国家自然科学基金(61271374)

作品数：7被引量：37H指数：2
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PF-FICOTA-SENSE:一种MRI快速重构方法被引量：2
《自动化学报》2020年第5期897-908,共12页李建武 康杨 周金鹏 
国家自然科学基金(61271374)资助。
如何实现快速磁共振成像(Magnetic resonance imaging,MRI)是MRI医学图像技术发展和应用的关键,现有的快速MRI成像技术在成像速度及成像质量方面仍存在很大的提升空间.本文基于Contourlet变换,对磁共振图像进行稀疏表示,并结合传统PF-CS...
关键词：压缩感知 半傅里叶成像 并行成像 PF-FICOTA-SENSE 
基于生成对抗网络的低秩图像生成方法被引量：23
《自动化学报》2018年第5期829-839,共11页赵树阳 李建武 
国家自然科学基金(61271374)资助~~
低秩纹理结构是图像处理领域中具有重要几何意义的结构,通过提取低秩纹理可以对受到各种变换干扰的图像进行有效校正.针对受到各种变换干扰的低秩图像校正问题,利用生成式框架来缓解图像中不具明显低秩特性区域的校正结果不理想的问题,...
关键词：生成对抗网络 低秩纹理生成对抗网络 结构化低秩表示 低秩约束 
基于支持向量域描述的稀疏Bagging算法被引量：1
《中国科技论文》2016年第20期2363-2367,共5页闫文真 李建武 
国家自然科学基金资助项目(61271374)
提出了1种基于SVDD(support vector domain description)的集成剪枝算法。首先通过有放回的随机采样训练出若干个学习模型,接着通过支持向量域描述算法寻找1个最小超球面,使其包含不少于一定数量的预测模型;然后得到1个可以确定球心位...
关键词：集成学习 支持向量域描述 最小超球面 
一种基于局部拓展的并行重叠社区发现算法
《计算机科学》2016年第9期61-65,共5页张忠正 李建武 
国家自然科学基金项目(61271374)资助
处理海量级数据的有效途径之一是将算法分解为一系列互不依赖的任务,然后利用开源工具并行地执行算法。而在重叠社区发现算法中,基于局部拓展的方法在拓展阶段往往仅需要局部社区及其相应的邻居结点的信息,因而具备可并行执行的可能性...
关键词：复杂网络 重叠社区发现 局部拓展 并行化算法 SPARK 
结合支持向量回归和图像自相似的单幅图像超分辨率算法被引量：10
《中国图象图形学报》2016年第8期986-992,共7页王宏 卢芳芳 李建武 
国家自然科学基金项目(61271374);北京自然科学基金项目(4122068)~~
目的基于学习的单幅图像超分辨率算法是借助实例训练库由一幅低分辨率图像产生高分辨率图像。提出一种基于图像块自相似性和对非线性映射拟合较好的支持向量回归模型的单幅超分辨率方法,该方法不需使用外部图像训练库。方法首先根据输...
关键词：单幅图像 超分辨率 自相似 支持向量回归 金字塔 
Improving Nonlocal Means Method via a No-reference Image Content Metric for MRI Denoising
《Chinese Journal of Electronics》2014年第4期735-741,共7页HOU Xin LI Jianwu LU Yao DONG Zhengchao 
supported by the National Natural Science Foundation of China(No.61271374,No.61273273);the Beijing Natural Science Foundation(No.4122068)
The patch matching of the traditional Nonlocal means （NLM） filter mainly depends on structure similarity and cannot adapt to the patch rotation or mirroring transformation. Therefore, designing a measure with rorati...
关键词：Nonlocal means Rotationally invariant similarity measure No-reference image content metric Magnetic resonance image denoising. 
Genetic Algorithm for Scheduling Reentrant Jobs on Parallel Machines with a Remote Server被引量：1
《Transactions of Tianjin University》2013年第6期463-469,共7页王宏 李海娟 赵月 林丹 李建武 
Supported by National Natural Science Foundation of China(No.61271374);Beijing Natural Science Foundation(No.4122068)
This paper considers a reentrant scheduling problem on parallel primary machines with a remote server machine, which is required to carry out the setup operation. In this problem, each job has three operations. The fi...
关键词：scheduling genetic algorithm reentry parallel machine remote server 
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