Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
置信度判别嵌入式隐马尔可夫模型人脸识别

为了提高人脸识别率,提出了一种优化置信度的判别嵌入式隐马尔可夫(EHMM)人脸识别方法。提出的方法基于假设检验,通过最小化检验错误率得到优化置信度判别式训练准则。在优化置信度判别式训练准则的前提下,通过参数估计求解判别式转换矩阵,提取出具有判别性、低维度的图像特征,确保观察样本能正确地分配到其对应的模型状态,以提高所训练出的EHMM模型的正确识别率。理论分析证明了优化置信度判别式训练准则的有效性,详细的实验及与现有方法的比较结果表明,提出的识别方法具有更好的识别性能。
带软时间窗的开放式满载车辆路径问题研究

为满足某些生产制造企业的满载运输需求,针对运输任务对车辆具有独占性的特点,分析得到总运输费用的大小取决于车辆的空车行驶费用,在此基础上,将带软时间窗的开放式满载车辆路径问题转化为带软时间窗的多车场开放式车辆路径问题,在非对称图上建立了相应的数学模型,并设计了近邻粒子群算法对模型进行求解。设计算例对算法进行了验证,实验结果表明:该算法可以快速求得软时间窗的开放式满载车辆路径问题的满意解。
基于静态LOD的输电线路虚拟地形渲染优化算法

针对输电线路三维可视化系统中大规模地形场景的渲染问题,提出一种基于静态LOD的虚拟地形绘制优化算法.建立输电线路廊道内地形高程数据的分块模型,将视角移动速度纳入细节层级的评价因子中,结合视点距离、地形复杂度等因素改进评价函数.通过阈值判断网格内数据点高程值的方差,选择不同的线性插值函数完成地形曲面的模拟效果.实验结果表明所提算法有效减少了运动状态下地形三角面的绘制数,具有更加流畅的虚拟场景帧数和良好的地形仿真效果.
多尺度自适应加权与稀疏表示分类相结合的遥感目标识别

针对遥感图像中不同层次的空间结构差异及目标含有不同角度的旋转的情况,提出一种基于Gabor多尺度自适应加权与稀疏表示的遥感目标识别方法.首先对训练样本和待测样本进行Gabor小波变换,对各个方向的Gabor特征进行综合,使它们近似各向同性,根据各尺度特征包含信息量进行自适应加权求和并经过PCA降维求得融合特征,将原始的训练字典改为融合特征字典,从而使字典更加具有判别能力,提高识别率.实验表明,该方法对遥感图像目标识别具有较好的鲁棒性.
基于区域判定的超宽带井下高精度定位

为满足煤矿井下对高精度定位日益增长的需求,应用高精度无线收发芯片DW1000,设计实现了一套基于超宽带(UWB)通信的井下定位基站与标签。为提高基站和标签之间的测距精度,采用非对称双边双向测距(ADSTWR)算法,抑制节点时钟偏移引起的测距误差;针对井下多基站定位中,标签的每一次定位都需广播请求帧而产生大量无效通信的问题,提出一种基于ADS-TWR的标签区域判定策略,使得标签只与所在区域基站通信便可完成定位,并引入标签的区域异常自检和区域校正机制,保证系统的高效稳定运行;在标签坐标解析阶段,采用三角形质心算法,在高精度测距基础上进一步提高定位精度,减少定位处理时间。实验结果表明:标签的定位精度在15 cm以内,满足井下高精度定位要求。
汽车轮胎爆胎风险智能监测方法研究与仿真

研究汽车爆胎风险准确监测问题。汽车轮胎在不同路段运转过程中会发生不同程度的震动,一旦震动程度过大,汽车内气体压力信号波谱振幅增加,造成气体压力报警信号发生错误突变。传统智能监测算法是利用气压异常报警信号进行监测的,无法避免由于汽车震动程度过大造成的气体压力报警信号突变的缺陷,降低了轮胎爆胎风险报警监测的准确率。提出了一种利用粗糙集的支持向量机轮胎压力监测方法。通过粗糙集方法对轮胎压力采集点取值进行分类处理,利用支持向量机建立汽车轮胎压力异常监测模型,从而实现了汽车轮胎爆胎报警监测。仿真结果表明,改进算法能够提高汽车轮胎爆胎报警的准确率。
JTIDS信号的高效信道化接收及检测方法

根据联合战术信息分发系统(Joint Tactical Information Distribution System,JTIDS)信号的特点,提出一种基于多相滤波的JTIDS信号接收方法。该接收模型具有全概率接收JTIDS信号的特点,而且所需计算复杂度低。在信号接收后,通过能量检测对输出信号进行脉冲宽度检测,判断信号是否为JTIDS信号。仿真结果表明该方法在信噪比为正时具有较好的性能。
视频情感语义分析——类型-强度分解法

提出一种视频情感语义分析方法,利用强度和类型两个独立分量构造的二维空间来建立人类情感模型,通过多模态的听觉、视觉特征,分别构造连续型的情感强度时序曲线和离散型的情感类型时序曲线,从而建立低层特征空间与情感空间之间的映射关系,实现对视频内容的情感注释和分析。类型-强度分解曲线可客观、真实地描述视频情感内容随时间的变化情况。实验结果验证了该方法的有效性。
基于视频的道路识别新算法在交通监测系统中的应用

针对传统的道路识别方法过程复杂,易受干扰,识别效果不够理想等缺点;根据道路上会有大量车辆通过,而车辆通过的地方也必为道路这一特点。采用逆向思维,通过识别运动物体达到识别静态物体的目的,提出一种应用累积帧差技术通过识别道路上经过的车辆来识别道路位置的新算法。实验结果表明使用新算法识别出的道路效果比较理想,可以满足实际应用的需要。
基于IGAHP—熵—博弈论—Choquet积分的新型装甲装备通用质量特性评价模型研究

为实现新型装甲装备通用质量特性评价,在建立评价指标体系的基础上,结合新型装甲装备特点,明确了通用质量特性对评价的要求,运用改进群体层次分析法(Improved Group Analytic Hierarchy Process,IGAHP)确定了指标的主观权重,采用熵权法明确了指标的客观权重,并引入博弈论的思想融合了主客观权重,考虑到评价准则之间的关联性问题,引入了模糊测度的概念,运用Choquet积分实现了指标评价值聚合,构建了新型装甲装备通用质量特性评价模型,为新型装甲装备通用质量特性的改进研究奠定了基础。
改进的近似模式匹配算法

为了提高近似模式匹配算法在多次匹配情况下的效率,借鉴了文本快速过滤算法的思想,分析了平均情况下改进的动态规划算法(DP算法),并在此基础上设计实现了一种改进的DP算法,称为IMP-DP。该算法在匹配过程中,将上一次运算的结果存储起来,与上次相同的匹配可在原有成功匹配结果的基础上进行运算,忽略将不可能产生成功匹配的区域,只关注剩余的区域。由算法时间复杂性和实验对比分析结果表明,该算法在多次匹配情况下,效率远远高于其它算法,从而验证了该算法改进的有效性。
基于径向基函数的多帧图像超分辨重建算法

神经网络具有强大的非线性学习能力,基于神经网络的多帧超分辨重建方法获得了初步研究,但这些方法一般只能应用于帧间具有标准位移的控制成像情形,难以推广应用到其他实际情况。为了将神经网络强大的学习能力应用到非控制成像多帧超分辨重建中,以获得更好的超分辨效果,提出了一种利用径向基函数(RBF)神经网络进行解模糊的算法,并将其与多帧非均匀插值结合起来,形成了一种新的两步超分辨算法。仿真实验结果表明,该算法的结构相似度为0.55~0.7。该算法不但扩展了RBF神经网络的应用范围,还获得了更好的超分辨性能。
基于GPU栅格化的任意多边形布尔运算

任意多边形布尔运算大多基于CPU栅格化方法,而CPU的串行性会增加栅格化过程的耗时。为此,提出一种基于图形处理器(GPU)栅格化思想的多边形布尔运算算法。用GPU实现CPU中较耗时的二维图形栅格化过程并提取内外轮廓片元,构造GPU环境下的栅格数据结构及与之空间映射相对应的CPU环境下的顶点数据结构,采用CPU与GPU相协调的方式交替访问内外轮廓进行顶点跟踪及轮廓片元压缩,最终得到正确的布尔运算结果多边形。实验结果表明,与现有多边形布尔运算算法相比,该算法能有效控制精度,且具有更高的执行效率。
软件即服务流程模型的自动演化

针对信息技术的高速发展,研究了软件即服务个性化定制中的流程配置。引入可配置过程模型作为支持软件即服务应用流程配置的手段;针对业务流程变化引起的流程模型簇膨胀和预定义的基本流程模型过时的情况,提出了流程模型的演化方法,即根据上一个基本流程模型有效期内各个流程模型被执行的概率和流程模型簇中流程模型间的距离,产生新的基本流程模型并更新配置规则集,从而达到减少流程模型簇所需存储空间并提高流程模型实例化效率的效果。
基于任务执行截止期限的有向无环图实时调度方法

为了将任务映射到多个资源中运行,以提高任务的执行效率进而有效管理和组织一个业务流程。在传统有向无环图模型的基础上,首先给出一种新的模型,将调度任务分解成若干串行和可并行调度部分;然后在新的有向无环图模型基础上提取任务调度的一条有效主路径,按照有效主路径将任务并行展开;随后基于任务的执行完成时间和执行截止期限提出一种拉伸调度策略,使任务在满足执行截止期限的同时,尽可能减少对处理器资源的占用,使其他任务能有效地进行调度。通过仿真实例证明所提方法具有很好的适用性。
基于虚拟现实技术的钻井仿真系统设计

针对基于三维动画和OpenGL技术的钻井仿真系统存在画面沉浸感不强、交互性差等不足,开发了基于虚拟现实技术钻井仿真系统。在对钻井过程进行数学建模的基础上,设计了模型计算软件,该软件逼真地再现了钻井现场参数的变化情况。利用3D MAX建模软件构建了复杂的钻井设备模型,并在Virtools平台下利用行为模块控制各模型独立的运动,实现了动态的钻井虚拟场景。该场景在硬件平台的配合下,能够逼真地再现钻进、起下钻、接单根、上扣、卸扣等几十种钻井工艺流程。该系统的实现为油田安全作业的培训提供了一条新的途径,具有一定推广价值。
一种基于混合二叉树结构的多类支持向量机分类算法

为提高多类支持向量机的分类效率,提出了一种基于混合二叉树结构的多类支持向量机分类算法。该混合二叉树中的每个内部结点对应一个分割超平面,该超平面通过计算两个距离最远的类的质心而获得,即该超平面为连接两质心线段的垂直平分线。每个终端结点(即决策结点)对应一个支持向量机,它的训练集不再是质心而是两类(组)样本集。该分类模型通常是超平面和支持向量机的混合结构,其中超平面实现训练早期的近似划分,以提升分类速度;而支持向量机完成最终的精确分类,以保证分类精度。实验结果表明,相比于经典的多类支持向量机方法,该算法在保证分类精度的前提下,能够有效缩短计算时间,提升分类效率。
等周图像分割算法的一种加速改进

在等周算法应用于图像分割中,由于不能充分利用求解线性方程组所得到的状态向量,且对于多目标的图像进行处理时采用的二分迭代产生较大计算量的不足,通过对多目标图像的状态向量和等周率进行分析,提出一种加速改进k+1分迭代方式,经分析和实验表明改进后方法比原算法分割在计算次数和计算时间上效率更高。
基于CDMA无线网络的浮标数据通信系统

在海洋监测中,海洋仪器设备是人类认识海洋、开发利用海洋资源和保护海洋环境的重要技术手段。其中资料浮标是海洋监测的主要手段之一。随着CDMA技术的广泛应用,近年来也被应用到海上浮标的无线数据通讯中。相比之GSM、北斗等通讯方式,CDMA网络具有数据传输量大、成本低等优点。文中以Visual studio 2005为工具开发了基于CDMA无线网络的浮标数据通信系统,浮标数据通信系统已在海上正常运行6个月。同时对接收到的数据和波浪骑士及其他仪器进行了对比,通过对比可以说明此系统稳定、可行,接收到的数据真实可靠。
融合社会信任关系的改进推荐系统

推荐系统已经得到了广泛的研究和应用,但是大多数推荐系统中仍存在一些导致系统推荐质量低下的不足:用户-信息项矩阵的大规模性和数据稀疏性,假设所有的用户都是互相独立的,该假设忽略了用户之间的联系。为了提高推荐系统模型的准确性,提出一种新型的概率因子分析方法。该方法对社交网络图进行挖掘,并将挖掘出的信任关系应用到推荐系统中,从而把用户朋友的喜好与用户的兴趣融合在一起,用于提高推荐质量。理论分析和实验结果表明,该方法复杂度是线性的,相对于传统方法表现出了很大的优越性,适合应用于大规模数据处理。
基于缩略语分析的中文报道关系识别研究

分析中文缩略语的构词方式,定义2个词之间的词形相似度,提出一种基于最长字符串匹配的相似度计算方法,探讨该方法在中文报道关系识别系统中的应用。实验结果表明,该相似度计算方法能够改善中文报道关系识别系统的性能,使系统的归一化检测开销降低12.96%,取得较好的识别效果。
变桨距风电机组仿真模型与控制

针对变桨距风力发电机组,建立了包含风、空气动力、发电机、偏航系统以及桨距系统的模型,并对变桨距风力发电机组模型设计了控制逻辑和控制回路。偏航和变桨是影响发电机组功率的主要因素,在偏航模型和控制系统中充分考虑了偏航角的解缆问题以及风向突变时风机偏转方向的算法设计;在变桨模型和控制系统中,根据叶片的气动特性,进行了仿真。控制结果表明,设计的仿真模型和控制方案能够合理地展现变桨距风电机组的动态变化过程。
核字典学习在软件缺陷预测中的应用

提出一种基于核字典学习的软件缺陷预测方法,首先根据软件缺陷历史数据结构复杂、类不平衡的特点,利用核方法将软件缺陷历史数据映射到一个能代表原始数据分布的高维特征空间.然后在核空间中,通过学习得到一个核字典,利用这个核字典判定软件模块的属性,对软件模块进行缺陷预测.在核字典学习过程中,为了解决缺陷预测中的类不平衡问题,采用了一种核字典基选择策略,构造出一个类别平衡的核字典.在NASA数据集上的对比实验表明,核字典学习方法取得了较高的Fmeasure值和AUC值,有效地解决了缺陷预测中的类不平衡问题,取得了较好的预测效果.
二维超声速进气道数值仿真研究

研究混压式超声速进气道改善阻力性能问题,改变进气道构型,针对Kantrowitz极限标准在进气道收缩比的设计上都过于保守;针对粘性效应问题,通过改进方法来控制激波/边界层干扰所造成的边界层分离现象,可以有效的降低粘性效应所带来的负面影响,提高进气道的起动特性,设计点和非设计点(Ma=3.5)均能达到优化进气道性能指标的效果。应用CFD对超声速进气道的起动特性进行了数值仿真分析,并从定量角度给出了如何施加壁面开缝措施来控制进气道的边界层分离现象。仿真结果发现在无粘和粘性条件下,相对开缝前,进气道的总压恢复系数分别提升了8.1%和22.7%。同时仿真结果表明,对于超声速进气道的设计和改进有一定的指导作用。
基于最小边界扇形的移动对象轨迹实时化简算法

为了对全球定位系统(GPS)设备采集到的移动对象原始轨迹数据进行简化,提高轨迹数据的使用效率,降低移动终端的通信代价和计算开销,提出了一种基于最小边界扇形(MBS)的移动对象轨迹实时化简算法。该算法不同于用一条折线来近似原始轨迹的方法,它利用扇形预测范围来估计、简化原始轨迹,在角度和距离两个层面上对简化误差进行控制。提出了新的误差度量方法——基于等极径的误差度量方法,并讨论了GPS定位误差对简化算法的影响。实验结果表明,所提算法的简化轨迹高效、稳定,所得到的简化轨迹与原始轨迹之间误差较小(不超过误差阈值的20%),对GPS定位误差有较好的容错能力。
基于融合神经网络的传感器故障诊断专家系统

针对传感器抗振动差、易受干扰的故障特点,常规采用的基于模型的传感器故障检测方法的准确性易受到建模误差与外界扰动的影响,造成漏报或误报;提出了一种基于融合神经网络的传感器故障诊断专家系统;该方法采用常规电流残差信号和振动幅度信号作为传感器故障诊断的输入信号,应用融合BP神经网络进行传感器的故障方法,分别用局部故障诊断模型,对局部的传感器故障信息进行全局决策的融合,从而提高专家故障诊断系统的准确率;研究结果表明,该传感器故障专家系统具有诊断准确率高、诊断速度快等优点,抑制干扰对故障检测的影响,诊断准确性超过75%。
基于粒计算的哈夫曼树SVM多分类模型研究

针对多分类问题,将粒计算与最优二叉树相结合来构建SVM多分类模型。应用粒计算思想粒化多分类问题,计算出每个类别的粒度;以粒度为权值集合,构建哈夫曼树,以解决类内样本分布不均和分类效率低下的问题;对粗粒结点分别设计多个SVM分类器;最后,以低温存储罐材料多分类问题为研究背景,对模型进行了仿真验证。与其他方法的对比分析表明,该模型提高了分类效率,为多分类问题的处理提供了一个新的研究思路。
基于整数规划的层次式FPGA布线算法

为了避免由于布线线序处理不当而导致无法布通的问题,提出一种基于整数规划的层次式FPGA布线算法.该算法使用一种全局优化处理的方式对布线问题进行求解,通过分析层次式FPGA的结构特点和整数规划的算法特点,导出了FPGA布线算法问题与整数规划之间的关系;然后具体描述了如何将FPGA布线问题转化成二进制整数规划问题及其相应的求解过程,其中利用层次式FPGA的结构特点对得到的整数规划问题进行简化.与可满足性布线算法进行实验比较的结果表明,文中算法具有求解速度更快、求解规模更大以及求解质量更高等方面的优势.
基于混沌优化的LS-SVM非线性预测控制方法

针对非线性系统的控制问题,提出了一种基于LS-SVM的预测控制技术。该方法将LS-SVM和非线性预测控制思想有机结合,利用混沌映射的特性,通过引入混沌优化技术对LS-SVM参数进行优化,同时又将其作为滚动优化策略,避免了非线性预测控制中复杂的梯度计算和矩阵求逆问题,仿真研究说明了该非线性预测控制器的有效性及实时性。
具有回放功能的机载回波触发数据采集分析设计

提出回放功能的机载回波触发数据采集分析设计系统,通过系统的硬件设计和数据挖掘的算法实现,提高了对机载回波触发数据的实时在线采集和回放性能,基于VXI总线数据分析采集系统应用层软件结构,设计仪器驱动程序、采集通道组、采集触发设置、数据传输模式、数据端口设置和数据读取子模块等.得到机载回波触发数据挖掘算法改进实现,设计PXI总线的数据回放系统.实验结果表明,系统具有较好的机载多源回波触发数数据的挖掘性能,数据采集挖掘精度较高,界面友好,具有较强的数据采集和实时分析能力.
基于聚类分析的图模型文档分类

针对传统向量空间模型中的特征项孤立处理问题,首先通过χ2统计和特征聚类相结合的模式实现特征降维,然后使用图模型来建立词和词之间相互关联信息,最后运用KNN方法进行文档分类测试。该算法提高了稀有词对分类的贡献,强化了关联词的分类效果,并降低了文档向量的维数。实验证明,该算法提高了分类的准确率和召回率。
基于分词的关联规则预测系统研究

定向文本预测,往往存在预测不准、数据量大、针对性不高等问题。提出基于分词的关联规则预测方法,以煤化工行业为例进行发展方向的预测。对预测主题近期新闻标题进行层叠隐马尔可夫模型的初步分词,对得到的词集进行虚词修剪及喻词实化完成语义统一形成参与关联规则的事务集;通过提出的基于分词的关联规则算法Apriori＿Split对事务集进行计算,最终得到预测结果。实验表明,该预测方法简单有效,可以极大提高预测准确性。
基于MapReduce面向列的数据库存储方案研究

将传统的并行DBMS技术应用到Hadoop框架,在此基础上将面向列的数据库存储技术引入Hadoop的复制和调度机制,进而获得高效的编程模型与编程API.实验表明,提出的方案主要应用在map phase阶段,同时能够使得MapReduce的性能提高两倍.
匹配发动机的液压泵复合式控制特性研究

研究液压系统优化控制问题,针对工程机械的复杂工况经常使得液压泵与发动机扭矩匹配不合理,造成发动机熄火或功率利用过低。为提高系统性能,提出了DA(排量转速控制)与EP(电比例控制)的复合式控制方案,调节泵排量使其扭矩与发动机外特性相适应。建立流量连续方程和力平衡方程复合式控制微分形式的数学模型,并导出其传递函数。在MAT-LAB/Simulink平台搭建模型,对控制特性进行了仿真研究。结果表明,复合式控制可使液压泵与发动机高效匹配,为发动机的液压系统优化控制提供了科学依据。
基于OLS与EPSO算法的RBF企业订单预测模型研究

提出了一种最小正交二乘算法(OLS)和进化粒子群优化算法(EPSO)相结合构建RBF神经网络的企业订单预测模型。OLS采用前向回归算法,从输入数据中选取适当的中心,动态地避免网络规模过大和随机选择中心带来的数值病态问题;EPSO方法调整网络中的参数,如RBF中心位置,RBF宽度和隐层与输出层之间的权值,以提高网络的泛化能力。
一种基于行为的B/S应用系统访问控制策略

随着计算机技术和网络技术的快速发展,B/S模式在各类应用系统中得到广泛应用。在基于B/S模式的应用系统中,为了确保数据的安全性和保密性,一般会对用户权限进行验证和控制。论文在研究常用访问控制策略的基础上,提出了一种基于行为的B/S应用系统访问控制策略。详细介绍了该访问控制策略的实现方法和技术途径,并对其特点进行了探讨。
TCG动态二进制翻译技术研究

动态二进制翻译是一种即时编译技术,能在运行时将一种指令集体系结构的二进制代码实时翻译成可在另一种指令集体系结构下运行的代码。针对TCG(Tiny Code Generator)动态二进制翻译技术,首先对其基本原理进行研究,分析它的分层机制和翻译过程;然后对翻译块查询与缓存策略、TCG上下文维护,以及中间表示的分类和属性特点进行研究,并给出目标代码的生成步骤和及其常用的两种优化方式。这两种优化方式均在翻译阶段进行,具有实际的优化价值。
耦合分布式仿真中任务调度的研究与实现

在耦合分布式仿真系统中,为解决任务对资源合理利用的问题,采用一种First-Available调度策略,即在对资源和任务有效管理的基础上,根据工况计算任务的资源请求,在资源表中选取第一个符合要求的计算节点,指定此节点运行某项工况任务。测试表明,该调度策略能够快速有效匹配任务的资源请求,有非常强的实用价值和实效性,能够有效合理地利用资源,满足了大规模多工况多任务耦合仿真计算的要求。
(V,R)-语言

V是一个字母表。FV是V上的一个自由半群,R是FV的一个子集。首先,提出了(V,R)-半群的概念,证明了图半群和有向图半群都是(V,R)-半群。其次,提出了超图半群的概念,证明了超图半群是(V,R)-半群,超图半群把超图理论和自由半群理论联系起来。以此为基础,提出了(V,R)-语言和超图语言两个概念。超图语言把超图理论和形式语言理论联系起来。进而,证明了超图语言、无向图语言和有向图语言都是特殊的(V,R)-语言。第三,证明了无向图语言和有向图语言都是正则语言。这就回答了文献"无向图语言"和"有向图语言"中提出的开问题。(V,R)-半群和(V,R)-语言是研究自由半群和形式语言的新理论和新方法。
基于投影梯度的非负矩阵分解盲信号分离算法

在盲信号分离过程中,基于乘性迭代的非负矩阵分解(NMF)存在运算量大、收敛速度慢等问题。为此,在投影梯度法的基础上提出一种新的NMF盲信号分离算法。通过增加行列式约束、稀疏度约束和相关性约束条件,将最优化问题转化为交替的最小二乘问题,将投影梯度法应用于基于约束的NMF盲信号分离过程。仿真结果表明,该算法能减小重构误差,在维持源分离信号稀疏性的基础上实现混合信号的唯一分解。与经典NMF算法和NMFDSC算法相比,其收敛和分解速度更快,重构信号的信噪比更高。
面向协同产品商务的零件信息表达与共享

根据协同产品商务中各方对零件信息统一表达和共享的需要,提出一种面向协同产品商务的零件信息表达与共享方法。该方法分析零件信息特征构成及特征间关系,并基于特征建模技术建立面向协同产品商务的零件信息特征模型,将零件信息特征模型转化为统一的XML Schema信息模式,阐述转化的基本规则,构建面向协同产品商务的零件信息共享与交换平台,该平台以XML Schema信息模式进行检验,零件信息由XML描述并通过各种XSL样式表映射,满足不同用户的显示需要,实现零件信息的共享与交换。应用实例证明了该方法的有效性和可行性。
医院信息系统综合评价体系模型

为推动医院信息化建设工作的规范化,加强医院信息化建设的管理、监督、指导和评审工作,构建出一个具有广泛代表性的医院信息系统评价体系模型,使得我区医院信息化进程能够持续健康的发展.我们运用一种改进的层次分析法原理,对指标体系中的每一个单一指标进行权重求解,从而得出一个可以求解出系统性能测试和功能测试总得分的指标体系,对医院信息系统进行综合评价.通过该模型对新疆医科大学两家附属医院信息系统进行计算评分,最终科学有效地评价了该两家医院的信息系统,找出医院信息化工作的不足之处并给出了科学的改进建议.
集成电路测试系统中波形数字化仪的校准研究

文章介绍了波形数字化仪的原理、结构、工作方式及特点,并针对其校准技术进行了深入的研究。通过多功能校准源、示波器及测试系统数字模块实现波形数字化仪模块的精确校准,解决了波形数字化仪模块的校准问题。校准结果表明,该校准装置及校准方法能够满足集成电路测试系统任意波形发生器的校准要求。
电控EGR阀综合性能测试系统的研制

电控EGR阀是废气再循环技术中重要部件,主要包括步进电机式、电磁式和直流电机式,目前针对电控EGR阀测试系统研究尚不充分;为了实现对电控EGR阀各项技术指标的测试,研制了一套电控EGR阀综合性能测试系统;系统由驱动单元、控制单元、测试单元组成;驱动单元以电控EGR阀驱动器为驱动核心,控制单元以可编程控制器为控制核心,测试单元由各项指标的测试模块组成;通过对各项技术指标测试工艺流程设计,系统实现了对电控EGR阀流量特性、内漏性能、响应时间和阀内位置感应器性能的自动测试;实验结果表明,该系统稳定可靠,各项参数的机器能力指数Cmk均超过1.67,满足技术要求;系统提供了一种针对电控EGR阀综合性能的测试方案,并成功应用于某企业电控EGR阀生产测试车间。
基于内容的物联网寻径模型及节点休眠机制

物联网现有的基于节点标识的寻径机制只能提供基本的传输可达性,在面向内容的监控及通告场景中传输效率较低.针对物联网最典型的树型拓扑结构,提出了基于传感内容的寻径模型(Routing Model based on Sensor Content,ROC),以子树为单位定期收集、汇聚传感内容值,并在树型结构中逐层实施.设计了物联网内容组播和内容任播消息的高效通告方法,利用内容寻径规则精准高效地传送消息到满足条件的节点.理论分析及真实节点组网实验验证了ROC模型能以较低的带宽和存储代价实现高效的内容寻径.根据内容敏感范围,提出了基于最大子树的节点休眠机制,可延长部分节点休眠时间.ROC模型与已有的基于节点标识的物联网路由机制完全兼容,可叠加实施,互不干扰.
人工鱼群算法在虚拟机分配中的应用

虚拟机分配是云数据中心的一个重要任务,它实现物理机和虚拟机的映射,这对整个云数据中心中计算集群的性能,响应时间和服务质量有重要影响。需要采用一定的虚拟机分配策略来保障在同一集群中自动地完成虚拟机分配,以便达到物理机集群的负载均衡,虚拟机迁移次数最小并且节能环保等目的。提出了一种添加新型行为策略的人工鱼群算法,并将该算法成功应用于虚拟机分配问题的求解。与多种虚拟机分配算法的对比结果表明,算法能更快获得符合云数据中心多个需求的分配方案,对于其他实时性要求较高的组合优化问题同样具有应用价值。
Web项目中的SQL注入问题研究与防范方法

基于B/S模式的网络服务构架技术的应用被普遍采用,许多该类型的应用程序在设计与开发时没有充分考虑到数据合法性校验问题,因此使其在应用中存在安全隐患。在横向比较SQL注入攻击模式的基础之上,分析了SQL注入攻击的特点、原理,并对常用注入途径进行了总结。提出在主动式防范模型的基础上,使用输入验证、SQLServer防御以及使用存储过程替代参数化查询相结合的形式构建出一种有效防范SQL注入攻击的思路和方法。测试结果表明该防范模型具有较高的实用性和安全性。
延迟容忍网络中一种基于节点介数的拥塞感知路由算法

确定性延迟容忍网络中,节点间的接触往往表现出一定的重复性和规律性.现有的确定性路由算法通常根据网络全局或部分的先验知识构建网络演化图,将路由选择过程转换为利用经典路由算法求解最短路径的问题.然而,这类算法中消息的转发一般采用预先计算好的路径,缺乏对网络状态的自适应性.网络流量可能集中于部分的活跃节点,造成这部分节点过度的资源消耗,从而导致网络拥塞.提出一种基于节点介数的拥塞感知路由算法,该算法通过网络拓扑的时空演化图计算出节点间延时开销最小的多条备选路径,同时引入节点介数来指示节点的负载情况.在转发路径的选择过程中,结合路径的延迟开销和介数值以不同的概率从备选路径集合中选择实际转发路径.仿真结果表明该算法有效地减少了网络负载不均造成的局部拥塞现象,提高了网络消息的交付性能.
乙二醇浓缩脱水与精制系统操作条件的优化

直接水合成法生产乙二醇过程中,浓缩脱水和精制系统的能耗在整个乙二醇装置中占了很大比重。利用Aspen Plus软件模拟了乙二醇浓缩脱水与精制系统的工业流程。通过工业实际值和模拟值的比较,找到了多个可优化的变量。在此基础上,通过灵敏度分析,确定影响该系统能耗的可调变量的调节范围,以系统能耗最低为目标函数,各塔技术指标和产品质量为约束条件,对整个系统进行优化计算,得到了优化的操作条件。在保证产品质量的前提下,采用优化的装置操作条件,系统降低能耗3382 kW,提高系统的操作稳定性。
新闻故事中的关键说话人发现方法

为了发现新闻故事中的关键说话人,用以提高多媒体检索效率,在说话人索引的基础上,提出了关键人发现方法:根据新闻故事中说话人的特点,基于说话人频率、说话人持续时间、平均每次说话人时长和说话人位置因子4个因素,综合定义了说话人关键度,用以判断说话人的重要性,把每个新闻故事中说话人关键度最大的人作为关键说话人。实验结果表明,该种算法可以找到故事中绝大部分的关键说话人,验证了该算法的有效性和可行性。
复杂环境下无人机快速航迹规划研究

针对一般航迹规划算法在复杂环境下适用性差、耗时长、容易失效的问题,提出了一种复合快速航迹生成算法。该算法采用新型的多逻辑威胁值网点法为环境建模形式,在此基础上将加以改进后的粒子群算法引入到航迹近似最优解的快速求取过程中,对所得的航迹近似解进行分段局部优化以及可飞性修正处理,将近似解变为最优解。仿真结果显示该复合算法通用性好、速度快、精度高,能较好地应用于复杂环境下无人机航迹的快速求解。
印刷哈萨克斯拉夫粘连字符的切分方法

哈萨克斯拉夫图像文本经过行切分和列切分后,存在水平方向接触和垂直方向重叠的粘连字符。为提高字符识别率,依据字符连通域的最小外接矩形切分开垂直方向重叠的粘连字符图像块;利用判决条件:字符宽度概率密度分布图、字符图像块垂直投影的波峰数目和字符图像块垂直投影波峰的对称性,分离初始粘连字符图像块中正确的单个字符图像块和实际接触的粘连字符图像块;在允许的字符宽度范围内,寻找粘连字符图像垂直投影图的极小值点,以切分实际接触的粘连字符。实验结果表明,该方法泛化能力较好且识别率有明显提高。
2014年度《计算机测量与控制》读者索阅申请表

[正文]读者朋友,为了便子与您及贵单位保持联系,在编辑部、读者、广告厂商之间搭起一座信息沟通的桥梁,烦您在百忙中将下列及反面资料填写清楚,寄回我社,我们将您的个人资料录入数据库,您可获得不定期的赠阅杂志,感谢您的支持与合作。
基于粗糙集的火灾图像特征选择与识别

针对图像型火灾探测方法检测准确度和实时性间的矛盾,提出了基于粗糙集的火灾图像特征选择和识别算法。首先通过对火焰图像特征的深入研究发现,在燃烧能量的驱动下火焰的上边缘极不规则,出现明显的震动现象,而下边缘却恰恰相反;基于此特点,可利用上下边缘抖动投影个数比作为火焰区别于边缘形状较规则的干扰。然后,选择火焰的6个显著特征构造训练样本,在火灾分类能力不受影响的前提下,使用实验所得的特征量归类表对训练样本进行属性约简,并将约简后的信息系统属性训练支持向量机模型,实现火灾探测。最后与传统支持向量机火灾探测算法做了比较。实验结果表明:将粗糙集作为支持向量机分类器的前置系统,把粗糙集理论的属性约简引入到支持向量机中,可以大大消除样本集冗余属性,降低了火灾图像特征空间的维数,减少了分类器训练和检测数据,在保证识别精度的同时,提高了算法的速度和泛化能力。
基于非齐次线性方程组的一次性口令认证协议

刘丽等提出的基于非齐次线性方程组的身份认证协议和消息认证协议(装甲兵工程学院学报,2005年第2期)是一类单向认证协议,不能抵御伪服务器攻击,只能针对已固定终端的计算机网络通信系统。在保留其对用户认证便利性及安全性等优点的前提下,利用RSA算法对原方案进行改进,使其成为安全的双向认证协议。改进方案能够克服原方案的安全漏洞,保证更高的安全性和可操作性。
基于相空间重构和柔性神经树的乐器分类

基于相空间重构理论和主成分分析理论,对不同乐器产生的音频时间序列进行处理。通过分析各类乐器的高维特性,采用概率密度函数来刻画各个乐器在相空间中的差异,然后将概率密度函数的参数与其他音色特征相结合,采用柔性神经树作为分类器,提出一种新的乐器分类方法。柔性神经树能够解决人工神经网络结构的高度依赖性问题,还具有较高的识别率。实验表明,该分类器与BP神经网络和支持向量机比较具有较高的平均分类准确率和较低的均方根误差值。
一种体系结构层方面组合的冲突处理方法

当横切关注点组合到主关注点时,可能出现冲突的情况。该冲突导致体系结构设计难以决策,然而目前也缺乏有效的对这些可能冲突进行处理的方法。针对这一问题,提出了一种体系结构层方面组合的冲突处理方法。该方法结合AHP和加权平均思想的优点,并在定量分析时对结果进行一致性评估,达到了有效解决问题的目的,从而有助于提高软件体系结构设计的质量。最后通过案例和实验证实该冲突处理方法的有效性。
图像点模式匹配的一种凸包序列的图谱方法

利用点集的凸包具有仿射不变性和局部可控性,针对图谱方法难以精确匹配旋转角度较大图像的问题,提出了图像点模式匹配的一种凸包序列的图谱方法,使得匹配在图像旋转角度较大的情形下仍具有稳定性。构建图像特征点集新的图模型(凸包),利用改进的图谱方法对凸包进行匹配,并减小原始特征点集,迭代上述过程,通过构造凸包序列,自特征点集的外围到内部逐步匹配,得到较精确的匹配对。实现基于凸包序列的图谱方法的图像点模式匹配。实验结果表明,该方法不但能精确匹配旋转角度较小的图像,而且对于旋转角度大的图像以及多光谱图像匹配精度也较高。
基于RBFCM的启发型协调器算法的研究

用于知识发现的启发型协调器能够模拟认知心理学中的"创建意向",提高机器的认知自主性。为了进一步提高启发型协调器算法的认知特性和运算效果,构造了一种基于规则模糊认知图的启发型协调器算法,该算法用规则模糊认知图表示知识和进行有效推理,发现知识库中的不关联态,进而对海量数据库进行"定向挖掘"。实验证明该方法与有向超图方法相比,缩小了知识发现算法的搜索空间,增强了智能化程度。
书本图的偶匹配可扩性(英文)

该文得出的主要结论是:书本图Bm是偶匹配可扩的当且仅当书本图Bm同构于B1或者B2.并且书本图Bm是基本的。
海量异构科技文献信息资源的非结构化存储研究

在大数据环境下,科技文献信息资源具有分散、异构、动态、海量等特性,为解决传统关系型数据库存储这些数据时面临的不易扩展、性能较低等难题,进行了以非关系型数据库为核心的异构科技文献信息资源存储研究。形式化描述科技文献资源的结构;在此基础上研究非关系型数据库存储异构文献信息资源的可行性数据模式;结合科技文献信息资源的特点设计面向异构资源的No SQL(Not Only SQL)适配器来融合现有存量信息资源。实验验证了No SQL适配器的高效性以及非关系型数据库存储科技文献信息资源时的可行性、高性能以及高扩展性。
古籍书影中钤印提取技术的探讨

藏书钤印是古籍在流传过程中所钤盖的收藏印记,具有深蕴的文化内涵和艺术鉴赏价值,因此一直是古籍研究方面的重点。介绍一种基于HSV颜色空间的古籍钤印提取算法,通过该算法自动从古籍数字影像中提取印章图像。该算法包含了自适应设计,可用于不同质量的古籍文档图像的印章提取工作。同时,该方法通过颜色空间的投影分析可以有效去除正文对印章像素点所造成的干扰,从而生成清晰的印章图像。通过对200多张籍影像中的620枚印章的提取实验表明,该印章提取算法具有较好的提取效果,印章图像的召回率达到93.4%,准确率达到83.4%。
一种基于聚类核的半监督支持向量机分类方法

为了在标记样本数目有限时尽可能地提高支持向量机的分类精度,提出了一种基于聚类核的半监督支持向量机分类方法。该算法依据聚类假设,即属于同一类的样本点在聚类中被分为同一类的可能性较大的原则去对核函数进行构造。采用K-均值聚类算法对已有的标记样本和所有的无标记样本进行多次聚类,根据最终的聚类结果去构造聚类核函数,从而更好地反映样本间的相似程度,然后将其用于支持向量机的训练和分类。理论分析和计算机仿真结果表明,该方法充分利用了无标记样本信息,提高了支持向量机的分类精度。
一种飞行器电缆插接状态自动化检测方法

新一代飞行器的电气系统越来越复杂,依靠主观识别方法检测电缆插接状态,人工失误轻则烧毁星上设备,重则导致任务失败;提出一种飞行器电缆插接状态自动化检测方法,通过插接状态检测编码和信号变换设计,确保检测电路占用尽量少的电连接器资源和背板资源;通过信号走线优化设计,避免检测电路增加电缆分支数,降低电缆加工和敷设成本;通过电源走线优化设计,确保测试电路与星上电路隔离;文章方法无需飞行器加电即可自动检测电缆插错、漏插等问题,提高了飞行器综合测试的安全性和可靠性。
AES算法的差分差错攻击

针对高级加密标准(AES)算法的加密过程的安全性问题,提出了一种有效的差分差错攻击(DFA)方法;根据DFA攻击中4字节差分差错模型特点,设计了在4字节差分差错不同和相同两种情形下计算最后一轮子密钥的算法;通过计算差分差错的可能值,计算出最后一轮子密钥的可能值的集合,进而确定子密钥的确切值。实例结果表明了该方法的可行性和有效性。
CAN网络的车载控制平台设计

设计基于ARM11单片机的触控车载网络控制平台;通过直观、简洁和友好的图形用户界面对车载网络中各个节点设备进行触摸控制,以及对车载网络中ECU的动态信息的数字化显示,以此取代传统的机械式按键操作和仪表显示设备,减少了中控平台的空间,提高操作的便利性;设计由串口RS232连接作为CAN网络接口的PIC33F单片机,可对车门窗、车灯、后视镜、空调、导航等设备进行控制;车载网络控制平台的动态显示则提高了车辆智能性,实现了实时性监测和控制。
基于NSCT和泰勒级数的图像超分辨率重建

结合非下采样Contourlet变换(NSCT)的多尺度、方向特性、各向异性、平移不变性以及泰勒级数高效逼近的优点,提出一种利用泰勒级数插值代替双线性插值的超分辨率图像重建算法。实验结果显示,该算法可以较好地恢复图像的细节信息和纹理特征,有效抵抗高斯噪声的干扰。
程序设计与算法类课程建设模式探索

程序设计与算法类课程是计算机科学与技术专业的必修课,是综合性的专业基础课,在计算机科学与技术专业课程建设中的地位十分重要,因此针对该类课程的有效建设模式进行更深层次的探索是一项非常有价值的工作。从基于系统观的课程体系架构、基于全局观的建设规划设计以及基于局部观的课程内容建设三个层面,分析和讨论了有关程序设计与算法类课程建设模式的一些新探索,由此进一步提升学生对该类课程精髓的理解度,进一步提高这一重要课程群体的整体教学质量和教研水平。
一种自适应的双门限场面运动目标检测方法

为了有效解决在复杂环境下机场场面运动目标的精确检测问题,提出了一种自适应的双门限场面运动目标检测方法。首先采用混合高斯背景模型的方法来提取背景图像,然后使用两个门限值对差分图像进行前景目标分割,低门限阈值用于粗分割以检测出较明显的运动目标,在粗分割的基础上再用高门限阈值进行细分割以去除噪声目标和伪目标,最终得到场面运动目标的准确检测和分割结果。在复杂条件下的场景进行的实验,验证了该方法具有良好的噪声抑制能力和对慢目标良好的鲁棒性,同时能有效地分割出前景目标。
面向高层次综合的自定义指令自动识别方法

针对在高层次综合(HLS)过程中性能提升、功耗降低困难等问题,提出了一种面向高层次综合的自定义指令自动识别方法。在高层次综合过程之前实现对自定义指令的枚举和选择,从而为高层次综合提供通用的自定义指令识别方法。首先,将高层次源代码转换为控制数据流图(CDFG),实现了对源代码的预处理;其次,基于控制数据流图内的数据流图(DFG),采用子图枚举算法以自底而上的方式枚举出所有连通凸子图,有效提高了用户可灵活修改约束条件的能力;然后,分别从面积、性能和代码量三个角度考虑,利用子图选择算法选择部分最佳子图作为最终的自定义指令;最后,用所选的自定义指令重新生成新代码作为高层次综合工具的输入。与传统高层次综合相比,采用基于出现频率的模式选择可平均减少19.1%的面积,采用基于关键路径的子图选择可平均减少22.3%的时延。此外,与TD算法相比,所提算法的枚举效率平均提升70.8%。实验结果表明,自定义指令自动识别方法使高层次综合在电路设计中能够显著地提升性能,减少面积和代码量。
双目立体视觉系统的精度分析

为提高双目立体视觉系统的测量精度,分析双目视觉系统的工作原理以及该系统各个环节的误差模型。通过提高标定模板的精度、增加标定图像,可以减小标定误差及图像校正行对齐误差。分析图像识别误差对视觉系统测量精度的影响,导入视觉系统的结构参数与测量误差之间的关系,从而确定结构参数对测量精度的作用。讨论物距对测量精度的影响,并给出合适的物距范围。
XML关键词搜索结果的多样化

可扩展标记语言(extensible markup language,XML)数据的关键词搜索面临着搜索结果数量庞大,同质化严重和不易区分等问题,针对这些问题,提出了一种新的基于多样化的方法。首先从查询结果抽取原型以标识查询结果语义,然后根据结果原型的特点,定义了原型的兴趣度和原型之间的距离,在此基础上,实现了原型的多样化。进一步提出了一种XML关键词搜索结果组织方法,即按照原型聚集查询结果。这种组织方式能够解决上述问题。最后通过实验证明了所提方法的有效性。
基于TMS320DM642芯片的视频目标跟踪系统设计与实现

运动目标的检测与跟踪一直是在计算机视觉的研究领域占有重要位置,该技术被越来越广泛的应用到交通管理、军事、公共安全监控等领域中;文章主要研究基于TMS320DM642开发平台的视频运动物体目标的检测与跟踪,文章分为软硬件两部分进行设计,硬件部分主要包含视频采集模块、视频处理模块以及显示模块3个部分,通过CCD摄像头采集视频信号,接着将采集的模拟视频信号传输到SEED VPM642视频处理模块,在VPM642中通过高性能视频解码器TVP5150将模拟视频信号转换成BT.656格式的视频信号,并将该信号传输给DM642的视频接口;在系统软件部分,系统采用TI的DSP集成开发环境CCS2.2作为系统软件开发平台,最终在DM642视频图像处理平台上实现运动目标的实时检测与跟踪;实验结果表明,该文提出的算法移植和优化方法效果明显,可以在DSP开发平台上实现运动目标的实时检测与跟踪。
改进的嵌套分区算法求解旅行商问题

嵌套分区算法是近年来提出的一种求解大规模优化问题的新型全局优化方法。介绍了嵌套分区算法(NPM)的基本思想,将其应用于求解旅行商问题。分析确定了嵌套分区算法各个算子的策略,提出了一种改进的嵌套分区算法。该算法采用加权抽样法求得初始最可能域,用全局数组记录下每个区域的历史最优解,用3-opt局部搜索算法改进每个区域解的质量。对TSPLIB中部分实例仿真结果表明,所提出的结合3-opt算法的改进嵌套分区算法在求解TSP问题时可以获得高质量的解。
基于单目仿人机器人的障碍物测距方法

为了能够实时测量机器人与障碍物的距离,提出一种单目视觉的方法.首先将机器人获取的RGB图像转换为HSV图像,在HSV颜色空间对障碍物进行检测和识别,然后利用小孔成像原理和几何坐标变换,计算障碍物与机器人的距离.最后将该方法应用到实验室Darwin仿人机器人上,实验结果表明该方法具有可行性和有效性.
基于主成分分析的代谢网络中心化

中心化分析有助于识别复杂网络中的重要节点,已经被广泛应用于代谢网络研究中。当前,人们已经提出了多种中心化指标,然而如何合理地综合使用它们是一个严峻的挑战。本文使用主成分分析来整合多种中心化方法。首先简单介绍了主成分分析的基本概念及其原理等,随后构造了人类代谢网络的巨强连通成分,并使用10种中心化指标计算了该模型中各代谢物的中心化值作为样本进行主成分分析。最后,我们以第一主成分为例,论证了主成分分析可以合理地整合多种中心化方法用于代谢网络研究。
基于申威1600的3级BLAS GEMM函数优化

BLAS是当前科学计算领域重要的底层支持数学库之一,其中的3级BLAS函数应用最为广泛.本文基于国产申威1600平台,提出了一种基础线性代数库BLAS的三级函数通用矩阵乘GEMM的高性能实现方法.在单核上,使用乘加指令、循环展开、软件流水线指令重排、SIMD向量化运算、寄存器分块技术等与平台架构相关的技术手段,实现汇编级手工优化;在多核上,提出了适用于该平台的多线程加速方案.实验结果显示,在单核串行性能测试中,与知名开源数学库Goto BLAS相比,我们实现了平均4.72倍的加速效果;在多核并行扩展测试中,4线程版的性能则平均达到了单线程版性能的3.02倍.
一种结合Web内容主题的会话识别及切分方法

通过Web日志文件,识别用户及用户会话序列,然后提取会话序列所对应的Web页面内容,得到Web页面内容的核心概念,用核心概念描述会话主题,基于会话主题实现会话的切分。最后结合一个消费平台消费者的会话记录及Web内容,验证了该方法的准确性。
基于加权TextRank的新闻关键事件主题句提取

为了在大量的新闻中快速找到自己感兴趣的内容,提出在单文档中基于加权TextRank算法提取主题句的方法,以得到新闻关键事件信息。通过计算新闻文本句子关键词的互信息值,对新闻报道进行事件句和非事件句的分类,过滤出非事件句。基于TextRank算法的思想,构建一个事件句有向图,引入句子位置、句子相似度和关键词覆盖频率3个影响因子,以此计算句子之间的影响权重,利用TextRank模型对图中的每个点计算权重,并选取排序最靠前的句子作为关键事件的主题句。实验结果表明,该方法的抽取效果优于基于词频-逆文档概率和新闻标题的主题句抽取方法。
使用危险理论的多传感器故障检测

现有的免疫故障检测理论用于多传感器检测对象时,易产生计算开销过大的问题。引入危险模式理论对其进行建模。将免疫算法与危险模式理论相结合,提出了一种基于危险信号的多测点免疫故障检测算法。通过定义和计算危险信号和危险程度信号提高系统故障识别的准确性。仿真结果表明:使用该文提出的模型和算法不但简化了系统计算过程,而且能有效地提高系统对虚假故障的甄别能力。
一种改进的运动目标跟踪算法

为了有效地解决目标颜色与背景颜色区分度较低而引起的目标定位不准确的问题,提出了一种改进的运动目标跟踪算法。该算法利用Harris-mean shift跟踪算法进行目标搜索,然后根据目标已知位置信息采用最小二乘法得到目标在下一帧中的位置,最终实现目标跟踪。实验证明该算法能够有效地提高跟踪的准确性和实时性。
一种融合多模式单演特征的人脸识别方法

为了更好地利用单演幅值和区域主方向信息,分别提出了一种单演韦伯差异激励局部块二值模式和单演区域主方向模式,并在此基础上进一步采用分块子模式策略融合两种特征。该方法首先对单演幅值求取差异激励,将差异激励分解为正值和幅值图像;然后对正值和幅值图像采用基于分块的局部二值模式编码,采用主成分分析方法求取单演区域主方向,并对主方向进行均匀量化,再采用异或编码。在获取两种特征后,采用分块子模式的策略对两种特征进行加权融合。在AR和CAS-PEAL上的实验表明,MWLMBP和MDOP两种特征提取方法能够有效提取图像的判别信息,进一步融合两种特征的方法能够有效增强特征的分类能力,提高特征的识别性能。
基于小波尺度相关的图像清晰度判别方法

为提高图像清晰度判别函数的单峰性和抗噪性,提出了一种基于小波变换尺度相关的清晰度判别方法。该方法利用信号的小波系数幅值随尺度增大而增大,噪声的小波系数幅值随尺度增大而减小的特性,取相邻尺度间小波系数乘积构造清晰度判别函数,实现了增强信号抑制噪声的目的。通过CCD采集的图像数据对该方法与传统方法进行对比实验,结果表明提出方法具有较好的单峰性和较强的抗噪性,能够准确地评价数字图像聚焦程度。
基于蓝牙技术用手机控制电脑的软件设计

利用手机控制电脑会给人们生活提供便利。本文主要讨论如何利用蓝牙技术在手机与电脑端建立连接,并让电脑对手机发来的指令数据做出响应操作,从而实现手机对电脑的控制。在此基础上,还讨论实现如何将电脑屏幕实时地显示在手机上,并对图像显示方式和按键响应模式做出分析与优化。
电子商务交易评估算法

研究电子商务交易风险的准确评估问题。当前电子交易的复杂性日益增加,各种影响因素的潜在相关性越来越复杂,传统的电子商务交易风险评估方法是将电子商务的技术安全作为准确定量,定量标准模糊,造成风险评估不准确的问题。提出一种小堆最优区间权重熵的电子商务交易评估算法,对交易评估中引入风险惩罚因子的概念,并对其进行定量分析,按照交易风险惩罚因子的信息熵差进行风险因素小堆区间的划分,使用小堆区间优化技术对各个相关因子权重最优求解,计算交易中的最大风险。实验证明,改进评估方法对规模较大的电子商务交易风险起到了较好的评估作用。
群组集线器多级多平面自路由交换模型

基于多级多平面交换通用架构,提出一种群组集线器Banyan类多级多平面自路由交换模型。采用单元状态描述分路器、合路器和交换单元,群组集线器下的Banyan类网络描述单个交换平面,比特置换描述级间互连,导向传输描述自路由特性。基于该模型推导多种Banyan类交换网络的导向传输特性和阻塞率迭代算法。对该模型进行仿真实验,结果表明该模型在低负载强度的情况下,时延低于BG-CRRD调度算法,在高负载强度的情况下,其阻塞率高于10–2,导致时延的增加。
基于Web的集群管理系统结构

介绍高性能计算集群管理现状,并根据目前管理缺点与不足,对集群管理系统进行了总体框架设计,利用Linux中/proc文件系统、My SQL数据库及Web技术,对管理数据采集、数据存储及应用接口进行了功能设计,最终实现了在统一Web界面中对集群系统运行实时情况、历史数据统计与分析进行管理.
基于深度卷积神经网络的数字调制方式识别

针对非协作通信条件下信号调制方式识别问题,提出了一种基于深度神经网络的调制方式自动识别新方法;该方法对接收到的信号进行预处理,生成星座图,并将星座图形状作为深度卷积神经网络的输入,根据训练好的网络模型对调制信号进行分类识别;与以往的识别方法相比,该方法利用卷积神经网络自动学习各种数字调制信号的星座图特征,克服了特征提取困难,通用性不强,抗噪声性能差等缺点,处理流程简单,并对星座图的形变具有不敏感性;针对4QAM、16QAM和64QAM三种典型的数字调制方式,进行了仿真实验,当信噪比大于4时,调制方式的识别正确率大于95%,实验结果表明,基于深度卷积神经网络的信号调制方式识别方法是有效的。
表面波法海浪绘制综述

将海浪绘制方法划分为计算流体力学法与表面波法,对表面波法近年的发展进行综述。表面波法又可分为Gerstner波法、快速傅里叶逆变换法,前者绘制结果为规则波,后者绘制结果为不规则波,两者都适于实时绘制大尺度海浪,且能实现波浪破碎。对快速傅里叶逆变换法所用海浪谱进行改进,使绘制的海浪能体现风距、风速的影响。对波数向量采样进行优化以提高绘制效率;改进海浪破碎方式,使绘制结果与观测数据更接近。
《计算机技术与发展》投稿须知

[正文]1《计算机技术与发展》是中国计算机学会会刊,中国科技核心期刊、中国科技论文统计源期刊、RCCSE核心期刊。主要报导国内外权威专家、学者对计算机科学技术和发展方向的评述,刊载国内外计算机科学研究和技术创新的最新成果、计算机软件研制和应用开发的成功经验以及各大专院校和国家重点研究院所的博士、硕士论文。为广大计算机专业和应用人员提供一个良好的讲坛
冥函数变换在短时交通流组合预测中的应用

实际交通流是一个明显含有噪声的非线性时间序列。针对这一特点提出对此时间序列进行冥函数变换,变换之后的噪声会比原始信号的压缩程度更大,从而降低白噪声对预测结果的不利影响;利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)对自回归求和滑动平均(ARIMA)模型的预测结果进行循环补偿;通过冥函数反变换对输出结果进行相应的信号还原。实验预测结果表明,经过冥函数变换后的组合预测模型具有较高的预测精度。
网球视频中记分牌的检测和定位

为了在网球视频中精确地检测和定位记分牌,在总结和分析网球记分牌特点基础上,提出角点区域直方图的概念并利用其进行记分牌的检测和定位。首先通过角点和角点区域直方图获得记分牌模板,其次根据自适应阈值进行模板匹配检测记分牌;最后利用滑动窗口对记分牌进行精确定位。实验结果表明该方法查全率和查准率都达到了99%以上,且对有一定透明度的记分牌也有明显的效果。
军队任职教育院校教员教学评估研究

评估手段作为教学评估的重要组成部分,不应设定统一的标准和模式。为了更有效地评估教员教学,应根据该院校的实际情况、教学特点,分别设定适合的评估手段,结合层次分析法和主成分分析法,选取12种评估手段中的任意多项(或单项),并得到多种评估手段结合的最终结果,使得对教员教学的评估更加合理,解决了军队任职教育院校的评教手段较为单一等问题。
中轴提取方法综述

中轴作为描述几何对象的一个有效工具最初由Blum提出,并被作为一个形状识别工具应用于图像领域.随后它被推广到高维的几何模型,并被广泛应用于图形识别、模型检索、模型分割、模型变形、机器人路径规划等领域.经过最近20多年的发展,已经有许多高效实用的模型中轴提取方法.文中工作对中轴提取方法进行了较为全面的归纳总结,并对未来的工作提出进一步需要解决的问题.
混合式远程边缘无线接入点研究与应用

混合式远程边缘无线接入点(H-REAP)是为企业的分支机构及远程办公室AP部署的一种设计方案。可以通过广域网(WAN)配置并控制在一个在分支或远程办公室的AP访问点,而无需再为每个分部都部署无线网络控制器。通过对H-REAP的配置,可以实现多种模式下的无线网络的灵活应用。
最小化板坯盈余问题的约束满足求解算法

针对热轧薄板生产中板坯设计环节的最小化板坯盈余问题,建立了问题的约束满足优化模型;通过0-1背包问题的多项式归结,证明了问题的NP难复杂性。针对问题的特殊性质,给出了变量选择策略和值选择策略,在此基础上,提出了基于约束满足的求解算法;通过数据实验进一步验证了算法的可行性和有效性。
三维模型最优视角选择的粒子群优化方法

三维模型最优视角选择是指选择符合人类主观倾向最大信息量的三维物体视角.文中在预分割模型的基础上,提出一种采用粒子群优化的三维模型最优视角选择方法.首先设计了一个对候选最优视角打分的权重函数,其中的特征选取不仅考虑了视角应能够看到三维模型尽可能多的几何特征,同时也考虑了视角的舒适性;然后采用粒子群优化算法对模型进行分类别学习,获取最适合于该类模型的权重值,并获取权重函数中各个特征的权重配置.对比实验结果表明,该方法所选出的视角更加符合人类的主观倾向且不失几何信息量.
统计分析及关联挖掘在大学生心理健康中的应用

为深入了解影响大学生心理健康的主要因素以及心理症状之间的关系,以某高校2011级的学生心理测试数据为基础,采用统计分析和关联规则挖掘两种方法,从性别、学生干部、独生子女、来源地、家庭结构、家庭月收入等方面进行了分析研究,根据研究结果为高校开展大学生心理健康教育的规划、决策提供依据.
电力营销信息整合平台的设计与实现

为了消除黑龙江省电力公司存在的"信息孤岛"问题,开发电力营销信息整合平台,平台的信息来自各个不同的业务系统。业务服务器分布在全省各个地市,网络状况各不相同,平台对这些复杂的状况进行了细致的分析和处理,实现供电局到电业局、电业局到省局的三级信息整合,为辅助分析决策提供全面、详实的数据。
一种结合关联限制的最近邻分类策略

研究关联限制在最近邻分类中的应用,提出结合关联限制的最近邻分类算法PCNN.算法分成两个阶段:首先通过自学习过程,成对地添加施加关联限制的样本对;然后再进行一般的最近邻分类.引入最大半径和有效距离,并进一步给出自学习时样本对的评估方法,并且基于实验结果进行了分析.由于来自运输企业的行车数据能够较容易地施加关联限制,本算法比行车数据分类算法CIRP更为经济.对4个UCI数据集的分类结果也显示了算法的有效性.
Vega Prime结合OpenGL的导弹尾焰实时模拟

研究基于Vega Prime的导弹作战系统仿真实验,针对使用Vega Prime的粒子特效模拟高速飞行导弹尾焰会出现尾焰不连续而影响仿真可视化效果的问题,提出将Vega Prime与OpenGL相结合的方法。基于粒子系统基本原理,对导弹尾焰进行建模;依据Vega Prime的事件发布订阅机制将OpenGL引入到Vega Prime中。模拟的尾焰形态逼真,动感十足,满足仿真实时性与真实性要求,解决了Vega Prime模拟导弹尾焰存在缺陷的问题。
交通路径诱导系统中最优路径选取研究与仿真

研究交通路径诱导系统优化问题。复杂路况高峰时多条道路车辆同时汇聚造成交通拥塞,但是拥塞信息的实时变化存在高度的非线性和突变性。传统的交通路径诱导系统,仅仅是针对最短距离进行路径选取,非线性和突变性拥堵信息不能在模型中得到反应,一旦拥堵发生,会降低交通路径诱导的效率。提出了一种基于自适应t分布变异人工鱼群算法的交通路径诱导系统。引入t分布变异算子将高斯变异和柯西变异的优点结合起来,提取交通路径拥塞参数,并将其反馈到控制端,使用AFSA方式进行迭代处理,将迭代次数作为t分布的自由度参数,从而提高了交通诱导的效率。实验证明,鱼群算法提高了交通路径诱导的性能,避免了交通拥塞的缺陷。