在红外（IR）图像序列中检测小目标是红外制导系统中的一项重要任务。 复杂背景的杂物通常会淹没小目标，从而使检测变得困难。 在复杂背景下实现高检测率和低误报率是一个主要问题。 我们提出了一种使用我们新的均匀性加权局部对比度测量（HWLCM）的红外小目标检测方法。 受人类视觉系统（HVS）确定显着性特征的能力启发，我们实现了使用中心和周围区域的局部对比特征以及周围区域的加权同质性特征来增强目标，同时抑制复杂区域的方法。背景。 我们的方法将每个图像分为带有滑动窗口的块，并为其计算HWLCM。 HWLCM可以增强实际目标并同时抑制干扰。 我们将自适应阈值应用于目标区域提取以进一步优化结果。 我们的实验结果表明，我们提出的方法比六种可比方法更有效，特别是在信号杂波增益（SCRG）和背景抑制因子（BSF）指标方面。

提出一种基于近似熵测度的变权组合预测方法. 首先, 不同于传统的预测效果评价准则, 从衡量样本序列复 杂性的角度出发, 以预测值误差序列的近似熵测度为评价效果准则, 建立变权组合预测优化模型; 然后, 在变权组合 预测权值分配问题上, 为克服常规的均值估计法和回归分析法的不足, 采用在线最小二乘支持向量机(LS-SVM) 回 归法, 实现预测点加权系数的准确预测; 最后, 通过实例表明了该方法的可行性和有效性.

This book arose out of two graduate courses that the authors have taught during the past several years; the first one being on measure theory followed by the second one on advanced probability theory.

【内容简介】 本书系统介绍一般可测空间和Hausdorff空间上的测度与积分、测度的弱收敛和淡收敛，以及与测度论有关的概率论基础知识。第二版增加了第8章和第9章，分别介绍离散时间鞅、Hilbert空间和Banach空间上的测度。书中收录了作者在测度论方面的一些研究成果。 本书适合作为概率统计专业和其他数学专业的研究生教材，也可作为高等学校教学教师和概率研究工作者的教学和科研参考书。

基于BCC-DEA的区块链概念股上市公司投入产出效率测度——以2014—2016.docx

自适应选择明文攻击 已知明文攻击 选择明文攻击 选择密文攻击 选择密钥攻击 惟密文攻击 密 码 分 析 类 型

1.2最邻近指数测度方法 1)计算任意一点到其最邻近点的距离(dmin) 2)对所有的dmin按照模式中的点的数量n,求平均距离, 3)在CSR模式中同样可以得到平均的最邻近距离,其期望为E(dmin),最邻近指数R定义为:

详细讲解如何在ggplot2中调整坐标轴的显示方法

几何测度论的经典之作。对学习几何的同学很有帮助。