简介：数据之间的相关性分析是大数据处理的重要组成部分,典型相关分析及其扩展方法在多个领域得到了广泛应用.主要有用于解决多数据集特征融合的多集合典型相关分析,用于处理特征之间非线性关系的核典型相关分析,用于处理有类别特征数据时的判别典型相关分析,用于处理有噪声数据时的稀疏典型相关分析等扩展方法.本文全面综述了典型相关分析原理及其各种扩展方法,最后对这一方法的研究前景给出讨论和展望.

简介：高温蠕变是影响金属结构失效的主要原因之一，而对金属材料高温蠕变寿命的评价则是工业安全生产的重要组成部分．文章介绍三类常用的蠕变寿命评价方法：持久强度实验外推法，微观组织分析法，超声波测定法，并对其原理、表征参数、国内外的研究进展、优缺点等方面进行了总结，认为综合运用这三类方法对高温蠕变状态评价及剩余寿命预测是当前采用的主要方式．最后，通过分析与比较，指出了非线性超声技术具有灵敏度高、在线无损检测等优点，是高温蠕变评价未来发展的重要方向．

简介：近年来,目标显著性检测引起了众多学者的极大关注,并涌出了一些基于低秩矩阵恢复理论的检测方法.在这些方法中,人们一般使用核范数约束低秩部分.但是,由于秩函数是非凸且不连续的,由此导致核范数不能很好地逼近秩函数,使得检测效果往往不佳.为解决上述问题,现提出基于加权Schatten-p范数与低秩树结构的稀疏分解模型.一方面,利用加权Schatten-p范数对图像背景进行低秩约束.另一方面,采用具有树结构稀疏特性的l2,1范数和图像拉普拉斯正则化对显著性目标进行稀疏约束,以此提高显著性检测精准度.经过与4种已有的常用显著性检测方法在3个不同数据库中的实验结果对比,证实现提出的方法具有更好的检测性能.