Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
基于Leap Motion的动态手势识别研究

基于视觉的手势识别是实现新型人机交互的一项关键技术,有其现实的研究意义。针对动态手势识别过程,开发了一个用于捕获动态手势的Gestures Visualizer系统,利用Leap Motion控制器采集数据信息和隐马尔科夫模型对手势模型进行多次训练和识别。该手势识别过程实现了动态手势数据的录制,通过对录制好的手势序列进行学习获得每个手势的模型,然后通过实验选取最优的特征集和参数,最后进行分类识别。实验结果表明,所提出的动态手势识别方法具有良好的识别率。
基于改进分词标注集的中文微博命名实体识别方法

近年来微博的快速发展使得非正式文本的命名体识别的研究受到越来越多的关注,同时微博的特点使命名体识别研究面临着诸多挑战。针对中文微博文本词汇新奇,不符合语法,且缺少明显的词边界等特点,结合目前应用广泛的LSTM(Long Short-term Memory)神经网络模型以及条件随机场模型分别用于中文分词任务和命名实体识别任务,用微博语料本身训练模型,然后改进分词标注集,为条件随机场模型提供更准确更多维的特征。在新浪微博数据上进行实验,结果表明本方法相比于通用分词软件和传统四词位分词集在准确率上提高了12%。
一种改进的监督LLE织物检测算法

论文提出一种基于Gabor滤波簇的改进的监督LLE织物检测算法,并用该算法对织物疵点进行仿真实验。实验表明,论文算法能有效突出织物疵点显著性特征,并提高检测准确率,同时优化了检测时间。
基于小波分解的客运列车车号定位及阈值分割

针对客运列车车号特征,提出一种基于小波分解的车号定位及阈值分割方法。首先对灰度图像进行中值滤波和拉普拉斯锐化处理,然后采用小波分解和改进的Canny边缘检测算法,并结合形态学处理和车号先验知识对车号精确定位,最后,结合Niblack算法,提出一种连通域个数指导阈值分割的方法。实验结果表明,该算法能适应不同光照条件下多型车厢的车号定位,二值化效果好,具有较好的鲁棒性。
基于镜像脸的FLDA单训练样本人脸识别方法

Fisher线性判别分析(FLDA)是一种经典的基于特征提取的人脸识别方法。然而,在每类单训练样本时,FLDA无法对类内变化进行测量,因而无法使用。论文针对这一问题提出了一种新颖的解决方法,即通过利用每类已有的单个训练样本脸部图像获取其镜像图像,扩充原始训练样本集,从而解决原来在每类单训练样本情况下类内散布矩阵为零矩阵的问题。通过利用原始脸部图像和其镜像脸部图像计算出类内和类间散布矩阵,然后利用FLDA算法思想提取辨别性面部特征进而实现正确的分类和识别。实验结果表明,所提出的方法简单且高效,能够实现比现有方案更高的识别精度。
基于似物性判断的SAR图像舰船目标检测

论文在SAR图像舰船目标检测方法研究中,针对传统CFAR不具备多尺度检测能力的问题,提出了基于似物性判断的改进CFAR舰船目标检测方法,通过似物性判断方法获得潜在目标的位置和尺寸,在局部窗口内检测目标并动态调整CFAR背景窗口尺寸,使得算法具备了多尺度检测能力,并提高了算法的运行效率。
基于连通区域提取的中尺度涡自动检测方法研究

论文根据海洋中尺度涡成像的特点,基于边缘检测,运用连通区域提取技术,综合利用涡旋的形状、尺度等判据,设计了一套中尺度涡自动检测算法。该方法主要分为三个步骤:首先对遥感图像数据预处理,包括图像压缩、图像定标、图像边缘检测;然后对图像进行连通区域提取,计算其特征参数;最后对这些连通区域判别检测,提取中尺度涡。研究中使用的决策参数是进行多组数据实验后提取的特征值,随着实验数据的越来越多,特征值也将越来越成熟。论文采用高分三号卫星海洋遥感图像数据进行算法的测试,实验表明该方法可以有效地对遥感图像进行中尺度涡检测。
几何立体图形光顺算法的研究与比较

在计算机图形学和计算机辅助设计中,用多边形网格可以表示复杂的三维实体。但由多边形网格所构成的表面往往不够光滑,难以构成表现实体的曲面真实形状,网格平滑可以有效解决三维几何实体表面的光滑问题。曲面细分是实现网格光顺处理的主要方法,论文以Loop细分法、Butterfly细分法、Sqrt3细分法、PN-triangle细分法等四种三角网格细分算法为例,讲述了网格细分的几何规则和拓扑规则,并用这四种算法分别对相同网格模型进行细分,从细分效果和运算效率等多个方面对这四种细分方法进行了比较分析。
基于MongoDB的电网信息三维可视化系统数据管理

电网运行网络涉及面广,设备众多且内部结构复杂,对于运行中所产生的信息数据,如果采用传统管理方式,不仅效率低、成本高,而且不利于提升运行安全性。为此,可对其进行三维可视化处理。通过MongoDB技术、B/S技术,对如何实现电网信息三维可视化数据管理进行讨论。结果表明:通过电网设备信息三维可视化,不仅可以提升场景视角管理直观性,改善空间规划管理,而且能够改善设备管理以及资源搜索效率;在三维可视化过程中,要重点关注设备管理三维化,一方面要提升设备上下架效率,另一方面要增加故障告警管理可视化程度,同时注重其机柜使用效率统计可视化。
基于矩阵的多维关联规则算法在烟叶复烤配方的应用研究

针对Apriori算法频繁扫描数据库造成的I/O开销大等问题以及烟叶复烤配方模块多维数据挖掘的需求,论文在经典Apriori算法的基础上,提出了一种基于矩阵的多维关联规则改进算法,该算法通过构造多维事务矩阵,减少了扫描数据库的次数,同时不断通过剪枝、剔除冗余事务对矩阵进行压缩,有效提高了挖掘效率。利用该算法对历史复烤配方数据进行了挖掘分析,结果表明该方法能够有效地将配方数据中隐含的诸多配方专家的配方维护行为规律提取为规则表示形式,从而挖掘出配方模块中烟叶的搭配和协同信息。该方法减少了配方研发人员的工作量,可有效地指导实际配方设计和维护工作。
ROI编码技术在JPEG2000中的应用

随着多媒体和网络的迅速发展,人们对图像质量和图像功能的要求越来越高,当前的JPEG标准显得有些不足,因此ISO提出了一个新的JPEG2000标准。论文的主要工作是JPEG2000图像压缩标准的编解码系统的设计。现将主要内容归纳如下:1)提升小波变换。JPEG2000与JPEG最大的不同在于它放弃了JPEG所采用的以离散余弦变换为主的区块编码方式,转而采用以小波变换为主的多解析编码方式,在论文中采用提升小波变换方法,其优点在于速度快,运算复杂度低,所需存储空间少。2)嵌入式码块编码。在JPEG2000中,图像经过量化后,每个子带被划分成码块单元,对每个码块进行独立的嵌入式位平面算术熵编码。在论文中采用自适应二进制算术编解码。3)感兴趣区域(ROI)简介。论文最后简单介绍ROI掩模(MASK)的生成及ROI技术在JPEG2000中的应用。
改进的C4.5算法的研究与应用

针对C4.5算法构建特征决策树方法的研究,发现目前方法时常出现准确率低的情况,导致模型使用过程缺乏准确性。为此,在数据挖掘的过程中深入研究C4.5算法,提出一种改进的算法,即C4.5-W算法,该算法的主要思想是通过在C4.5算法中引入参数W,调整属性度量标准信息增益率的取值范围,进而构建决策树模型找出涉案人特征规律进行预测。通过实验表明,该算法在使用过程中能够有效提高预测涉案人的精准率。因此,C4.5-W算法可提高决策树模型的准确率。
OpenMP并行计算在侧向散射激光雷达数据处理中的应用

基于CCD的侧向散射激光雷达是一种正在研究中的新技术,其需要对多幅图片进行处理,传统的数据处理方法消耗时间较长。如何提高计算效率是当前数据处理中的一个难题。对侧向散射激光雷达数据处理中的计算任务进行分析,总结出需要采用并行计算提高效率的关键任务。基于OpenMP标准,设计了两种并行算法,并通过个例对其有效性进行验证。结果表明,两种并行算法合理可行,结合后在不同性能的设备上均能显著提高侧向散射激光雷达数据处理的效率。
基于Stata研究川中紫色土区小流域土地利用变化特征分析

为了定量化研究土地利用变化特征,论文以川中小流域为研究对象,2004年第5期小流域竣工验收报告为基础数据,利用stata13.0软件,以小流域不同利用类型土地,生态环境治理后农地面积、林地面积、草地荒地及其他用地面积建立多元回归方程,分析不同利用类型土地前后的变化特征。结果表明:1)研究时段内不同利用类型土地变化的差异较大。耕地减少至41%,变化较为强烈;变化最为显著的是林地面积增长至48%,反超了耕地占土地总面积的比例;草地、荒地和其他用地降至12%,其变化也是稍有显著地。按土地利用变化程度的大小排序应为:林地&gt;耕地&gt;草地、荒地和其他用地。2)政策方向、经济收入等因素是影响土地利用变化的主要驱动力。
基于回归CNN的烟叶近红外光谱模型研究

为了更大程度提取近红外光谱中的深层次关键特征,论文应用改进的回归式卷积神经网络算法,将传统的卷积神经网络架构中池化层移除,最顶层的线性分类层用回归层进行替代,构建卷积神经网络回归(CNNR)模型。为了验证该算法的有效性,论文经多次实验、对比评价指标,筛选出最佳模型:总糖、总烟碱和氯离子最佳CNNR模型的相关系数R分别为0.9318,0.941,0.933,交叉验证的RMSECV分别为0.7052,0.0710,0.0971。实验结果表明:CNNR模型抽提的特征光谱数据对三个指标有很强的解释能力,对烟叶化学成分的有较好的预测性能和综合表达能力。
基于词向量的文本分类研究

针对传统特征选择算法分类准确率较低的问题,提出了基于词向量的文本特征选择改进算法。以微博数据为研究对象进行情感分类,提出类别区分能力强的特征项的相似项同时具有较强的类别区分能力,将Word2vec训练得到的词向量应用到传统的特征选择过程中,根据词向量之间存在的相似性关联对特征项进行适当扩充。实验结果表明,所提出的特征选择算法相比原特征选择算法其分类准确率有一定程度的改进。
基于改进遗传算法的柔性车间调度问题的研究

分析柔性作业车间调度问题的特点,提出一种求解该问题的改进遗传算法。在以最大完工时间为性能指标情况下,设计一种基于改进算法的柔性车间调度方法,改变种群初始化方式提高搜索效率,结合问题特点设计合理的染色体编码方式、交叉算子和变异算子,提高求解效率。通过实验仿真,验证所提出的初始化方法的可行性和有效性。
万有引力搜索算法的Web服务选择

针对传统优化算法不能很好解决高维度搜索空间的优化问题,提出了一种改进的万有引力搜索算法,将万有引力搜索算法和粒子群优化算法进行结合,通过对边界进行一定的操作和在新的搜索空间内激活停滞粒子,使粒子跳出局部区域,去寻找最优解。引用Web服务组合领域使用的旅游场景模型,实验结果表明,所提出的算法相比传统启发式优化算法具有较好的性能并且在解决基于多目标优化的Web服务组合问题上也具有一定的可行性。
考虑时滞影响的绞吸挖泥船产量预测

为了提高绞吸挖泥船产量的预测精度,提出带有时滞的BP神经网络预测模型。重点分析泥浆浓度与真空度之间的时间延迟和滞后问题,以绞刀电机电流、流速、真空度、横移速度作为BP神经网络模型的输入变量,以泥浆浓度作为输出变量,采用改进后的BP神经网络建立绞吸挖泥船产量预测模型。实验结果表明,该方法能够很好地预测绞吸挖泥船产量,可用于实际挖泥船产量的预测与评估。
一种基于语料的词汇语义相似度认知算法

词汇的语义相似度计算是信息检索、自然语言处理、推荐系统等技术的基础。事实上,词汇可能因其语境或语料的不同,语义的相似度千差万别。论文通过提取词汇的上下文语境特征,构建了一种基于特定语料的词汇的语义相似度计算模型。实验结果表明,该算法有较好的准确率和较强的领域敏感性,取得了令人满意的结果。
基于STM32的SF6气体泄漏监控报警系统

为检测高压配电室SF6气体泄露量,保证室内的检修及巡视人员安全,开发了基于STM32的SF6气体泄漏监控报警系统。该系统以STM32F103为主控制器,采用高精度的SF6红外传感器和O2电化学传感器,将采集到的气体浓度信息传输给STM32进行数据处理,通过液晶显示器进行显示,当检测到SF6气体浓度超标或者缺氧时,进行声光报警并启动风机,通过RS232总线与上位机通信,实现数据传输和存储。经过实验测试结果表明,该系统具有精度高、稳定性好、响应速度快等优良性能。
面向兵棋演习的问答系统问句分类模型研究

通过分析兵棋演习过程中的常见问题,设计了一个针对兵棋演习特殊情景的问句分类模型。问句分类模型基于统计方法,利用Word2vec工具生成词向量,利用TextRank算法结合IDF值来生成词权重,共同完成问句表征。并综合考虑算法复杂度以及问句相似度计算的精确度,通过两个不同的问句相似度模型,以及改进的KNN算法来实现最终的问句分类。WMD(Word Mover’s Distance)算法是在词向量基础上计算问句相似度较为精确的算法,但同时存在算法复杂度过高的缺点,论文通过改进的KNN算法将其与传统算法结合,来更好地完成需要的问句分类任务。
运动员训练专家系统知识库的设计与实现

为了选拔和培养优秀的体育运动员在比赛中取得更好的成绩,构建了运动员训练专家系统知识库。此知识库将运动员选拔和训练等有关的知识和经验转换成计算机可处理的规则和事实,建立基于规则和事实的诊断树;该知识库采用判断树结构作为知识表示模式和推理方法,用自定义数据结构表示判断树的结点,该自定义数据结构既可表示答案结点又可表示判定结点,同时可以表示父结点和子结点之间的联系。该系统的推理过程简单来说是遍历判断树得到答案结点的过程,通过一系列的规则编码来实现,在遍历判断树时采用了谓词截断技术、数据管理技术,在Prolog控制Delphi界面时使用了Del GUI谓词技术,方便地实现了专家系统界面的动态生成。
基于电磁传感器的路径识别系统的设计与实现

随着现代科技的飞速发展,智能化产品已经逐渐深入到生产生活中。论文设计并实现了一种以32位嵌入式芯片为核心,基于电磁传感器,涵盖自动控制、模式识别的路径识别系统。系统可以通过检测赛道中电磁的强弱使得智能车模型来完成前进、后退、拐弯和加减速等操作,该系统的开发可以将相关智能技术进一步地延伸,应用于汽车避撞、自动驾驶等领域。经测试,该系统具有较高的产品性能和较广泛的实用价值。
基于多传感器融合的移动机器人定位

移动机器人定位是进行导航和路径规划的前提和基础。论文提出了一种基于多传感器数据融合的室内移动机器人定位方法。使用基于粒子滤波的蒙特卡洛算法,融合激光雷达、加速度计和里程计等多传感器的信息进行定位,有效改善了传统定位方法因为无法关联底层数据信息或者路面打滑导致定位失败等问题。进而,通过采取基于权值的融合,消除了连续迭代步骤中"跳跃"行为的影响;通过粒子剔除机制,优化了粒子种群,提高算法的执行效率。最后,基于设计的两轮机器人平台,通过仿真和真实环境联合论证,验证了所开发机器人定位方法的有效性。
舰船姿态测量误差对雷达探测精度的影响分析

舰船的姿态测量误差会影响舰载雷达对目标探测的精度,进而影响舰船的作战效能和生产能力。针对此问题,基于坐标转换分析了引入雷达探测误差的机理,建立了姿态测量误差对雷达探测精度影响的误差模型。仿真试验结果表明:雷达的测距精度与三个姿态角误差均有关;雷达的测方位角精度主要与艏摇角误差有关;雷达的测俯仰角精度与纵摇角误差和横摇角误差有关;雷达的探测精度与姿态角大小有关,且姿态角越大时探测误差越大;雷达的测距误差和测俯仰角误差与目标的方位角有关。
感知与规避技术中的入侵目标检测的特征选择

论文针对基于视觉的感知与规避技术中的入侵目标检测,提出了一套稀疏表示框架下的图像特征选择机制。基于稀疏编码和空间金字塔匹配算法(sc-SPM)的低层特征描述子常用的是方向梯度直方图(HOG)特征和尺度不变特征转换(SIFT)特征,而论文通过对在复杂背景下不同天气情况的入侵目标检测结果的查全率(recall)曲线来比较这两种特征描述子性能,最后选择性能最好的特征描述子作为sc-SPM特征提取算法的底层特征。实验结果表明,SIFT特征描述子更能适用于多种不同天气情况并且具有更好的鲁棒性。
一种单频载波中插入线性调频信号的水声遥控技术

为了增加远程遥控系统的隐蔽性、降低对海洋生物的人为噪声干扰以及提升算法的抗噪声性能,论文综合考虑了远程水声信道的相位快变特性、算法实现的简洁性和算法的处理增益等问题,提出了一种在BFSK载波调制中周期插入线性调频信号的遥控信号产生方案。在接收端通过正交解调进行了非相干解码,并利用Turbo信道编码提升了系统的抗噪声性能。仿真结果表明,论文提出的方案具有良好的频谱展宽能力及抗噪声性能,相比BFSK的非相干解调有约2dB的性能提升。
边缘粒子滤波多目标跟踪改进算法研究

在多目标跟踪过程中,针对概率假设密度滤波器难以正确估计目标个数和目标状态问题,提出一种新的基于边缘粒子滤波的改进算法。算法运用Rao一Blackwellized思想,将目标状态分解为线性和非线性模型的结构,采用RBPF滤波方法预测与估计概率假设密度滤波器中目标的非线性状态,使用卡尔曼滤波方法对线性状态进行预测与估计,以更好地提高目标状态估计精度,降低了计算的复杂度。文章最后进行了仿真实验验证,与现有算法相比较,提出的算法能够更加准确地估计出目标个数和目标状态,具有较好的跟踪性能。
多水下机器人编队控制

论文对水下机器人的编队控制进行研究,针对领航跟随法和基于行为法各自的缺点,论文将领航跟随法和基于行为法两种控制方法相结合,设计了多水下机器人队形控制的几种基本子行为奔向目标、避障碍物、避碰、保持队形,用粒子群算法优化几种行为方式构造的适应度函数,提高多水下机器人整体编队队形控制的容错性。通过Matlab仿真平台对队形形成、队形保持、队形变换进行仿真。从仿真实验结果表明,所提出的算法提高了编队队形控制的稳定性。
智能交通流仿真及通行质量影响因素分析

为分析道路通行质量在关卡、道路长宽与多种类车辆构成的智能交通流因素影响下的不确定变化及各因素影响趋势,论文先通过元胞自动机模型将普通车与智能车(自动驾驶车)的规则进行数学描述,由此使得智能交通流得以仿真。再综合考虑行车流量、车道数量、道路长宽、智能车辆比例、超速车辆比例以及交通收费窗口数量等多种影响因素,通过参数配置以及控制变量法分别控制上述影响因素,以分析其对于通行效率的具体影响曲线,并在模型中引入事故发生率概念作为道路的安全质量评判标准之一。结果表明:该模型可以有效描述智能交通流中不同车辆种类的占比对任一确定关卡及长宽的道路通行效率的具体影响,利用该模型可以为科学交通管理系统提供决策依据。
云环境下基于动态聚类及相似树查询的无线体域网隐私数据检索算法研究

无线体域网收集的各项人体生物数据涉及隐私问题。大量的隐私数据存储在云服务器中,检索时要求高命中率和机密性。密文检索技术是解决云环境隐私安全问题的有效方法。针对此问题,论文提出了基于相似查询树的兄弟叶节点的查询结构——B-SS,以提升多关键字排序检索的结果命中率。在云存储的环境下提出改进的动态区间聚类算法MDB,在初始化文档集时,取文档集中最大和最小文档的向量差,等量的划分为k个槽,并对槽进行动态划分,聚类过程随文档量增加动态变化,且初始化时间复杂度为O(1),适用于无线体域网大数据环境下的密文检索。通过实验证明该方法随着文档的线性增加,消耗的时间呈线性变化,且变化幅度低,表明MDB算法在初始化效率上具有较大提升。
基于D-S证据理论的多维度信任评估方法

针对当前云环境下信任评估存在的多维属性和不确定性问题,提出一个基于D-S证据理论的多维度信任评估方法,来评估云服务商的信任值。实体间的信任关系用信任、不信任和不确定来表示,依据与云服务商相关的属性证据进行直接信任度计算;并根据第三方用户的推荐计算间接信任度;最后综合直接信任和推荐信任得到云服务商的综合信任值。实验分析表明,该信任模型能够较为准确的对云服务商做出信任评估,从而有效地防止恶意攻击行为;同时将D-S证据理论引入到实体的直接信任度评估中,较好地解决了证据不确定性的问题。
基于Q学习的Ad Hoc网络路由协议的改进与研究

采用Q学习可以有效保证Ad Hoc网络的可靠性,该文将启发Q学习算法应用在备用多径按需路由协议的路由寻找中,融合传统Q学习算法根据网络状态适当的调整路由周期寿命,提高路由对动态变化的业务分布的自适应性。建立NS3网络模型对无线网络的时延、吞吐量及开销等主要性能指标进行理论分析,研究结果表明:优化后的路由协议更加适用于状态多变的移动Ad Hoc网络。
基于信誉评价机制的LoRa物联网安全架构

论文基于LoRa最新协议标准LoRaWAN1.1的网络架构,分析了LoRa物联网的安全需求,并根据现有安全机制和不足,提出了一种基于信誉评价机制的LoRa物联网安全加固方案。最后,对提出的方案进行了安全评估,该方案不仅能很好地解决网关安全问题,还能优化网络负载,并使网络具备入侵检测和应急管控能力。
基于Dropout深度信念网络的烟叶近红外光谱模型研究

针对近红外光谱数据小样本、高维、非线性的问题,论文提出一种基于Dropout深度信念网络的定量模型构建方法。Dropout概念的引入,避免了节点之间的协同作用,提高了网络的泛化能力,深度信念网络保证了非线性建模的能力,提高了预测准确性。通过仿真实验验证了该方法具有更好的预测精度和模型稳定性,对建立烟叶化学成分定量模型具有一定的实用价值。
基于EBGWO算法的入侵检测特征选择研究

论文通过对入侵检测系统的特征选择算法进行研究,提出了基于改进型二元灰狼算法的特征选择。该方法将遗传算法和传统二元灰狼算法结合,用遗传算法中的交叉策略代替了传统二元灰狼算法中的位置更新,实现了对特征集的优化选择。实验结果表明与传统的二元灰狼算法相比,新方法能使分类算法具有更高的网络入侵检测准确度,简化了网络入侵数据的特征。
基于有色Petri网的网络安全态势感知模型构建及分析

为了宏观地把握网络安全态势的状态,构建基于有色Petri网的网络安全态势感知模型,并进行了分析。针对所建立的模型利用CPN Tools对其结构进行分析和验证。经过仿真验证分析,证明所建立的模型在结构上无死锁、具有有界性和可达性且状态空间合理。
改进神经网络的无线传感器节点定位

针对传统神经网络存在收敛速度慢等不足,为了提高无线传感器节点的定位精度,提出了改进神经网络的无线传感器节点定位模型。首先对锚节点和待定位节点之间的相关参数进行测量,然后通过神经网络拟合模型参数,并通过粒子群算法优化神经网络,最后根据模型参数实现无线传感器节点的定位,并通过定位实验分析模型的性能。实验结果表明,改进神经网络较好地克服了当前无线传感器节点定位模型的局限性,有效降低了传感器节点定位的误差,传感器节点定位的实时性好。
基于边缘计算模型的智能视频监控的研究

目前的云计算技术需要大量带宽资源,而无线网络带宽有限,不能满足实时响应的需求,边缘计算成为发展的新趋势之一。提出在网络摄像头中加入运动目标检测算法,对采集到的原始视频数据进行处理,去除冗余信息,并分析视频中的行为,只把最有价值的数据传输到云计算中心。运用改进的三帧差分算法并结合Canny边缘检测算子对运动目标进行检测,只有检测到监控画面中有运动物体时才进行存储,并同时对运动目标进行提取分析,如果发现有异常行为,进行报警。实验表明,该方法可以检测出完整的运动目标,能够实现异常行为的可信报警,最重要的是可以节省大量的存储空间,并在定位异常行为时节省了查找时间。
基于Canny算子加权引导滤波的Retinex医学图像增强算法

医学图像处理和分析在对疾病的成像诊断中起到辅助医生确定病变局域的重要作用。但是由于人体的组织密度极其复杂,由于各种不良因素的影响,从而导致医学图像(尤其是X射线医学影像等)普遍存在对比度低、动态范围窄、强度分布不对称、边缘不清晰等问题。针对上述问题,结合医学图像特点和光照估计模型提出一种基于Canny算子加权引导滤波的Retinex(CWGFR)医学图像增强算法。首先,利用Canny边缘检测算子准确估计加权引导滤波器的边缘权重并通过加权引导滤波器对光照进行估计,从而得到入射光分量;然后根据Retinex算法原理计算出反射光分量,即log域上的增强图像;最后对图像进行量化处理,增强其图像对比度从而得到输出图像。对比实验结果表明,论文算法在提高图像对比度的同时,具有更高的边缘保持特性,能够凸显图像细节信息,有效消除"光晕"伪影。
基于Hough变换的图像目标检测与识别

对于航空图像中目标的检测和物体识别。论文根据图像自身的特征,提出基于直线段的特征检测,利用Hough变换进行提取。并选择了几种典型的算法在Matlab语言环境下用程序进行实现。最后,对航空图像中自动物体分割和检测的研究前景进行了展望。
基于CDPM的东巴象形文字预处理算法

东巴文是一种十分原始的图画象形文字,为了表达丰富的含义,纳西先民往往在基本构字元素的基础上采用加缀或变形的方式来扩充文字,但是其中增加的额外元素给文字的特征提取及识别带来了巨大的干扰。因此,通过分析东巴象形文字的文字结构和特征,给出了基于CDPM的东巴象形文字预处理算法,该算法能够快速去除东巴字中的部分形变、离散的和具有粘连性的缀加元素,使得到的轮廓曲线能准确反映文字的本质特征。通过差异性、可扩展性、准确性和一致性等实验表明,基于CDPM的预处理算法使同类型的东巴字能够得到几乎一致的特征曲线,而不同类型的东巴字的特征曲线又能具有明显的差异性,从而为东巴文字的快速分类、检索和识别提供保证,也为其他象形文字的预处理研究提供有益参考。
OpenGL环境中二维文字的通用绘制方法

分析了几种常用的文字绘制方法,研究了文字的属性特征,提出了GDI和OpenGL相结合的文字绘制方法,前者负责文字位图的创建,后者负责文字位图的绘制。在绘制过程中,使用纹理贴图的方式,将位图转换为几何图形的纹理,通过对几何图形的操作,间接达到文字的放大、缩小、旋转、变形的绘制效果。使用C++语言设计出了位图文字和纹理文字的绘制类,可以方便地设置所绘文字的内容、字体、颜色、位置、对齐方式、旋转角度、放大倍数、变形系数等参数。该方法具有通用性、灵活性、易用性的特点。
结合直方图均衡和模糊集理论的红外图像增强研究

目前在运用靶场光电测量设备对红外图像进行采集的过程中,经常会出现边缘不清晰、缺乏较高对比度等问题,对图像采集质量产生了严重影响。因此通过尝试将直方图均衡以及模糊集理论相互结合的方式,使得图像能够在对数隶属度函数下,完成向模糊域的转化,随后反复进行非线性变换使之可以获得更加清晰的边缘,最后利用直方图均衡化算法使得红外图像能够拥有更高的对比度,以此达到增强红外图像的目的。通过最终的实验分析可知,结合直方图均衡与模糊集理论的方式确实能够有效增强红外图像,改善其边缘不清晰等问题,具备良好应用效能。
基于栈式稀疏自编码器的青光眼眼底图像识别研究

青光眼是一种常见的威胁视神经及视觉功能的眼病,其具有发病率高,难以察觉等特点。但是目前对青光眼的识别诊断方法还不是很完善,且识别方法复杂,识别率也不高。因此提出了一种基于栈式稀疏自编码器的眼底图像特征提取及图像识别的方法。该方法采用逐层贪婪训练法从无标签的数据集中学习到数据的内部特征,将学习到的特征作为softmax分类器的输入。然后利用带标签的数据通过反向传播算法对稀疏自编码器进行调优。仿真实验分析中,使用测试集数据对该方法进行验证,精确度可达89%,并且优于实验中的其他方法,对青光眼的识别具有一定的实用价值。
遗漏负样本挖掘的行人检测方法

用于物体检测的许多现代方法,如Faster R-CNN,都是基于卷积神经网络的。在监控视频中,由于背景复杂和行人多姿态等原因,存在许多误检。挖掘难负示例的方法可以在一定程度上可以解决误检,Faster RCNN由于使用端到端的训练策略而没有使用挖掘难负示例的方法,生成样本时只考虑了真值候选框周围的样本。为此,论文提出了一种新颖的算法来挖掘被遗漏的负样本,当生成分类器的负样本时,综合利用候选框的置信度以产生更具代表性的负样本。该方法不仅在静态行人数据库(如INRIA)上,还在监控视频(PKU-SVD-B和Caltech)下的数据库上,对召回率,精度率和F1测量指标进行了一致的提高。我们的方法只需要改进样本生成算法,不需要任何额外的超参数,因此它不会增加Faster R-CNN的计算量,并且易于实现。
基于角点检测的摄像机标定算法及应用

针对摄像机标定在航拍视频应用中所存在的问题,分析了传统标定法、自标定法和基于主动视觉标定方法的不足,总结了影响标定精度的关键所在,进而结合改进的棋盘格角点检测算法和改进的三参数模型标定方法,保证了物理信息的输入和标定过程的准确性。通过完成摄像机标定可以利用摄像机参数对图像进行畸变校正,从而进行视场角的测量。实验证明,该算法适用性广,稳定性好,精度高,具有一定的实用性和有效性。
基于SVM的回归模型路口车辆计数方法

论文提出了一种利用监控视频对路口车辆进行计数的新的方法。针对路口车辆交通拥堵、遮挡程度高、移动速度缓慢、车行有规律等特征,提出基于回归模型的路口监控视频车辆计数算法。首先对监控视频进行处理,从中提取车流特征。之后,利用SVM对实时道路车辆密度进行辨别,并根据辨别结果,对密度高或低的情况分别应用不同的回归模型进行计数。最后,以实地采集的路口交通视频对该方法进行了验证。实验结果表明,该方法可以在实现较高准确率的基础上,占用较少的计算资源,对路口监控视频的车流进行计数。
基于Retinex的弱光条件下车道线识别方法

车道线的检测与识别是汽车辅助驾驶系统中的重要研究内容,而在傍晚等弱光环境下对车道线的准确识别更是该研究领域的难点,因此,为解决弱光环境下车道线不易检测的问题,论文提出一种基于双边滤波的Retinex图像增强算法,该算法首先改善弱光环境下获取的原始RGB图像,凸显原始图像中的车道线特征,再对增强后的图像进行灰度变换及Otsu算法分割处理,并使用Sobel算子检测车道线边缘,最后通过Hough变换提取图中车道线,实验结果表明:论文中的方法能有效识别弱光环境下获取的车道线图像,具有较好的鲁棒性。
基于等概率的ASON业务授权设计

作为EPON组网重要支撑技术的动态时隙分配法是当前智能光网络(ASON)领域研究的热点。该分配法是建立在固定轮询周期前提下基于数据突发性而设计的,但缺乏考虑网络负载和多业务等级(CoS)特性,进而导致一系列QoS问题。论文提出一种时隙均衡调度机制为不同CoS业务进行授权。该机制通过实时计算负载及业务权重来动态调整轮询周期,为每一个ONU的不同等级业务分配授权。授权过程既为每个ONU的CoS提供了带宽保障也兼顾到了负载变化时的丢包率和传输时延。
基于北斗的下投式空降区域探测仪设计

现代战争表明,在实施空降作战前实时掌握空降区域3000m以下气象条件及地理要素,对空降作战行动的成败有着直接影响。论文给出了基于北斗定位测风和无线传输技术的下投式空降区域探测仪设计方案。下投式空降区域探测仪,可在降落过程中对空降着陆区域的大气温度、湿度、压力和风向、风速等气象要素的垂直分布进行测量,同时能够对空降着陆区域的地理环境进行高清成像。下投式空降区域探测仪的使用可以有效提高伞兵着陆精度,减小着陆散布面积,为空降作战行动的成功提供有力保障。
高精度密炼机混炼温度智能控制系统设计

密炼机混炼过程中胶料质量的难以控制,一直是橡胶塑料机械行业面临的问题。论文介绍了基于24位高精度ADS1248测温专用芯片和PT100铂热电阻的多路温度采集系统,经过PT100温度采集电路得到的模拟电压信号经过ADS1248进行模数转换后送入以STM32F103控制器进行处理,通过测量混炼胶温度th,冷却水温度ts,转子温度tr和上顶栓压力p,利用模糊自适应PID控制算法,实现对转子转速r、冷却水温度ts和上顶栓压力p的有效控制。该控制系统测温原理简单,精度高,响应度强,并对密炼机混炼温度实现了有效控制。
基于变下垂系数的蓄电池充放电管理

由于可再生的分布式发电单元受环境影响较大,不能向负荷提供稳定持续的能量供给,需要在微网中加入储能单元,使微网可以在孤岛情况下长时间稳定运行。储能单元的工作情况和使用寿命直接影响整个微电网运行的经济性与可靠性,因此提出根据蓄电池的充放电电流和SOC(State of Charge,SOC)之间的关系,对蓄电池单元逆变器进行控制。利用PSCAD仿真软件搭建系统模型,将蓄电池的充放电电流的控制与蓄电池SOC控制相结合,从负荷功率的分配端对负荷功率进行重新分配,将蓄电池的工作电流和SOC值限定在安全范围内,提出一种利用下垂控制的孤岛微电网能量管理方案。仿真结果验证了该策略的可行性。
基于键盘和鼠标击键行为的用户身份识别

针对用户信息的安全性和解决单一击键行为特征识别度不高的问题,提出一种基于键盘和鼠标的击键特征识别方法。该方法通过用户聊天和点击聊天窗口等采集键盘和鼠标击键行为特征,将加权贝叶斯和欧式距离算法结合,从而实现用户身份识别。实验结果表明,该算法在32名用户真实击键记录组成的数据集上错误接受率FAR和错误拒绝率FRR分别为2.64%和3.38%,随着对外界环境因素的控制,该方法的准确率还可以进一步提升。
正弦波测量高速模数转换器(ADC)的INL/DNL

积分非线性(INL)和微分非线性(DNL)是数据转换器(ADC)最重要的参数之一,在高速、高动态性能数据转换器中尤其重要,对高分辨率成像应用中具有重要意义。论文简要回顾了这两个参数的定义,并系统性阐述一种非常用的正弦波测量高速模数转换器(ADC)的INL/DNL的方法。
基于物联网的船舶电力设备状态监测系统

船舶电力设备是船舶电力系统的重要组成元素,它的可靠性是电网安全运行的保证。传统的船舶监控系统布线复杂,数据处理方式较为单一。论文中设计的基于物联网的船舶电力设备状态监测系统通过船舶部分的采集端以及船舶部分与陆地上的设备数据处理和仿真,从而预测电力设备的后续运行状态并提醒船上的运营人员做出处理,该系统对船舶电力设备信息管理的后续研究以及标准化、信息化有重要意义。
NMOS大气中子辐射效应仿真研究

在临近空间内运行的临近空间飞行器,容易受到临近空间中大气中子的辐射影响,尤其是其上搭载的FPGA等大规模集成电路,极易发生单粒子翻转,影响整个飞行器的安全运行。单粒子翻转大多由于NMOS管受粒子辐射作用产生瞬态脉冲电流导致,论文利用TCAD对NMOS管进行建模,仿真得出受不同能量中子辐射所产生的脉冲电流,从而找到利用仿真手段得出NMOS管受大气中子辐射影响产生瞬态电流的方法,为后续研究FPGA受大气中子辐射单粒子效应奠定基础。
二层分解技术在电价预测中的应用研究

针对电价波动幅度大且预测精度低的问题，提出了二层分解技术与神经网络组成的电价多步预测模型。该模型首先采用集合经验模式分解将原始电价序列分解为一系列分量，变分模态分解将第一层分解产生的最高频率分量进一步分解为一系列模态分量，所有分量采用神经网络模型进行预测，并使用纵横交叉算法对神经网络的参数进行优化，最后叠加所有子序列，得出预测电价值。仿真结果表明，所提出的模型相比其他混合模型具有更好的预测性能，且实用价值高。
局部扩展的遗传优化重叠社区发现方法

重叠社区结构是复杂网络的一种重要的特征，提出了一种局部扩展的遗传优化重叠社区发现（LEGAOCD）。借鉴局部扩展的重叠社区发现方法的思想，将少数的核心节点构成模体；同时，利用了三角形模体来判断社区的稳定性度量问题，从而量化社区结构稳定性；然后通过改进的遗传优化算法策略分配它们应归属的社区；最后通过两个评价目标函数得到高质量的重叠社区结构。该算法在数据集上与经典的CPM算法、COPRA算法作比较，实验结果表明，LEGAOCD算法在检测重叠社区结构和重叠节点方面具有较优的性能。
2019年第十一届数字图像处理国际会议(ICDIP2019) 2019年5月10～13日 广州中山大学

数字图像处理技术自进入21世纪以来,随着计算机技术的迅猛发展和相关理论的不断完善,在许多领域受到广泛重视并取得重大的开拓性成就。随着广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长,该技术已成为一门引人注目、前景远大的科学。目前,国际化趋势加快,各国学术界人士更注重技术和科研成果以及研究思想理论的交流。数字图像处理国际会议自2009年起,已先后在泰国曼谷、新加坡、中国成都(2011年和2016年)、马来西亚吉隆坡、中国北京、希腊雅典、美国洛杉矶、中国香港以及中国上海成功举行,大会已经成为相
镜像上肢康复机器人研究

近80%的脑卒中存活者会发生肢体残疾,其中以上肢问题影响更为剧烈。康复医学与机器人学、生物医学、人工智能等学科高度交叉的镜像康复机器人,是解决患者康复训练问题的前沿技术途径。针对基于镜像机理形成的康复机器人,研究分析了镜像上肢康复机器人的现状以及其中关键技术路线、核心实现方式,阐述了主要功能与技术特点。在此基础上,分析了在研究中存在的瓶颈问题,并提出相应的解决策略,以期为今后的镜像机器人研究提供方向。
物联网中大规模RFID标签盘存方法研究

面向物联网应用,对大规模RFID标签盘存方法进行分析研究。首先介绍RFID系统基本原理,特别是大规模RFID标签盘存方法,分析标签盘存中所包括的移动标签识别、丢失标签监测和未识别标签监测问题;然后从现实信道环境角度考虑,着重综述标签盘存方法研究现状,包括对移动标签识别方法、丢失标签监测方法、未识别标签监测方法进行对比分析,并指出本领域存在的主要问题及未来研究给出建议。
基于概率软逻辑的多层次识别和推理

随着全球老龄化人口增长,老年人的日常行为监管和护理也成为极具挑战性的社会问题。为了应对这种不断增长的社会需求,提出了一种由数据和知识共同驱动、使用概率软逻辑(probabilistic soft logic)和多层次分析对老年人的日常活动进行建模的方法,来解决老年人护理中的活动识别问题。实验表明,该方法在活动识别和异常活动检测上比隐马尔可夫模型能产生更高的精度,并且比非层次识别方法具有更快的响应速度。
基于深度学习的判决结果倾向性分析

判决结果的倾向性分析对于裁判文书的规范化、推荐诉讼律师等后续工作有着重大的意义,但是缺少有效的分析模型。为了充分利用海量数据的裁判文书,提出了一个判决结果倾向性分析的模型。从半结构化的裁判文书中抽取出关键特征,利用模糊匹配的方式对判决结果中的多重实体进行识别和清洗,将处理结果交由基于LSTM的深度学习神经网络进行倾向性判断。通过对三种案由的数据集进行实验,该模型的准确率最高可达98. 3%,验证了该模型在判决结果的倾向性分析任务中具有很高的有效性。
基于随机子空间的多标签类属特征提取算法

目前多标签学习已广泛应用到很多场景中。在此类学习问题中,一个样本往往可以同时拥有多个类别标签。因为类别标签可能带有的特有属性(即类属属性)将更有助于标签分类,所以已经出现了一些基于类属属性的多标签学习算法。针对类属属性构造会导致属性空间存在冗余的问题,提出了一种多标签类属特征提取算法LIFT_RSM。该算法基于类属属性空间通过综合利用随机子空间模型及成对约束降维思想提取有效的特征信息,以达到提升分类性能的目的。在多个数据集上的实验结果表明,与若干经典的多标签算法相比,提出的LIFT_RSM算法能得到更好的分类效果。
改进遗传算法优化BP神经网络的语音情感识别

为了更为有效地识别语音信号中的情感类型,提出一种改进遗传算法优化BP神经网络的识别算法(IAGA-BP)。该算法一方面改进了自适应遗传算法中的选择算子,另一方面更改了自适应遗传算法中的交叉和变异概率公式。通过对自适应遗传算法的改进,提升了遗传算法的寻优性能,并以此对BP神经网络初始的权阈值进行优化。实验结果表明,在与BP、GA-BP和AGA-BP网络的比较中,IAGA-BP网络能够有效提高语音情感识别率,并加快了网路收敛速度。
基于深度学习的ADHD儿童和正常儿童脑电信号分类研究

针对注意缺陷多动障碍(attention deficit hyperactivity disorder,ADHD)儿童和正常儿童的分类问题,实验采用经典干扰控制任务范式对两类儿童的事件相关电位(event-related potential,ERP)进行了研究,旨在通过ERP特征实现其分类。实验首次使用长短期记忆(long-short term memory,LSTM)方法分析两类儿童前额叶与顶枕叶脑区最佳电极(p &lt;0. 05)潜伏期(200～450 ms)的脑电信号,并自动学习和分类其ERP特征。相比常规分类方法,LSTM方法的分类率略高,可达95. 78%。研究结果表明LSTM方法有助于ADHD儿童脑电信号的分类,为ADHD儿童个体诊断技术提供了一种新思路。
基于B-list的最大频繁项集挖掘算法

针对现有的最大频繁项集挖掘算法挖掘时间过长、内存消耗较大的问题,提出了一种基于构造链表B-list的最大频繁项集挖掘算法BMFI。该算法利用B-list数据结构来挖掘频繁项集,并采用全序搜索树作为搜索空间,然后采用父等价剪枝技术来缩小搜索空间;最后再结合基于MFI-tree的投影策略实现超集检测来提高算法的效率。实验结果表明,BMFI算法在时间效率与空间效率方面均优于FPMAX与MFIN算法。该算法在稠密数据集与稀疏数据集中进行最大频繁项集挖掘时均有良好的效果。
图优化的低秩双随机分解聚类

低秩双随机矩阵分解聚类(low-rank doubly stochastic matrix decomposition for cluster analysis,DCD)通过最小化KL(Kullback-Leibler)散度准则:KL(A,S),从图关联矩阵S中获得一个非负低秩双随机矩阵分解:A=UUT(U≥0),并以U作为类标签矩阵进行聚类。在DCD方法中,因矩阵S是固定不可变的,故S初始取值选取的好坏对聚类结果有极大影响,这导致了它缺乏稳定性。针对这一问题,提出了一种基于图优化的DCD方法,将图关联矩阵S和DCD的优化集成在统一框架中,这改进和拓展了原始的DCD方法。实验结果表明,与DCD方法相比,图优化的DCD方法具有更好的聚类精确度和稳定性。
用户兴趣变化和类别关联度的混合推荐算法

协同过滤算法是目前推荐系统中最普遍的个性化推荐技术。针对传统算法相似性度量方法不足的问题,提出了融合用户兴趣变化和类别关联度的混合推荐算法。算法根据用户的评分项目信息来对项目进行类别划分,挖掘出用户对不同类别项目的喜爱关注程度;同时将基于时间的兴趣度权重函数引入项目相似度计算之中来进一步提高计算的精确度;最后将改进后的相似度计算方法融入到用户聚类方法中,用户聚类之后,其所在的类别将对用户推荐准确度产生极大的作用。实验结果表明,在MovieLens-1k数据集上运行该算法,在运行效率和精确度上都有所提高。
基于二分搜索密度峰算法的RBFNN在月降水预报中的应用

针对径向基函数(RBF)网络结构和初始数据中心难以客观确定的不足,采用二分搜索密度峰聚类算法(TSDPCA)找到数据中心值及数据簇类个数作为RBF神经网络的初始参数和隐藏层节点数,再利用梯度下降法优化RBFNN结构及各个参数建立预报模型,并应用于广西月降水预报中,以检验该模型的有效性。结果表明,与K-RBFNN和OLS-RBFNN的模型相比,TSDPCA-RBFNN预报平均相对误差值下降了10%～35%,具有更好的预报性能。
基于动态加权PPI网络的关键蛋白质识别算法

与静态PPI网络相比,动态PPI网络更能体现蛋白质之间相互作用的真实情况,并有效降低PPI网络中的假阴性。现有的关键蛋白质预测方法主要应用在静态PPI网络,忽视了PPI网络的动态特性。为有效预测关键蛋白质,利用基因表达数据提取蛋白质的动态信息,再结合静态PPI网络构建动态PPI网络,然后引入GO术语对网络加权,并基于动态加权PPI网络提出一种新的预测方法——DWE。该方法以蛋白质在动态网络中的动态加权边之和与蛋白质在动态网络中出现的次数的比值衡量蛋白质在网络中的关键性。实验结果表明动态加权PPI网络有助于提高关键蛋白质的预测精度,且DWE方法优于其他几种关键蛋白质预测方法。
基于预读及简单注意力机制的句子压缩方法

针对英文句子压缩方法进行研究,提出一种基于预读及简单注意力机制的压缩方法。在编码器—解码器(encoder-decoder)框架下,以循环门单元(gated recurrent unit,GRU)神经网络模型为基础,在编码阶段对原句语义进行两次建模。首次建模结果作为全局信息,加强二次语义建模,得到更全面准确的语义编码向量。解码阶段充分考虑删除式句子压缩的特殊性,适用简单注意力(3t-attention)机制,将编码向量中与当前解码时刻最相关的语义部分输入到解码器中,提高预测效率及准确率。在谷歌新闻句子压缩数据集上的实验结果表明,所提压缩方法优于已有公开结果。因此,预读及简单注意力机制可有效提高英文句子压缩精度。
异构环境下的多子阵合成孔径声呐距离多普勒成像算法

为解决多子阵合成孔径声呐成像效率低的问题,提出了一种异构环境下的多子阵合成孔径声呐快速成像方法。根据多子阵合成孔径声呐距离多普勒成像算法特点以及CPU和GPU各自计算特点,通过将算法中距离向脉冲压缩、固定相位补偿、距离徙动校正和方位向脉冲压缩密集型运算采用GPU计算,极大提高了多子阵合成孔径声呐成像效率。最后通过实测数据的成像实验对所提算法的正确性和高效性进行了验证,与串行计算方法相比加速比高达14. 45。
动态分级的改良蚂蚁算法及其应用研究

针对蚂蚁算法处理机器人路径规划问题时收敛速度慢、协同机制不够完善的问题,结合狼群算法思想提出一种动态分级的改良蚂蚁算法。首先,根据动态分级算子建立种群分级模型;然后,为了改善协同机制,通过结合轮盘赌的头狼影响策略来增加种群间交流;最后,为了提高收敛速度,在保留蚂蚁算法信息素更新公式的同时,通过采取归一化处理的动态信息素更新策略来体现精英作用。为验证效果,采用栅格法对机器人运动空间进行建模,将该算法运用于路径规划问题求解中,并与另外几种智能算法进行比较。仿真结果表明,该算法的收敛速度较快,能以较少的迭代次数找到最优路径,效率较高。
结合基因遗传和贪婪搜索的布谷鸟社区检测算法

为了提高复杂网络社区结构挖掘的精度,结合基因遗传和贪婪搜索提出一种面向模块度优化的布谷鸟社区检测算法(GGCSCA)。布谷鸟种群在有序邻居表上逐维随机游走,并采用优质基因遗传策略,使得种群高效优化,同时应用局部模块度增量最大化的贪婪偏好搜索算法快速提升种群质量,以取得好的社区划分结果。GGCSCA在基准网络和经典网络上进行了实验,并与一些典型算法进行对比,结果说明了本社区发现算法的有效性、准确性和快速收敛性,具有较强的社区识别能力,能够精细地检测出网络社区结构。
约束条件下BN参数最大熵模型扩展学习算法

在很多智能系统的参数建模时,用户往往面对建模样本稀少的困境。针对在小数据集条件下贝叶斯网络(BN)参数建模的问题,提出了一种约束数据最大熵BN参数学习算法(CDME)。首先利用小数据集估算BN参数,随后把定性的专家经验转换为不等式约束,并利用Bootstrap算法生成满足约束的一组参数候选集,再根据信息最大熵进行加权计算出BN参数。实验结果表明,当数据量充分时,CDME参数学习算法与经典的MLE算法的学习精度近似,表明了算法的正确性;在小数据集条件下,利用CDME算法可以对BN进行参数建模,学习精度优于MLE和QMAP算法。CDME算法在实际故障诊断样本数据相对稀缺的条件下,获取了诊断BN模型参数,在此基础上完成的诊断推理结果也印证了算法的有效性,为小数据集条件下的参数建模提供了一条新途径。
面向基因选择的结合Relief-F和决策树的APSO算法

由于基因表达数据高维度、高噪声、小样本的特点,基因选择一直是肿瘤分类的一大挑战。为了提高肿瘤分类的精度,同时保证基因选择的效率,提出一种结合Relief-F和CART决策树的自适应粒子群优化(APSO)算法(R-C-APSO)。该方法首先利用Relief-F快速过滤大量无关基因和噪声,缩小基因选择范围;然后以CART决策树为适应度函数,用APSO算法对基因进行最终搜索。通过六个数据集的分析实验,结果表明R-C-APSO拥有较高的分类精度和较快的基因选择速度,且具有良好的稳定性。
不完备系统多准则决策的云PDR方法

针对多准则决策问题的意义以及经典粗糙集方法在不完备系统方案排序问题中的不足,在前人基于概率优势关系(PDR)排序方法的基础上,结合云理论提出了基于云概率优势关系的不完备系统多准则决策方法,即云PDR排序法。将期望、熵、超熵等参数引入PDR方法,充分考虑了决策的模糊性、波动性和随机性,评价过程和结果更加客观全面。以煤炭资源型城市为例进行应用研究,获得其中各城市发展水平及其波动情况的排序,并通过与其他方法结果的比较验证了该方法的优势与有效性。
供应商竞争关系下的第三方物流融资及物流服务决策

研究第三方物流企业(3PL)在处于竞争关系中的供应商面临资金约束时的融资策略选择问题。考虑由两个竞争关系的供应商和一个零售商构成的两级供应链,3PL企业为供应链提供代采购、物流及融资服务,分别考虑在代采购中向供应商提供融资能够获得价格折扣和代采购中考虑额外资金成本情况下,3PL融资意愿选择,向供应商提供(不提供)融资。建立3PL、供应商和零售商在不同情况下的收益模型,并给出供应商和零售商的最优定价,以及3PL的最优物流服务收费决策,通过比较融资前后各个企业的收益分析3PL参与供应链融资的积极作用。研究发现3PL向处于竞争环境下的资金短缺供应商提供融资能够增加3PL、零售商和供应链整体的收益,且3PL更愿意在考虑自身资金成本的情况下向供应商提供融资,并且供应商之间竞争越激烈,3PL和零售商的获益越大。
基于中心化相似度矩阵的词向量方法

对基于矩阵分解的词向量方法进行了研究,发现降维前相似度矩阵质量与词向量质量存在线性相关性,提出了一种基于中心化相似度矩阵的方法。该方法使得相似(不相似或弱相似)词间的相似程度相对增强(减弱)。在WS-353和RW数据集的词语相似性实验中验证了所提出方法的有效性,两个数据集下词向量质量最高提升0. 289 6和0. 180 1。中心化能够提升降维前相似度矩阵质量,进而提升词向量质量。
基于LDA和word2vec的英文作文跑题检测

针对目前国内的英语作文辅助批阅系统缺少准确而高效的跑题检测算法的问题,提出了一种结合LDA和word2vec的跑题检测算法。该算法利用LDA模型对文档建模并通过word2vec对文档进行训练,利用得到的文档主题和词语之间的语义关系,对文档中各主题及其特征词计算概率加权和,最终通过设定合理阈值筛选出跑题作文。实验中通过改变文档的主题数而得到不同的F值,确定了最佳主题数。实验结果表明,所提出的方法比基于向量空间模型的方法更具有效性,可以检测到更多的跑题作文,并且准确率较高,F值达到89%以上,实现了作文跑题检测的智能化处理,可以有效地应用在英语作文教学中。
二阶非线性多智能体系统领导跟随一致性研究

为减少通信时延对系统一致性的影响,针对有领导者的二阶非线性多智能体系统的领导跟随一致性进行了研究,新颖地提出近似随机脉冲时延的概念并应用于新协议。相比于传统协议,新协议在脉冲输入时延较小时,各智能体基于时延态对自身当前时刻状态进行预测,并以自身未来预测状态取代时延态发送给各邻接智能体,同时补偿自身反馈通道时延,从而使系统更快实现一致性。基于Lyapunov稳定性理论,利用一类再推广的Halanay不等式的性质给出两个保证系统实现一致性的充分条件。最后,实例仿真证明了新协议的优越性。
基于改进弦截法的FastICA算法研究

针对FastICA算法的收敛性易受初始解混矩阵的初值选择影响,引入梯度下降法降低初值选择敏感性,并且提出改进弦截法,加快收敛速度。实验结果显示,基于改进弦截法的FastICA算法与其他FastICA算法相比,不但提高了算法的分离性能,而且减少了迭代次数,增强了收敛稳定性。所以,改进的FastICA算法克服了初值选择敏感的影响,获得更快速、更鲁棒的语音分离性能。
基于交织预取率的帮助线程预取质量调节算法

预执行帮助线程在预取过程中需要进行动态预取调节,而传统静态枚举控制参数值的控制方法在预取执行过程中保持固定不变,从而使得该方法不能够有效地为主线程提供预取质量保证(quality of service,Qo S)。针对该问题,提出了一种基于交织预取率的帮助线程预取质量参数调节方法。首先,对帮助线程的预取Qo S优化进行了建模分析;其次,在前期交织预取工作的基础上,提出了基于交织预取率的帮助线程参数值调节算法;最后,在真实的商用多核平台上对所提出帮助线程预取调节算法进行了评测和分析。实验结果是所提出的帮助线程预取调节算法使得基准测试程序的几何平均性能加速比为1. 114,而传统静态枚举方法的几何平均性能加速比为1. 135。实验结果表明,所提出的帮助线程预取质量调节算法解决了帮助线程预取过程中的参数值自动调节问题,算法无须静态枚举参数值便可以快速获得与之相近似的预取性能提升。
动态视角下的城市道路交通网络失效评价模型

利用可靠性相关理论,在对交通网络状态变化规律分析的基础上,给出了城市道路交通单元及交通网络的"失效—非失效"态的表达方法;分析了路段单元及交通网络的状态从观察起始点t0到首次演变到"失效态"的时间分布规律,并以此为基础推导了城市道路单元及交通网络的失效概率、平均失效时长、失效率以及条件失效时长等失效评价模型,给出了模型标定的方法。以国内某城市核心城区五条道路单元组成的路网为实例,对首次失效时间进行了分布拟合及检验,对模型进行了标定,并将模型计算结果与实际观察结果进行了对比。结果表明,利用对数正态分布来拟合首次失效时间较为理想,而且模型的计算结果与实际观察结果也非常接近,表明模型具有良好的实用性。
基于贝叶斯网络的遥感云用户行为认证方法

针对遥感云服务平台中不可信用户的入侵现象,结合遥感云用户行为特点和贝叶斯网络算法设计了一种用户行为认证方案。该方案论述了遥感云平台用户的行为认证机制,并且根据用户行为特点建立了用户行为认证集,结合贝叶斯网络算法预测特点和用户行为属性建立了用于认证等级预测的贝叶斯网络模型,把该模型中分析得出的用户行为属性的权重信息应用到用户等级预测算法中,使该算法针对遥感云用户认证更安全准确,从而实现对用户行为认证等级的预测。仿真实例表明该方法能够准确识别出不可信用户,有效保证遥感云服务平台的安全性。
集群协同制造服务匹配策略的计算实验比较研究

针对如何准确评估各种服务匹配策略、选择出最优的服务策略,以实现集群协同制造过程中的动态环境下的服务供需匹配这一问题,提出了一种集群协同制造服务匹配策略计算实验方法。该方法从三个方面对集群协同制造服务匹配策略进行了深入研究,包括服务匹配策略的设计(只考虑服务资源Qo S(quality of service)属性变化的服务匹配策略、只考虑客户需求变化的服务匹配策略、综合考虑服务资源Qo S属性变化及客户需求变化的服务匹配策略)、集群协同制造实验系统模型的构建、服务匹配策略的分析评估。实验结果表明,在供需稳定及供需波动的市场环境下,综合考虑服务资源Qo S属性变化及客户需求变化的服务匹配策略表现最优,能够很好地实现动态环境下制造服务的供需匹配。
基于MODCPSO算法的三值FPRM电路面积与延时优化

针对三值固定RM(fixed polarity Reed-Muller,FPRM)逻辑电路面积与延时综合优化问题进行了研究,提出了一种基于竞争行为多目标离散粒子群算法(multi-objective discrete competitive particle swarm optimization,MODCPSO)的极性搜索方案。首先在MODCPSO算法中引入竞争行为机制,将种群划分为不同的团队,从各个团队中随机抽取两个粒子进行比较,令较差的粒子向着较好的粒子进行速度和位置的更新;同时引入变异机制,令种群粒子能够跳出局部最优解,继续更新进化;然后结合三值FPRM极性转换技术和MODCPSO算法搜索电路面积与延时的最佳极性;最后利用PLA格式的MCNC Benchmark电路实现算法测试,并与DPSO、MODPSO算法进行了性能对比。实验结果验证了MODCPSO算法的有效性。
信息物理系统在变压器稳压调节控制中的应用研究

考虑到现有变压器电压调节方法受调压档位限制,且电压调整判断依据为调度部门确定的电压曲线,难以实现灵活、高效、高精度的变压器输出电压稳定调节,提出一种基于信息物理融合系统的稳压动态调节方法,以更好地解决变压器运行过程中出现的电压偏移问题。建立变压器的物理模型与信息模型,通过物理参数与信息属性的相互映射,利用动态链接对物理模型与信息模型在统一仿真平台上进行整合,建立变压器的信息物理融合系统模型,通过信息量对物理量的实时反馈作用机制,控制变压器原副线圈匝数比的自动调节,实现变压器输出稳压。仿真实验结果表明,信息物理融合方法在变压器输出电压稳定调节应用中具有一定的有效性。
基于国际头痛诊断标准的原发性头痛辅助决策系统

针对原发性头痛在我国发病率较高但诊断准确率较低的问题,提出了一种将文本化的国际头痛诊断标准转换为计算机可执行推理的临床知识建模和知识库构建方法。该方法首先将基于诊断标准绘制的诊断思维流程图转换为规范化的临床知识表达模型,再将临床知识表达模型通过规则映射技术转换为计算机推理诊断所用的规则,形成知识库,并以此为基础开发了覆盖完整头痛诊断流程的原发性头痛辅助决策系统。临床评估显示,该系统可正确地识别出91. 3%的偏头痛、87. 2%的紧张型头痛和90. 0%的丛集性头痛病人,对常见的原发性头痛具有较高的诊断准确率。