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一种基于遗传神经元网络的模糊控制系统

四川大学学报（工程科学版） 2001年第3期33卷 117-119页

作者：姚继兵吴玲胡学姝四川大学科技开发中心四川成都610065 四川大学人事处四川成都610065 四川大学电气信息学院四川成都610065

针对常用的基于BP网络的模糊控制器对模糊控制规则的学习难以达到理想效果的缺陷 ,采用遗传算法生成前向神经元网络 ,可同时对网络的极值与结构进行学习 ,基于此基础的神经网络模糊控制系统具有良好的自适应特性。

关键词：神经元网络遗传算法模糊控制系统自适应特性

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非线性关联大系统的鲁棒自适应观测器设计

信息与控制 2010年第6期39卷 707-713页

作者：胡学姝刘玉生四川大学电气信息学院四川成都610065

针对一类存在未知参数、干扰和未建模动态的非线性关联大系统,提出了一种鲁棒自适应观测器.在观测器中对每个子系统引入一个动态信号来独立抑制未建模动态,同时用自适应非线性阻尼项来克服系统关联.用此观测器不需要估计未知参数及求解... 详细信息

针对一类存在未知参数、干扰和未建模动态的非线性关联大系统,提出了一种鲁棒自适应观测器.在观测器中对每个子系统引入一个动态信号来独立抑制未建模动态,同时用自适应非线性阻尼项来克服系统关联.用此观测器不需要估计未知参数及求解线性矩阵不等式.本文从理论上证明了所设计的观测器误差一致有界,并且通过恰当选择有关设计参数可使估计误差任意小.

关键词：关联大系统自适应观测器未建模动态鲁棒性

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基于压缩感知的超分辨率图像重建

计算机应用 2013年第2期33卷 480-483页

作者：樊博杨晓梅胡学姝四川大学电气信息学院成都610065

压缩感知(CS)利用图像稀疏表示的先验知识,从少量的观测值中重建出原始图像。将CS理论应用于单幅图像超分辨率(SR),提出一种基于两步迭代收缩算法和全变分(TV)稀疏表示的图像重建方法。该方法无需任何训练集,仅需单幅低分辨率实现图像... 详细信息

压缩感知(CS)利用图像稀疏表示的先验知识,从少量的观测值中重建出原始图像。将CS理论应用于单幅图像超分辨率(SR),提出一种基于两步迭代收缩算法和全变分(TV)稀疏表示的图像重建方法。该方法无需任何训练集,仅需单幅低分辨率实现图像重建。算法在测量矩阵里加入下采样低通滤波器以使SR问题满足应用CS理论的有限等距性质;采用TV正则化函数,利用两步迭代法引入TV去噪算子,可以更好地重建图像边缘。实验结果证明,与已有的超分辨率方法相比,在不同的放大倍数下所提方法重建图像视觉效果更好,在峰值信噪比(PSNR)的评价指标上有显著的提高(4～6 dB),且实验证实滤波器的引入决定算法的重建质量。

关键词：超分辨率压缩感知全变分两步迭代有限等距性质

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基于低秩矩阵填充的MRI序列去噪

计算机应用研究 2014年第8期31卷 2535-2538页

作者：杨吉超胡学姝杨晓梅四川大学电气信息学院成都610065

现有的核磁共振成像(MRI)图像序列去噪方法大都针对单一的噪声类型,在实际中面对复杂的噪声情况其去噪效果并不理想。为改善这一现状,提出了一种基于低秩矩阵填充的MRI图像序列的去噪方法。针对混合噪声,通过在空间域和时域搜索和分组... 详细信息

现有的核磁共振成像(MRI)图像序列去噪方法大都针对单一的噪声类型,在实际中面对复杂的噪声情况其去噪效果并不理想。为改善这一现状,提出了一种基于低秩矩阵填充的MRI图像序列的去噪方法。针对混合噪声,通过在空间域和时域搜索和分组近似块,将去噪问题转换为低秩矩阵填充问题,使其不需要限定噪声的统计特性。实验结果表明,针对混合噪声,该算法的鲁棒性与去噪性能对比其他算法有所提升。

关键词：核磁共振成像序列混合噪声低秩矩阵

基于奇异值分解的压缩感知核磁共振图像重构算法

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计算机应用研究 2013年第4期30卷 1247-1249,1252页

作者：王郗雨杨晓梅胡学姝四川大学电气信息学院成都610065

针对传统压缩感知在核磁共振成像中存在着重构算法慢、成像时间长的缺点,利用核磁共振图像自身非满秩的特点,在压缩感知框架下以奇异值分解作为基底对图像稀疏表示进行了研究,并对重构算法进行了优化。实验结果表明,提出的奇异值方法在... 详细信息

针对传统压缩感知在核磁共振成像中存在着重构算法慢、成像时间长的缺点,利用核磁共振图像自身非满秩的特点,在压缩感知框架下以奇异值分解作为基底对图像稀疏表示进行了研究,并对重构算法进行了优化。实验结果表明,提出的奇异值方法在重构效果上能达到与小波稀疏变换法相近的峰值性噪比,且能有效缩短图像重构时间,达到加速核磁共振成像的目的。

关键词：压缩感知核磁共振成像奇异值分解图像重构