摘要：Poggio和Smale最近提出的学习理论的一个关键算法(Akeyalgorithm,KA)可用于非线性分类和回归,并避免求解二次规划,但几乎所有的样本是"支持向量"。为此提出了一种稀疏KA算法(SKA),通过设计特定的优化函数,SKA能有效减少"支持向量",并具备良好的推广能力。将SKA应用于两个实际的模式识别问题,并与支持向量机(SVM)进行比较,验证了SKA的有效性。

摘要：随着信息社会的迅速发展,人们对数字信息的需求越来越大。同时,人们对信号的采样速率、传输速度和存储空间的要求也变得越来越高。如何在保持信号信息的同时尽可能地减少信号的采样数量?Candès在2006年的国际数学家大会上介绍了一种称为压缩感知的新颖信号采样理论,指出:只要远少于传统Nyquist采样定理所要求的采样数即可精确或高概率精确重建原始信号。围绕压缩感知的稀疏字典设计、测量矩阵设计、重建算法设计这3个核心问题,对其基本理论和主要方法进行了系统阐述,同时指出了压缩感知有待解决的若干理论问题与关键技术。

摘要：为满足未来无人系统通信智能抗干扰的实际需要,针对传统变换域通信系统(transform domain communication system,TDCS)自身开放性有限、干扰应对能力不足等问题,设计了基于认知引擎驱动的智能系统架构,并针对各认知引擎驱动子模块提出了3种改进方法,包括基于稀疏逼近的未知干扰处理、基于稀疏表示的变换学习干扰识别以及针对性的干扰变换稀疏分析方法。实验结果表明,识别子模块与传统的分类器相比,整体的干扰识别率提高了5.2%,并且可实现无监督的学习;同时,针对典型干扰的重构精度在90%以上,实现了不同干扰类型的最优变换处理,显著提高了系统的抗干扰性能,传输误码率逼近理想水平。

摘要：自然图像包括大量的具有明显“直线边缘”的图像,而且边缘表示了图像的主要信息。利用脊波对“直线奇异”的良好刻画,针对具有直线特征的图像,设计基于脊波变换的有损压缩算法。首先对图像进行脊波变换,然后对变换系数进行标量量化、扫描、游程编码和熵编码。仿真实验表明,与基于小波变换的JPEG 2000压缩算法相比,该算法能获得更高的压缩率,同时保持较高的信噪比。