降低了网格的生成难度。给出了虚单元算法在三角形网格、四边形网格、非凸网格下的数值算例。数值实验结果表明,在这3种多边形网格上,L^(2)和H^(1)模的收敛阶分别为二阶和一阶,均达到了最优阶。

关键词： Poisson-Nernst-Planck方程虚单元算法 L^(2)投影 Gummel迭代 L^(2)模 H^(1)模

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基于强跟踪的自适应PHD-SLAM算法

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信号处理 2024年第11期40卷 2074-2084页

作者：邓洪高韦凯玲吴孙勇邹晗李明纪元法孙少帅桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004 卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心广西桂林541004 广西密码学与信息安全重点实验室广西桂林541004 桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004 桂林长海发展有限责任公司广西桂林541004

同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术使移动机器人在缺乏先验环境信息的条件下,能够在估计自身位姿的同时构建环境地图。然而,在海洋、矿洞等复杂环境中,移动机器人容易受到随机突变噪声的干扰,进而导致SLA... 详细信息

同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术使移动机器人在缺乏先验环境信息的条件下,能够在估计自身位姿的同时构建环境地图。然而,在海洋、矿洞等复杂环境中,移动机器人容易受到随机突变噪声的干扰,进而导致SLAM性能下降。现有的概率假设密度(Probability Hypothesis Density,PHD)SLAM算法未考虑随机突变噪声,受到干扰时在线自适应调整能力较弱。为解决移动机器人因随机突变噪声导致状态估计和建图精度降低的问题,本文结合强跟踪滤波器(Strong Tracking Filter,STF)与PHD滤波器,提出了一种基于强跟踪的自适应PHD-SLAM滤波算法(Strong Tracking Probability Hypothesis Density Simultaneous Localization and Mapping,STPHD-SLAM)。该算法以PHD-SLAM为框架,针对过程噪声协方差和量测噪声协方差随机突变问题,本文通过在特征预测协方差中引入STF中的渐消因子,实现了对特征预测的自适应修正和卡尔曼增益的动态调整,从而增强了算法的自适应能力。其中渐消因子根据量测新息递归更新,确保噪声突变时每个时刻的量测新息保持正交,从而充分利用量测信息,准确并且快速地跟踪突变噪声。针对渐消因子激增导致的滤波器发散问题,本文对渐消因子进行边界约束,提高算法的鲁棒性。仿真结果表明,在量测噪声协方差和过程噪声协方差随机突变的情况下,所提算法相较于PHD-SLAM 1.0和PHD-SLAM 2.0的定位和建图精度都得到了提高,同时保证了计算效率。

关键词：同时定位与建图概率假设密度强跟踪渐消因子

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各向异性Banach空间值Musielak-Orlicz空间的嵌入性、紧性和一致凸性

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数学理论与应用 2024年第1期44卷 45-61页

作者：何雅丽徐景实桂林电子科技大学数学与计算科学学院桂林541004 广西应用数学中心广西高校信息分析与计算重点实验室桂林电子科技大学数学与计算科学学院桂林541004

本文给出一个各向异性的Banach空间值Musielak-Orlicz空间嵌入到另一个各向异性的Banach空间值Musielak-Orlicz空间的充分必要条件,各向异性的Banach空间值Musielak-Orlicz空间的子集为相对紧的充分必要条件以及各向异性的Banach空间值M... 详细信息

本文给出一个各向异性的Banach空间值Musielak-Orlicz空间嵌入到另一个各向异性的Banach空间值Musielak-Orlicz空间的充分必要条件,各向异性的Banach空间值Musielak-Orlicz空间的子集为相对紧的充分必要条件以及各向异性的Banach空间值Musielak-Orlicz空间为一致凸的刻画.

关键词： Banach空间值Musielak-Orlicz空间嵌入性紧性一致凸性

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骨架数据增强和双重最近邻检索自监督动作识别

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计算机科学 2023年第11期50卷 97-106页

作者：吴雨珊徐增敏张雪莲王涛桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西高校数据分析与计算重点实验室广西桂林541004 广西应用数学中心(桂林电子科技大学) 广西桂林541002 桂林电子科技大学建筑与交通工程学院广西智慧交通重点实验室广西桂林541004

传统基于骨架数据的自监督方法常将某一样本的不同增强作为正例,将其余样本均视为负例,这使得正负样本的比例严重失衡,限制了相同语义信息的样本发挥作用。针对上述问题,提出了一种正样本不受数据增强限制的双重最近邻检索动作识别算法D... 详细信息

传统基于骨架数据的自监督方法常将某一样本的不同增强作为正例,将其余样本均视为负例,这使得正负样本的比例严重失衡,限制了相同语义信息的样本发挥作用。针对上述问题,提出了一种正样本不受数据增强限制的双重最近邻检索动作识别算法DNNCLR。首先,基于人体关节的物理连接设计了一个新的关节级空间数据增强,即Bodypart增强,对输入的骨架序列用正态分布数组随机替换,以获得高级语义嵌入;其次,为避免正样本受数据增强的限制,提出了一种更合理的双重最近邻检索(DNN)正样本扩充策略,进一步提出了双重最近邻检索对比损失DNN Loss。具体为利用支撑集进行全局检索,将正样本集的寻找范围扩展到普通数据增强无法覆盖的新数据点;而负样本集中存在被误判的正样本,其是来自不同视频但语义信息相同的骨架样本。为此,再一次利用最近邻检索,从负样本集中寻找这种潜在的正例,二次扩展正样本集,并进一步提出双重最近邻检索对比损失,迫使模型学习更多的一般特征表示,使得模型优化更加合理。最后,将DNNCLR算法应用在AimCLR模型上,得到AimDNNCLR模型,并在NTU-RGB+D数据集上对该模型进行了线性评估,与前沿模型相比,所提方法在精度上平均提升了3.6%。

关键词：对比学习最近邻检索数据增强动作识别人体骨架

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基于分布式有限感知网络的多伯努利目标跟踪

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自动化学报 2022年第5期48卷 1370-1384页

作者：吴孙勇王力李天成孙希延蔡如华桂林电子科技大学数学与计算科学学院桂林541004 广西精密导航技术与应用重点实验室桂林541004 西北工业大学自动化学院西安710071

针对感知范围受限的分布式传感网多目标跟踪问题,在多伯努利滤波跟踪理论基础上提出分布式视场互补多伯努利关联算术平均融合跟踪方法.首先,通过视场互补扩大传感器感知范围,其中,局部公共区域只互补一次以降低计算成本.其次,每个传感... 详细信息

针对感知范围受限的分布式传感网多目标跟踪问题,在多伯努利滤波跟踪理论基础上提出分布式视场互补多伯努利关联算术平均融合跟踪方法.首先,通过视场互补扩大传感器感知范围,其中,局部公共区域只互补一次以降低计算成本.其次,每个传感器分别运行局部多伯努利滤波器,并将滤波后验结果与相邻传感器进行泛洪通信使得每个传感器获取多个相邻传感器的后验信息.随后,通过距离划分进行多伯努利关联,将对应于同一目标的伯努利分量关联到同一个子集中,并对每个关联子集进行算术平均融合完成融合状态估计.仿真实验表明,所提方法在有限感知范围的分布式传感器网络中能有效地进行多目标跟踪.

关键词：有限感知范围视场互补多伯努利关联算术平均融合多目标跟踪

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