复合算子

摘要： 令(X,A,μ)为一个σ-有限的测度空间.一个变换Φ:X→X称为非奇异的如果μ■Φ^(-1)关于μ是绝对连续的.对于一个非奇异变换Φ,复合算子CΦ:D(CΦ)→L^(2)(μ)被定义为CΦf=f■Φ,f∈D(CΦ).研究了L^(2)(μ)空间上的乘积算子CΦn…CΦ1的基本性质,其中n≥2是一个固定的正整数.

摘要： 研究由单位圆盘D上的线性分式自映射Φ诱导的复合算子C_(Φ)在Dirichlet空间■上的复对称性,对由椭圆自同构Φ=Φ_(α)(λΦ_(α))(|λ|=1,λ≠1)诱导的复合算子,利用等向性向量和C_(Φ)的正规性,证明C_(Φ)不是复对称的.

摘要： 该文讨论了正规权一般函数空间到一种特殊的正规权Bloch型空间之间复合算子的有界性和紧性,作者就所有情形给出了充要条件.

摘要： 利用拟共形映射的性质,在诱导拟共形映射的逆映射连续可导的前提下,给出了不同指数Hardy空间之间的复合算子有界的充要条件。

摘要： 本文刻画了Fock-Sobolev空间F2,m上以多项式为符号的Toepliz算子与复合算子的乘积的有界性,讨论了Toepliz算子与复合算子的交换性,得到了一些充分必要条件.

摘要： 研究Volterra型算子、复合算子以及两种算子的积这几类算子分别在对数Bloch空间上和小对数Bloch空间上有界的充要条件.

摘要： 函数空间上的算子理论一直是泛函分析的重要研究课题,与数学的许多领域有着密切的联系.复合算子架起了解析函数论和算子理论之间的桥梁.设Φ是解析映射,将一个解析函数f映射成f°Φ的算子CΦ称为复合算子.由于诱导函数Φ的函数性质与复合算子CΦ的算子性质之间关系紧密,因此复合算子的研究备受广大学者的青睐.首先研究了经典Dirichlet空间D上紧复合算子CΦ的性质,通过Denjoy-Wolff定理讨论了单位圆盘上的解析自映射Φ的不动点,利用Φ的不动点对紧复合算子的谱进行了计算;其次,利用计数函数nΦ(w)对D上有界复合算子的范数和本性范数进行了估计;最后,结合D上的再生核给出了有界复合算子是正规算子的等价刻画.

摘要： 函数空间上的算子理论一直是泛函分析的重要研究课题,与数学的许多领域有着密切的联系.复合算子架起了解析函数论和算子理论之间的桥梁.设Φ是解析映射,将一个解析函数f映射成f°Φ的算子CΦ称为复合算子.由于诱导函数Φ的函数性质与复合算子CΦ的算子性质之间关系紧密,因此复合算子的研究备受广大学者的青睐.首先研究了经典Dirichlet空间D上紧复合算子CΦ的性质,通过Denjoy-Wolff定理讨论了单位圆盘上的解析自映射Φ的不动点,利用Φ的不动点对紧复合算子的谱进行了计算;其次,利用计数函数nΦ(w)对D上有界复合算子的范数和本性范数进行了估计;最后,结合D上的再生核给出了有界复合算子是正规算子的等价刻画.

摘要： 函数空间上的算子理论一直是泛函分析的重要研究课题,与数学的许多领域有着密切的联系。复合算子架起了解析函数论和算子理论之间的桥梁。设Φ是解析映射,将一个解析函数f映射成f∘Φ的算子C_(Φ)称为复合算子。由于诱导函数Φ的函数性质与复合算子C_(Φ)的算子性质之间关系紧密,因此复合算子的研究备受广大学者的青睐。首先研究了经典Dirichlet空间D上紧复合算子C_(Φ)的性质,通过Denjoy-Wolff定理讨论了单位圆盘上的解析自映射Φ的不动点,利用Φ的不动点对紧复合算子的谱进行了计算;其次,利用计数函数n_(Φ)(w)对D上有界复合算子的范数和本性范数进行了估计;最后,结合D上的再生核给出了有界复合算子是正规算子的等价刻画。

摘要： 贴片机贴装顺序是影响设备生产效率的重要问题,针对此问题,已有各种优化算法提出,包括本文所提到的遗传算法.但是传统的遗传算法(GA)包括一些改进的遗传算法,在解决这个问题上还是存在全局性差、收敛速度慢和易陷入局部最优解的问题.本文在此基础上加入一个复合算子来优化种群,保证向最优解收敛的同时兼顾种群多样性.配合有效的交叉算子和变异算子,在优化结果上有了更大的改进,能更有效地提高贴装效率.

摘要： 针对空间对接背景下多源图像的融合,提出一种基于SCDPT的图像融合算法和一种基于匹配度-区域内积能量的图像融合规则,并将其应用于SCDPT分解产生的高频系数融合中.将改进后的融合规则用于SCDPT算法中,对标准图像和空间图像进行融合实验.研究结果表明:与传统的小波方法和UDCT方法比较,基于改进融合规则的SCDPT方法在客观评价指标及主观效果上均优于对比方法.

摘要： 针对空间对接背景下多源图像的融合,提出一种基于SCDPT的图像融合算法和一种基于匹配度-区域内积能量的图像融合规则,并将其应用于SCDPT分解产生的高频系数融合中.将改进后的融合规则用于SCDPT算法中,对标准图像和空间图像进行融合实验.研究结果表明:与传统的小波方法和UDCT方法比较,基于改进融合规则的SCDPT方法在客观评价指标及主观效果上均优于对比方法.

摘要： 针对空间对接背景下多源图像的融合,提出一种基于SCDPT的图像融合算法和一种基于匹配度-区域内积能量的图像融合规则,并将其应用于SCDPT分解产生的高频系数融合中.将改进后的融合规则用于SCDPT算法中,对标准图像和空间图像进行融合实验.研究结果表明:与传统的小波方法和UDCT方法比较,基于改进融合规则的SCDPT方法在客观评价指标及主观效果上均优于对比方法.

摘要： 针对空间对接背景下多源图像的融合,提出一种基于SCDPT的图像融合算法和一种基于匹配度-区域内积能量的图像融合规则,并将其应用于SCDPT分解产生的高频系数融合中.将改进后的融合规则用于SCDPT算法中,对标准图像和空间图像进行融合实验.研究结果表明:与传统的小波方法和UDCT方法比较,基于改进融合规则的SCDPT方法在客观评价指标及主观效果上均优于对比方法.

摘要： 针对空间对接背景下多源图像的融合,提出一种基于SCDPT的图像融合算法和一种基于匹配度-区域内积能量的图像融合规则,并将其应用于SCDPT分解产生的高频系数融合中.将改进后的融合规则用于SCDPT算法中,对标准图像和空间图像进行融合实验.研究结果表明:与传统的小波方法和UDCT方法比较,基于改进融合规则的SCDPT方法在客观评价指标及主观效果上均优于对比方法.

摘要： 针对多视图匹配利用模板匹配精度低、计算量大等问题尤其是少纹理物体特征匹配问题,利用灰度或纹理特征进行图像匹配易产生误匹配等问题.提出基于边缘形状描述子,以实现多视点图像点匹配.首先,对边缘图像利用曲线凸性,将边缘分割为近似直线段组,将连接多个直线段的点称为关键点.然后,将关键点周围直线段组定义为形状特征包.最后,利用局部形状特征包中所有点集相对其几何中心的位置关系分布形成描述子.实验结果表明:该方法有效地将匹配概率提高了23.64％,较SIFT匹配概率有较大提高;通过形状匹配实验证明提出算法在形状匹配中相对形状上下文匹配方法提高了6.67％.该方法对比例、平移具有不变性且对噪声等问题不敏感.

摘要： 针对多视图匹配利用模板匹配精度低、计算量大等问题尤其是少纹理物体特征匹配问题,利用灰度或纹理特征进行图像匹配易产生误匹配等问题.提出基于边缘形状描述子,以实现多视点图像点匹配.首先,对边缘图像利用曲线凸性,将边缘分割为近似直线段组,将连接多个直线段的点称为关键点.然后,将关键点周围直线段组定义为形状特征包.最后,利用局部形状特征包中所有点集相对其几何中心的位置关系分布形成描述子.实验结果表明:该方法有效地将匹配概率提高了23.64％,较SIFT匹配概率有较大提高;通过形状匹配实验证明提出算法在形状匹配中相对形状上下文匹配方法提高了6.67％.该方法对比例、平移具有不变性且对噪声等问题不敏感.

摘要： 针对多视图匹配利用模板匹配精度低、计算量大等问题尤其是少纹理物体特征匹配问题,利用灰度或纹理特征进行图像匹配易产生误匹配等问题.提出基于边缘形状描述子,以实现多视点图像点匹配.首先,对边缘图像利用曲线凸性,将边缘分割为近似直线段组,将连接多个直线段的点称为关键点.然后,将关键点周围直线段组定义为形状特征包.最后,利用局部形状特征包中所有点集相对其几何中心的位置关系分布形成描述子.实验结果表明:该方法有效地将匹配概率提高了23.64％,较SIFT匹配概率有较大提高;通过形状匹配实验证明提出算法在形状匹配中相对形状上下文匹配方法提高了6.67％.该方法对比例、平移具有不变性且对噪声等问题不敏感.

摘要： 针对多视图匹配利用模板匹配精度低、计算量大等问题尤其是少纹理物体特征匹配问题,利用灰度或纹理特征进行图像匹配易产生误匹配等问题.提出基于边缘形状描述子,以实现多视点图像点匹配.首先,对边缘图像利用曲线凸性,将边缘分割为近似直线段组,将连接多个直线段的点称为关键点.然后,将关键点周围直线段组定义为形状特征包.最后,利用局部形状特征包中所有点集相对其几何中心的位置关系分布形成描述子.实验结果表明:该方法有效地将匹配概率提高了23.64％,较SIFT匹配概率有较大提高;通过形状匹配实验证明提出算法在形状匹配中相对形状上下文匹配方法提高了6.67％.该方法对比例、平移具有不变性且对噪声等问题不敏感.

摘要： 本发明涉及一种基于HOG特征融合算子的物体六维度位姿信息联合测量方法，包括下列步骤：搭建实物测量环境：利用六维度物体位置与姿态控制平台，完成实物环境搭建工作，将满足实际需求的测量模型与所述平台进行有效结合与固定，利用黑白棋盘格作为特征标识物，并将特征标识物贴放于实物模型表面，完成实物测量环境搭建；制作神经网络训练集；提取特征标识物方向梯度直方图特征HOG；基于keras神经网络框架搭建训练网络；将神经网络与特征标识物HOG特征融合；基于keras神经网络框架，进行测试程序构建。

摘要： 本发明提供了一种融合算子的多工序制造质量损失预测O‑GERT方法，包括：将输入类型和输出类型进行排列组合构成不同逻辑功能的网络节点，构建GAN网络；将GAN网络转化成O‑GERT网络；在O‑GERT网络中设计算子，运用不同网络结构的运算规则简化O‑GERT网络，使O‑GERT网络中不再含有任何算子为止。运用信号流图理论与梅森公式求解O‑GERT网络；运用O‑GERT网络预测整个产品或者部分连续工序的质量损失。

摘要： 本发明的一种基于异构协同计算核心的融合算子设计与实现方法，异构协同计算核心包括通用计算核心、卷积专用计算核心，通用计算核心将数据进行分块处理；通用计算核心对第一分块进行预处理计算；卷积专用计算核心依据S2中第一分块的预处理结果进行卷积计算；之后，通用计算核心对第二分块进行预处理；通用计算核心依据第一分块的卷积计算结果，对第一分块进行后处理运算获得第一结果块，并将第一结果块返回内存，之后，通用计算核心对第三分块进行预处理，并将第三分块的预处理结果映射到卷积专用计算核心；卷积专用计算核心依据第二分块的预处理结果卷积计算，至全部分块处理完成、结果块全部进行存储。该方法将计算进行并行流水分配，通过不同计算核心的并行执行，减少计算的时间。

摘要： 本发明具体公开了基于高斯映射和混合算子改进象群算法的目标分群方法，包括(1)利用高斯混沌序列初始化种群，提升初始种群的多样性和遍历性；(2)采用随机游走算子和变异算子更新种群中的个体位置，提升算法的全局探索能力和局部开发能力；(3)比较每一代个体的适应度，择优保留，找到对于实际问题的解决方案；(4)根据各样本与聚类中心之间的距离关系，将所有样本划分至所属的簇中，使目标分群的收敛速度和寻优精度都得到了提高，对于解决单峰和多峰问题具有更好的实际效果有益效果。

摘要： 本发明提供基于多尺度块LBP算子无鬼影多曝光图像融合算法，涉及图像处理技术领域。针对动态场景下的多曝光图像序列，多尺度块LBP算子被用于亮、暗区域的局部纹理提取和运动目标引起的鬼影去除。在此基础上，进一步提出了一种新的亮度自适应方法，使融合图像具有较好的可视性。在构建权重图之后，使用快速引导滤波器对不连续和含有噪声的初始权重图进行细化，最后的融合过程采用金字塔分解和重建的方法。

摘要： 本申请提供一种的基于芯片的融合算子处理方法、装置及相关产品，具体应用于数据处理技术领域。方案包括：从芯片的存储装置上按照顺序依次将矩阵单元加载到芯片上的计算装置上，矩阵单元是按照预设的矩阵单元维度对目标矩阵进行矩阵拆分获得的；采用计算装置迭代计算每一个矩阵单元的归一化分母并求和，并确定每一个矩阵单元的TopK值并迭代处理，直至得到目标矩阵中全部矩阵单元的归一化分母之和以及目标矩阵对应的TopK值；采用计算装置根据目标矩阵对应的TopK值，计算每个TopK值的归一化分子；采用计算装置根据目标矩阵对应的归一化分母之和及每个TopK值的归一化分子，得到目标矩阵的融合算子的处理结果。

摘要： 本发明涉及计算机数据计算领域，具体涉及到异构计算系统的设计。本发明是通过以下技术方案得以实现的：一种用于异构计算的融合算子设计方法，包含如下步骤：S01、归一化算子划分步骤；在该步骤中，将归一化算子划分成和计算算子与线性缩放算子两个算子，S02、算子融合步骤；依次将所述线性缩放算子、激活算子、卷积算子、所述和计算算子组成一个融合算子。本发明的目的是提供一种用于异构计算的融合算子设计方法和异构计算系统，在保证操作的正确性和操作种类不变的情况下，对算子的融合方式进行全新的设计和拆分，使得大量计算过程的数据交互均在片上进行，优化数据交互的带宽使用效率。

摘要： 本发明公开了一种基于复合算子的异源图像匹配方法。首先，采用一种改进的Harris边缘提取算子，分别获取可见光图像和红外图像的边缘图像；其次，对可见光图像和红外图像的边缘采用SURF算子提取特征点，并建立特征描述向量；第三，提出一种改进的最近次邻近原则，利用欧式距离度量特征点之间的相似性提取匹配对，并计算所有匹配点对的平均欧式距离以及方差，根据方差大小设定阈值，剔除错误匹配点对，实现粗匹配；最后，采用一种基于神经网络梯度下降法，对所有粗匹配点对进行拟合得到函数模型，计算所有粗匹配点对与函数模型的误差，剔除误差大的匹配点对，得到精确匹配结果。

摘要： 本发明涉及计算机技术领域，具体提供了一种可视化拖拽式的复合算子实现方法，设定好的执行逻辑用于根据用户需求通过简单的前端操作修改参数，复合算子的流程块可以再次拖入复合算子，用于完成自定义的复杂流程。与现有技术相比，本发明的一种可视化拖拽式的复合算子实现方法，将原有复杂流程能够通过该复合算子实现自定义拆分、拼接，从而模块化原有的流程，前端展现时突出主干。此外通过复合算子，可实现非复合算子流程无法完成的循环、判断等逻辑。

摘要： 本发明公开了一种基于复合算子的异源图像匹配方法。首先，采用一种改进的Harris边缘提取算子，分别获取可见光图像和红外图像的边缘图像；其次，对可见光图像和红外图像的边缘采用SURF算子提取特征点，并建立特征描述向量；第三，提出一种改进的最近次邻近原则，利用欧式距离度量特征点之间的相似性提取匹配对，并计算所有匹配点对的平均欧式距离以及方差，根据方差大小设定阈值，剔除错误匹配点对，实现粗匹配；最后，采用一种基于神经网络梯度下降法，对所有粗匹配点对进行拟合得到函数模型，计算所有粗匹配点对与函数模型的误差，剔除误差大的匹配点对，得到精确匹配结果。