基于稀疏子空间聚类的人脸识别方法

在现有的稀疏子空间聚类算法理论基础上给出两种稀疏子空间聚类优化算法:稀疏线性子空间聚类和稀疏仿射子空间聚类。这两种优化算法针对不同的数据集会有不同的聚类效果。通过稀疏表达得到不同的稀疏系数矩阵,把稀疏系数矩阵应用到较为简单的改进的正则化谱聚类算法中实现聚类。应用Yale B数据对人脸图像进行识别分类得出:采用稀疏线性子空间聚类算法优于稀疏仿射子空间聚类算法;在算法执行时间上和算法聚类错误率比传统的稀疏子空间聚类较为快速高效。     

改进的稀疏子空间聚类算法

在现有的稀疏子空间聚类算法理论基础上提出一个改进的稀疏子空间聚类算法:迭代加权的稀疏子空间聚类。稀疏子空间聚类通过解决l1最小化算法并应用谱聚类把高维数据点聚类到不同的子空间,从而聚类数据。迭代加权的l1算法比传统的l1算法有更公平的惩罚值,平衡了数据数量级的影响。此算法应用到稀疏子空间聚类中,改进了传统稀疏子空间聚类对数据聚类的性能。仿真实验对Yale B人脸数据图像进行识别分类,得到了很好的聚类效果,证明了改进算法的优越性。     

乡镇企业国防教育的困扰与对策

乡镇企业的国防教育,有着特殊的重要性和必要性。江泽民同志在中国共产党第十四次全国代表大会上的报告中指出:“乡镇企业异军突起,是中国农民的又一伟大创造。它为农村剩余劳动力从土地上转移出来,为农村致富和逐步实现现代化,为促进工业和整个经济的改革和发展,开辟了一条新路。”1992年,我国乡镇企业总产值17685亿元,比1978年增长3.53倍,占国民经济总收入的1/3强。1979—1992年间,乡镇企业吸纳农村劳动力6500多万人,占同期农村新增劳动力总数的60％以上,平均每年吸纳500多万人。由此可见,探索和研究乡镇企业国防教育的规律,已成为当代中国国防理论与实践亟待解决的一个重要课题。     

关于目前非球面测量方法的综述

非球面技术广泛的应用于各种光学系统中。在非球面技术中,非常关键的一项就是非球面面形的测量。本文根据不同的测量原理对各种测量方法进行了优缺点的对比,进而对未来非球面面形测量技术的发展方向做出了预测。