Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
基于线性模型的数码相机定位算法

针对目前大多数的定位算法均或多或少地需要专门的设备问题,本文使用普及性较广的数码相机来对目标进行定位。根据双目定位理论,建立相机成像的线性模型,设计一种检验方法来检验该模型,最后对其成像精度和稳定性作详细分析。该模型简单、计算量小、可扩充性强,对多个相机成像的位置标定具有较高的参考价值和广阔的应用前景。
基于离焦量差异定性分析的自动对焦方法

为了改善在某些场景中由于聚焦评价函数非单峰性而造成爬山搜索方法正确率降低、误差增大的问题,设计了一种基于离焦量定性差异度量的自动对焦方法。首先,利用基于空间域的卷积/去卷积变换计算对焦过程中两个不同调焦位置的两幅图像中对应点的离焦量差异值;接着,采用投票策略得出这两幅图像的离焦量差异定性度量;然后,根据离焦量差异定性度量确定对焦搜索方向;最后,按照变步长策略逐渐缩小搜索范围和搜索步长,直至在步长为1时找到合焦位置。在由18倍光学变焦的监控摄像机上采集的3个图像序列上展示了该方法与其他两种典型的基于聚焦评价函数的爬山自动对焦方法的对比,实验结果表明:所提方法在保持爬山搜索法快速、行程比较少等优点的同时,明显提高了在聚焦评价函数单峰性不良的场景中的正确率,降低了误差量,很好地解决了局部极值对于爬山搜索法的影响。
求解旅行商问题的混合量子蚁群算法

针对蚁群算法求解旅行商问题时易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,提出一种新的求解旅行商问题的混合量子蚁群算法。该算法采用量子比特的概率幅对各路径上的信息素进行编码,采用量子旋转门及蚂蚁走过的路径对信息素进行更新,设计一种新的变换邻域准则。基于TSPLIB的仿真实验结果表明了该算法具有较快的收敛速度和求解精度。
《中文核心期刊要目总览》入编通知

[正文]尊敬的主编先生/女士:我们谨此郑重通知:依据文献计最学的原理和方法,经研究人员对相关文献的检索、统计和分析,以及学科专家评审,贵刊《计算机仿真》入编《中文核心期刊要目总览》2011年版(即第六版)之自动化技术、计算机技术类的核心期刊。该书由北京大学出版社出版。书中按《中国图书馆分类法》的学科体系,列出了73
结合SIFT和Delaunay三角网的遥感图像配准算法

针对高分辨率遥感图像中提取的特征点数目过大且易存在误匹配点的问题,提出了一种粗配准和精配准相结合的高分辨率遥感图像配准算法.首先对图像降采样处理后,提取大尺度空间下的SIFT特征点,求得仿射变换模型完成图像粗配准;然后对图像进行分块,利用SIFT方法对每幅子块图像提取特征点,并找到对应子块图像之间的匹配点对;之后利用特征点构建Delaunay三角网,计算每对子块图像之间的三角形相似度,构成相似矩阵,从中挑选相似度大的三角形对以构成精确匹配点对;最后利用得到的精确匹配点对实现最终的图像配准.该算法能够减少提取的特征点数且剔除更多的错误匹配点,从而进一步提高精确匹配点率.实验结果表明了算法的有效性.
路径损耗对802.11无线局域网干扰与载波监听性能的影响研究

分析了路径损耗因子对802.11无线局域网的干扰与载波监听性能的影响,揭示了增大路径损耗因子的优势。基于SNR阈值模型和固定的载波监听阈值,分析了802.11a/b/g/n的主要比特速率。首先,在绝大多数的比特速率下(除比特速率为1和2Mbps外),增大路径损耗因子有利于增加SIR和减小干扰半径,这有助于提高比特速率和空间复用。其次,基于蜂窝网络拓扑指出了最优网络容量随路径损耗因子的增大而增大。最后,图例分析和仿真实验揭示了增大路径损耗因子有助于改善载波监听的准确率。城市中由于建筑物和人口稠密会增大路径损耗因子,因此可提升无线局域网的性能。
基于Q学习和动态权重的改进的区域交通信号控制方法

Q学习在交通信号控制中具有广泛的应用。在区域交通中,基于Q学习的传统区域交通信号控制方法通过agent之间互相交流的方式获取周边路口信息,并作出最有利的决策。传统交通控制方法在大部分情况下具有良好的表现。然而,由于其对周边路口拥堵程度的回馈计算不准确,因此在周边路口堵塞程度相差较大时将出现决策失误,从而导致局部热点拥堵。针对该问题进行分析,并以传统的区域交通信号控制方法为基础,提出一种新的基于Q学习和动态权重的改进的区域交通信号控制方法,引入"路口权重"的概念,通过多目标组合法将其应用于回馈计算,且权重随路口实际交通情况动态改变,解决了易陷入局部热点拥堵的问题。应用仿真软件在3种不同的交通状况下进行模拟,结果表明,所提算法在"拥堵"的状况下较传统控制方法具有更突出的表现。
一种轻量级跨平台嵌入式GUI库

嵌入式系统之间的差异会造成应用程序移植困难。为此,提出一种轻量级跨平台嵌入式图形用户界面(GUI)库,即huG。该库的2个库文件负责将与具体平台和系统进行交互的类组成后台库,其核心库为应用程序提供编程所需的基本功能类。测试结果表明,该库结构精简、编程模式简单,具有良好的可移植性。
融合代理模型和差分进化算法的并行机动态调度方法

针对目前进化计算求解并行机动态调度中的局部搜索能力不足、计算周期长等问题,引入问题分解思想和估计评价策略,提出一种基于差分进化算法与代理模型相融合的快速求解方法。采用基于机器编码的差分进化算法对上层设备选择问题进行粗搜索。分析下层单机问题的关键性特征,构建能够预测调度性能指标优劣的代理模型,利用估计近似值取代费时的精确求解,降低繁冗评价过程带来的计算代价。在最佳分配方案的指导下,基于工件编码和多变异策略的差分进化算法确定设备上工件加工的前后顺序,实现设备分配与工件排序两个决策层的同步优化。通过仿真实验表明,该方法优于传统的并行机求解方法,尤其对于大规模并行机调度问题的求解质量更好。
胖树型片上网络的低能耗映射算法

为解决胖树型片上网络的映射问题,针对该网络不同层路由器间链路长度不同的特点,提出一种低能耗映射优化模型,并设计一种基于捕食搜索策略的差分进化算法(PSDE)进行模型求解.该算法将捕食搜索策略与差分进化算法相结合,弥补了差分进化算法易陷入局部最优的不足,增强了捕食搜索策略的局部搜索能力.仿真实验结果表明,与遗传算法和模拟退火算法相比,PSDE可以缩短运行时间,并获得低能耗、高质量的优化映射结果.
NURBS插补中的速度规划与参数计算

为满足数控机床高速度、高质量加工的需求,提出一种新的非均匀有理B样条曲线插补算法。该算法包括速度规划和参数计算两部分。速度规划部分采用五段S曲线加减速控制方法,能够保证高速运行过程中加速度的连续,使机床运行平稳,避免产生激烈的震颤;参数计算部分应用抛物线插值结合牛顿迭代的方法计算插补参数,将实时插补时产生的进给速度波动控制到理想水平,从而进一步减小机床震颤。仿真实验表明,该算法能够减小机床振动,实现高质量加工。
Ad-hoc网络中基于实时票选机制的无线视频组播

在Ad-hoc网络应用层提出一个分布式的实时"票选"机制,来动态发现并统计网络中各个移动终端当前所处的状态。进而在移动终端上设计并实现一个基于该机制的无线视频组播系统。该系统可以实时调查出不同视频提供者的受欢迎程度,并以此为指导自动向移动用户推送用户可能更感兴趣的无线视频流。网络中每一个移动用户都可以同时作为视频服务器和客户端。
人口密集区域移动通信优化方法研究与仿真

研究人口密集区域移动通信优化问题。如果在小区域内大量人口同时使用移动通信资源,数据通信需求会瞬间增大,移动信道随机分配增加的通信需求,容易造成信息堆积、信道饱和。传统的移动通信方式,一旦出现数据量大幅增加,无法避免通信资源分配失衡,造成移动信道阻塞,通信效率下降。为提高通信效率,提出了动态优先比例算法的移动通信优化处理方式。建立移动数据信道频谱数学模型,直接反应信道利用状况;对突变的信息流进行加权处理,确定资源分配比例,根据比例完成新增的移动通信资源分配。仿真结果证明,改进后的分配方式提高了密集区域人员移动通信效率。
改进量化表的数字水印算法

为了提高数字水印算法的鲁棒性和不可见性,提出了一种基于Watson模型改进量化表的水印嵌入模型。通过对模型的实例化,得到具体的可行算法。对Watson模型和JPEG量化表自适应调节后的量化步长做"全偶数"处理,选取特定的低频位置作为水印嵌入位,采用奇偶量化达到水印嵌入的目的。通过实验仿真并对实验数据进行分析,表明了该算法的有效性。
基于罗兰C的全向磁天线技术研究

罗兰C全向磁天线体积小、信噪比高、不需接地的优点使得其成为国内接收机生产厂家研究的热点;文中详细介绍了罗兰C磁天线设计制作过程及其接收罗兰C信号的特点和特性,重点研究了全向磁天线的组合环路设计和全向磁天线原理样机的结构设计,给出了详细的设计步骤和测试结论;在原理样机的基础上,进行了电、磁天线实测罗兰C信号的对比分析试验,试验结果表明设计的磁天线接收信号强度和功率均高于电天线,且磁天线接收信号的信噪比要高于电天线。
基于时间尺度的一类典型高阶系统的二阶线性自抗扰控制

高阶系统由于其本身的性质,使得控制它变得很困难。为了控制一类典型的可用传递函数描述的高阶对象,用二阶线性自抗扰(LADRC)控制器对高阶系统进行参数整定。将已整定好的高阶系统作为基准系统,通过时间尺度概念将基准系统参数转换为需要控制的新的高阶系统的参数,使得新系统具有基准系统的响应特性。该方法能方便、快捷地算出新系统的参数,通过仿真证明了该方法的可行性,具有广泛的参考价值。
基于动态主题建模的Web论坛文档摘要

针对论坛文档由于自身特点缺乏有效的文档摘要方法的现状,提出一种基于LDA主题模型的论坛文档摘要方法.在主题建模中考虑了Web论坛文档中帖子和帖子之间的回复关系,并把主题的分布变为随文档变化而变化的一个动态过程,来解决主题的依赖和偏移问题.在使用GibbsEM采样算法来确定动态主题模型的参数后,通过计算句子中主题权重之和来确定各个主题的重要程度;最后根据动态主题模型中主题的概率分布计算各句子的权重并得到文档的摘要.实验结果表明,新方法在各个ROUGE评测标准上均优于其他各种对比的摘要方法.
基于专家系统的开发动态异常井诊断模型

油井异常的影响因子复杂多变又相互制约,为了提高异常定位的准确性设计了基于专家系统的开发动态异常井诊断模型(DDAWD)。模型建立数据层-知识层-规则层(DKR)三层知识结构,该知识表示方式不仅保留产生式的结构而且与自然语言构成映射。基于DKR知识结构推理采用前后件推理方式并通过反射执行调用匹配函数来完成对问题井的异常定位。通过对某采油厂的生产数据分析得出实验结果并证明DDAWD模型提高了诊断结果的准确率。
基于位置服务中的连续查询隐私保护研究

近年来,伴随着移动计算技术和无限设备的蓬勃发展,位置服务中的隐私保护研究受到了学术界的广泛关注,提出了很多匿名算法以保护移动用户的隐私信息.但是现有方法均针对snapshot查询,不能适用于连续查询.如果将现有的静态匿名算法直接应用于连续查询,将会产生隐私泄露、匿名服务器工作代价大等问题.针对这些问题,提出了δp-隐私模型和δq-质量模型来均衡隐私保护与服务质量的矛盾,并基于此提出了一种贪心匿名算法.该算法不仅适用于snapshot查询,也适用于连续查询.实验结果证明了算法的有效性.
分类法定量评估频谱光学相干层析图像杯盘比

在青光眼检测中,基于频谱光学相干层析图像较眼底图像具有更高的精确度和可靠性,为了克服眼底图像评估杯盘比精度不高的缺陷,提出一种基于频谱光学相干层析图像进行视网膜色素上皮层断点检测的杯盘比评估方法.首先利用主成分分析和支持向量机将频谱光学相干层析图像与其投影图像限定断点搜索区域,并对限定的图像区域进行断点识别;然后借助于类别标签矩阵对断点进行纠正;最后根据视杯视盘与断点的关系测量杯盘比.实验结果表明,该方法在准确检测视网膜色素上皮层断点、提高杯盘比测量精度方面效果显著.
自适应比特率视频流的适时封装机制

自适应比特率流媒体(ABR)因为能够自动适应用户网络和回放条件的变化,已经成为当今主流的流媒体技术之一。但是,如今的互联网一直流行HLS,HSS,HDS和MPEG-DASH等多种ABR技术,为了能够同时服务这些格式,ABR服务器不得不为每种客户端建立一个独立的副本,这极大地浪费了存储和带宽。为了解决这个问题,本文设计一个针对ABR视频流的适时封装机制。通过该机制,服务器只需存贮一个通用格式就能够实时按需地将通用格式转换成最终客户的具体格式,增加了服务器自适应的灵活性,节省了服务器和网络环节的存储和带宽成本。
一种结构类型可调的复杂输运网络演化模型及仿真

区别于传统的复杂网络拓扑结构演化模型,本文基于空间相互作用理论,建立了结构类型可调的复杂输运网络物理结构的演化模型.该模型不仅在距离空间中为网络节点引入空间位置与资源禀赋属性,还考虑了由输运引力驱动的网络集聚与扩散的空间演化过程.模型的仿真结果表明:节点资源规模对输运引力的强化作用与节点间的空间距离对输运引力的抑制作用,是影响输运网络系统的度分布结构特征的关键因素,而节点资源禀赋分布的不均程度对输运网络系统的度分布结构特征并无明显影响.仿真结论还进一步解释了在输运引力的驱动作用下,现实世界的输运网络系统中无尺度网络、多尺度网络、单一尺度网络、平面网络形成的本质原因.
面向安全启动的SPI Flash控制器

为实现系统的安全启动,设计具有片外加密存储机制的SPI Flash控制器,提出一种二次解析的方法对SPI Flash的操作方式进行优化。加入启动支持模块,支持以SPI Flash为载体的启动代码加载及执行过程,配合内部独立的数据保护模块,完成启动代码和重要数据的加解密存取。实验结果表明,该控制器功能完善,安全性高,可移植性强。
可变帧结构的PCM遥测帧同步器设计

针对传统帧同步器只能对固定帧格式的数据进行帧同步的缺点,提出一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的帧同步方案,用户可根据实际需求通过上位机软件配置帧长、帧同步字等参数,实现对不同帧结构的PCM遥测数据进行帧同步;该方案采用了参数可调的同步容错及前后方保护机制,提高了帧同步的可靠性和稳定性;给出了帧同步方案的工作原理,以及关键技术的实现方法,在实际应用中对其同步性能进行分析,测试结果表明该方案对不同帧结构的数据均可实现帧同步。
谐振式混合型有源滤波器注入支路的仿真分析

谐振式混合型有源滤波器注入之路中等效阻抗之比太大,则APF发出的补偿电流很难注入到电网对谐波和无功功率进行补偿;如果谐振支路和分流支路等效阻抗之比太小,则要求APF的容量比较大,使成本上升。为了解决上述问题,提出了谐振式混合型有源滤波器注入支路的设计分析方法。首先给出补偿装置的整体结构,构建容性无功补偿支路的单相等效电路,建立对应的状态方程,利用状态变量分析法对注入支路中的基波分流支路进行分析设计。构建该补偿装置的单相等效电路图,获得其谐波抑制函数。利用该函数对注入支路中的谐振支路进行分析设计。并将设计好注入支路的谐振式混合型有源滤波器进行滤波效果分析,结果表明,上述偿装置能很好地抑制负载产生的谐波,验证了注入支路设计的正确性。
基于人类视觉系统的自适应数字图像水印算法

结合人类视觉系统(Human Visual System,HVS),对离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)域水印算法进行改进,通过修改JPEG(Joint Photographic Experts Group,联合图像专家组)量化表得到自适应量化步长的量化表,用修正后的量化表对DCT系数进行量化,然后按照Zig-Zag扫描顺序实现自适应选择水印图像的嵌入频段(现有的算法大都选用固定步长和固定的嵌入频段)。实验表明,该算法具有很好的不可见性和稳定性。
面向科学数据的PageRank排序算法

随着科学研究的发展,科学数据资源日益激增。在海量数据的情况下,数据检索服务变得极其关键,传统的科学数据检索系统只进行关键词匹配,检索结果的排序效果很差。为此,提出了针对结构化的科学数据的链接提取技术,并基于此把PageRank链接分析应用于科学数据排序。该算法在排序阶段考虑了各个科学数据资源的重要性以获得更好的排序结果。在科学数据检索系统Voovle中的实验结果表明,结合PageRank的科学数据排序更能满足用户的需求,排序结果更加合理。
生物质有机废弃物水热解技术现状与前景

水热解技术是近年来新兴的有机废弃物处理方式,比普通的热解处理技术更有优势,因此近年来受到国内外研究者的广泛关注。首先介绍了亚、超临界水的性质,总结出生物质水热解反应基本原理,分析其工业应用研究现状,对有机废弃物水热解处理尚存问题和技术难点,以及需要进一步解决的课题做了剖析,探讨性提出了生物质有机废弃物水热解处理方法的改进构想。
一种新型课程网络多媒体互动平台设计

课程网络多媒体互动平台是为了解决在当前以学生为主体的教学中有效学习交流问题而提出和设计的。它使用面向对象语言Visual C#开发,采用了结合B/S与C/S的混合结构。网络多媒体互动信息的发布模块是基于B/S模式实现的,它主要实现用户在线注册、互动信息浏览、互动信息管理等功能。而采用C/S模式实现一个局域网环境下的网络多媒体互动软件,主要实现用户管理、文字聊天、语音聊天、视频聊天、文件共享等功能。经过对系统的测试和使用,该系统具有较好的实际使用前景。
基于互联网用户心理挖掘的网站深翻系统

基于人工检索和顶置的网站优化系统工作效率低下,响应速度慢。为消除上述问题,提出并设计了基于互联网用户心理挖掘的网站深翻系统。该系统通过相关网站及自身的观点挖掘活动,检索近期网络热点,并根据历史信息对客户需求进行测度和提取;最终将按照客户的观点需求和当前热点,从历史数据库中提取既往信息进行网站优化。仿真实验表明,该系统能够较好地实现互联网用户心理挖掘及网站的搜索引擎优化,提高网站点击率。
基于双TLB的二进制翻译访存性能优化

现有二进制翻译系统主要采用纯软件的方法实现访存指令模拟,用于目标访存指令的翻译后代码规模过高,导致模拟效率低下。针对该问题,提出一种高效的龙芯二进制翻译系统,设计一种双翻译后备缓冲(TLB)结构,通过在CPU核中新增一个专门用于转换宿主机地址的硬件TLB,实现由硬件直接进行地址转换,并通过降低用于X86访存指令的翻译后代码规模减少模拟开销。实验结果表明,与采用纯软件模拟方法的二进制翻译系统相比,优化后的内存拷贝性能提高约100倍,模拟X86Linux内核的启动时间缩短19.12%。
基于MDA与UML扩展的安全软件开发方法

为提高软件安全性,提出一种基于模型驱动架构(MDA)与统一建模语言(UML)扩展机制的安全软件开发方法。采用UML扩展机制建立系统安全相关的平台无关模型,将软件的安全性分析提前到设计的早期;利用MDA方法进行软件安全属性的建模,降低后期开发的风险与成本。图书管理系统实例验证了该方法的有效性。
中文异构百科知识库实体对齐

针对传统实体对齐方法在中文异构网络百科实体对齐任务中效果不够显著的问题,提出一种基于实体属性与上下文主题特征相结合的实体对齐方法。首先,基于百度百科及互动百科数据构造中文异构百科知识库,通过统计方法构造资源描述框架模式(RDFS)词表,对实体属性进行规范化;其次,抽取实体上下文信息,对其进行中文分词后,利用主题模型对上下文建模并通过吉布斯采样法求解模型参数,计算出主题-单词概率矩阵,提取特征词集合及对应特征矩阵;然后,利用最长公共子序列(LCS)算法判定实体属性相似度,当相似度位于下界与上界之间时,进一步结合百科类实体上下文主题特征进行判定;最后,依据标准方法构造了一个异构中文百科实体对齐数据集进行仿真实验。实验结果表明,与经典的属性相似度算法、属性加权算法、上下文词频特征模型及主题模型算法进行比较,所提出的实体对齐算法在人物领域和影视领域的准确率、召回率与综合指标F值分别达到97.8%、88.0%、92.6%和98.6%、73.0%、83.9%,比其他方法均有较大的提高。实验结果验证了在构建中文异构百科知识库场景中,所提算法可以有效提升中文百科实体对齐效果,可应用到具有上下文信息的实体对齐任务中。
心电医疗监护物联网关键技术研究

针对物联网技术的发展,进行了心电医疗监护物联网感知层传感器节点软硬件设计,完成了基于NesC语言的组件结构化软件设计。在经典聚类路由协议LEACH之上提出了一种适用于心电医疗监护物联网感知层的改进型LEACH-SC算法,将感知层内簇头的分布进行优化,平衡簇的规模,在一定程度上解决簇头分布不均匀的问题。为保证心电医疗监护物联网应用层实时准确的心电诊断,提出了一种基于小波变换、希尔伯特变换和改进包络对心电信号进行变换的检测算法,实现了对QRS波群具体形态和位置的检测和识别,在检测到QRS波的基础上采用检测准则和策略对P波和T波进行了检测。实验结果表明,基于物联网技术的心电医疗监护系统能够完成心电的实时监测和诊断,LEACH-SC算法优化了感知层传感器节点成簇的选择,能量消耗达到了全局平衡,增加了物联网感知层传感器网络的生存周期,心电检测算法经MATLAB仿真与MIT-BIH数据库标注比较,误检率为0.89%。
第2类U型装配线平衡问题的双阶段蚁群算法

针对电子、汽车等行业中普遍存在的第2类U型装配线平衡问题(UALBP-2),提出了一种双阶段蚁群算法。强调全局搜索的第一阶段算法利用探路蚁,根据操作选择和分配策略以及迭代压缩机制快速得到问题的较优解,减小搜索空间;注重局部搜索的第二阶段算法利用搜索蚁,根据所提的信息素减小更新策略在包含最优解且不断减小的搜索空间中搜索各工位的不同精英负载,基于精英复制策略利用精英蚁将其组合为问题的可行解。对18个标杆算例的33个实例的求解结果验证了所提算法的有效性和稳定性。
基于多特征混合与支持向量机的动态过程异常监控

为提高动态过程异常模式的监控效率,提出基于多特征混合与多分类支持向量机的动态过程质量异常模式识别模型。采用离散小波变换提取原始数据的低频近似系数和重构数据特征;抽取重构数据的形状特征并与低频近似系数进行混合,形成质量模式的混合特征;采用粒子群优化的多分类支持向量机进行异常模式识别。仿真实验表明,所提出的识别模型比采用单一类型特征或融合特征的整体识别精度均有显著提高,且大大降低了模型训练时间。
基于改进萤火虫算法的SVM核参数选取

支持向量机(SVM)是一种性能优异的机器学习算法,其核函数参数的选取对于建模精度以及泛化能力有着重要的影响。提出一种基于改进萤火虫算法的SVM核函数参数选取方法,通过改进萤火虫位置更新公式并在移动过程中引入亮度特征从而确定最佳的SVM核函数参数。实验表明,该算法选取的SVM核函数参数在保证分类器收敛性能的同时,提高了分类精度,取得了良好的优化效果。
基于多层次特征结构的二维形状渐变

二维形状渐变在二维角色动画、模式匹配、几何造型中有着重要的应用.已有方法大多根据边长、角度、面积等局部几何属性来完成形状之间的最佳对应和渐变,忽略了形状的内在特征结构.为此,提出一种基于多层次特征结构的二维形状渐变方法,首先将源形状和目标形状分解为若干个视觉显著性特征,并通过一种用户启发式的半自动方法建立2个形状的特征对应关系;然后根据形状的特征信息构建源形状和目标形状的多层次特征结构,分别表示形状特征的整体位置和朝向、形状特征的局部朝向和形状特征的局部细节;最后组合不同特征层次上的插值结果,重构出中间形状.在源形状到目标形状的渐变过程中,针对不同层次上的特征信息分别使用近似保刚性插值、边角插值以及弹性线性插值方法进行过渡.实验结果表明,该方法简单高效,有效地避免了形状的内部扭曲,保持了形状的局部特征,可产生自然、光滑且视觉真实的形状渐变序列.
DCE-MRI评价结肠癌裸鼠药物治疗的实验研究

目的在通过建立结肠癌裸鼠皮下移植瘤,探讨动态增强检查(DCE-MRI)反映抗肿瘤药物治疗后肿瘤血管生成关闭的应用价值。方法:48只结肠癌裸鼠移植瘤随机分两组,对照组:24只、抗肿瘤药物组:24只,对照组注射等量的0.9%氯化钠溶液、灌胃稀释小艾飞蜜膏,分别在治疗前与治疗后2天、7天、14天以及21天进行常规MRI检查和动态增强检查,治疗后每个时间段各处死6只老鼠行免疫组化染色,与动态增强检查各参数与免疫组化结果行相关性分析。结果:在DCE-MRI各参数,实验组Ktrans值及Kep值与对照组差异有统计学意义(P&lt;0.05),其余不存在统计学意义,治疗后14天和21天,同时间点Ktrans值及同时段的Kep值实验组与对照组比较均有统计学意义(P均&lt;0.05),参数值Ve不存在统计学意义。结论:DCE-MRI中定量参数Ktrans值及Kep值可以作为影像标记物无创性的评价抗肿瘤药物治疗后肿瘤血流灌注及血管通透性方面有较大的应用价值。
海洋能发电装置监测与管理系统设计与应用

随着全球化石能源日趋紧张,海洋能作为一种绿色可再生能源,倍受世界各沿海国家重视。海洋能发电是海洋能开发的主要用途之一。海洋能发电装置的实际海况试验与测试平台,为海洋能合理并有效的开发提供科学的数据参考和评价方法。本文设计的监测与管理系统,通过测试数据传输接口规范化制订以及发布Web Service数据服务,实现对发电装置测试数据和试验平台状态数据的实时监控以及同各子系统间的交互集成,为海洋能发电装置的研发、评测提供长期连续、要素完备的数据支持。
大脑中动脉狭窄程度与脑组织血流灌注异常的相关性

目的:评价320排螺旋CT全脑灌注(CTP)检查对大脑中动脉(MCA)狭窄或闭塞所致脑组织血流灌注异常的临床应用价值。方法:选取39例经DSA诊断为单侧MCA狭窄或闭塞患者,评估MCA狭窄程度,并进行CTP检查,获得脑血流量(CBF)、脑血容量(CBV)、达峰时间(TTP)、平均通过时间(MTT)、延迟时间(Delay),分析MCA狭窄程度与脑组织血流灌注各参数值的相关性。结果:Kruskalwallis检验结果显示不同狭窄程度间的CBF增加率(χ2=9.005,P=0.029)、CBV增加率(χ2=10.306,P=0.016)、TTP增加率(χ2=17.729,P=0.001)、Delay增加率(χ2=9.693,P=0.021)差异均有统计学意义;而不同狭窄程度组间的MTT增加率差异无统计学意义(χ2=4.261,P=0.235)。Pearson相关性分析显示MCA狭窄率与CBV(r=0.433,P=0.006)、TTP(r=0.665,P&lt;0.001)、MTT(r=0.339,P=0.035)及Delay(r=0.369,P=0.021)均呈正向相关,且相关性具有统计学意义;而MCA狭窄率与CBF(P=0.598)无相关性。结论:大脑中动脉狭窄程度与CBV、TTP、MTT及Delay均有关联,且大脑中动脉越狭窄,CBV、TTP、MTT及Delay较对侧增加越大。狭窄程度与TTP相关程度最高。
软件故障优化注入方案研究与分析

主要研究了基于空间注入技术的软件故障注入(software-implemented fault injection,SWIFI)实验与分析中存在的问题.提出了并设计了2种基于空间注入技术的注入方式:等待方式与冲击方式,分别设计了2种方式的注入算法,并利用它们分别进行了故障注入实验,通过实验着重分析了注入地址不同的空间分布对实验产生的影响.详细讨论并分析了基于不同空间地址概率分布的故障注入实验问题,根据实验结果得出并证明结论,针对空间注入技术实施的2种注入算法在执行软件故障注入实验时总存在一种相对较优的注入方案.
高校多功能体育馆周边路网应急疏散定量研究

针对高校多功能体育馆周边路网形态对突发事件应急疏散时间的影响,通过构建方形网格式、环形放射式、混合式和自由式四种不同形态道路网络,并定义了道路拥挤度和车辆行驶速度两个参数,给出了车辆应急疏散的最短路径行驶方案,采用Dijkstra算法对车辆行驶路径优化进行程序设计。实验分析表明:2000辆车在混合式道路网络中应急疏散总时间最短,其次分别是环形放射式道路网络、方形网格式道路网络、自由式道路网络。这对于未来高校建设规划时,合理设计场馆周边路网形态具有一定的现实意义。
面向低碳化设计的复杂装备碳排放分层递阶模型

为支持复杂装备的低碳化设计,分析了复杂装备生产过程中的碳排放环节,提出了这类碳排放的描述方法。通过追踪零部件各生产环节中的碳排放,用基础零部件的工艺过程信息来描述其碳排放信息,构建了面向生产过程的基础碳排放库。利用功能分解树映射结构形成产品结构的分层递阶划分,并通过结构的逐层搭建及碳排放信息的逐层提取,自底向上地构建了产品的碳排放分层递阶模型。重点分析了该模型在锻压机设计中的应用,搭建了锻压机低碳化设计平台,通过对产品的碳排放分层描述,准确定位各层高碳排零部件,为低碳优化设计提供实际指导。
基于新闻要素的在线新事件检测

在线新事件检测的主要任务是从以时间顺序到来的新闻报道中识别出未知事件。提出一种基于新闻要素的自动在线新事件检测方法。首先,构建基于新闻要素的报道和事件表示模型,该模型包括新闻报道地点、人物和内容等要素,使用多维要素的优越性在于可以区别相似事件;为计算各要素对应特征的相似度提供对应的相似度算法:使用基于地理本体树的地名相似度算法计算地点相似度,使用基于维基百科的语义相似度计算方法计算报道内容之间的相似度;为了衡量各要素的重要性,使用SVM模型训练得出各要素的权值;最后,以single-pass聚类算法为基础,在算法过程中不断修改事件的表示向量以防止事件中心的漂移,同时使用滑动的时间窗口以减少因处理大量不活跃事件引起的时间消耗。实验结果表明该方法可以有效地降低系统的漏检率和误检率,提高事件检测的性能。
HadoopUnit的研究与实现

JUnit是一个单元测试框架的事实标准。介绍一个分布式测试框架HadoopUnit。该框架把JUnit迁移到Hadoop平台上,把测试用例包创建成许多独立的MapReduce工作,再分派到Hadoop集群上的各个节点并行执行。实验结果表明,相比传统的测试用例的单机运行,HadoopUnit框架加快了软件测试的速度,缩短了整个软件项目周期,能满足用户对软件进行快速有效测试的要求。
人工鱼群与粒子群混合图像自适应增强算法

图像处理和分析的智能化和自动化一直是图像处理学科研究热点之一,也是一个亟待解决的关键问题;一般的智能优化算法由于算法较为单一,寻优效果不尽完善,会出现局部搜索不精确、易发生过早收敛等问题;考虑将人工鱼群与粒子群算法混合对图像非线性增强参数进行寻优能很好地避免此类缺陷;实验表明,该算法具有较高的自适应性,即避免了陷入局部极小,加快了收敛速度,且图像灰度覆盖范围广、增强质量评价明显提高。
改进的脱机手写体汉字细化算法

在手写体汉字识别中,细化是关键的步骤。数学形态学细化方法是近年来汉字细化采用的主要方法。细化效果的好坏取决于结构元素的选取。在对细化算法进行大量分析的基础上,针对手写体汉字的特点对原有算法的结构元素进行了改进,细化的对象由原图像改进为归一化后图像,文中算法使用了23组汉字,每组100个汉字进行实验。实验表明,改进后的算法解决了原有算法的端点信息丢失问题,降低了算法的运行时间。
基于词汇相似度的IPC与CLC映射

专利作为一种具有特殊性质的文献,包含先进的技术方案,但存在管理困难、相对孤立、使用率低等弊端。针对该问题,定义分类法类目的概念模型,通过计算类目之间的概念相似度,为国际专利分类法与中国图书分类法建立类目映射。在计算类目相似度中引入与类目相关的词汇语义相似度计算,综合考虑类目的上下文环境对类目间关系的影响,降低专利数据的孤立性,实现专利数据与其他期刊数据的交互操作。实验表明,该方法能有效提高类目间相似度计算的准确率。
基于K-means的无线传感器网络分簇算法研究

提出一种基于K-均值聚类的无线传感器网络分簇算法。从K-均值聚类算法中要解决的合理聚类数的确定、初始聚类中心的选择以及聚类性能对目标函数的依赖这三个问题入手,运用K-均值聚类算法来实现无线传感器网络分簇。仿真与性能分析结果表明,基于K-均值聚类的无线传感器网络分簇算法既能节省节点能量、延长网络生命,又能改善网络中的能耗均衡,并保证簇首分布的均匀性。
基于PXI总线模块的智能测试系统的设计

针对目前PXI模块种类多样性、差异性生产现状及模块的可靠性的要求进行了研究,设计了一套智能测试系统来实现PXI总线模块的测试;文章详细的阐述了智能测试系统的设计原理及具体的实现方法,其中硬件设计包括通用PXI仪器模块、通用接口的设计及通用适配调理单元的设计,软件设计是基于Lab Windows/CVI的虚拟仪器的设计软件来实现的,利用该软件的系统开发流程及软件开发平台的基础上研究开发的;智能测试系统已经在A/D和D/A类模块测试中应用,并取得良好的效果。
随机需求有时间窗的路径优化及补救策略研究

针对城市物流配送中客户需求量不确定且时效性要求较高的特点,考虑客户需求量为随机变量且有时间窗的车辆路径优化问题,同时基于不同的信息化调度水平,考虑了配送失败时的三种补救策略。构建了机会约束混合整数规划数学模型并转化为等价的确定性模型进行求解。提出了含有多种算子的改进混合进化算法来求解该模型,并基于算例,验证了算法的优越性。同时,对模型的参数敏感性和三种补救策略下的风险成本进行了分析。结果表明,采用提前预测,实时反馈,即时派出新车的补救策略可以最大程度保证满足客户时间约束,同时还具有降低配送路程的经济优势。
基于改进的多层降噪自编码算法临床分类诊断研究

针对临床分类诊断中普遍存在的样本不均衡、错分代价不同、大量无标签样本和测量误差等特点,引入了机器学习中较新的研究成果——多层降噪自编码(stacked denoising autoencoders,SDA)神经网络,并与欠采样局部更新的元代价(metacost)算法相结合,对SDA神经网络进行了改进,使组合模型具有代价敏感、降低不均衡性、有效利用无标签样本、抗噪声的特性。实验中将改进的SDA神经网络与SOFTMAX回归、反向传播(back propagation,BP)神经网络、支持向量机(support vector machine,SVM)、传统多层自编码(stacked autoencoders,SAE)神经网络,以及传统SDA神经网络等作了比较。实验结果表明,改进的SDA神经网络的准确率、ROC曲线下面积等均优于其他模型,提高了分类模型的辅助诊断性能。
阵列数据库系统FASTDB的研究与实现

为有效解决大规模科学数据的存储和分析问题,设计并实现一个分布式阵列数据库原型系统FASTDB,优化大规模科学数据的存储和分析性能,单独分析用户自己上传的科学数据。为验证FASTDB的性能优势,设计一组真实的天文领域科学分析任务,将FASTDB系统与SkyServer系统进行实验比较,实验结果表明,FASTDB系统在多数科学大数据分析场景下的性能远强于SkyServer系统。
高性能桶形整数加法器的设计

为了提高加法器的运算速度,提出了一种新型并行整数加法算法——桶形整数加法算法。该加法器以半加器为基础,将并行与迭代反馈思想相结合,根据每轮迭代后进位链的值判断是否已经累加结束,可以在保持低功耗的同时提高运算速度。仿真结果表明,该桶形整数加法器在面积少量增加的基础上,速度提高明显。
贪心线性推移负载平衡算法

针对环与线性阵列的负载平衡速度较慢与迁移量较大的问题,提出一种贪心线性推移平衡算法。该算法适用于任何具有哈密尔顿通路的图结构网络。其平衡过程的负载迁移量一般不大,平衡负载速度较快。对二维网状网等网络结构的贪心线性推移平衡算法进行改进,得到分二阶段的贪心线性推移平衡算法。实验结果表明,此类改进在平衡条件减弱时能较大地提高算法的时间性能。
用于手势识别的超声波收发器嵌入式系统设计

为了实现超声波手势识别功能来改善人机交互的体验,设计了一个用于手势识别的超声波收发器嵌入式系统,包括前端的发射器驱动电路和接收器信号采集电路设计、可编程片上系统(System on a Programmable Chip,SOPC)硬件电路设计以及相应的软件设计.实验结果证明该系统的软硬件实现方案可以正确控制超声波的发射、接收以及后续的数据传输,同时确保发射和接收之间的相位同步,最终在PC端获得完好的回波信号.
基于稀疏表示的快速l2-范数人脸识别方法

多数稀疏表示方法需要原子数目远远大于原子维数的大规模冗余字典,并采用l1-范数最小化方法来计算稀疏系数。为了降低算法复杂度,提出一种基于稀疏表示的快速l2-范数人脸识别方法。通过提取融合特征和缩小字典规模来改善字典结构,增强l2-范数的稀疏性,从而在保证识别性能的前提下大幅提高算法运行速度。实验表明,与其他稀疏表示方法相比,该方法可以显著降低算法复杂度,同时可以保持良好的人脸识别率和排除干扰人脸的能力。
基于移动Agent的代价驱动的云端存储模型

针对当前云存储系统副本策略对商业利益追求的考虑不够充分,构建基于移动agent的代价驱动的云端存储模型,引入商业相关概念并给出定义及计算公式,提出代价驱动的移动agent自适应策略。移动移动agent携带数据及副本以用户良好体验及高"收益"原则进行决策计算及判断在云平台异构节点间移动、复制或销毁,实现商业利益最大化的动态存储。给出移动agent自适应动作的算法实现。实验结果表明,该模型在负载均衡和"收益"方面都优于传统静态副本策略。
面向物联网海量传感器采样数据管理的数据库集群系统框架

物联网是目前国际和国内新兴的一项热门技术,正在给人们的生产和生活方式带来深刻的变革.物联网在带来诸多好处的同时,也给软件乃至整个信息技术领域带来了前所未有的挑战.该文针对物联网传感器采样数据管理中所面临的数据海量性、异构性、时空敏感性、动态流式特性等问题,提出一种面向物联网海量传感器采样数据管理的数据库集群系统框架IoT-ClusterDB.实验结果表明,IoT-ClusterDB具有良好的传感器数据接入与查询处理性能,为物联网海量异构传感器采样数据的存储与查询处理提供了一种可行的解决方案.
基于Xen的域间切换方法研究

为解决开源虚拟化系统的桌面切换问题,提出一种基于Xen的域间切换方法。利用Xen虚拟化支持Intel VT-x的硬件,使用RFB协议根据配置文件连接到VNC Server端,以显示虚拟机桌面,通过加密切换指令验证信息,从而完成域间切换。实验结果表明,该方法能实现Windows域和Linux域的桌面切换。
基于加权融合特征与Ostu分割的红外弱小目标检测算法

为提高红外弱小目标在复杂背景干扰与低信噪比条件下的检测精度与效率,基于局部加权融合特征与分类二维Ostu分割,提出红外弱小目标检测算法。利用红外弱小目标与背景的灰度差异,基于Top-Hat算子设计红外背景过滤机制,使弱小目标从背景中凸显出来,使用图像的熵值定义局部加权融合特征,完成弱小目标的粗定位。采用分形理论计算粗定位区域内所有像素的分维值,构建像素分维像模型完成弱小目标的细定位,并通过特征分类二维Ostu分割机制实现红外弱小目标的精确检测。测试结果表明,与现有红外弱小目标检测算法相比,该算法具有更高的检测精度与更短的检测耗时。
一种基于移动Agent的云端(Cloud-P2P)数据复合销毁机制

云端融合计算(Cloud-P2P)融合了云计算与对等计算环境的所有节点资源,实现了最大范围的协作与资源共享。数据销毁机制是保障用户数据的安全性和可控性的重要措施之一,然而云端计算环境本身的特性也给数据的有效销毁带来了困难。针对云端数据存储系统对数据的主动销毁、定时销毁和自销毁等复合需求,提出一种基于移动Agent的数据复合销毁机制,该方法不依赖第三方,利用移动Agent技术实现对过期、废弃型数据及时、有效、灵活的销毁,并在恶意主体对数据实施攻击时主动实施防御性数据销毁,有效增强了用户数据的安全性。针对节点上数据的具体销毁,还提出一种新颖的"数据折叠"的数据覆写方法,它充分利用数据本身进行销毁,有效降低了系统的开销。
异构材料数据集成系统方案

为解决材料无库数据的CRUD和材料数据的安全性问题,在传统中间件形式的异构数据集成框架的基础上,设计结合中间件和数据仓库的多层架构的异构材料数据集成框架,实现对MongoDB、Deep Web数据、关系数据库、文档数据、XML等多种异构数据源的集成处理;实现框架缓存,通过缓存模块提高系统效率;完成满足安全性、包含无库数据源的异构材料数据集成系统的方案实现。
基于FPGA的非制冷红外图像的实时预处理算法研究

针对红外成像设备体积小,功耗低的要求,考虑到图像实时处理算法的硬件实现,产品的各种要求等因素,论文提出基于盲元补偿,非均匀校正,灰度拉伸算法的FPGA的图像处理方法。将一部分图像处理算法移植到FPGA中,采用流水的处理方式,减少处理时间,大大降低系统对于DSP的负担。
液晶显示器斑痕缺陷高质量背景建模

针对目前液晶显示器斑痕(LCD-Mura)缺陷背景抑制检测中重建的背景存在引入性噪声干扰和目标缺损的问题,提出一种基于奇异值分解(SVD)和最大熵的缺陷图像背景建模方法:通过SVD图像像素矩阵,求得奇异值序列;借助矩阵范式推导出图像分量与奇异值的对应关系,进而以图像各分量奇异值所占比率计算各分量的熵值,以此利用最大熵确定重建背景的有效奇异值;再由矩阵重构得到背景,并进一步提出关于背景重建效果评价的一般方法。相比双三次B样条曲线拟合方法,该方法将区域Mura的对比度最少提升0.59倍,提升线Mura对比度最多达到7.71倍;相比离散余弦变换(DCT)方法,该方法将点Mura的噪声最少降低33.8%,将线Mura噪声降低76.76%。仿真结果表明,该模型具有低噪、低损和高亮的优点,能够更为准确地构建出缺陷图像的背景信息。
加油站静电检测方法研究与仿真

研究加油站的静电准确检测问题。加油站对静电要求较高,弱静电信号在混合干扰性气体的情况下,静电离子的离散浓度和移动速度都发生明显的变化。传统静电检测方式多是基于静电传感器,对移动的静电电荷的离散浓度进行判断,完成检测的。一旦静电电荷被干扰气体干扰,发生电荷离散浓度变化,传统的检测方法检测的准确性将明显下降。为此提出一种基于轮转式静电探测算法。采用轮转式校验方阵获取加油站中的静电信息,并依据轮转式中心定位弱估计静电感应原理,检测出加油站内可能存在的静电荷区域。实践证明,轮转式方法能够大幅减少加油站混合气体对静电荷分布的干扰,保证检测的准确性,取得了令人满意的结果。
面向虚拟场景的深度全景视频绘制技术

高度复杂的三维场景通常包含几千万甚至上亿个三角形和丰富的纹理,大大超过了目前图形硬件的处理能力。传统基于几何的绘制系统通过牺牲画面质量来实现场景的快速绘制。与此不同,基于图像的绘制技术利用逼真的图像序列来生成高质量的目标画面。研究面向虚拟场景的IBR(Image-Based Rendering)技术来克服现有方法的不足,提出以深度全景视频DPV作为场景表示的基本单元,通过多段深度全景视频组成的深度全景视频网络来表示虚拟场景的漫游区域,它允许视点在漫游平面的封闭区域内连续运动。绘制算法根据目标视点参数计算深度全景视频环中对目标图像有贡献的候选区域,综合利用GPU的强大处理能力和浮点格式的绘制目标,以及多幅深度图像混合绘制技术对候选区域进行绘制来生成目标图像。实验结果表明,深度全景视频绘制技术可实现大规模虚拟场景高质量实时绘制。
用于城市交通环境的改进型车载路由优化方法

为了优化城市交通环境中车载自组织网络中路由协议的链路存活时间、吞吐量等性能指标,在拓扑反应式路由协议的基础上,引入车载网络节点的位置信息,设计基于动态实时位置信息变化的车载路由协议优化模型M-AODV。该模型按照十字路口车辆优先和相对位置为同方向节点优先转发的原则,根据路由信息表中位置信息区分转发控制包,并给出该路由算法的面向C++语言的UML建模图及其算法流程图。通过NS2仿真平台仿真表明,与传统的路由模型相比,该模型优化了VANETs网络中链路存活时间、时延、吞吐量等性能指标。
SRAM型FPGA单粒子随机故障注入模拟与评估

在空间应用中,静态随机访问存储器(SRAM)型现场可编程门阵列(FPGA)电路会遭遇空间辐射环境单粒子效应(SEU)引起的逻辑位翻转错误.为了在设计过程中,快速对功能电路设计的容错防护能力进行评估,本文提出一种基于部分重配置技术的随机多位故障注入和统计评估的方法,可计算出动态翻转截面.并搭建了一个故障注入系统,以六路移位寄存器作为功能电路进行了多种参数组合(重复次数和注入位数)的随机故障注入试验.实验数据与传统方法数据进行对比,证明本文所述方法的可行和准确性.
多核平台入侵检测系统负载均衡算法设计与实现

负载均衡是基于多核平台实现高速入侵检测系统的关键技术之一。基于真实流量统计分析发现的流阈值与流数目、流字节数之间变化的规律,提出只调整较大流的动态分流算法HCLF,并实现了原型系统。实验测试表明,与静态哈希算法和新流调整算法相比,HCLF算法在负载均衡度、系统丢包率方面具有显著的优越性,改善了多核平台高速入侵检测系统对突发流量和应用环境的适应性。
基于灰色遗传的高速列车速度控制器模型研究

速度控制器是列车自动驾驶系统(ATO)的核心,针对目前尚无研发成熟的速度控制器应用于高速列车的情况,引入灰色系统理论研究高速列车速度控制器模型;在灰色遗传预测模块中,对影响模型精度的λ值提出了基于遗传算法的求解方法,根据列车运行的4个目标设计其适应度函数,并加入先验知识判定对约束条件进行处理,同时建立新陈代谢GM(1,1)模型,在列车运行过程中不断求解新的模型参数a和b,实现模型在线校正,使系统可以进行长期预测;在灰色决策模块中,将高速列车的工况及运行目标转化为决策要素,应用灰靶决策产生最优策略控制列车运行;仿真结果显示了该模型应用于列车自动控速时的有效性和实时性,并使各项运行指标都有所提高。
嵌入式Linux下的FRAM驱动程序设计

针对铁电存储器(FRAM)在基于ARM9的嵌入式Linux系统下设备节点的读写及应用问题,研究Linux系统的驱动设计,分析FRAM的工作原理和硬件特性,提出基于Linux系统标准驱动架构与铁电底层预处理、读写、控制等工作机制相结合的FRAM驱动程序设计与实现流程。底层实现采用内核级基于FRAM的寻址方式,结果证明了该驱动在相应数据存储、传输中的可行性与稳定性。
基于Elman反馈神经网络的导线串扰问题预测

为了更好地预测导线串扰问题,提出使用Elman反馈神经网络方法。该反馈神经网络方法具有很强的联想记忆和优化计算功能,使用与导线串扰响应有关的参数作为网络的输入,将预测到的导线的耦合电压值作为输出。Elman反馈神经网络采用的训练数据为多导体传输线方法计算得到的。采用训练得到的该反馈神经网络预测模型对未知样本进行预测,比较预测结果和真实测试结果。实验表明建立的Elman神经网络对于导线串扰问题的预测误差较小,结果比较准确。
基于平台的SOC设计方法研究

论文分析了可重用设计方法和软硬件协同设计方法,提出了一种适合基于平台设计的更细粒度、可更快捷地实现设计重用和软硬件协同设计的结构。
融合显著性因子的行人纹理提取

针对基于纹理信息的行人特征提取算法中存在特征信息冗余度大,无法刻画人眼视觉敏感性的不足,提出一种融合人类视觉感知特性的基于显著性局部二值模式(SF-LBP)的行人纹理特征提取算法。该算法首先采用显著性计算方法提取感兴趣区域得到各部分的显著性因子;然后将显著性因子权值与行人纹理特征根据核函数相融合,生成基于SF-LBP算子的特征向量;接着统计不同区域的特征向量,形成特征直方图;最后结合自适应Ada Boost分类器构建实验平台进行实验。INRIA数据集中的实验结果显示,SF-LBP特征在检测准确率上比梯度直方图(HOG)特征、Haar特征高出2%~3%,达到97%,召回率达到90%,提高了2%左右,表明SF-LBP算子能够准确描述行人的纹理特征,提高行人检测系统的准确率。
面向粗粒度数据流网络处理器的混合定制硬件加速

本文针对控制流网络处理器固定拓扑结构的限制及指令集并行性开发的不足,将粗粒度数据流设计思想引入到网络处理器体系结构设计中,提出了一种新型粗粒度数据流网络处理器体系结构-DynaNP。DynaNP利用处理引擎(PE)内控制流执行方式获得较高的可编程性,还利用PE间数据流执行方式开发了报文处理中的任务级并行性。为了进一步提高DynaNP的系统流量,面向DynaNP的多核及数据流特性,设计了混合定制硬件加速机制,并详细介绍了实现混合定制硬件加速的关键技术,通过提供统一的混合定制硬件加速接口,可以支持定制指令和协处理器两种典型硬件加速器。
一种基于朴素贝叶斯分类的3G用户流量预测技术

随着3G网络的快速发展和用户数目的迅速增长,3G用户网络数据分析成为当前的研究热点问题之一。本文搭建一个海量数据处理平台,针对大规模移动用户数据进行分析处理,通过观察新用户的短期流量、移动性和设备类型等特征,提出一种基于朴素贝叶斯分类器方法预测用户长期流量的机制,并通过实验证明该方法的有效性,平均预测准确性可以达到80%以上。
基于SLPP和张量分解相结合的人脸识别

针对多线性分析算法对多姿态多身份因素并存时,人脸的识别率大大下降等问题,提出了带监督的局部保留投影映射算法与多线性张量分析算法相结合的人脸识别方法。该方法将人脸转动的近邻点信息作为监督信息引入,更精确地描述了姿态空间的非线性结构,再结合张量分解和核函数将姿态流形系数映射到高维图像空间,使得从低维空间到高维空间映射的精确性得以提高。在东方人脸数据库上进行实验,结果验证了该算法的有效性。
基于双目视觉的人手定位与手势识别系统研究

提出了一种新的人手特征点提取方法,该方法将人手的质心作为匹配点,根据双目视觉定位数学模型计算目标位置信息,同时通过图像分割获取人手轮廓,利用轮廓凸包点特征来识别不同手势。在此基础上,研究设计了一种光学人手定位与手势识别系统,该系统在实时定位空间人手三维位置的同时,能够识别出相应的手势,可将其作为虚拟手的驱动接口,实现对虚拟物体的抓取、移动和释放操作。
基于Unity3D的多平台虚拟校园设计与实现

针对当前虚拟现实开发速度慢、成本高、交互性能差、平台移植难等问题,利用Unity3D进行了上海大学嘉定校区虚拟校园的开发。为加快计算速度并提高交互性,利用多边形简化技术来表现层次细节纹理,实现了三个层次的细节模型。使用动态遮挡技术建立了三维的遮挡区域,而且置于人物摄像机的视域之内,可以在人物移动时剔除不需要显示的模型,减少了计算量。利用椭圆体代替粒子,并建立了椭圆体粒子发射器、粒子动画器、粒子渲染器来表现粒子系统。同时对摄像机跟随、碰撞检测等问题进行了研究和实现。完成了校园漫游模块、虚拟展厅模块、小孩扔书游戏模块、男运动员投篮仿真训练模块。最后将虚拟校园移植到多个平台上,系统运行流畅,达到了设计要求。
基于描述逻辑的XACML策略研究

针对XACML策略间的语义表示、冲突等问题,提出基于描述逻辑的形式化方法,对XACML策略的目标、规则、规则组合算法和策略冲突消解算法进行形式化处理,并给出基于描述逻辑的规则间冲突检测方案。分析结果表明,该形式化方法便于XACML策略的扩展,并且增强了XACML的语义表达能力和推理能力。
基于B+树快速调优的反馈式负载平衡算法

网络带宽飞速发展,应用并行处理技术可以大幅度提高网络入侵检测系统(NIDS)的性能。并行处理环境下的NIDS要求在对报文进行负载均衡分配时要保持连接的完整性,即相关的报文要分配到同一个处理节点。基于B+树的稳定和均衡特性,提出基于B+树快速调优的反馈式负载平衡算法(BLB)。该算法利用B+树搜索性能高、完全平衡的特性,当负载不均衡时,对B+树结构的流表进行快速调优,重映射流表,达到负载均衡。通过仿真实验,证明了该方案能快速使B+树结构连接密集度达到平衡,有效地均衡负载,降低系统的丢包率。
基于弹性网-SVM的疾病诊断关键特征识别

为了更好地识别具有影响因素多、样本量小等特点的疾病诊断的关键特征,辅助临床诊断决策的正确制定,提出了结合弹性网和支持向量机算法的疾病诊断关键特征识别方法。利用弹性网特征选择能力对原始数据集进行降维,得到影响疾病诊断的特征序列;根据特征序列选取关键特征子集,运用支持向量机和10折交叉验证方法获取相应特征子集的分类精度;以UCI中Arrhythmia数据集为例进行测试。结果表明,该方法能够得到较高的分类精度,并可以更有效地对原始样本数据集进行降维,去除影响因素中的冗余和不相关特征,适用于高维低样本量数据集的疾病诊断关键特征识别。
融合KL散度和移地距离的高斯混合模型相似性度量方法

为提高高斯混合模型(GMM)间相似性度量方法的计算效率和准确性,通过对称化KL散度(KLD)并结合移地距离(EMD)提出一种新的相似性度量方法。首先计算待比较的两个高斯混合模型内各高斯成分间的KL散度,对称化处理后用于构造地面距离矩阵;然后用线性规划方法求解两个高斯混合模型间的移地距离作为高斯混合模型间的相似性度量。实验结果表明,将该相似性度量方法应用于彩色图像检索,相对于传统方法能够提高检索的时间效率和准确性。
基于云环境的大型应用软件联调

大型软件通常由多个模块组成,在软件开发过程中软件联调是一个十分重要的环节。随着云计算技术的快速发展,许多传统环境下的软件产品需要推出云环境下的软件版本。软件产品上线在网络环境中运行与传统的实体机运行环境有很大的区别。基于云环境的大型应用软件联调有许多问题和技术需要研究和探讨。结合工作实践叙述了基于云环境的软件联调层级结构和软件联调内容,基于云环境的大型应用软件联调的详细过程以及各个角色在软件联调过程中的职责和任务。之后依据一个典型案例,详细叙述了软件联调的实现过程和联调过程中一些典型问题的处理方法。工作实践表明,做好基于云环境的软件联调工作可以提高软件产品的质量,提高上线后软件产品的安全性与稳定性。
基于PTS的视频流集群同步显示技术

针对集群大屏拼接显示系统各节点机独立解码、视频流显示不同步的问题,本文分析了集群拼接显示系统的特点,提出了利用PTS信息实现集群内各节点机同步显示视频流的机制,研究了组播接收模块、TS流拆包模块、视频解码模块和同步控制模块和拼接屏显示模块等视频流同步显示实现技术.研究试验结果证明了基于PTS的视频流集群同步显示技术的有效性.
基于感知规则集策略的约束空间RFID室内符号定位算法

随着普适计算的不断发展,室内定位技术的研究也成为当今研究的热点问题。室内定位技术的不断进步使得RFID也开始部署到各种各样的室内场景。为了提高室内空间中的定位精度,提出了一种基于感知规则集策略的约束空间RFID室内符号定位方法。算法基于室内空间中的符号,通过定义感知情况来确立定位规则,使得算法具有良好的室内空间适应性,且使用少量的阅读器即可实现较高精度的定位。为了提高定位精度,引入了感知规则集的概念,对场景中的情况抽象提取,进一步增加算法定位精度。最后,以约束空间中的室内场景作为实验环境对算法进行验证,分析结果表明,在室内空间中算法的定位精度及抗干扰能力优于现有算法。
一种改进的并行计算图划分模型

图划分成功地应用在许多领域,但应用于并行计算时,使用边割度量通信量,其主要缺点是不能准确代表通信量,而且图划分模型没有考虑通信延迟和通信额外开销的分布对并行性能的影响.提出了改进的图划分模型,该模型将影响并行性能的多个要素(通信延迟、最大的局部通信额外开销和整体通信额外开销)整合到一个统一的代价函数,不仅克服了图划分模型中边割度量的一些缺点,而且可以通过调整加权参数,处理不同的优化目标和强调不同因素对并行性能的影响.
基于CMM/CMMI的云计算能力评价研究

将CMM/CMMI思想引入云计算领域,从多个角度研究云计算的关键能力,通过文献研究和文献计量确定其评价指标,构建云计算能力成熟度模型,初步形成较完整的云计算能力评价体系。该评价体系力图在研究视野和方法上实现创新,以期对指导各类云计算系统能力的评价具有积极的意义。
基于上下文的概念语义相似度计算模型

针对概念语义相似度计算方法在信息检索中存在的漏检、误检等问题,提出一种基于上下文的计算本体内概念间语义相似度的模型。该模型分别从概念的父节点、子节点以及概念间路径权重3个角度进行计算,加权求和并求得语义相似度。实验结果表明,该模型的计算结果更加接近专家的经验值,为概念之间的语义关系提供了有效的量化。
火灾救援系统中动态定位方法研究

火灾救援系统的一个关键问题是救护人员的标识及其位置的实时获取;现有大多数定位系统需要特殊硬件的支撑,这样会加大系统开销;另外,已有的定位算法大都假设消防员是静止的或者事先布置的GPS点是定位的,这些都不符合实际的需求;文章给出了一个新的定位方法,该方法在消防队员和部分带有GPS的队员间通过通信来获取自己的估计位置,从而当消防员受到危险情况时,可以在第一时间得到救助。并且避免所有消防员都配戴GPS,有效地降低了系统成本。
基于FRFT自相似参数估计的异常流量检测方法

针对传统异常流量检测方法检测精度较低,Hurst指数估计受估计序列尺度的影响,提出了基于分数阶傅里叶变换(FRFT)估计Hurst指数的方法。在此基础上,实现了基于Hurst指数变化的异常检测,有效解决了方法实现过程中FRFT最佳估计的分数阶阶数选择及Hurst参数求解的关键问题。实验表明,基于FRFT的估计不受序列非平稳性影响,对Hurst指数估计具有较高的估计精度,并且可以准确地检测网络异常。
结合增量与启发式搜索的多目标问题处理方法

提出了一种结合增量与启发式搜索的多目标问题处理方法,设计并实现了一个基于路径扩展方法的多目标增量启发式搜索系统.当问题搜索图中边的权重发生改变或添加删除节点时,该系统通过对搜索现场进行实时的更新,部分利用先前搜索保留的信息,从更新后的状态开始求解新的问题,从而提高了重搜索的效率.对gridworld标准测试样例进行了大量的系统测试,实验结果表明:结合增量与启发式搜索的处理方法能够有效地解决状态格局不断变化的一系列相似的多目标最短路径问题.
空调客车实时集中监测系统数据IC卡转存方法研究

介绍了在空调客车微机实时集中监测系统中,利用接触式IC卡读写器及IC卡对系统上位机数据进行存储,实现客车运行数据在下位机中的查询、打印及存档等相应功能。该读写系统编程简单、使用方便、可靠性好,适合在复杂的工业现场使用。