Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
基于方向编码的离散余弦变换域图像隐写算法

提出一种基于方向编码的离散余弦变换(DCT)域图像隐写算法。将秘密图像进行8×8块的离散余弦变换后,采用JPEG标准量化表进行量化,将得到的DCT系数做行程编码,间接提高嵌入容量。同时对载体图像进行8×8块的离散余弦变换,采用改进的量化表进行量化,由此提高嵌入容量和含密图像的质量。通过基于方向编码的嵌入算法将秘密信息嵌入载体图像DCT系数的中低频部分。实验结果证明,该隐写算法嵌入容量大,得到的含密图像视觉质量好,可抵抗2分析攻击。
虚拟二维激光雷达成像积分算法

虚拟二维激光雷达是激光雷达扩展应用的组成部分,可以结合3D场景点云特征进行二维激光雷达扫描障碍物模拟;提出根据光线传导特征建立积分方程得到了在多障碍物场景下的激光雷达图生成的解析解,利用AutoCAD与Visual C#联合编程的方法进行了虚拟激光雷达的实现;最后,实验结果与真实二维激光雷达比对,虚拟激光雷达能从3D场景中准确提取物体的位置和距离信息。
一种支持自定义模糊数据类型表示的模糊OWL扩展

语义网需要能够以一种智能的方式来表示和处理模糊知识与数据信息,但最近的研究证明,OWL在数据类型表示方面存在严重的局限性:首先,它不能处理在语义网和本体中广泛存在的不精确以及不确定信息;其次,它不支持自定义数据类型及自定义数据类型谓词的表示。为了解决上述局限性,提出了一种新的模糊描述逻辑F-SHOIN(G),给出了F-SHOIN(G)的语法、语义。然后,以F-SHOIN(G)为逻辑基础,并结合RDF/XML的语法规范,重新编码OWL中的描述算子,用来表示模糊本体知识,形成f-OWL。f-OWL不仅能够表示本体中的模糊知识,而且能够表示本体中含有自定义模糊数据类型及自定义模糊数据类型谓词的模糊数据信息,为模糊本体的研究提供了新的表示方法。最后,还给出了由OWL文件到f-OWL文件的转换规则,从而实现了f-OWL对OWL的兼容。
基于重新检测过程的三维细化算法的改进

现有的基于简单点判断的三维细化算法不能保证提取骨架的连续性,容易产生断裂。针对该问题,提出了一组各向同性模板,该模板能够使得算法具有90°旋转不变性;在此基础上,进一步提出了一种新的重新检测的方法,通过判断被删除的目标点的26邻域的连通性,来决定该目标点是否应该被还原,从而逐点检测3D物体的连通性,达到保持整体连通性的目的。该方法可以应用于大多数基于模板的三维细化算法,能够修复断裂,保证其拓扑结构,避免产生空洞;同时,与同类算法相比,本算法由于利用了各向同性模板,在物体旋转的情况下亦能得到最佳的细化结果。
基于分位数特征提取的时间序列模式分类

高速运行的离心机设备,其振动状态检测数据通常呈现出明显的非线性、正态分布和大样本的特征,数据波动的随机性使得其趋势特征难以捕捉。为此,提出一种新的时间序列模式分类方法。采集离心机设备运行状态的振动信号时间序列进行分析,根据对称原理提取序列数据的分位数,构建特征向量,采用欧氏距离函数构建相似性度量,建立模式分类的判定依据,使用k-means分类算法实现状态模式的自动分类。仿真结果表明,该方法能有效区分离心机设备运行中空载和负载的模式状态,且比传统的小波分析模式分类方法更加准确。
基于迭代反投影的彩色图像超分辨率重建

给出了一种结合相位相关配准算法和迭代反向投影的彩色图像超分辨率重建算法。相位相关算法是一种利用频域信息估计图像之间偏移量的快速算法。在HSV颜色空间下利用低分辨率图像间的亚像素偏移量进行迭代反投影,保留图像的H通道只对S通道和V通道进行迭代反投影。实验证明重建后的彩色图像与原始图像色调保持一致,并且很好地重建出图像的细节和纹理,避免了经过迭代之后造成的图像过度的平滑和颜色失真。
用于卫星电视调谐器的整数频率综合器设计

设计了一个用于模拟卫星电视调谐器的整数频率综合器.锁相环本振输出频率范围覆盖1.25GHz到2.8GHz,参考频率可配置为62.5kHz或31.25kHz.环路滤波器采用三阶有源滤波器,环路带宽为1kHz.电荷泵输出电流可配置为50μA或250μA.压控振荡器(VCO)采用差分反馈型结构,在偏离中心频率10kHz处的相位噪声小于-76dBc/Hz.分频器采用脉冲吞咽型结构,有15位控制位.P计数器从输入到输出只经过两个触发器和一个逻辑门,能有效减少由多级异步分频器产生的相位噪声.电荷泵充放电电流的不匹配会恶化参考杂散,这里引入了对电流过冲不匹配的考虑,在鉴频鉴相器(PFD)和电荷泵中加入了减少充放电电流过冲的措施.电路采用0.18μm RFCMOS工艺实现,面积1.3mm*1.5mm.
基于动态用户画像的信息推荐研究

针对传统信息推荐方式精度偏低的问题,引入用户画像作为推荐基础,在深入研究文本分类和用户行为后,提出一种基于动态用户画像的推荐方法.该方法通过动态分析用户历史数据,预测用户的兴趣变化趋势,从而实现动态推荐.离线实验证明,该方法在预测用户偏好变化方面具有一定优势,相较于传统的基于标签的信息推荐,提高了推荐精度.
AXIe标准研究

ATCA(Advanced Telecom Computing Architecture,即先进电信运算架构)集众多先进总线于一身,速度快,性能稳定,是高性能计算和高速数据交换的理想架构;基于ATCA架构的测试测量总线—AXIe(AdvancedTCA eXtensions for Instrumentation andTest)不仅继承了ATCA的先进性,而且针测试领域的需求对ATCA作了必要的扩充;文中介绍了AXIe的通用测试规范1.0及其半导体测试规范3.1,介绍了它们的机械及电气特性;对比了AXIe与ATCA、LXI及PXIe总线的关系。
基于先到先服务的二维动态优先级信令排队算法

针对信令寻径式交换机的特征,提出对交换机的信令实施一种以先到先服务排队策略为基础,基于信令固定优先级和交换机端口轮转优先级的二维动态优先级排队算法,该算法将不同时刻到达交换机的信令请求按照到达的先后次序进行排队,同一时刻到达交换机的信令请求先按照信令固定优先级进行排队,优先级相同的信令请求按照交换机端口的轮转优先级进行排队,因此这种排队算法称为基于先到先服务的二维动态优先级排队算法,简称TDDP-FCFS(Two Dimensional Dynamic Priority-based First Come First Serve)。然后,使用强占型M/M/1/∞队列对其进行建模,讨论了TDDP-FCFS算法的性能指标以及计算方法,并给出了实际的计算结果。结果表明,TDDP-FCFS排队算法兼顾了信令优先级和交换机的端口优先级,实现简单,且能够很好地满足信令寻径式交换机的调度要求,具有较高的调度效率。
模糊情况下带时序约束服务流程的构建与优化

为满足模糊情况下带时序约束服务流程的迫切业务需求,提出一种新的服务流程构建与优化方法。建立了模糊情况下带时序约束的服务流程优化模型,从而有效表达服务质量属性及时序约束的模糊化内涵。基于模糊机会约束理论及最大模糊满意度法,将多目标模糊服务流程优化模型进行等价转化,并采用基于信息素的混合遗传算法求解。该求解算法不但利用局部优化信息,而且通过信息素记录的全局优化信息指导染色体的交叉,提高了求解效率。通过多组实验对比,说明了所提算法在求解精度及求解效率上的优越性。
基于多图谱配准的海马自动分割

为对海马体积形态进行研究,提出一种基于多图谱配准的T1加权脑部磁共振图像海马分割方法。海马分割对神经系统疾病的诊断有重要意义,配准技术有效地将医学图谱的先验知识融入分割过程,实现精确自动分割。为提高配准效果,采用改进后的最小化残差复杂度算法,在考虑图像灰度信息的同时,融入空间位置信息。该算法对噪声鲁棒性强,配准精度高。利用配准得到的空间变换将图谱海马对目标图像映射后,采用STAPLE算法进行融合,得到目标图像的海马。分析结果表明,该算法稳定有效,分割结果精确度高。
一种基于闪存固态硬盘的辅助缓冲池设计

基于磁盘数据库系统的瓶颈主要在磁盘I/O,通常采用缓冲池的设计,将读到的数据页先放入到内存缓冲池后再进行操作。因此,缓存池的大小直接决定了数据库的性能。通过研究基于闪存固态硬盘的特性,提出了一种基于闪存固态硬盘的辅助缓冲池设计。最后,通过修改开源数据库MySQL InnoDB存储引擎,并通过TPC-C实验对比分析了启用辅助缓冲池后数据库的性能可有100%～320%的提高。
音乐作品风格流派的神经网络识别方法研究

音乐风格反映了音乐作品的总体基本特征,是音乐欣赏、分析、研究的基础。针对音乐风格流派分析技术的核心——旋律特征描述和特征匹配,发展了非毗邻层连接的前馈神经网络结构,给出了误差反传训练算法的分类器,并进行了实验研究。结果表明,非毗邻层连接的前馈神经网络结构有优越的识别性能和极快的收敛速度。
大脑听觉系统建模研究进展

如今,信息通信技术和生物学的融合发展到了一定阶段,欧盟人脑计划、美国脑计划以及日本脑计划等都在开展相关的脑科学研究,中国也已经开展了中国脑计划。欧盟和美国的两个计划分别投资10亿欧元和45亿美元,都是采用计算机来模拟绘制详细的人脑模型,对人类大脑进行模拟是重要内容。以国内外关于大脑听觉系统研究的论文为对象,通过对大脑听觉系统进行分析,概括出近年来大脑听觉系统的研究热点和动态,并且分析了今后该方向的研究趋势,为我国在该领域的理论研究提供依据和方法。
大数据环境下异常信息检测仿真研究

大数据环境下对异常数据的检测,可有效保障大数据环境的稳定运行。对异常信息的检测,需要计算出相邻节点特征值的时空相关性,根据聚类结果确定大数据环境下信息异常突变的概率,完成异常信息的检测。传统方法确定异常信息的置信区间,给出异常信息检测判断阈值,但忽略了确定信息异常突变的概率,导致检测精度偏低。提出基于模糊聚类的大数据环境下异常信息检测方法。利用对原数据集中的数据点按比例进行抽样形成原数据集的子集,对异常信息特征的观测值进行预处理,搜索目标函数的局部极值点,提取待检测异常信息滑动窗口的特征值,构建指定区间内邻居节点间的时空关系矩阵,计算出相邻节点特征值的时空相关性,根据聚类结果确定大数据环境下信息异常突变的概率,完成对大数据环境下异常信息检测。实验结果表明,所提方法精确度高,为提升大数据的环境质量奠定了基础。
基于GIS的森林火灾远程监测与预警系统

为了提高森林火灾的预警及快速自动定位能力,采用GIS技术设计了森林火灾远程监测与预警系统,系统主要由监控中心、数据基站节点、监测节点和传输网络组成;监测节点接入ZigBee网络负责实时监测周围环境中的烟雾信号,当出现烟雾异常事件时,通过数据基站节点中继将报警信息发送至监控中心服务器上,并在GIS地图上定位火警位置,同时还可以监测环境中的温度、湿度、风速和风向等信息;通过实验证明,系统能够准确监测森林火灾,通过测量环境参数建立林区火灾预警模型,为预测火险等级提供数据支持。
PSO-SVM算法在肝脏B超图像识别中的应用

为提高肝脏B超图像的诊断准确率,研究了将粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和支持向量机(Support Vec-tor Machine,SVM)相结合进行肝脏B超图像识别的方法;该方法首先提取肝脏B超图像的空域和频域的纹理特征,然后运用SVM对108幅肝脏B超图像进行分类,利用PSO算法优化SVM的模型参数,最后将该方法与基于网格搜索法优化的SVM和基于BP神经网络的分类方法进行了对比;实验结果表明,在PSO-SVM算法下,所提取的两种纹理特征相结合能够有效地描述肝脏B超图像,基于粒子群优化算法的支持向量机模型具有较高的识别精度,平均分类准确率达94.44%,这就表明PSO-SVM算法适用于对肝脏B超图像的识别。
融合模糊全局和双核局部信息的活动轮廓模型

尺度可控的局部区域(RSF)活动轮廓模型可用于灰度不均匀图像的分割,但存在初始化敏感和易陷入局部极小值的缺点,从而限制了其实际应用,因此提出了一种结合模糊聚类区域信息的变分水平集活动轮廓模型.该模型采用了模糊均值聚类(FCM)算法对图像进行预处理,将预处理结果二值化后作为下一步水平集演化的初始轮廓,解决了初始化敏感问题;设计了一个灰度域上的核函数,将其与RSF模型的空域核的一个线性组合作为局部能量项,弥补了采样权值仅与空间距离有关的缺陷,提高了分割精度;将聚类分析得到的模糊隶属度作为图像的全局信息,结合改进的CV模型,作为全局拟合力,增加了模型的自适应性,并加快了模型的收敛速度.实验结果表明,该模型能够自动初始化,抗噪性能强,对灰度不均匀图像有很好的分割效果.
基于SUMT-MPSO算法的CFB机组联合脱硝系统经济优化研究

针对目前超低排放政策下循环流化床机组(Circulating Fluidized Bed,CFB)SNCR+SCR两级联合脱硝系统运行成本较高的问题,设计了一种基于罚函数法(Sequential Unconstrained Minimization Technique,SUMT)的改进型粒子群寻优算法(Modification Particle Swarm optimization,MPSO),通过引入随机衰减因子和收敛因子增加粒子群在粒子上下边界区间内的随机性,提高算法全局搜索能力和收敛性;再利用罚函数法实现MPSO寻优算法对联合脱硝系统有约束条件的一维目标规划模型求解,寻找CFB机组两级联合脱硝最佳脱除份额配比。通过对某300MW CFB机组联合脱硝现场实际运行数据进行经济性模型寻优求解,得出不同负荷下系统最优运行成本,为联合脱硝系统经济性运行调整提供理论指导。
基于分层匹配五元组Codebook的运动目标检测算法

运动目标检测是智能视频分析的第一步,Codebook算法是该领域中广泛应用的算法之一。分层匹配五元组Codebook算法是在经典Codebook算法基础上的一种改进算法。该改进算法在码字模型中引入平均亮度代替最大亮度和最小亮度,并且依据平均亮度对高亮度和低亮度区域采用不同的匹配计算方法。实验表明,改进后的Codebook算法成功利用五元组代替六元组实现处理速度的提高,利用高低亮度区域分层匹配实现检测精度的提高。
一种基于图像分割及邻域限制与放松的立体匹配方法

提出了一种以K-均值分割为基础的立体匹配方法.该方法不仅可以根据图像的内容自动调整匹配窗口的形状,还可实现对参与匹配窗口的大小、数目和权重的智能调节.作者采用K-均值分割方法精确定位物体边界,保证匹配窗口位于同一物体内部;邻域限制与放松可以进一步根据图像内容灵活地运用匹配窗口周围的环境信息;两种方法的结合有效地提高了匹配过程中窗口选取的智能性.在国际立体视觉标准平台Middlebury网站中测试的结果证实该算法提取的深度图的错误率低于其它局部优化算法,接近全局优化算法,运行效率高于现有的全局优化算法,综合性能是出众的.
基于扩展前缀编码的左孩子右兄弟结构连接算法

为了更加有效实现XML文档的结构查询,加强结构连接操作的效率,提出一种新结构连接算法。该算法采用扩展的前缀编码方案,在编码中增加了type、index等字段以利于定位树中结点在祖先结点列表或者后裔结点列表中的位置。该算法通过将XML文档树转换成左孩子右兄弟树,并定位树中一个祖先元素的起始点下标和终结点下标来找到该祖先元素的后裔结点列表。算法时间复杂度分析表明了该算法比现有算法的性能更好。
一个Object-Z规格说明的证明责任产生器

定理证明是一种形式化验证技术,也是形式化方法的重要组成部分,它能从形式规格说明中推理出应具备的性质与属性,从而可以对规格说明进行形式验证。Object-Z是形式规格说明语言Z的面向对象扩充,基于集合论与数理逻辑,具有严密的逻辑性,适合于精确地描述大型软件系统,并且可以对其形式规格说明进行推理。设计一个证明责任产生器,从Object-Z形式规格说明出发,按照相关规则自动抽取相应的证明责任,这些证明责任可以直接输入到已有的定理证明器Z/EVES中进行证明之。证明责任产生器起着Object-Z规格说明编辑器与证明器Z/EVES之间的桥梁作用,方便于Object-Z形式规格说明的验证。
SVG数字高程模型生成与3D可视化方法

可缩放矢量图形(SVG)不支持3D模型的建立,为此,介绍SVG扩展元素&lt;replicate&gt;的实现原理,研究在SVG的3D模型建立方法,利用三角网格差分方法解决&lt;replicate&gt;元素不支持点数不一致、非均匀对象分布的问题,在SVG中建立3D数字高程模型,并对其实现在线旋转控制。对内嵌JS和Java后台程序生成DEM的方案进行比较,结果表明,内嵌JS方案的时间消耗较大,有必要扩展SVG标准中的3D表示标签。
基于NTRUSign的新型公钥基础设施的设计

为了提高可信第三方证书授权中心(certificate authority,CA)对数字证书的管理效率,提出了一种基于NTRUSign签名算法的多证书公钥基础设施(multi-certificate public key infrastructure,MCPKI)。对证书中所使用NTRUSign签名算法公钥的部分系数进行哈希运算,并在此基础上补全剩余系数得到一个新的公钥,然后依次循环此操作,将这些公钥对应的证书形成证书链,并将证书链应用到MCPKI场景中。该方案的提出为CA在数字证书的管理问题上提供了一种新思路,用户只需向CA申请一次,便可拥有证书链上的全部证书。与传统的公钥基础设施(public key infrastructure,PKI)相比,MCPKI实现了CA对证书更加高效的管理。在MCPKI中,不仅可以自发地进行证书替换,而且实现了证书的自签发与自撤销。
片上网络的星型簇结构通信能耗研究

相对于传统的平面结构,三维片上网络具有更好的集成度和性能。提出一种基于三维网格的星型簇结构的片上网络(3D SCBM-NoC),3D SCBM-NoC可以减少路由节点,降低处理节点间的通信代价。通过分析3DSCBM-NoC的拓扑结构,建立了针对星型簇结构的片上网络通信能耗模型,分别使用顺序方法和蚁群算法实现了片上网络映射。实验结果表明,相对于处理节点规模相同且数目为16的3D Mesh-NoC和2D Mesh-NoC,3DSCBM-NoC的通信能耗明显降低。
基于增量队列的在全置信度下的关联挖掘

关联挖掘是一种重要的数据分析方法,提出了一种在全置信度下的增量队列关联挖掘算法模型,在传统的FP-Growth及PF-Tree算法的关联挖掘中使用了全置信度规则,算法的适应性得到提升,由此提出FP4W-Growth算法并运用到对文本数据的关联计算以及对增量式的数据进行关联性挖掘的研究中,通过实验验证了此算法及模型的可行性与优化性,为在庞大的文本数据中发现隐藏着的先前未知的并潜在有用的新信息和新模式,提供了科学的决策方法.
多点电喷气体发动机空燃比闭环控制系统设计

空燃比控制是发动机性能实现中最重要的控制之一;基于玉柴某大型六缸单点气体发动机改多点电喷的基础上进行研究,在开放式ECU基础上针对燃气发动机瞬态变化过程中的反馈时间延迟,构建了一种基于前馈PID算法的空燃比闭环控制策略,用来预判和补偿空燃比超调和反馈时间延迟;解决了发动机瞬变工况下空气与燃气的精确匹配问题;通过对台架模型和发动机试验的数据分析,结果表明基于前馈PID控制算法的空燃比闭环控制策略能够进一步提高燃气发动机的排放效率和动力性。
一种电压控制CMOS电调谐第二代电流传输器(ECCⅡ)

提出了一种电压跟随能力强、功耗低、调节范围大的CMOS电调谐第二代电流传输器(ECCⅡ),通过引入对称的CMOS电流舵电路,保证了电流传输精度,电流增益连续可调,调节因子-2≤K≤2,同时避免了电流镜的过多使用,减小了电流损耗.采用电压调控方式,增大了电流输入范围;将电流输入端和电流加减电路隔离,保证了精确的电压跟随能力.采用TSMC 0.35μm工艺参数,在±1.5V电源供电的条件下对电路进行了Hspice模拟,VY/VX,和IZ/IX的-3 dB带宽分别为83.5 MHz和136 MHz,功耗为1.7515 mW.该电路在可调谐连续时间电流模式滤波器的设计中有广泛的应用前景.
机器人步态规划优化过程研究与仿真

机器人步态规划过程是一个随机性较强的过程,对步长和步频的计算过程需要根据现场环境,在大量的先验条件支撑下得出。传统的机器人步态规划需要大量的先验条件,一旦先验条件增加,也会需要大量的计算,以保证计算的准确性,导致步态规划过程耗时明显,机器人行为滞后。为解决上述问题,提出基于遗传多样性融合算法的机器人步态规划方法。建立机器人步态规划初始种群,针对种群中的所有可能的步态元素进行编码,利用遗传算法的寻优特性,对所有的步态规划中的遗传算子进行选择、交叉、变异、平滑运算。计算机器人步态规划交叉概率,获取步态规划的适应性,得到种群更新的终止条件,快速计算步态特征。实验结果表明,利用改进算法进行机器人步态规划,能够提高规划的合理性,缩短步态规划需要耗费的时间,提高步态规划的效率,得到最理想的步态规划结果。
基于FPGA的亚稳态参数测量方法

由于FPGA在高安全领域应用中需对跨时钟域电路可靠性(MTBF)进行评估,而亚稳态参数τ值是影响跨时钟域电路MTBF的关键参数.本文提出一种步进式测量FPGA器件亚稳态参数τ值的方法;然后以FPGA内部的数字时间管理模块为基础设计测试电路.通过对典型FPGA芯片进行实验,结果分析表明采用该方法能够有效测试出FPGA亚稳态参数τ和T_w值,且操作简便快捷.
城市视频监控系统的设计与实现

为了维护城市社会治安,提高相关安全部门对城市犯罪的打击能力,越来越多的视频监控系统被应用到了城市中。针对现代城市的特点和具体的系统要求,提出了城市视频监控系统的设计实现方案。系统融合了双流分离、高清视频、海量存储、控制与交换分离、IP标准信令控制、秒级高效检索等多纬度技术,并将整个系统分为前端采集设备、监控平台和传输线路三大部分,能充分满足城市视频监控的需求。在此基础上开发的城市视频监控系统已成功应用。
基于内P-集合理论的门限秘密共享方案

为确保密钥安全,防止密钥丢失,基于离散对数难题和内P-集合理论,提出一种新的(n,t)门限秘密共享方案。该方案将共享密钥先分成小块,然后混入构造的集合中。在密钥重构过程中,选取某个参与者作为密钥恢复者,有至少t个参与者为密钥恢复者提供秘密份额,通过构造单项映射和内P-集合的计算进行密钥恢复。由参与者自己设定子秘密,秘密分发者与参与者之间不需要维护安全信道,从而减小通信负担。实例分析结果表明,该方案实现简单,具有较高的安全性。
SNS中结合声誉与主观逻辑的信任网络分析

提出一种结合声誉与主观逻辑的信任网络分析方法,结合声誉与朋友间的信任关系来获得信任值。由于推荐来自信任的朋友也基于普遍的社会声誉,信任计算的结果更能反映真实情况。仿真实验及分析表明,该方法具有较高的效率和准确度。
智能实验室WMSNs中基于数据快速转发的QoS保障方法

拥塞是引起无线多媒体传感器网络(WMSNs)的服务质量(QoS)评价降低的一个重要原因。针对智能实验室WMSNs中的拥塞问题,借鉴业务区分的思想,充分考虑不同类型应用的QoS需求,提出一种基于数据快速转发的QoS保障方法。待转发的数据不再需要完全经过协议栈处理,而是通过学习数据特征建立调度转发规则,其后借助硬件,依据已建立规则处理和转发具有相同特征的数据。实验结果表明,该方法实现了有效提高了节点的转发性能,同时提供了基于业务特征的QoS保障。
高效求解整数线性规划问题的分支算法

为了提高求解一般整数线性规划问题的效率,提出了一种基于目标函数超平面移动的分支算法。对于给定的目标函数整数值,首先利用线性规划松弛问题的最优单纯形表确定变量的上、下界,然后将变量的上、下界条件加入约束条件中对相应的目标函数超平面进行切割,最后应用分支定界算法中的分支方法来搜寻目标函数超平面上的可行解。通过对一些经典的数值例子的求解计算并与经典的分支定界算法进行比较,结果表明,该算法减少了分支数和单纯形迭代数,具有较大的实用价值。
投标型网站瞬时拥塞问题研究

针对投标型网站的瞬时拥塞问题,提出基于业务流程优化的上传流量平均法EIF-BPO(Equalization of Information Flowbased on Business Process Optimization)。该方法利用消息摘要、信息加密和数字签名技术对现有投标型网站的业务流程进行优化,实现对上传流量的平均化处理,解决了由于截止时间前大量并发上传文件的用户抢占有限的带宽或服务器资源导致的上传超时问题。经验证,该方法能够有效避免投标型网站的瞬时拥塞问题,提高用户上传成功率。
一种快速、贪心的高斯混合模型EM算法研究

针对传统EM算法存在初始模型成分数目需要预先指定以及收敛速度随样本数目的增长而急剧减慢等问题,提出了一种快速、贪心的高斯混合模型EM算法。该算法采用贪心的策略以及对隐含参数设置适当阈值的方法,使算法能够快速收敛,从而在很少的迭代次数内获取高斯混合模型的模型成分数。该算法通过与传统EM算法、无监督EM算法和鲁棒EM算法的聚类结果进行比较,实验结果证明该算法具有很强的鲁棒性,并且能够提高算法的效率以及模型成分数的准确性。
基于双字符序检测的BM模式匹配改进算法

BM算法是一类效率较高的单模式匹配算法,通常改进的BM算法往往从提高字符首次不匹配概率和匹配窗口的最大移动距离入手,但为实现此目的所带来的高访存开销使算法实际效率受到影响。DCSBM算法以适当减小关键步长为代价,在利用双字符序检测提高首次匹配失败概率的同时,对匹配窗口移动关键步长字符距离所需的查表次数和访存次数进行优化。经测试,DCSBM算法显著提高了匹配窗口的平均移动距离。在文本或模式串相对较长情况下,该算法实际测试效率优于BM、BMHS、BMN等算法。
基于轮廓矢量化的形状匹配快速算法

针对现有形状匹配算法匹配速度慢、可靠性差的问题,提出了一种基于轮廓矢量化的形状匹配算法。将轮廓曲线点集离散化,使用多组向量对轮廓线性进行逼近。匹配时,结合线段在几何中的匹配方法,通过加权求和,计算源图像与目标图像中每组对应向量的相似度,将它们的平均值作为匹配结果。以焊盘表面轮廓为实验对象,使用所提出的算法进行匹配,结果表明,通过正确选取向量组数能有效避免匹配精度所受的影响,算法对不同类型的焊盘区分性较强,且匹配速度能满足实际应用的需要。
卷积神经网络诊断阿尔兹海默症的方法

针对阿尔兹海默症(AD)通常会导致海马体区域萎缩的现象,提出一种使用卷积神经网络(CNN)对脑部磁共振成像(MRI)的海马体区域进行AD识别的方法。测试数据来自ADNI数据库提供的188位患者和229位正常人的脑部MRI图像。首先,将所有脑图像进行颅骨剥离,并配准到标准模板;其次,使用线性回归进行脑部萎缩的年龄矫正;然后,经过预处理后,从每个对象的3D脑图像的海马体区域提取出多幅2.5D的图像;最后,使用CNN对这些图像进行训练和识别,将同一个对象的图像识别结果用于对该对象的联合诊断。通过多次十折交叉验证方式进行实验,实验结果表明所提方法的平均识别准确率达到88.02%。与堆叠自动编码器(SAE)方法进行比较,比较结果表明,所提方法在仅使用MRI进行诊断的情况下效果比SAE方法有较大提高。
用于PET成像系统的流水线ADC设计

针对高性能PET前端电子微系统结构中多通道前端读出电路和高速高分辨率模数转换的特点,设计了12bit 10MHz的流水式ADC.整个电路主要由采样保持电路、乘法数模转换电路、子模数转换电路、延时对准电路、数字校正电路、两相不交叠时钟电路六个模块组成.电路采用TSMC 0.18μm mixed signal CMOS工艺实现.电路仿真结果表明,流水线ADC的DNL为-0.6832～0.5994LSB,INL为-0.7997～0.7576LSB,SNR为62.140 6dB,ENOB为10.03bit.本文所设计的Pipelined ADC电路性能指标满足系统设计的要求.
模型检测在完整性形式化验证中的应用研究

对于信息系统而言,数据信息的安全性是十分重要的,数据的完整性是数据安全最重要的表现形式。为了确保系统中数据信息的安全性,提高系统可靠性,需要对数据的完整性进行分析和验证。针对数据完整性的定量评估问题,提出使用概率计算树逻辑对完整性定义进行形式化描述,并建立相应的马尔可夫决策过程定量评估模型,运用概率模型检测算法对完整性进行的评估,实现对完整性的定量验证。通过把提出的评估模型应用于交互式电子手册系统,定量计算出了该系统模型的完整性,为系统开发中的完整性需求提供支持。
气象行业PKI安全平台的设计与实现

随着全国气象系统信息化建设的不断推进,信息安全成为关系气象业务稳定运行和科学发展的重要问题。PKI架构作为目前成熟的提供信息安全服务的安全基础设施,为满足气象系统信息安全需求提供了解决方案。本文设计气象行业PKI安全平台的总体框架和认证体系,并对平台关键实现技术做详细的阐述。
基于改进谐波恢复算法的语音增强方法

当信噪比较低时,语音信号的高次谐波部分会完全淹没在噪音中。针对该情况,提出一种基于改进谐波恢复算法的语音增强方法。对经过MMSE-LSA算法语音增强处理后的时域输出语音信号进行非线性处理,得到准周期冲激信号,并将其与原增强信号相乘,突出语音的谐波分量。实验结果表明,改进算法较好地解决了低信噪比时谐波失真的问题,相比传统谐波恢复算法能更好地改善语音高次谐波的质量。
基于颜色连通区域多特征融合的图像检索

颜色一致向量方法容易丢失图像内容的空间信息,针对该问题,提出一种新的图像检索方法。引入狭长度和标准差特征,设计改进的图像分块策略,给出离心距概念和距离比较公式。提取颜色连通区域的大小、狭长度和颜色特征,以及图像的像素个数、标准差和离心距特征,计算图像间内容的相似度。在Corel图像库上的实验结果表明,该方法能有效利用图像的空间分布信息,检索精度较高。
基于触诊成像的肿块识别系统研究与设计

乳腺癌的早期发现对于乳腺癌的治疗有十分重要的意义,设计了基于触诊成像的肿块识别系统。该系统由压力信号检测单元、信号控制单元和图像处理单元组成,压力信号检测单元实现压力信号的采集,信号控制单元由FPGA控制多路开关的选通来扫描压力阵列传感器的电容信号,并将数据通过EZ-USB发送给上位机,图像处理单元对压力图像进行处理来滤除噪声。其中图像处理单元是该系统的枢纽,运用最小二乘曲面拟合校正压力图像,最大类间方差法和基于滤波的图像邻域评级技术对压力图像进行分割,对压力图像进行线性插值来提高图像分辨率。实验结果表明,该系统可以在复杂噪声图像中有效地识别出肿块。
异构蜂窝网络中联合功率控制的终端直通通信资源分配

针对异构蜂窝网络中终端直通(D2D)用户和小蜂窝用户复用宏蜂窝用户资源产生的干扰问题,提出一种联合功率控制的资源分配方案。首先,在满足用户信号干扰噪声比(SINR)和发射功率约束条件的前提下,根据系统干扰模型推导出每个D2D用户和小蜂窝用户复用宏蜂窝用户信道资源时的最优发射功率;其次,将用户的信道选择规划成用户和信道之间的双边匹配问题,采用延迟接受(Gale-Shapley)算法得到一个稳定的匹配解;最后,以所得的匹配解为初始条件,通过交换搜索算法进一步优化分配方案。仿真结果表明,该方案的系统总容量和能量效率分别是最优解的93.62%和92.14%,与随机资源分配方案、无功率控制和交换搜索的分配方案,以及有功率控制无交换搜索的分配方案相比,系统容量平均增幅分别为48.29%、15.97%和4.8%,系统能量效率平均增幅分别为62.72%、44.48%和4.45%。该方案能够达到近似最优的系统总容量,有效提高频率利用率和能量效率。
实验室常用集成电路芯片功能验证软件平台的设计

采用VB编写上位机软件,利用FPGA芯片来做硬件控制器,设计出了一种基于FPGA和软件/硬件联动配置技术的集成电路芯片功能验证测试装置,实现对实验室常用集成电路芯片功能好坏测试并作出评估;该装置实现了同一插槽测试不同芯片和集成电路测试台上最多达二个芯片同时测试的功能;该装置已成功地用于包括TTL74138、IDT7206、DS26C31等多个实验室常用集成电路芯片的功能测试。
基于决策树规则的分类算法研究

在商业利益的驱动下,人们不断地深入研究决策树算法。为了提高分类的精度,提出了一种基于决策树规则的分类算法。通过C4.5决策树算法得出决策规则,计算决策规则的长度、准确率与覆盖率,对所得的决策规则依次按照规则长度与准确率的乘积大小、长度的大小、覆盖率的大小对规则集进行排序构造分类器,选择优选权最高的规则进行匹配分类。实验结果表明,与C4.5算法相比,该方法的分类精度有所提高。
基于可信计算的多级安全模型

针对当前多级安全模型在访问过程中缺乏信息安全保护机制的不足,基于可信计算技术对使用控制模型进行改进,实现保密性和完整性两者兼顾的多级安全模型。改进模型将在整个访问过程中对信息的安全性进行保护,并运用完整性验证策略保护信息的完整性,同时方便安全管理员根据管理需要,对安全策略进行调整,提高了系统的灵活性。
分析语句命中谱的自动故障定位方法研究

软件故障的自动定位能提高测试过程的效率,对改善软件的可信性也相当重要。在原有程序谱分析故障定位基础上,提出了基于语句命中谱分析的自动故障定位方法,通过引进聚类函数克服了基于模型的故障定位计算量过大的问题,并和现有的程序谱定位工具Pinpoint、Tarantula进行了比较,最终通过实验证明了这种方法的高效性和优越性。
基于局部区域主动轮廓与抠图的图像分割算法

在复杂边界下分割目标时,经典主动轮廓模型无法对边界做出精细分割,而基于全局信息的分割方法无法对异构图像做出很好分割。为此,基于Chan-Vese模型将抠图方法引入到主动轮廓图像分割算法中,采用局部区域分割的方式,将Chan-Vese模型作为抠图算法的引导项,构建能量泛函。通过变分法求解能量泛函,以迭代的方式求出近似最优解。对比实验结果表明,提出的算法能够精确地分割出目标图像,并且相对于Chan-Vese模型,具有较好的鲁棒性和对初始轮廓的不敏感性。
基于AJAX工作流表单的研究与应用

针对基于Web的工作流管理系统中表单结构的可变性及交互过程中存在的处理等待等问题,分析了表单数据模型的特点,提出了使用HTML大字符串来描述表单的数据建模方法,增强了系统的数据柔性。同时给出了基于AJAX的表单设计器,实现了表单结构的自定义,利用XML进行数据交换,通过DWR(Direct Web Remoting)框架进行数据传递,解决了Java方法调用的同步特征与Ajax异步特性之间的矛盾,并给出具体实现方法,具有代码层次清晰、较好的可交互性和运行效率。
可视化REST服务组合框架的设计与实现

应用SOA是构建松散耦合服务组合系统的有效途径.近年来,REST架构由于具有轻量级并且易于服务访问等优秀特性,迅速成为一种实现SOA的主流方式.为了对可视化服务组合进行研究,提出一种可视化REST服务组合框架,该框架由服务开放平台OKApi和可视化服务组合建模工具OKApi Studio两部分组成.提出一种统一的服务模型,使得服务具有更加完整的语义.该框架的目标是提供高效可靠的服务开放平台,开发者基于该平台可以更加高效和便捷地进行服务组合.为了验证系统的有效性,以出差案例作为服务组合实例进行了测试,取得了极佳的效果.
基于监狱模型的量子隐蔽通信协议

提出了一个监狱模型下的隐蔽通信协议。协议利用量子稠密编码原理来实现,达到同时对所传输信息内容的保密以及通信过程隐蔽的目的,且具有无条件安全性和对攻击者的可检测性。本协议在军事以及高机密民用隐蔽通信领域将发挥重要作用。
一种改进的KNN文本分类

在文本分类中,文本特征空间维数巨大以及训练样本分布不均衡等问题影响分类性能。针对这个问题,提出一种改进的KNN分类方法。利用隐含语义分析方法对特征样本空间进行降维处理;利用基于样本密度的改进的KNN分类器进行分类。实验结果表明提出的方法能够收到较好的分类效果。
互联双倒立摆自适应容错模糊控制

针对互联双倒立摆系统,提出了一种基于时滞代换的自适应容错控制方案。该方案用有界的参考信号代换模糊逼近器输入中的未知时滞信号,这使得控制器的设计不再依赖于时滞假设条件。容错反推控制技术和自适应技术相结合来处理代换误差和逼近误差。所提出的方案能有效补偿所有四种类型的执行器故障,同时还可保证闭环系统的全局稳定性。仿真结果进一步验证了该方法的有效性。
基于离散小波变换和离散余弦变换域的扩频水印盲提取算法

针对扩频水印的盲提取问题,提出了一种在数字音频中扩频水印的盲提取算法。算法将扩频后的水印信息隐藏在音频文件小波分解的低频系数再做离散余弦变换(DCT)后的第5个系数中。提取时在扩频序列及其长度均未知的情况下,采用二次谱和奇异值分解(SVD)的方法对嵌入时使用的扩频参数进行估计,实现了数字音频中扩频水印的盲提取。仿真实验表明,所提算法在未知扩频参数的情况下能提取出归一化系数(NC)为1的水印图像并且水印的鲁棒性也很强,在加噪、低通滤波等攻击下估计出的扩频序列正确率能达到90%以上,恢复出的水印图像清晰可见,归一化系数都在0.98以上。
基于Hadoop的电力地理信息系统数据管理

针对传统电力地理信息系统(GIS)在存储能力、分析能力和扩展能力上的不足,将云计算技术应用到电力GIS领域,提出利用Hadoop云平台对电力GIS数据进行高效存储和管理的方案。首先对电力GIS各类数据的特点进行了分析,提出了关系型数据库与非关系型数据库相结合的数据存储策略,并在此基础上设计了基于Hadoop的电力GIS数据管理整体架构、相应的数据模型以及基于MapReduce的数据并行查询分析方法。最后,在单机和集群的环境下,对空间分析与运行数据查询的性能进行了对比与验证。实验结果表明,在数据量达到一定规模时,该方案优势明显,数据分析与查询的平均时间缩短30%以上,具有较高的效率和良好的扩展性。
基于语义的采油工程领域数据集成系统研究

针对采油工程领域海量、分布、异构的数据源,在构建领域全局语义模型的基础上,提出一套基于语义的采油工程领域数据集成系统(Oil Production Engineering Semantic-based Data Integration System,OPSDS)。该系统通过对领域数据模型进行本体抽取、本体演化、本体合并、约束推理,建立适合采油工程领域的全局语义数据模型,为用户和上层应用程序提供基于语义的数据服务。
一类Leslie-Gower捕食-食饵模型的定性分析

研究一类具有Holling-II型反应函数的Leslie-Gower捕食-食饵模型。给出了平衡态方程解的先验估计,讨论了正常数解的局部渐近稳定性和全局渐近稳定性,利用分歧理论,得到了局部分歧解的存在性,最后将局部分歧延拓为全局分歧。
多Agent并行遗传算法在地震勘探属性优化中的应用

研究了基于多Agent的并行遗传算法,并将其应用于石油勘探的属性优化。针对常规遗传算法的不足,采用Agent构建多Agent系统实现了基于粗粒度的并行遗传算法,该算法能从进化环境中获取表征当前进化状态的有用信息,智能地监控调度GA的进化操作,在避免早熟的同时加快全局寻优,提高遗传算法搜索的效率,同时具有通讯开销小的特点。将该方法用于地震勘探属性优化,取得了良好的效果。
窄带音频信号时差估计算法

研究定位中的窄带音频信号时差估计问题,给出时差估计的信号模型,在研究传统广义相关时差估计算法及基于希尔伯特变换时差估计算法基础上,提出基于接收信号分数阶希尔伯特变换的时差估计算法。通过仿真实验,得到不同变换阶数下归一化后的时差估计均方误差曲线,在最优时差估计域下,与广义相关法及希尔伯特变换时差估计算法相比,提出的算法具有较好的估计性能。
基于无人机图像的电力杆塔倾斜检测

针对航拍图像中电力杆塔倾斜的自动识别,提出了一种基于杆塔结构知识模型和航拍方案相结合的杆塔姿态倾斜检测算法。首先,对图像中的线段特征进行检测和提取。其次,借助基于杆塔结构知识模型的交叉点分析法对线段进行分类同时对杆塔进行识别,提取能够表征杆塔的主要轮廓,并根据主要轮廓进行中轴的提取。最后,根据航拍成像的特点,提出一种简单的电力杆塔巡检航拍方案。并依据所提出的方案选取地面法线的参考方向,根据地面法线参考方向与杆塔中轴的夹角对杆塔的倾斜进行判决。实验证明,改进方法能够有效识别杆塔,并对杆塔的倾斜进行检测。
改进的自适应Canny边缘检测算法

针对传统Canny算法需要设定滤波参数且对椒盐噪声滤波效果不佳,以及需要预先设定高、低阈值等问题,提出一种改进的自适应Canny边缘检测算法。利用分治法思想和相邻窗口排序信息相关性的原理,改进自适应中值滤波器,以此来替代高斯滤波器;增加45°和135°方向的梯度模板计算像素梯度;利用二分法查找原理改进Otsu算法计算梯度幅值的高、低阈值。Matlab仿真结果表明,该算法在椒盐噪声和高斯噪声环境下都有较好的边缘检测效果,具有自适应性强、抗噪性好、计算机耗时少等优点。
乙烯裂解炉燃料气消耗的实时优化

乙烯装置作为石化行业能耗大户,在乙烯装置能量优化过程中,炉群系统能耗优化起到至关重要的作用。在保证工业装置产品收率不变的情况下,本文采用调整操作变量裂解炉出口温度,达到炉群整体燃料气消耗降低的目的。本文采用K均值聚类算法结合即时学习局部建模方法,建立了精确的燃料气消耗预测模型,模型平均绝对百分比误差为0.0626%,相对误差在5%以内,满足实际工业过程对预测模型精度的要求。以某组工业数据为例,通过差分进化算法,炉群整体燃料气消耗量降低2.5%,有效的通过操作变量优化达到整体乙烯装置经济效益提高。
改进的单神经元自适应控制系统在MCGS中的应用

对于现代工业控制中的一些具有时变的、大时滞、非线性的复杂系统,常规的PID算法难以整定PID参数,因而难以达到预期的控制效果.本文在MCGS组态软件的实验平台上实现常规PID算法和单神经元自适应PID算法分别在线性和非线性的系统的控制.实验结果表明,在线性系统和非线性系统中单神经元自适应PID控制算法都具有更好的稳定性和动态性能.
基于飞腾平台TOE协议栈的设计与实现

传统TCP/IP协议栈要占用大量计算和访存资源,主要表现在中断上下文切换、协议处理和数据拷贝三方面。为减轻飞腾处理器计算负载,逐步采用软硬件一体化即协议卸载引擎(TCP/IP Offload Engine)技术,用硬件部分或全部实现TCP/IP协议处理。因飞腾平台处理器频率较低,网络负载较重时容易成为网络I/O瓶颈。文中对TCP/IP卸载引擎(TOE)技术及其相关原理进行研究,设计并实现了飞腾平台TOE协议卸载引擎的驱动,利用TOE对飞腾平台的网络性能进行优化。测试表明:飞腾平台使用TCP/IP卸载引擎能提高网络吞吐量并减少CPU利用率。
星载图像压缩中的无损预测研究

针对星载遥感图像自相关系数较大时MED预测比较理想,反之均值Mean预测更有优势的问题,融合该两种方法的优点提出了改进的MED预测,使之对多种类别的图像特别是遥感图像能够取得较好的预测效果。此外,从预测相关性、运算复杂度、是否带有自动误码纠偏以及采用Rice算法获得的压缩比等角度进行了两种预测残差映射器的研究,确定了选用带自动误码纠偏的差值映射和可调整的预测方式。当信源干扰多大时选取前像素预测,反之采用MED或改进的MED预测,从而兼顾了压缩比和抗误码两方面,且硬件可实现。
并行绘制系统中基于网络处理单元的图像合成及显示

随着绘制任务复杂度和绘制数据规模不断增长,使用PC集群进行分布式并行绘制是一个常用的解决方案。sort-last分布式并行绘制方法具有好的扩展性和负载平衡,但由于图像合成瓶颈的限制,绘制速度不能满足实时需求。提出一个使用网络处理单元(NPU)来进行快速硬件图像合成的方法,开发了一个sort-last并行绘制系统NPUPR。实验表明,针对4个绘制节点,基于NPU的硬件图像合成方法与direct send的合成算法相比,绘制速度有了4倍的提高。也给出通过增加网络处理单元来扩展系统支持更多绘制节点的方案,分析表明,系统图像合成性能不会随节点个数的增加而明显降低。
基于Matlab仿真工具的隐身舰艇红外质心干扰效果评估

针对隐身舰艇红外质心干扰效果评估问题,应用Matlab仿真工具,以导弹脱靶距离为主要参考值,详细仿真分析了多种因素对干扰效果的影响,并得出了以下重要结论:红外诱饵弹发射舷角、舰艇红外辐射强度、导弹离舰艇的初始距离、导弹红外导引头视场张角、导弹速度、风向等参数对隐身舰艇红外质心干扰效果具有明显影响,而导弹比例导引系数、风速对干扰效果影响不大。
PCA变换下的GMM-SVM话者确认研究

针对支持向量机(SVM)输入参数不能充分利用高斯混合模型(GMM)均值、方差、权重所携带的说话人信息,而导致与文本无关话者确认系统性能下降的问题,本文结合GMM的均值、方差、权重,提出一种新的、基于自适应后GMM的,SVM模型输入特征提取方法。在NIST 06语音数据库上的实验表明,本方法将等误识率(EER)从高斯混合模型-通用背景模型(GMMUBM)系统的8.49%,下降到基于离散余弦变换(DCT)变换GMM-SVM系统的4.16%,以及基于主元成分分析(PCA)GMMSVM系统的3.3%.
基于光散射与透射原理的粉尘浓度测量方法研究

为了进一步改善测量大气粉尘浓度的方法,论文研究了基于光散射与透射原理为基础的大气粉尘浓度测量方法。首先对光在粉尘环境中的传播特性进行了分析与讨论,在此基础之上,深入研究了粉尘微粒对光的散射与透射作用,得出了散射角度对光散射的影响。为了便于展开实践研究,该文采用菲涅尔透镜,将光源变为平行光源,以便更高精度地实现对于测量区域粉尘的浓度。实验结果与分析表明,该文采用的方法能够实现对粉尘的高精度检测,实验结果与理论分析基本一致。
基于RGB-D传感器的3D室内环境地图实时创建

对基于RGB-D传感器的室内环境3D地图的建立方法进行研究,针对最流行的RGBD-SLAM算法在建立完整3D地图时遇到的问题,提出了两个方面改进。一是改进子地图划分标准,使得多层图抽象可以更好的反映环境的拓扑结构,并具有更高的效率;二是在地图输出模块中添加冗余点去除模块,使得最后得到的地图数据量减少,为后续操作提供更准确的数据。实验中,将改进的方法和原始方法进行比较,比较结果表明,两个改进在建立室内3D地图时是完全有效的。
基于主题相关性和时间因素的改进PageRank算法

提出一种将主题相关性和网页新旧程度与PageRank算法结合,得到改进的PageRank算法TRTPR(Topic Relevance and Theme PageRank).本算法通过链接分析来评估网页的新旧和主题相关性,据此对网页排序.研究结果表明,改进的算法在基于时间和主题相关性上比传统的PageRank算法有更好的效果.
基于RSA的防欺诈的动态多重秘密共享方案

基于RSA加密体制,提出了一个可防欺诈的动态门限多重秘密共享方案。该方案能够实现多重秘密共享,灵活地更新群组密钥,动态地加入新的参与者。在方案的实现过程中,能及时检测和识别分发者对参与者以及参与者之间的欺骗行为,从而提高了重构秘密的成功率和方案的实用性。
纹理阴影去除及提取方法研究

纹理图像中的阴影对于纹理合成与替换、目标检测以及图像分割造成严重干扰,通过研究现有阴影去除与提取方法,针对纹理图像的特征,在研究纹理图像颜色统计不变性的基础上,提出统计梯度的概念;采用自适应采样的方法,根据纹理图像内阴影的光滑程度,对图像进行不同细分程度的分割和采样;通过对采样数据插值求得整体阴影图像以及纹理反照率图像。实验结果表明,该方法快速有效,能够满足纹理图像实时处理要求。
多特征融合的场景图像分类算法

提出了一种Gabor-LBP频域纹理特征与词包模型语义特征相结合的场景图像分类算法.利用Gabor变换得到的频域信息,及对应的LBP特征,与视觉词包模型(BOW)提取的语义特征自适应相融合,实现分类.为了验证本文算法,利用两个标准图像测试库进行比较测试,实验结果表明,本文算法在改善图像纹理表达上具有明显优势,特别是对于图像的光照、旋转、尺度都具有很好的鲁棒性.
基于MCS的SVM参数优化研究

由于优化杜鹃算法是利用了鸟类特殊的利维飞行模式的群体智能算法,并且增加了粒子间的信息交流,故将该算法引入支持向量机惩罚系数和核参数的自动寻优中。给出了实现方式,并讨论了概率参数的设置对收敛性的影响。通过与传统的GA/PSO-SVM对比验证,MCS-SVM方法使得分类精确率平均提高2.28%,既能显著提高分类效率,又表现出很好的泛化性能。
认知无线电中基于博弈论的联合功率和速率控制算法

研究了认知无线电(CR)中共享频谱状态下的联合功率和速率控制问题。功率控制技术是认知无线电的关键技术之一,而下一代的网络也对速率的多样化传输提出了要求。将系统中次级用户(SU)间的关系假定为非合作的竞争性关系,同时考虑到次级用户对主用户的干扰容限,提出了基于博弈论的联合功率控制算法(NPRG),并证明了该算法的纳什均衡的存在性、唯一性。仿真结果证明了算法具有较快的收敛性,且能收敛到较低的功率和较高的速率。
基于遗传算法的WSN节点定位技术

提出一种基于遗传算法的无线传感器网络节点自定位技术,在算法的第1阶段利用采样方法对节点初始位置进行初步估计,在第2阶段采用遗传算法对节点初始位置进行求精。仿真实验结果表明,该算法在锚节点比例较低的情况下仍然能够对未知节点进行准确定位,且定位精度更高。
中小规模研究性企业知识管理体系建设探索

研究型企业深刻意识到知识管理体系对企业的重要性.建立知识管理体系过程中出现的各类问题导致知识管理体系推动研究型企业进步的效率较低.笔者所在单位在长期管理信息系统建设过程中,从知识收集、整理归纳、知识共享、知识创新等环节进行方法研究和实践探索,取得了一定效果,企业内部知识体系逐步进入有序建设,有效推动了企业知识创新.
基于Fisher准则和Adaboost的语音情感多分类研究

随着社会和科技的快速发展,如何有效识别语音情感已经成为人们关注的一个热点。在众多的分类算法中,Adaboost多分类算法得到了较好的应用效果。该算法将生气、开心、中性、伤心和害怕5种语音情感分为三层,由粗到细,逐层识别。基于柏林情感语音库,将提取的语音情感特征利用Fisher准则选择较佳特征作为实验数据,实验结果表明,将相近情感分在一起训练更有利于提升Adaboost算法的分类性能。此外,在与传统的BP和SVM分类模型比较中,Adaboost多分类算法表现出了优越性。
基于网络处理器的ICMP快速处理方法

针对网络处理器IXP 2XXX对所有数据包均根据TCP/IP协议层的标识逐层进行分析,从而导致ICMP(网际控制报文协议)处理速度慢,抵御ICMP洪水攻击效率低的问题。提出了在网络处理器的微引擎处理中嵌入ICMP处理模块,建立了ICMP模块的处理流程,并通过设置ICMP异常标识进行跳转处理,减少冗余检查的步骤,实现了对异常ICMP的及时处理。仿真实验结果表明,该方法对ICMP数据包的指令周期明显少于原IXP2XXX开发包中的方法,提高了处理ICMP包的性能。
一种基于点云数据的快速曲面重构方法

研究激光扫描中的点云数据重构技术,提出一种基于规则点云数据的快速曲面重构方法。分析相邻扫描线之间数据点的相对位置关系,在三角剖分的基础上,设计改进的扫描线剖分算法,根据激光逐行扫描的特点,对点云数据进行不规则三角网格划分,利用几何关系进行配对构网,并在所建三角模型的基础上实现三角网格的局部优化和纹理映射,得到重建模型。实验结果表明,与传统Delaunay空间三角剖分算法相比,该算法可明显提高三角构网速度和质量,消除空洞,改善重建效果。
实时采集中异常值的自动甄别与纠错方法研究

随着科学技术进步,规模猪的生长过程研究手段也日益现代化。传统上对猪的生长研究大多采用人工收集数据,不仅麻烦费事,而且极易产生猪的应激反应,对猪的生长产生影响。随着各种传感器和现代通讯技术在养猪事业中的应用,数据的收集变得更加科学、方便。然而,由于采集数据对象的特殊性,使得在采集数据的过程中,客观存在挤、拱、撞等现象,从而造成采集的数据存在偏差,对后期分析研究猪的生长性状产生一定影响,因此,必需加以修正。鉴于此提出了将经典算法与神经网络方法相结合来自动甄别与纠正采集的数据,通过Matlab仿真及在安徽菩提果公司研发的"9SC-05猪用选种选料自动测定设备系统"的应用实践,表明该方法具有纠错准确率高、速度快、适应性好等优点。
结合图像上下文的二阶导数边缘融合线条精确定位与配准

线条工具痕迹图像中线条的精确定位是实现犯罪工具痕迹自动检验比对的关键.针对边缘检测方法易受到图像噪声的影响产生虚假边缘,不能够对痕迹中的实际线条进行准确定位,导致线条特征提取困难的问题,提出一种结合图像上下文的二阶导数边缘融合线条精确定位方法.首先根据当前线条工具痕迹人工比对方法定义图像检验的比对线,沿比对线方向计算图像的二阶导数,并根据二阶导数边缘的性质对导数值进行规则融合,以计算线条痕迹中的脊线和谷线区域;然后根据人工线条痕迹比对经验对线条区域进行优化规整,删除深谷中的伪线条;最后结合图像上下文计算脊线区域中显著点实现线条的精确定位.在线条精确定位的基础上,以二阶导数绝对值最大脊线条、灰度值最大脊线条、最深谷为特征线条,以及特征线条之间的距离为配准特征模板(向量)对实验样本进行配准,能够对工作部位具有较显著特征工具形成的痕迹实现较高配准率.实验结果表明,文中提出的线条定位和配准方法能够快速实现线条工具痕迹图像中线条的精确定位和配准,为实现线条工具痕迹自动比对奠定基础.
自顶向下的常用机构库研究

论述了基于Creo平台的机械常用机构库的二次开发,并针对开发中的关键技术进行了详细的介绍.在Visual Studio 2010环境下,利用Creo软件提供的二次开发工具Creo/TOOLKIT,结合SQL Server数据库和MFC技术设计编写了机械常用机构库系统.机构库中的机构全部采用自顶向下设计完成,以封闭行星轮系圆柱齿轮凸轮机构设计为例,介绍了常用机构库的具体功能.工程应用表明,该系统能够对常用机械机构进行快速检索,并且能够查看机构的运动仿真、运动曲线、特性等参考,同时能够针对具体机构进行快速设计,进而提高了产品设计水平、缩短了设计周期.
基于改进蚁群算法的协作学习分组研究

协作学习中根据学习者的特征进行有效分组对于提高学习者的学习效率具有重要的作用。基于学习者的学习能力、兴趣爱好和理解水平,在基于蚁群算法的协作学习分组中,以学习者特征相似度值作为启发信息,并针对蚁群算法可能出现的早熟收敛和停滞现象,分别在初期加入判断回退机制和在中后期对启发因子及期望因子进行动态调节以保证分组结果的准确性。模拟实验结果表明该算法在分组性能及准确性上均优于传统算法。
基于模糊控制的多电梯智能调度算法研究

交通状态是多电梯调度系统研究的重要背景,交通流的产生是由乘客流动形成的,而乘客又是电梯运送的对象,即交通系统和输送对象相关。因此通过分析交通状态预测交通流的动态趋势,确定相应交通模式,才可以对多电梯系统调度进行优化,从而达到减少乘客待梯与乘梯时间,提高电梯运送效率,减少系统中电梯的起停次数,降低能耗。论文研究多电梯调度算法,运用模糊控制理论对其进行优化。模糊控制是人工智能的重要内容,结合专家控制理论、模糊集合控制理论和神经网络控制理论,以模糊变量及模糊推理为基础的一种智能计算机控制。
复合决策粗糙建模与计算方法研究

经典决策粗糙集缺乏处理多种类型共存的复杂数据的能力。为解决该问题,首先通过融合的技术手段提出量化复合关系,并验证了量化复合关系是交-复合关系和并-复合关系的推广形式,然后在此基础上构建了相应的决策粗糙集模型。最后借助矩阵运算直观地描述了复合关系的融合过程,并给出了求解决策粗糙近似集的新方法。在UCI数据集上的实验结果表明该模型和方法有效且稳定。
复杂背景下的多阈值人眼定位新算法

提出了一种基于复杂背景下的多阈值人眼定位算法。该算法首先对图像进行光线补偿,减小由于光照不均等因素造成的影响;然后根据对人眼灰度特征的分析来确定三个人眼二值化阈值,从而分离出人眼候选区域;最后根据人脸的几何特征、人眼位置判定准则以及计算二维相关系数来排除非人眼区域,从而定位双眼。实验结果表明,该算法能在不同条件下准确定位人眼,且具有较快的定位速度和较高的检测率。
面向分布式控制系统的实时SOA研究与应用

SOA(Service Oriented Architecture)已广泛应用于传统信息系统领域。如何将SOA思想应用于社会上广泛存在的分布式控制系统的构建,是服务计算领域的一个新的研究课题。针对分布式控制系统的特点及面向服务的思想,提出一种可有效解决消息可靠性传输、服务实时性处理的层次化实时SOA模型,给出各层次模型的详细思路与实现机制。基于该模型,设计并实现了电力配网自动化系统的底层多网络冗余实时消息总线原型系统,并给出了相关结论。
基于B2B垂直搜索的网页信息抽取系统研究

为了解决从网页中准确抽取产品信息这一B2B垂直搜索引擎的关键问题,以站点树为模型,首先分析了企业网站的结构特征,在此基础上构建了一个面向B2B垂直搜索引擎的网页信息抽取系统。该系统利用站点树在企业站点大量网页中识别出产品页,并进行去噪处理,然后使用基于规则的方法抽取产品页中包含的产品描述信息和参数信息。通过该系统抽取到的各类产品信息较为准确,且效率得到明显提高,适用于B2B垂直搜索引擎中对产品的描述、分类及搜索。
基于SIFT特征点的点云配准方法

点云配准是三维建模过程中的关键问题之一。经典的ICP算法速度较慢,尤其是在点云数据较大的情况下用时更长。因此提出了一种改进方法。首先对两片点云进行体素栅格下采样,其次找出源点云的SIFT特征点并保存成点云,然后调用ICP算法,使用保存的SIFT特征点点云与目标点云进行配准,并通过RANSAC算法去除错误点对,保留变换后的源点云,重复上述过程,用以提高精度,直到满足收敛条件。实验表明,该文方法不仅速度较快,而且精度较好。