Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
多物理场耦合界面数据传递的仿真研究

高超声速飞行器的系统仿真是一个气动流场、结构应力场以及结构温度场的高度耦合过程,仿真过程中,需要在耦合界面上完成数据的迭代交换,传递的内容主要包括位移、速度、压力、温度等耦合数据,主要作用就是完成各个耦合场的方程之间参数的传递,在统一的仿真时间内实现仿真的迭代。耦合界面数据传递的技术难点在于要保证耦合界面处的总功守恒以及多物理场耦合仿真的精度[1]。目前大多采用以插值为主的局部数据传递方法针对二元耦合开展研究与应用[1,3],局部插值的缺点在于全局精度偏低,偏差较大,计算速度不高。采用径向基函数法(RBF),对界面数据交换方法的仿真应用进行了研究,验证结果表明,计算精度满足仿真要求,求解方程的速度较快,工程应用效果较好。
特征回归与检测结合的人数统计方法

针对目前特征回归与检测这2种主流的人流量统计方法的不足,提出一种基于特征回归与检测结合的人数统计方法.对于视频帧的远景区域,采用背景分割的方法提取出前景块,将前景块中的特征通过贝叶斯多核支持向量回归方法估计出人数;对于近景区域提取HOG特征,采用弱标签结构训练出模型,并采用星型结构混合模型级联检测实现行人的准确定位并统计出人数.在视频数据库上的实验结果表明,该方法不仅能够较准确地实现人流量的统计,在一定程度上减少统计时间,还能够准确地定位出一定尺度范围内行人的位置.
基于GSPN的嵌入式产品研发过程建模与优化

一个高效的产品研发流程可以提高企业的工作效率和市场的竞争力。针对嵌入式产品研发过程管理混乱、研发项目过程中时间管理控制不足等特点,运用广义随机Petri网理论和工作流技术建立嵌入式产品研发过程模型来优化当前的嵌入式产品研发过程,对模型进行定性分析和定量分析,得到模型正确性和工作流的关键性能指标。最后以此为基础实现嵌入式产品研发过程的优化,优化后的工作流模型符合企业的实际需求,缩短了工作流的平均执行时间。
基于参数自整定和模糊前馈的疏浚系统控制

在疏浚工程中抽砂系统一般采用PID控制器调节泥浆浓度,但当河床形态及河水流速等工况变化时,基于固定参数的PID控制难以达到满意效果;针对被控对象的特性,提出将参数模糊自整定PID与模糊前馈结合的控制方案;该方案能根据工况变化动态调节PID参数,并根据龙头吸咀与河底距离提供前馈补偿,能及时抑制吸咀位置对泥浆浓度灵敏度的影响;仿真结果表明,与传统PID控制相比,该方案对不同工况均能表现出较低的超调量,更快的响应速度,以及更强的抗干扰能力和稳定性。
PRT系统的最终有界和正向不变集及其应用

通过构造一个广义正定径向无界的Lyapunov函数和最优化理论,研究了一个在实际中描述血浆运动的PRT混沌系统的最终有界集和正向不变集,得到了三维椭球估计。将得到的变量xyz的界应用到混沌同步中,设计一个尽可能简单的线性控制器研究了该系统的完全同步。数值仿真验证了同步理论的有效性。
考虑量子效应的短沟道n-MOSFET表面电势分布数值模型

提出了一种考虑量子效应的短沟道沟道表面电势数值模型,并在此基础上分析了源漏偏压对表面势分布的影响.计算结果和二维量子力学数值模拟结果很好地吻合.结果表明:源漏偏压会造成线性区的沟道表面势减小,进而导致阈值电压下跌;而在饱和区,源漏偏压的影响更大,会造成表面势明显下降,阈值下跌将会更加严重.
中国古建筑三维构件库设计研究

对中国古建筑构件的实际构造进行分析研究,阐述古建筑构件库的系统设计和技术实现,结合参数化设计方法和层模式设计架构,运用工厂方法设计模式进行系统实现,保证了系统的可扩展性和平台移植性。力图实现一款比较通用的三维数字化建模软件。
基于聚类分析的微博广告发布者识别

微博空间存在大量的广告内容,这些信息严重影响着普通用户的用户体验和相关的研究工作。现有研究多使用支持向量机(SVM)或随机森林等分类算法对广告微博进行处理,然而分类方法中人工标注大数据量训练集存在困难,因此提出基于聚类分析的微博广告发布者识别方法:对于用户维度,针对微博广告发布者通过发布大量普通微博来稀释其广告内容的现象,提出核心微博的概念,通过提取核心微博主题及其对应的微博序列,计算用户特征和对应微博的文本特征,并使用聚类算法对特征进行聚类,从而识别微博广告发布者。实验结果显示,所提方法准确率为92%,召回率为97%,F值为95%,证明所提方法在广告内容被人为稀释的情况下能准确地识别微博广告发布者,可以为微博垃圾信息识别、清理等工作提供理论支持和实用方法。
折线模糊神经网络对Chonquet可积函数的泛逼近性

首先定义了Choquet积分模的概念,然后分析了折线模糊神经网络在Choquet积分模意义下对模糊值函数的泛逼近性,证明了当模糊值函数满足相容性时,折线模糊神经网络能够以任意精度逼近该Choquet可积模糊值函数.
基于边界曲线弧分割的多椭圆检测

不同于传统的Hough变换算法,提出一种基于边界弧分割的椭圆检测方法。首先将边界从交点处分割成弧段,将得到弧段划分为长弧和短弧两组并按长度降序排序,然后从两组中找出属于某个椭圆的若干弧段,利用最小二乘法拟合得到候选椭圆并验证是否为真正椭圆。实验表明该算法能快速检测出图中椭圆,运行时间远小于采用随机Hough变换算法,在具有噪声、椭圆残缺的情况下仍能有较好的检测结果。
基于改进粒子群算法的云计算平台资源调度

针对云计算任务动态变化造成集群资源利用不均衡问题,提出一种基于虚拟机动态迁移技术的云计算资源调度策略。迁移过程中采用引入窗口思想的指数平滑预测确定负载热点,虚拟机选择中综合考虑迁移效果和迁移速度,采用基于退火思想的粒子群算法寻找虚拟机最优放置,并借用轮盘赌思想实现平台资源长期优化。利用云仿真框架Cloud Sim对云计算平台中服务等级协议(SLA)违背率、虚拟机迁移次数、集群能耗以及剩余资源率进行实验,并将本算法与顺序放置、贪心算法和标准粒子群算法进行对比分析,结果表明本算法在上述各方面表现优于其他算法,为提高云计算平台性能提供了新思路。
基于灰色理论与线性回归的降雨量测点优选

提出基于灰色系统理论中灰色关联分析与线性回归的建模方法,建立降雨量测点优选模型,从众多分散的雨量测点中筛选出关键的观测点,既能观测有代表区域的雨量及整个地区雨量的现状,又能节省成本。在实例分析中,将前9年的监测数据作为训练数据,建立优选模型,选择出12个测点中的6个作为关键测点,将最后一年的数据作为测试数据,结果表明,该模型能够优选出降雨量关键测点,并能准确反映总的降雨量,避免降雨量测点之间相互耦合的影响,准确性和鲁棒性均得到较大提高。
一种基于深度残差网络的车型识别方法

针对传统的车型识别方法提取的特征的可分性较差、鲁棒性不足等问题,提出一种基于深度残差网络的车型识别方法。相比于传统的特征提取方法,深层网络模型具有模型参数更为充分完善的优势,同时也更加适合于处理大规模的数据集,其提取的特征具有天然的层次结构,类型也更加丰富。深度残差网络使用的残差单元可以改善深层网络模型寻优的过程,减少模型收敛的时间开销。在深度残差网络的基础上添加类别中心正则化的约束可以改善特征的分布空间,强化同一类别内的特征的相似性及不同类别的特征的可区分性,进一步提高模型的分类性能。训练时,将训练过程分为两个步骤,分别使用不同的数据集进行训练可以提高训练的效率,充分利用预训练模型的优势。实验结果表明,该算法在识别精度上优于传统的车型识别方法。
适用于覆盖移动自组网的队列调度机制

为提高移动自组网(MANET)控制系统的稳定性,建立基于覆盖技术的MANET。考虑到不同业务类型的数据对时延、丢包率的服务质量(QoS)要求不同,基于服务权重指标,提出一种适用于覆盖移动自组网的公平队列调度机制。实验结果证明,该机制部署方便,可在一定程度上保证不同业务流的QoS要求。
针对RSA算法的踪迹驱动数据Cache计时攻击研究

Cache计时攻击是旁路攻击领域的研究热点.针对滑动窗口算法实现模幂运算的RSA算法,分析了RSA算法访问驱动Cache计时攻击的难点,建立了踪迹驱动数据Cache计时攻击模型.在攻击模型与原有踪迹驱动计时攻击算法的基础上,利用幂指数与操作序列的相关性、窗口大小特征和预计算表索引值与窗口值的映射关系,提出了一种改进的幂指数分析算法,并给出了利用幂指数dp和dq的部分离散位恢复出私钥d的格攻击过程.利用处理器的同步多线程能力实现了间谍进程与密码进程的同步执行,针对OpenSSL v0.9.8b中的RSA算法,在真实环境下执行攻击实验.实验结果表明:新的分析算法大约能够获取512位幂指数中的340位,比原有算法进一步降低了密钥恢复的复杂度;同时对实际攻击中的关键技术以及可能遇到的困难进行分析,给出相应的解决方案,进一步提高了攻击的可行性.
一种面向M5的图形化并行模拟技术研究

针对目前使用M5模拟器时出现的两个主要问题,提出一种面向M5的图形化配置与并行测试方法,通过可视化界面实现被测试系统中功能部件的连接和属性配置,并自动生成运行M5所需的Python脚本,同时支持多核处理器上多个测试程序的并行运行,提高了M5模拟器的使用效率.
基于HALCON的板料成形网格应变测量系统的实现

随着计算机技术和信息技术的发展,视觉检测技术被引入到板料成形应变测量中。通过基于先进的图像处理软件HALCON,利用双目立体视觉原理,对摄像机进行标定,以获取摄像机的内外参数,并分析图像数量对标定准确度的影响。利用视差原理获得匹配点的三维坐标,根据圆形网格变形后的椭圆长短轴的长度变化,计算真实应变,并分析匹配误差对三维重建的影响,用OpenGL语言将应变可视化;在VC6.0下调用HALCON的算子库编程实现板料成形网格应变测量系统,实验证明该系统在速度、准确度方面能够达到测量要求。
智能自助回收装置的技术现状及问题分析

随着社会的进步,垃圾围城、可回收物与不可回收物混装、可回收物分类回收不彻底的现象日趋严重。为了更好地解决上述问题,对现有的智能回收系统及针对三类主要可回收物设置的回收装置(包括饮料瓶回收装置、电池回收装置、图书回收装置)的技术现状和特点进行了简要的分析,分别指出了现有装置中所存在的问题。主要针对可回收物的识别问题、二次污染问题、高能耗问题提出了相应的解决方案,同时提出了集多种类物品回收与处理于一套装置的技术方案。该技术方案中提出的装置能够高效地对可回收物进行分类,并且能够实时进行加工处理。
可证明安全的有向传递签名方案

2002年,Micali和Rivest首次提出了传递签名的概念,构造了第一个无向传递签名方案,并把构造有向传递签名方案作为公开问题。为了解决上述问题,提出了一个方向状态函数的概念,用于表示有向图节点之间的方向关系,使传递签名的明文空间扩展到任意的复杂有向图。结合节点签名范例,利用节点秘密值,构造了一个基于离散对数困难问题的有向传递签名方案,并在随机预言模型下证明了该方案在自适应选择消息攻击下是安全的。
虚拟场景中起重机运动仿真技术研究与应用

为解决目前人工进行吊装方案规划效率低,准确性得不到验证等问题,对虚拟场景中的起重机运动仿真技术进行了研究。提出了面向运动仿真的实时参数化自动组装方法,运用成组技术分析了其最小组装单元,构建了整车节点结构树;建立了汽车起重机三类工况下的运动学模型,应用三维渲染引擎OpenSceneGraph实现了起重机自动运动仿真和交互式运动仿真。应用以上技术成功开发了一款起重机大型吊装工程仿真平台,在实际工程中获得应用。仿真结果表明,该平台可以有效地辅助进行吊装方案规划,提高了吊装方案规划的效率和准确性。
保持视觉感知的三维树木叶片模型分治简化方法

三维树木的复杂外观形态和庞大网格数据量使得要实现精细树木模型的快速绘制十分困难.由于叶片信息在三维树木模型数据中占的比重很大,为了减少三维树木模型的数据量,提出一种保持视觉感知效果的三维树木叶片模型分治简化方法.该方法综合考虑了树叶纹理颜色和几何形状的相似性来进行相似树叶的选择与合并,并根据树木的树枝拓扑结构或树叶的空间区域分布来划分树叶简化区域,采用相应的分治策略以加速树叶的合并过程,以实现保持视觉感知特征的三维树木模型的简化.实验结果表明,文中方法能有效地减少树木模型的几何数据量,提高绘制效率,可应用于近景树木的快速逼真绘制.
基于QEMU的外部总线仿真技术

综合嵌入式系统通过外部总线实现各个子系统之间的通信连接。为解决综合嵌入式系统的接口测试问题,采用系统虚拟机仿真综合嵌入式系统的连接方式,通过在虚拟机中创建外部总线仿真模块,配置仿真模块的连接,从而实现虚拟机之间的通信。提出一种基于以太网通信的外部总线仿真结构,以CAN总线仿真为例,在全系统虚拟机QEMU的内部总线上配置与注册外部总线设备,为读写总线设备数据的接口建立共享内存,组织总线协议报文。实验结果表明,通过网络收发报文,可实现总线仿真节点模块之间的数据交换,从而达到仿真总线的数据通信功能。
基于ARM/WiFi/QT的无线视频监控系统的开发

利用ARM和QT开发了一款基于WiFi网络的无线视频监控系统.系统由远程视频采集端、WiFi网络和监控中心三部分构成.远程视频采集端采用PXA270 ARM10微处理器为核心的硬件平台,并在其上建立Linux操作系统,完成视频的采集、H.264编码压缩和传送.监控中心使用QT利用多线程技术开发了客户应用软件,实现监控视频的解码和显示.WiFi网络实瑞视频采集端和监控中心间的视频传输.使用效果表明,该系统能稳定实时地显示一路或多路视频监控图像,很好地达到了设计的要求,在各领域具有广泛的应用前景.
基于ArcGIS Engine/ArcSDE的农用地定级模型设计与实现

针对农用地定级过程数据管理困难、计算量大、操作繁琐等问题,以ArcGIS engine/ArcSDE为基础构建农用地定级模型,使用ArcSDE和ADO.NET进行空间数据和属性数据的存取。在.NET平台和SQL Server数据库管理系统下,对模型实现的关键算法和技术作了研究和探索。通过该模型既实现了空间数据的有效管理和存储,也通过ArcGIS engine的强大接口,高效、精确地实现了农用地定级过程中的自动化操作,并且具有很高的通用性。实际应用表明该模型能够有效地完成农用地定级,并取得了良好的效果。
基于VB的个性化测试系统设计与实现

个性化的测试有利于学生根据自身的学习水平自定步调进行学习,以便更好地掌握所学的知识,提高学习效率。本文以Word操作的学习为例,根据不同学生的学习情况提供不同的测试内容,并且使用自动改卷及时给学生提供反馈,提高学生的学习效果。
采用单目视觉的桥吊负载空间定位方法

针对基于模板匹配算法的单目视觉桥吊负载空间定位系统中标识模板旋转、倾斜等造成的匹配性能降低的问题,提出一种结合垂直梯度方向线圆检测与线性预插值的桥式吊车负载实时空间定位方法。该方法通过设置一个附于负载上方的球形标识物,利用球形标识物在被检测时对旋转和倾斜等情况不敏感的特性,首先利用垂直梯度方向线的圆检测算法,对兴趣区域内的球形标识物图像进行精确快速的检测;再结合空间几何方法对球形标识物球心空间坐标进行计算;此外,还使用线性预插值的方法解决了空间坐标的实时反馈问题。通过物理实验,将空间位置数据转换为负载摆角与吊绳绳长,与传统接触式方法进行对比。实验结果表明,该方法转换得到的摆角数据精确更高,且满足实时性要求;同时,绳长转换数据与接触式方法测得数据误差满足在2.49%以内,满足精度要求。
基于集群的海洋遥感图像融合并行计算策略

集群体系下的大规模并行计算,是高性能计算的基础。遥感图像处理效率的提高,有赖于并行计算技术的应用。在分析已有网格计算环境下分布式任务分配方法的基础上,针对海上遥感图像目标物数量相对较少的特点,首先利用四叉树结构理念对目标区域进行划分,同时采用动态负载均衡的任务分配策略与并行计算思想,提出对目标区域图像进行融合处理的集群体系任务分配算法处理模型。通过对比验证,表明该集群体系下算法模型能有效地提高图像融合的速度。
基于AUVs的水下移动无线传感器网络愈合算法

水下移动无线传感器网络(MUWSNs)动态演化特性制约着网络的拓扑的可靠性,很大程度上限制了MUWSNs的推广应用。针对水下实体移动导致的MUWSNs拓扑失效,提出了一种基于自主式水下航行器(AUV)的MUWSNs拓扑愈合算法,并构建了水下实体移动模型,利用AUV自主移动特性对失效拓扑进行快速愈合。仿真结果验证了该算法的正确性和有效性,极大地提高了MUWSNs可靠性,对MUWSNs拓扑领域研究具有一定贡献。
一种基于压缩域模板匹配的快速人脸检测算法

人脸的检测是人脸信息处理领域中的一项关键技术,在自动人脸识别系统、基于内容的图像检索、视觉监测、场景检测、新一代人机交互技术等领域具有广阔的应用前景。通过在压缩域利用DC系数重构图像,提出了改进的链码模板和通过训练产生角度模板来对候选区域进行搜索匹配和检测。实验结果显示,本方法在检测人脸的过程中速度快,漏检率较低,非常适合实时性要求高的人脸检测系统。
基于像素置乱和比特替换的混沌图像加密算法

分析了当前一类基于混沌系统的图像加密算法,指出普遍存在安全性方面的不足.基于此,提出了一种全新的基于像素置乱和比特替换的混沌图像加密算法.该算法采用了Kent映射和Logistic映射,并且使加密过程与明文图像的大小及像素值总和等特性密切相关.首先,使用Kent映射产生混沌序列使得明文图像位置的全局置乱;然后,使用Logistic映射产生两组混沌序列,将位置置乱后的图像序列巧妙地融合到两组混沌序列中产生两个中间密文,使得明文图像信息得到很好的隐藏.通过实验仿真表明,该算法不仅能较好地抵抗差分攻击、统计特性分析,还能有效地抵抗选择明文(密文)攻击,而且密钥空间大、加密效果好.
一种基于冲突域的不完备决策表属性约简算法

以不完备决策表为研究对象,通过对冲突域的概念进行研究,给出在不完备决策表下的基于冲突域的属性约简的定义。证明该属性约简的定义与基于正区域的属性约简定义是等价的,同时设计一个在不完备决策表中的新的属性约简算法。该算法的时间复杂度为O(|K||C|2|U|),其中K=max{|TC(xi)|,xi∈U}。最后用实例说明该算法是有效的。
基于模态Petri网的行为有效区间寻找最优路径的方法

为满足客户需求,在行为约束下的业务流程中寻找行为执行的最优路径具有一定的实际意义。已有的研究是建立在静态分析基础上,通过优化算法或是行为分析来寻找最优执行路径,忽略了行为约束条件对执行行为有效性的影响,所得结果具有一定的局限性。文中在已有方法的基础上,利用Petri网行为轮廓序关系描述约束条件并确定行为有效区间,提出了基于模态Petri网分支有效区间的业务流程最优路径选择方法。该方法以行为有效区间替代已有的固定值方法,以便更好地描述业务流程的行为约束以及约束下的有效行为。通过一个具体的业务流程分析实例分析了该方法的有效性。
改进的Otsu方法的双边滤波边缘检测算法

Canny边缘检测是一种比较新的边缘检测算子,具有良好的边缘检测性能,得到了广泛运用。然而经典Canny边缘检测算法在去除噪声和门限确定上还有很大的局限,针对以上弱点,提出了基于改进的双边滤波的自适应边缘检测算法。用改进的双边滤波方法代替传统的高斯滤波平滑图像,这样在更好地去除噪声的同时保留了边缘信息;在门限确定上,用类间方差与类内方差之比最大的方法确定高门限,该方法具有较强的自适应能力。理论推导和实验证明该算法具有很好的准确性和实用性。
基于改进混合高斯模型的人群密度估计方法

人群密度估计对于公共安全管理至关重要。针对视频监控系统下的人群密度估计问题,提出了一种基于改进混合高斯模型和像素统计的人群密度估计方法。通过计算图像的均值和偏差均值,提取高斯模型特征,在恒定的模型更新速率指导下,重建混合高斯背景图,从而获取人群二值图,最后,利用像素统计的方法实现人群密度快速估计。实验结果表明,较传统方法,该方法可以更准确有效地估计人群密度。
基于ESB的服务排队路由

在现有关于企业服务总线(enterprise service bus,ESB)服务路由研究的基础上,提出将功能相同的服务事先进行科学分析再排队的方法,设计服务的排队选择模型对生成的队列加以利用。实现该模型的整体流程,一系列实验结果表明,服务经过排队后的路由能够很好地应对网络环境的动态变化;综合分析其稳定性、高效性和可靠性,分析结果表明,该模型能够提高ESB服务路由的整体效能。
基于游程统计的含噪图像分割效果评价方法

含噪图像的分割效果与其干扰噪声强度有着紧密的联系。为了对含噪图像的分割效果进行量化计算和分析,首先定义了一个评价含噪图像分割结果的差异函数,该函数值反映了含噪图像的分割结果和原始图像的分割结果之间的差异程度。同时,根据序列随机性检验方法中的游程测试方法,给出了一种针对含噪图像分割效果评价的方法,该方法基于分割图像的二值化灰度矩阵游程统计量,定义了评价图像分割效果的游程函数,在对含噪图像的分割效果进行评价时,可以计算分割图像的游程函数来进行量化比较。对含噪灰度图像的分割结果与相应的差异函数和游程函数之间的关系进行了实验分析,结果表明,差异函数和游程函数不仅表达简单、计算便捷,而且能够准确反映出含噪图像的干扰噪声强度和分割的结果图像之间的变化关系。
基于字典稀疏性的脑图像数据盲分离方法

针对独立成分分析(ICA)方法的独立性假设在实际脑图像分析中很难完全满足的问题,根据脑图像数据的特点,提出一种基于字典稀疏性的盲分离方法。结合字典学习和盲分离技术,利用源信号在所选字典中的稀疏性,将盲分离的过程转换到稀疏域中,通过在稀疏域中对源信号施加稀疏性约束进行盲分解。采用脑激活区定位实验对该方法进行验证,并用线性相关方法进行结果比较。结果证明,与ICA方法相比,该方法得到的激活体素平均时间序列与实验任务更相关,激活体素空间分布也更集中,具有较高的求解质量和求解效率,可用于更好地分析脑图像数据,在稀疏域中进行盲分解时提高盲分解的质量。
基于FLST变换的多尺度面状地物提取方法

提出了一种基于快速水平集变换(FLST)的多尺度面状地物提取方法。该方法利用FLST变换将图像分解为灰度水平集,面状体物由于在空间分布和灰度值上的相近,其相关信息很容易整体转移到水平集内;通过一种水平线Min/Max流方法对包含地物信息的形状进行多尺度边缘平滑处理,滤除图像中的细节信息,保持面状地物轮廓基本不变;最后进行重构图像,重构结果具有灰度分布分片恒定的特点,很容易从图像中获取目标地物的分布情况。对遥感影像中的典型面状地物,如农田、水域、积雪等,使用该方法进行了地物提取实验,提取结果与人工方法提取相比,其精确度均达到了90%以上。
Oralce数据库的SQL查询优化研究

Oracle数据库的性能优化问题一直是决策者及技术人员共同关注的焦点,影响数据库性能的一个重要因素就是SQL查询语句的低效率。阐述了几种常见的Oracle数据库的性能优化技术,如数据库设计的优化、I/O优化、数据库各种动态参数的调整,并着重讨论了SQL语句的查询优化。从查询优化的测试结果来看,系统的响应时间明显降低,系统运行效率得到提升。
人脸表情动画与语音的典型相关性分析

表情动画作为语音驱动人脸动画的一部分,在增加人脸动画逼真性方面起着重要的作用,但已有的工作没有定量分析人脸表情动画与语音之间的关系.文中通过研究人脸表情动画与语音的相关性,采用典型相关性分析方法(CCA)定量分析两者之间的内在联系,得出这些关系直观的量化的结论.首先计算人脸表情动画与语音的典型相关性系数,衡量两者的相关程度;然后分析人脸表情动画与语音的典型负荷、典型交叉负荷等数据,并挖掘两者内部各分量之间的联系,由此得出直观的量化的结论.最后验证了结论的稳定性.分析结果表明两者具有强相关性,并揭示了人脸表情动画各成分与语音声学特征之间的具体内在联系.文中成果可为语音驱动人脸动画技术提供理论参考及结果评价依据.
移动智能终端的SSL实现安全性分析

SSL协议已经成为保护通信安全的重要手段。在移动互联网环境下,移动智能终端应用软件也大量使用SSL协议对网络数据进行安全保护。为了评估移动智能终端应用软件的安全性,对国内6万个Android应用软件的SSL实现安全性进行分析,发现这些应用软件SSL实现方面的四类安全缺陷:可信证书链认证不完整、域名认证不完整、Web View错误忽略和证书绑定不完整。提出相应的检测方法,进而实现了分析和检测工具SSLGuard。对150个银行、金融类样本进行深入分析,实验结果表明:目前国内市场的Android应用软件存在较严重的SSL实现安全缺陷,亟需对手机银行等重要应用软件进行全面测评和认证。
基于Laplacian中心性的密度聚类算法

聚类分析是一种重要的数据挖掘工具,可以衡量不同数据之间的相似性,并把它们分到不同的类别中,在模式识别、经济学和生物学等领域有着广泛的应用。文中提出了一种新的聚类算法。首先,把待分类的数据集转换成一个加权的完全图,每个数据点为一个节点,两个数据点之间的距离为相应两个节点之间边的权值。然后,用Laplacian中心性来计算和评价该网络每个节点的局部重要性,聚类中心为局部的密度中心,它具有比周围的邻居节点更高的Laplacian中心性,并且与具有更高Laplacian中心性的节点之间的距离也较大。新算法是一种真正的无参数聚类方法,不需要任何先验参数便可以自动地对数据集进行分类。在6种数据集中将其与9种知名聚类算法做了对比,结果显示该算法具有良好的聚类效果。
基于动态函数连接神经网络的自适应逆控制系统辨识研究

自适应逆控制将系统扰动消除和动态响应性能独立分开控制,其性能的优劣取决于系统对象、逆对象及逆控制器模型辨识精度的高低。文中提出用动态函数连接神经网络来实现自适应逆控制系统对象、逆对象的同时在线建模和逆控制器的离线建模,并将模型参数的辨识转化为空间参数寻优。针对混沌初始化对已收敛种群结构的破坏性,提出用变参数混沌粒子群优化算法对神经网络权值进行全局寻优,通过仿真实验可以看出基于动态函数连接神经网络的建模误差小,辨识精度高;与当前的参考模型自适应控制方法进行对比分析,所提方法能取得较好的扰动消除效果,并能使系统的跟踪响应性能得到提高,从而验证了方法的有效性、可行性。
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分水岭优化的C-V模型脑肿瘤图像分割

C-V模型可有效对脑肿瘤等医学图像进行分割,但存在对初始轮廓位置敏感及重新初始化耗时的问题,为此,提出了一种分水岭优化的C-V模型脑肿瘤分割方法。首先引入标记函数,通过强制最小技术改善传统分水岭变换的过分割现象,得到粗分割结果,然后在粗分割基础上确定C-V模型初始轮廓位置,最后采用无需重新初始化的C-V模型进行细分割,得到较精确的脑肿瘤分割结果。实例结果表明,经过分水岭优化后的C-V模型能够对常见脑肿瘤图像进行有效分割,尤其是能够将与组织粘连的肿瘤分割出来。
一种基于关系和量化的盲水印算法

盲水印提取时不需要参考原始图像,在数字产品的版权保护中具有更广泛的应用前景。提出的盲水印算法在分块DCT的基础上,采用了关系嵌入和量化嵌入自适应选择的嵌入策略。关系为8×8图像块DCT的直流系数和之字形排列的第二个低频系数之间的大小关系。量化嵌入采用抖动调制,可以方便地调节水印的透明性和鲁棒性。大量仿真实验结果表明它对噪声、滤波、JPEG压缩、剪切等攻击有很好的鲁棒性且具有良好的透明性。
级联式多轴运动控制系统及其同步策略

为了实现普通数字脉冲接口的伺服驱动器网络化控制,提出一种级联式运动控制方案,采用三端口转换器实现网络节点的级联,并提供伺服装置所需的控制和反馈接口。此外,为了提高系统的同步运动精度,提出一种新的同步补偿策略,通过在三端口转换器内设计时间补偿定时器,克服了网络延时对多轴同步运动的不良影响。实验表明,以工业塑料光纤为传输介质,信号每经过级联网络的一个节点增加约120ns的时间延迟,而采用上述同步策略后,伺服节点之间运动同步脉冲的时间抖动减小到25ns之内。
基于模型的自动化测试探索

分析测试设计的问题和挑战,结合测试设计和自动化测试的发展,提出基于模型的自动化测试基本思路和解决方案。以TD-RNC的一个特性为例,给出基于该方案的具体实现过程。
基于双向强化学习与动态码率调节的无线mesh网络协议

针对现有无线mesh网络协议的用户体验质量(QoE)较差的问题,提出一种基于双向强化学习与动态码率调节的无线mesh网络协议。设计了兼容不同服务类型的无线mesh网络QoE度量框架和基于双向强化学习的无线mesh网络路由协议,并结合QoE感知的差异化报文调度策略与数据流源节点码率动态调节算法进一步优化终端用户的QoE质量。基于NS-2仿真平台的对比实验结果显示,协议可明显地提高无线mesh网络的QoE指标,同时具有较低的控制开销。
基于Unity 3D的船舶压缩空气系统的虚拟设计

针对目前船舶空气压缩仿真训练系统大多采用半物理仿真与二维软件界面仿真相结合方式训练效果不佳的问题,将虚拟现实技术引入到船舶压缩空气系统的仿真设计;设计一套基于Unity 3D的船舶压缩空气系统,实现虚拟仿真程序和三维虚拟场景的实时交互,生成一个逼真的三维视觉、听觉、触觉的感官世界,加强培训人员的沉浸感,从而获得一种置身于真实环境中的感受;系统可供学员无限制反复训练,节省系统的维护费用,规避实物操作设备中可能出现的各种风险,提高训练效果。
多传感器信息融合系统恢复现场技术研究

从工程应用出发,提出了一种多传感器信息融合系统恢复现场模型,主要包括:历史融合目标信息加载、历史融合目标消批处理、历史融合目标判断、历史融合目标处理和定时历史融合目标消批。该模型恢复现场效果较好,且便于工程实现。
改进型遗传蚁群混合算法求解0/1背包问题

针对原有的遗传蚁群混合算法收敛速度慢、运行时间长等缺陷,提出了一种新混合算法,该算法从蚁群中选取部分优良个体采用遗传算法寻优,所选个体数目随迭代次数自适应变化,同时,对算法中的交叉、变异操作以及赋值等方面进行了一些改进。仿真结果表明,该算法在搜索能力、收敛速度以及程序运行时间方面都有明显的提高,由此证明了该算法的有效性。
矢量拉力垂直起降无人机姿态纵向控制研究

针对使用矢量拉力控制纵向飞行姿态转换的坐式垂直起降固定翼无人机,分析其在垂直和水平飞行两种状态转换过程中存在的一些控制问题;建立了其动力模型,并对模型参数进行了整定。针对其在非线性条件下动态性能欠佳的问题,把容易实现、鲁棒性好的PID控制法与智能模糊控制算法结合,设计出自适应模糊PID控制器。并且模糊PID的超调小、动态响应快等特点在仿真和飞行实验中得到验证,使系统的抗干扰性得到提高。
三维散乱点云快速曲面重建算法

提出了一种基于Delaunay三角剖分的三维散乱点云快速曲面重建算法。算法首先计算点云的Delau-nay三角剖分,从Delaunay四面体提取初始三角网格,根据Voronoi体元的特征构造优先队列并生成种子三角网格,然后通过区域生长的方式进行流形提取。实验结果表明,该算法可以高效、稳定地重构具有复杂拓扑结构、非封闭曲面甚至是非均匀采样的点云数据。与传统的基于Delaunay的方法比较,该算法仅需要进行一次Delau-nay三角剖分,无须极点的计算,因此算法的重构速度快。
一种新型结构的GPS检测相关器研究与实现

提出了一种速度更快的GPS检测算法,在该算法基础上采用硬件描述语言实现了一种新型结构的GPS检测相关器.该相关器采用pipeline技术,在相同并行度要求下电路规模更小,数据吞吐率更高.采用modelsim进行了功能仿真和时序仿真,仿真结果表明该相关器功能正确,时序满足要求.
基于AR模型和ZMNL变换的K分布海杂波仿真方法

海杂波统计模型的研究对最优检测算法设计和雷达性能预估有重要作用。文章介绍了一种基于AR模型和ZMNL变换的K分布海杂波仿真方法,结合ACI准则和Yule-Walker方程,利用Levinson-Durbin递推关系式求解AR模型的阶数和参数,将生成的高斯序列通过线性滤波器产生服从K分布的相关序列。仿真结果表明,无论是功率谱还是概率分布都与理想分布相吻合。
基于形殊点抗局部非线性几何攻击水印算法

为了提高数字水印抗非线性几何攻击的性能,设计了一种基于形殊点的鲁棒数字水印算法。该算法利用Canny算子提取图像边缘信息,将图像边缘分块并计算分块子图的形殊点坐标;利用形殊点坐标生成代表原始图像信息的特征向量;最后结合用户密钥和数字水印实现图像版权保护。仿真实验结果表明,算法在大幅度降低算法复杂性的同时,提供了一种安全的抗图像局部非线性几何攻击的方法。
基于0-1规划的快速图像阈值分割算法

阈值方法是一种重要的图像分割方法,在图像分割中得到了广泛应用。Otsu算法虽然是图像分割阈值法中较好的方法之一,但是由于传统的Otsu算法通常用穷举法求解,使得处理多阈值问题时运算速度太慢,难以满足应用需求。为了快速有效地确定阈值,提出了一种改进的Otsu算法。将Otsu算法转化为一个非线性0-1数学规划问题,再利用遗传算法求解得到最优阈值。通过对测试图像的分割实验,表明该算法与传统的Ot-su算法相比运算速度有非常显著的提高,能够满足一般的应用需求。
RFID与WSN在物联网下协同机制的分析

在物联网的概念提出之前,射频识别(radio frequency identification,RFID)和无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)均沿着各自的技术路线发展,它们之间的兼容性问题尚未被考虑。而在物联网中,这两种技术需不断地进行融合,研究它们在物联网中的工作机制和协作方式将具有十分重要的意义。通过对相关应用中RFID与WSN协作机制进行深入分析,将RFID与WSN在物联网下的协作分为四种融合方式,并对这四种融合方式的设计原理与工作过程进行了分析与探讨,最后指出了RFID与WSN协同工作机制目前需要解决的关键问题。
基于HBase的监控视频中目标图片的存储系统

目标图片作为监控视频中重要的信息,在视频检索应用中起到重要的作用,同时随着监控视频数量的增长,目标图片的数量也是海量的,如何有效地存储这些目标图片成为研究热点。HBase是一种面向列的非关系型数据库,主要提供对海量数据的实时和随机的读写访问。文中通过分析监控视频中海量目标图片的特点和存储需求,以及对HBase的存储架构进行研究的基础上,提出一种基于HBase的海量监控视频中目标图片的高效存储方案。该方案完成了海量监控视频中目标图片的存储表和检索方案设计;同时,通过设置系统参数、预建Region、多线程并发写入实现了存储系统的写入优化。实验结果表明,该存储架构满足监控视频中海量目标图片的存储和检索要求,具有良好的水平扩展性,同时提高了写入效率。
基于广义投影神经网络优化的模型预测控制

为降低模型预测控制优化问题的计算复杂度,以时滞系统的模型预测控制问题作为研究对象,利用神经网络动态平衡点与优化问题解相对应的特点,提出一种基于广义投影神经网络的模型预测控制优化算法。首先将模型预测控制优化问题描述为一个带约束的二次规划问题,再通过广义投影神经网络模型进行在线优化。该方法充分发挥了神经网络并行、结构简单的优点,通过具体实例仿真验证了该算法的有效性和优越性。
求解分裂可行问题的改进投影算法

分裂可行问题是一类有着广泛应用的最优化问题。文中由变分不等式改进的修正外梯度方法得到启发,对求解分裂可行性问题的修正松弛CQ算法进行改进,即对该算法的步长提出了一种新的取法,从而减少了算法迭代步骤,提高了算法运行效率,比常规的算法效率提高了17%。此外,证明了算法的全局收敛性。数值实验结果表明,文中改进的投影算法具有较快的收敛速度和良好的可行性,特别地,当维数较大的时候,其优越性更明显。
框架理论在匹配追踪算法中的应用

在匹配追踪算法中,库函数的选取非常重要。库函数的选取不当就有可能导致算法不能够收敛。由于空间任一元素都能够由框架展开,所以选取空间中的框架作为库函数,从而确保算法的收敛性。通过计算示例,表明算法的收敛性能够较快收敛,残差范数能够较快地衰减到零。
一种构件系统重新配置协议的关系逻辑模型

基于构件的软件系统在运行过程中需要适应环境和用户需求的变化对自身的结构进行动态的重新配置.本文提出了一个用形式化语言Alloy实现的求解重新配置协议的关系逻辑模型.该模型定义了构件和连接的各种状态,状态之间的转换操作,和每种操作的前置和后置条件.这些前置和后置条件具体实现了保证系统一致性的不变式.在利用Alloy分析器验证了该模型的一致性的基础上,进一步将其转换成一个可以自动生成重新配置协议的多项式时间算法.与定理证明器相比,Alloy模型的修改和验证更加简便.
疾病-病症和病症-治疗物质的关系抽取研究

随着生物医学文献的快速增长,在海量的生物医学文献中存在大量有关疾病、病症和治疗物质的信息,这些信息对疾病的治疗和药物的研制有着重要的意义。针对疾病与治疗物质之间的信息抽取,重点训练两个模型,即疾病与病症模型和病症与治疗物质模型。疾病与病症模型判断一种疾病是否会存在或者导致一种生理现象的产生;病症与治疗物质模型判断一种物质是否改变人的生理现象或者生理过程。使用半监督学习的Tri-training的方法,利用大量未标注数据辅助少量有标注数据进行训练提高分类性能。实验结果表明,Tri-training方法中利用未标注数据有助于提高实验结果;且在训练过程中使用集成学习的思想将三个分类器器集成在一起,提高了学习性能。
基于求积分卡尔曼滤波的交互式多模型算法

针对非线性系统中的多模型估计问题,将求积分卡尔曼滤波算法应用到交互式多模型算法过程中,提出一种基于求积分卡尔曼滤波的交互式多模型算法。该算法不需要求取非线性方程的雅可比矩阵,且能够获得比基于不敏卡尔曼滤波的交互式多模型方法更高的滤波精度。仿真结果证明了该算法的有效性。
基于DCT域的数字水印算法

提出一种矢量地图水印嵌入不依赖原始地图的盲提取算法,该算法在离散余弦变换域上转换而成。离散余弦变换的特性之一是对相互依赖的数据能够产生能量聚集效益,而矢量地图同一条边上点与点具有依赖关系,在一条边上依次选取8个顶点作一个集合,并对这组集合数据经变换导出离散余弦值,将水印加密嵌入其系数中。实验表明该算法对矢量地图经DCT变换未产生较大的差异。
基于SCIT的移动目标防御系统分析研究

移动目标防御技术是近年来美国科学技术委员会提出的网络空间"改变游戏规则"的革命性技术之一。在SCIT模型基础上,提出一种基于服务器切换和清洗的移动目标防御系统,通过引入软件的多样性、系统的随机性和不可预测性使防护对象机动化,以改进其安全性。实验结果表明,改进后系统对攻击者的要求更高,系统被入侵的概率显著降低,系统安全性得到进一步提升。
一种具有逼真效果的虚拟人动画生成方法

针对传统的虚拟人动画逼真度低、动画生成复杂、且动画存在飘移现象的问题,提出了一种基于视频关键帧获取运动数据的虚拟人动画生成方法。首先利用线性混合蒙皮算法建立了新的人体几何模型;其次利用正向运动学方法驱动虚拟人的骨骼模型,并利用平移补偿原则消除虚拟人运动中的飘移现象;最终实现了基于双目正交视觉获取关节运动参数的虚拟人动画。实验结果表明,新方法能逼真地模拟真实人体动作,且方法易于实现、实用性强。
一种劣解突变策略引导的混合人工蜂群算法

标准的蜂群算法有着过早收敛,领域搜索不够广,收敛速度慢,搜索精度低等问题。为了提高领域搜索的广度与深度,并提高算法的收敛速度和精度,取得质量更高的解,提出一种基于劣解突变的混合人工蜂群算法。该算法引入了劣解突变和二项交叉操作两种改进策略,通过这两种策略,既提高了领域搜索的广度,又提高了领域搜索的深度,并取得了良好的收敛效果。经过多个标准测试函数的仿真实验表明,改进算法具有更好的领域搜索能力,有效地提高了收敛的速度和解的精度,并且在稳定性方面也得到了不错的效果。
基于类别条件的受限玻尔兹曼机改进设计

针对受限玻尔兹曼机(RBM)在进行无监督训练时易出现特征同质化导致泛化能力较差的问题,设计了将类别条件引入RBM训练中,从而提出了基于类别条件的RBM(lCRBM)。针对RBM的训练,将类别信息作为模型隐单元训练条件,参与到隐单元后验激活概率计算中;并将该模型作为深度玻尔兹曼机(DBM)的底层结构,应用于深度学习中。通过手写数字识别集合测试,该模型在训练速度和特征提取有效性上均有较大改善,并且能够提高深度模型的特征学习能力。
基于用户QoS分析的无线Mesh网络部署优化

在使用定向天线部署的无线Mesh网络中,为了保证用户的接入范围,在一个AP接入点必须配置多条定向天线,定向天线的数目增加会导致整个网络部署成本的增加以及在AP节点处造成天线自身的干扰。针对上述问题,提出一种基于用户QoS分析的部署优化算法,在保证用户QoS需求的前提下,减少AP处配置的天线数,达到减少天线自身干扰和降低网络部署成本的目的。最后对提出的算法进行了实验仿真分析,证明了算法的可行性,能够在实际的网络部署中获得良好的优化效果。
基于CK810 LINUX3.0内核的移植实现

介绍Linux 3.0的基本架构。重点阐述Linux在CPU架构上移植的关键点,如系统调用、进程管理及中断异常处理等。通过LTP测试及profiling应用,检验了Linux 3.0在CK810上的移植实现具有可运行性、健壮性和实用性。
多方向独立小波耦合神经网络的图像融合算法

针对当前图像融合算法因利用下采样分解导致信息冗余、融合图像对比度和清晰度不高等不足,提出基于非分离小波多方向分析NSWMDA(non-separable wavelet multi-directional analysis)与脉冲耦合神经网络PCNN(pulse coupled neural network)的图像融合算法。根据非分离小波变换和非下采样方向滤波器,设计多尺度NSWMDA机制,获取源图像的低频、高频子带;引入高斯-拉普拉斯算子,提取高频子带的高频信息,设计自适应PCNN融合准则,完成高频信息融合;基于高斯加权平均的低频融合规则,对低频子带完成融合;利用NSWMDA重构,输出融合图像。仿真结果表明,与当前图像融合算法相比,该算法的融合图像具有更优的交互信息、PSNR(peak signal to noise ratio),以及融合效率。
基于动态参数的函数空间学习最优核映射

核函数方法可挖掘出高精度快速印刷品图像间的非线性分布规律,而挖掘能力由所选择的核函数及其参数来决定。这两者的学习与选择同样是核函数理论继续发展与实际应用需要迫切解决的问题。针对印刷品智能检测这一特定背景,提出了一种新的基于优化问题的从具有动态参数的函数空间中学习核函数及参数的方法,以此来使核函数方法达到最优性能。与传统的计算方法不同之处在于其核函数空间中的核参数是连续变化的,这使学习的范围得到一个维度上的扩展。实验结果显示,结合理论分析的迭代算法仅需要10次迭代便可得到统计最优的核函数及参数,利用学习到的核函数计算的复原误差是统计最小的。
基于最小且非重叠发生的频繁闭情节挖掘

事件序列上的频繁闭情节挖掘是一个重要课题,现有的研究基于最小发生的支持度定义和广度优先的搜索策略,不可避免地导致了情节发生的"过计数"和大量候选情节的产生问题,因此,基于最小且非重叠发生的支持度定义和深度优先的搜索策略,提出了一个事件序列上的频繁闭情节挖掘算法FCEMiner,在此基础上,利用特殊前向扩展的非闭一致性避免了冗余的闭合性检查,缩小了频繁闭情节的搜索空间.理论分析和实验评估证明FCEMiner能够有效地发现事件序列上的频繁闭情节.
高精度混凝土裂缝宽度智能监测系统设计

为了能自动定时监测裂缝宽度及其变化,避免传统人工裂缝宽度监测方法耗时、耗力且人工读数误差大等缺点,设计了一种基于STC90C54AD与ELIS-1024的混凝土裂缝智能监测系统;采用单片机STC90C54AD作为处理器,利用CMOS图像传感器ELIS-1024对裂缝表面进行成像,通过对图像进行去噪、平滑、边缘识别后提取裂缝信息,进而计算裂缝的宽度;给出了整个系统的设计思路及相应的硬件电路图、图像处理算法等;通过实验验证,该系统稳定可靠、使用方便,精度高达0.004mm;适合用在桥梁、大坝、房屋、道路等混凝土裂缝宽度监测领域。
弱共变-逆变模拟的公理刻画

进程代数是并发理论研究的主流方向,是分析和描述并发与分布式系统的重要工具之一。模拟是进程代数中刻画精化关系的核心概念。共变-逆变模拟派生于通常的模拟关系,它区分动作的类型,直观上,表达了状态的行为数目越多但并不一定越好的事实。然而,该模拟关系忽略了可观测动作与内动作的区别。因此,给出一种弱共变-逆变模拟关系及其相应的公理刻画,并且建立了该公理系统的可靠性与基完备性,进而证明了该公理系统亦是ω-完备的。
模糊综合评判在人员绩效评价中的新式应用

当被评价对象较多时,模糊综合评判法的传统应用方式存在重复操作量大和二次处理较繁琐的问题.文中提出一种新式应用方法,通过建立模糊级别模型,将被评价对象集引入模糊综合评判的计算过程,从而可以直接对所有评价结果进行二次处理,得到最终需要的全体综合评价集.以某院校的教研评价为例进行试算,表明该方法能够通过一次多级模糊综合计算得到所有教师的评价排名,有效克服传统应用方式的弊端,具有较好的实用前景.
云计算环境下的信息资源云服务模式研究

云计算技术为进一步提升信息资源管理与利用创建了全新的理念。在深入探讨云计算技术及其应用特征的基础上,重点研究了基于云计算技术的信息资源即服务(Information Resource As A Service,IRaaS)的云服务体系架构,探讨了信息资源即服务的云服务模式。信息资源云服务模式研究扩展了云服务研究范围及其应用领域,为深入开展云服务相关研究做出了有益的尝试,并奠定了重要基础。
模具行业需求驱动的云制造服务平台

为研究云计算技术如何落地,如何促进工业化的问题,分析了我国模具行业存在的问题、需求及其原因,提出模具行业云制造服务平台、系统和关键技术。利用云计算技术支持模具零件库和知识库建设、企业诚信协同管理、协同设计和制造、协同维修服务和信息技术服务;将模具行业云制造服务平台的建设作为社会技术系统进行研究,建立多种形式的联盟,保证平台和系统的成功实施;面向模具价值链的全过程,帮助模具企业向服务业拓展,向产业上下游拓展。建立了模具行业云制造服务平台原型,提出了模具行业云制造服务平台的发展愿景和模式。
基于ARM9的GPRS图像传输系统的设计与实现

为了实现对特殊环境和对象图像信息的采集,设计了基于ARM9体系结构的S3C2410处理器的图像传输系统。采用嵌入式操作系统Linux,在QT/Embedded平台下完成终端应用程序开发,程序主要对USB摄像头进行图像采集,并且通过GPRS网络和服务器进行通讯。在LabWindows/CVI下编写PC端服务器程序采用多线程对多个终端客户进行图像传输处理。该系统完成了PC服务器和ARM终端之间的相互图像传输和显示等功能。野外实验测试结果表明了该系统的可靠性。
关于助老机器人路标定位优化仿真研究

针对助老机器人服务的特殊性,决定了其工作环境的开放性,而在开放环境中要求精确定位,保证助老机器人安全工作。影响机器人精确定位的因素主要是,未知环境下路标特征的提取易受环境影响,所建模型的噪声特性未知。为了提高助老机器人的精确定位,提出一种采用未知路标的多传感器信息融合的无迹卡尔曼滤波的定位方法,并采用改进的SageHusa自适应滤波算法对其未知噪声方差阵进行估计。仿真结果表明,在未知路标下,系统噪声曲线稳定控制在极小范围内,证明了Sage-Husa自适应UKF算法是有效性,为助老机器人的广泛使用提供了理论基础。
Web社区管理研究综述

随着互联网不断增长,对Web社区这种新的社会交流应用形式进行研究具有重要的意义,并引起人们广泛关注,但其理论研究仍然落后于实践。通过讨论Web社区的定义,对比分析国内外的研究现状,对Web社区管理的研究主要集中在建模、社区发现、用户交互和推荐等领域,其中社区发现和推荐研究充分利用了Web社区具有关系和协同的特点。总结相关研究成果,并从服务管理、声誉管理和社会搜索三个方面对未来的研究趋势进行了展望。
一种径向基函数神经网络预测在超临界温度控制系统中的应用研究

超临界温度控制系统具有较大的惯性、时滞和非线性,且动态特性随运行工况而改变,难以建立其精确的数学模型,本文采用GGAP算法的RBF神经网络构成神经网络预测控制器,将在线学习和预测控制相结合,以某超临界电厂主汽温度为研究对象,MATLAB仿真实验表明,该方法能对超临界温度控制系统实现有效的控制,动态性能较传统的PID控制有较大的提高。
插值FFT和滑动DTFT的科氏流量计信号处理方法

科氏流量计通过计算一次仪表输出的两路同频正弦信号的时间差来测量质量流量。实时精确估计两路信号的频率和相位差是科氏流量计数字信号处理的关键。针对科氏流量计实测信号,提出一种基于插值FFT和滑动DTFT的信号处理方法。利用插值FFT估计信号频率,通过计及负频率的改进滑动DTFT估计相位差,进而计算出时间差。方法兼顾了参数的估计精度和算法的计算效率,对比实验表明了该方法的有效性和优越性。
Spring框架在图形用户界面中的应用

将XML技术应用到图形用户界面描述中,给出了一种新的图形用户界面开发方法。通过运用Spring依赖注入特性,将界面组件各属性的设置由Spring配置文件完成,通过调用Java Swing组件库,从而产生基于Java Swing组件的图形用户界面。结论表明,将该方法应用于信息管理系统的开发中,能够降低界面设计编程工作量,并在一定程度上提高软件的开发效率和可维护能力。
气象计算网格模式预报系统的建立与优化

为了在气象部门内跨地域共享使用MM5模式系统,基于建成的气象计算网格平台,成功地接入了MM5模式系统。根据用户预报需求,设计了参数化和业务运行方案,建立了华中区域MM5数值预报应用系统。完成模式系统部署运行后,通过使用网格平台的资源调度和工作流引擎等工具手段,优化了后处理运行流程。运行分析表明网格平台上MM5模式系统的运行效率显著提高。
最小二乘支持向量机和证据理论融合的体育视频分类

针对单一特征的体育视频分类的正确率低和稳定性差等缺陷,提出一种最小二乘支持向量机(LSSVM)和证据理论相融合的体育视频分类模型(DS-LSSVM)。提取颜色、纹理、亮度、运动矢量场等4种反映体育视频类别特征,将4种单特征的LSSVM初步分类结果作为独立证据构造基本概率指派,运用DS组合规则进行决策级融合,根据分类判决门限给出最终的体育视频分类结果,最后进行仿真实验。结果表明,DS-LSSVM的体育视频分类正确率高达97.90%,相对于参比模型,DS-LSSVM具有体育视频分类正确率高、稳定性好等优势。
面向合作方协同设计的PDM架构

在企业业务模式由垂直集成向水平集成转换的趋势下,对企业原有的PDM系统进行升级,设计完成了合作方协同设计管理平台,构建了基于Web Services的系统架构来适应业务模式的改变,详细叙述了该系统的高层架构设计及服务的搭建.
M3-SVM在帕金森疾病UPDRS分类中的应用

根据帕金森疾病对男女患者语音的影响不同这一现实依据,提出将性别这一先验知识融入到最小最大模块化支持向量机(M3-SVM)中,实现对统一帕金森评定量表(UPDRS)的分类。首先将性别作为先验知识,对UPDRS分类问题进行任务分解;其次,对经过任务分解后的训练样本集合运用支持向量机(SVM)进行训练得到基分类器;最后,通过MIN、MAX规则对所有基分类器的预测结果进行集成得出最终的分类结果。在两类及三类远程帕金森数据集的仿真实验中,基于性别划分得到的最好的F-measure值分别为80.19%和69.26%,与随机划分相比,分别提高了3.75%和5.19%,与超平面划分相比,分别提高了0.96%和4.15%。实验结果表明,使用性别划分能够更加准确地根据实际情况分解数据,基于性别划分的M3-SVM提高了UPDRS分类的准确率。
基于Otsu算法的木材缺陷图像分割

提出了基于Ostu算法的木材缺陷图像分割。该方法借助于二维中值滤波器对木材图像进行平滑处理,将平滑过的图像用Otsu算法确定图像分割阈值。实验结果表明,该方法可以有效地实现木材表面缺陷图像分割。
国家风能资源数据库的建立与应用

为有效管理并利用风能资源数据,建立基于GIS技术的国家风能资源数据库。给出数据库的总体流程,分析风能资源的数据来源,介绍风能资源调查数据的质量检查、风能资源专题图制作、风能资源储量估算等数据处理技术,采用Oracle9i数据库系统及ArcSDE数据空间引擎实现一体化存储管理。应用分析表明,该数据库为风能资源的管理与评价提供了技术平台。
基于优化目的的人机界面知识化表示方法

对一种新的人机界面操作和交互行为的知识化表示方法进行了介绍和分析。以语义网络为基础,通过对人在界面操作中的知识作业过程及交互行为进行分析研究,建立了一种带距离标识的基于面向对象的语义网络的界面知识化表示方法,提供了人机界面特征集定义、推理规则和交互描述模型。该表示方法从界面语义模型和心理语义模型的角度描述了交互,能够正确地描述人机界面的语义知识特征。并以手机短信界面为例说明了该方法的有效性和必要性。
基于局部学习的差分隐私集成特征选择算法

面对海量数据,特征选择在数据挖掘和机器学习领域上通常是不可或缺的一步。目前,机器学习安全领域受到了越来越多的关注,尤其是隐私保护方面。然而,对于隐私保护的特征选择仍然是一个比较新的课题,特别是与集成学习相关的集成特征选择。差分隐私是一种有着严格理论基础的隐私保护方法,因此提出了一种基于局部学习的差分隐私集成特征选择算法。该算法的主要思想是基于一种输出干扰策略,即向输出结果添加噪声从而保护隐私,而且该噪声依赖于原始算法的隐私度和敏感度。除了严格的理论证明之外,也从实验中展现了算法的性能。实验采用KNN和SVM作为分类器,分别分析了隐私度和特征数量的影响。结果显示随着隐私度的降低,提高了隐私保护程度。
外逆P-集合与数字图像的双信息伪装-还原及应用

将算子引入外逆P-集合的研究中,拓宽逆P-集合的应用领域。把外逆P-集合的理论应用于数字图像的信息伪装研究,建立了f信息伪装、g信息伪装、双信息伪装以及信息伪装度量的概念。给出了信息伪装度量性质定理、f信息伪装-还原定理、g信息伪装-还原定理以及数字图像的双信息伪装-还原定理。最后给出了应用实例。
基于历史车牌识别数据的套牌车并行检测方法

针对现有套牌车检测方法中所具有的成本高及检测效率低等缺点,提出一种基于历史车牌识别数据(ANPR)集的套牌车并行检测方法 TP-Finder,实现了基于整数划分的数据分块策略,能有效求解大规模数据并行处理时的数据倾斜问题,显著提升套牌车辆的发现性能。此外,实现了基于TP-Finder方法的套牌车辆查询系统,可准确呈现所有疑似套牌车辆的历史行车轨迹。最后,在某市真实交通数据集上对TP-Finder方法的性能进行了实验验证。实验结果表明,与缺省的MapReduce分块策略相比较,TP-Finder的分块策略能够带来最大20%的性能提升。
考虑时域约束的线性系统非脆弱H_∞控制

针对带有时域约束(包含控制输入约束、状态约束或两者的混合约束)的线性系统,在线性矩阵不等式(LMI)优化框架下,提出了一种非脆弱H∞状态反馈控制器设计方法。首先通过初始条件和外部干扰能量的假设确定一个能包含系统所有可能状态的固定椭圆域,然后得到控制器增益在一定范围内摄动情况下确保闭环系统满足时域约束的充分条件,进而转化为相应的矩阵不等式,详细地给出了推导过程。最终时域约束线性系统的非脆弱H∞控制问题可转化为求解多目标的LMI优化问题。将该方法用于质量-弹簧-阻尼系统的干扰抑制控制。仿真实验结果表明:利用该方法设计的控制器能够在满足时域约束的条件下,提高闭环系统对控制器增益摄动的鲁棒性。
尺度自适应的SAR图像显著性检测方法

人类视觉系统能够通过对场景中感兴趣的不同事物进行显著性检测,有效地配置处理资源。基于视觉注意机制的显著性检测方法能够简化遥感影像场景分析、目标解译的复杂程度,节省处理资源。以视觉注意机制为基础,提出了一种尺度自适应的SAR图像显著性检测方法,通过不同尺度下的局部复杂度和自差异性来度量图像的显著性测度,设计显著性尺度确定算法以及融合显著性尺度和显著性测度以生成显著图,完成显著性检测的流程。实验结果表明该方法能够有效应用于SAR图像显著性检测,较之其他主流显著区域检测算法更适用于SAR图像场景分析。
局部统计不相关非线性鉴别变换

子空间学习方法是研究人脸识别问题的经典算法。然而,在实际中,人脸图像通常是高维线性不可分的,此时线性方法很难提取出更有效的特征;同时,人脸图像不满足理想的高斯分布,而传统的统计不相关方法使用所有样本的均值来估计期望,这种估计方法在样本数很少的情况下会出现较大的偏差。为了解决上述问题,文中提出了局部统计不相关非线性鉴别变换(LUNLDT)方法。该方法在核空间中,通过改良的统计不相关约束,迭代地求解出最优的鉴别向量集。AR人脸库和CAS-PEAL人脸库的实验结果验证了所提算法的有效性。
一种改进型Min-Min调度算法

依据经典Min-Min调度算法,针对网格任务本身以及资源的属性,采取了具体化属性参数的方法,选取具有代表性的相关属性,设计了约束函数和优先权模型,从不同角度改进算法,提出了P-Min-Min调度算法。将调度算法仿真结果中的若干数据进行了系统的比较和分析,从而验证了改进的调度算法在解决类似问题的有效性。