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服从分数跳-扩散过程的复合期权定价被引量：2: 2011年; 用保险精算法,在标的资产价格服从分数跳-扩散过程,且风险利率、波动率和期望收益率为时间的非随机函数的情况下,给出了欧式复合期权的定价公式.结果推广了Gukhal以及Li等关于传统跳-扩散模型下的欧式复合期权的定价公式.; 方知何传江王艳; 关键词：分数布朗运动保险精算定价跳-扩散过程

向量优化中的二阶灵敏性分析: 2010年; 借助二阶相依导数的概念,研究了向量优化问题中扰动映射的二阶灵敏性.; 翟佳梁红卫; 关键词：向量优化灵敏性分析

一般并联系统Posbist模糊不可靠性分析: 2012年; 可靠度与不可靠度均是衡量系统性能的重要指标,但是有的时候由于研究系统的不可靠性得到的结果更加优越并且形式简练,这时就会考虑系统的不可靠性。由于在Posbist模糊可靠性理论基础之下研究一般并联系统的模糊不可靠性得到的结果更优越,因此主要研究了一般并联系统的模糊不可靠性。基于Posbist模糊可靠性的基本理论,证明了模糊变量与模糊事件的关系,定义了部件(或系统)的模糊不可靠度,给出并证明了部件为不可修复且部件间相互独立的情形下一般并联系统的不可靠度与部件不可靠度、与部件隶属函数之间的关系式以及系统隶属函数与部件隶属函数的关系式。有了这些明确的理论基础,就可以利用计算机技术对相对复杂的串并联等系统的性能进行研究。; 钟波冯秀伟; 关键词：并联系统

基于大间距准则的不相关保局投影分析被引量：7: 2013年; 局部保持投影(Locality preserving projections,LPP)算法只保持了目标在投影后的邻域局部信息,为了更好地刻画数据的流形结构,引入了类内和类间局部散度矩阵,给出了一种基于有效且稳定的大间距准则(Maximum margin criterion,MMC)的不相关保局投影分析方法,该方法在最大化散度矩阵迹差时,引入尺度因子α,对类内和类间局部散度矩阵进行加权,以便找到更适合分类的子空间并且可避免小样本问题;更重要的是,大间距准则下提取的判别特征集一般情况下是统计相关的,造成了特征信息的冗余,因此,通过增加一个不相关约束条件,利用推导出的公式提取不相关判别特征集,这样做,对正确识别更为有利.在Yale人脸库、PIE人脸库和MNIST手写数字库上的测试结果表明,本文方法有效且稳定,与LPP、LDA(Linear discriminant analysis)和LPMIP(Locality-preserved maximum information projection)方法等相比,具有更高的正确识别率。; 龚劬唐萍峰; 关键词：特征提取保局投影人脸识别

不用高斯平滑的边缘活动轮廓模型被引量：10: 2010年; 在基于边缘的活动轮廓模型中,边缘停止函数的选择是十分重要的。边缘停止函数是一个单调递减的正函数和高斯平滑后的图像梯度模的复合函数。基于这种边缘停止函数的活动轮廓模型存在两个缺点:一是在同质区域演化速度慢;二是图像需要预先进行高斯平滑(滤波),但平滑噪声的同时,也平滑了目标边缘,可能使分割不够准确。提出一个新的不用高斯平滑的边缘停止函数。实验表明,基于这种边缘停止函数的活动轮廓模型能够减少迭代次数与分割时间约50%。; 冯玉玲何传江李梦; 关键词：图像分割活动轮廓模型边缘停止函数高斯滤波

活动轮廓模型基于结构张量的边缘停止函数被引量：6: 2011年; 所有边缘活动轮廓模型都依赖边缘停止函数,该函数通常是高斯平滑图像的梯度模的单减函数。梯度能够刻画图像的局部边缘特征,但忽略了边缘的"分叉点"、"角点"等重要信息,这导致了边缘定位不准甚至产生错误的分割。基于图像结构张量的一个局部相干性度量,提出一个新边缘停止函数。实验结果表明,基于这个边缘停止函数,活动轮廓模型能够精确定位目标边缘,同时大大减少了迭代次数并具有较强抗噪性。; 付茂臣何传江王艳; 关键词：图像分割活动轮廓模型边缘停止函数结构张量

一类反应扩散方程的不完全淬灭: 2010年; 研究了一类具有对数吸收项的反应扩散方程组解的性质,给出了发生非同时淬灭后解的一个自然逼近,进一步验证了此逼近的极限是该方程组在非同时淬灭后的解,从而得到该方程组是不完全淬灭的.; 周寿明张岩穆春来; 关键词：淬灭反应扩散方程组

结合局部熵的无需重新初始化水平集演化被引量：2: 2011年; 无需重新初始化模型是一个著名的变分水平集模型,在演化过程中无需周期性地重新初始化水平集函数。然而,由于其边缘停止函数是基于梯度的,因此仍然存在一些缺点:对噪声较敏感,弱边缘处易出现边缘泄漏,不能提取不连续边缘等。采用局部熵和灰度变换构造该模型的边缘停止函数。实验结果表明,使用新的边缘停止函数,能够克服上述不足。; 张世征何传江原野; 关键词：图像分割水平集方法活动轮廓模型边缘停止函数局部熵灰度变换

基于改进的局部保持投影算法的人脸识别被引量：7: 2012年; 局部保持投影算法是基于流形的学习方法,在人脸识别过程中容易遇到奇异值问题,为此提出一种利用奇异值分解的方法。在模型中,样本数据被投影到一个非奇异正交矩阵中,解决了奇异值问题;然后再根据局部保持投影算法求出新样本空间的低维投影子空间。将训练样本和测试样本分别投影到低维子空间中,再利用最近邻分类器进行分类识别。在ORL人脸数据库中,采用了一系列的实验来对比该算法与传统局部保持投影算法和主成分分析算法的识别效果。实验结果验证了改进的局部保持投影算法在人脸识别的有效性。; 龚劬华桃桃; 关键词：流形学习局部保持投影奇异值分解人脸识别模式识别

结合改进的LBP和LDP的人脸表情识别被引量：4: 2013年; 提出了一种结合改进的LBP(局部二值模式)和LDP(局部定向模式)的人脸表情特征提取方法。改进的LBP维数明显降低,更多地考虑了空间结构信息且计算速度得到了提高。LDP方法具有很强的抗噪能力,更好地提取边缘信息。基于两种方法可以优势互补,先对图像分块子区域用改进的LBP进行特征提取,再用LDP对脸部子区域进行特征提取,最后把改进的LBP提取的特征和LDP提取的特征按顺序串接起来作为总特征,用最近邻进行分类。在JAFFE表情库进行了实验,证明提出的方法能够有效地提高人脸表情的识别率。; 龚劬叶剑英华桃桃; 关键词：表情识别局部二值模式 KIRSCH算子

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