基于曲率尺度空间的VOP形状编码算法

首先对曲率尺度空间（CSS）算法进行改进，并用改进的CSS算法对任意形状物体的形状信息进行特征点的分层提取；其次，用自适应算术编码算法对固定长度的八分圆编码算法进行改进，并对所提取的特征点进行算术编码，实验结果表明，这种新的基于特征点提取的形状编码方法比MPEG-4校验模型中基于上下文的算术形状编码算法，在Dn相同的条件下，主观质量更好，且压缩比更高。     

改进的算术编码

算术编码是基于统计的、无损数据压缩效率最高的方法。对于算术编码的进位问题，目前广泛使用的是Ｒｉｓｓａｎｅｎ和Ｌａｎｇｄｏｎ提出的比特填充技术。本文提出进位陷阱技术，不必人为插入填充比特就可以解决进位问题，因而能够得到一个确切的数，并使解码端得到很好的简化。以进位陷阱的思想为基础，本文提出算术编码和一种简捷的终止技术，称为中值终止技术，并重新构造了算术编码和解码算法。本文讨论了算术编码和分析性质，得     

小字母表的高性能算术编码

本文基于改进的算术编码，提出了适用于小字母表的高性能算术编码算法。编码部分和模型部分都在小字母表场合作了特别设计。在编码部分，我们将改进的算术编码进一步改造成无乘法算术编码器，分析表明，冗余码长不于最新的Ｐｒｉｎｔｚ等的结果，编码效率接近百分之百。在模型部分，我们提出了自适应高阶统计模型的快速算法。实验结果表明，算法实现了对小字母表的高效率快速压缩。     

基于上下文快速有效的自适应二进制算术编码实现

介绍算术编码的原理和基于模型的自适应算术编码算法,并利用二进制高效率的索引树这样一个数据结构对传统的自适应算术编码进行了改进。实验表明,无论对于高度集中的数据集还是对于分布较为均匀的数据集,在运行时间上新算法都有较大的改进。验证了该算法在提高解的精度和加快收敛速度方面都有显著改善,从而为解决函数优化问题提供了一种行之有效的新方法.     

基于算术编码的格网DEM压缩技术综述

DEM是三维地形可视化基础,随着DEM数据量的不断增加,对DEM进行编码压缩已成为三维地形可视化的重要研究内容。算术编码是一种基于熵编码的无损压缩编码,能保留重要细节信息。目前基于算术编码的预测模型可分为简单线性预测、拉格朗日预测和最小二乘预测三类,对这三类算法进行了对比分析。指出了算术编码算法在实际运行中存在的问题,对其未来发展提出展望。     

基于零树小波与分形图像的编码算法结合研究

通过有机结合零树小波编码、分形图像编码，提出了一种基于零树小波和分形图像的小波图像压缩算法，讨论了基于零树小波图像压缩的编码算法机理，提高了算术编码的性能，并对JPEG2000与JPEG效果图像的测试实验结果进行了比较，实验结果表明，JPEG2000的压缩效果优于目前已有的小波图像压缩算法。     

一种基于上下文的自适应算术编码技术在无损图像压缩中的应用

本文提出了一种改进的基于上下文的自适应算术编码算法,为了在算术编码中选择合适的上下文,该算法法使用加权最小均方误差法来预测当前变换系数的值,并给出评测本算法性能的实验结果。     

基于Q-Coder算术编码器的IP核设计

设计了一种实现算术编码的集成电路IP核，可用于下一代静止图像压缩标准JPEG2000编码系统中。采取易于硬件实现的二进制算术编码算法，分析了该IP核的各个模块和时序，在ModelSim软件中进行了功能仿真，在QuartusⅡ软件中完成了综合以及布局布线，并在自行设计的一块FPGA的PCI开发板上进行了验证和性能分析。实验结果表明，对相同的图像进行编码，该IP核的处理时间仅为软件处理时间的41%。该文的研究对于JPEG2000在实际中的应用有着重要的意义。     

一个基于算术编码的灰度图象无损压缩算法

本文介绍了一个基于算术编码的灰度图象无损压缩算法，它以JPEGT－LS算法为基础，采用了一系列有利于算术编码的改进措施，获得了满意的压缩效果。     

一种新的图像地址矢量量化编码算法

提出一种新的图像矢量量化编码算法。该算法结合相关矢量量化编码算法与地址矢量量化编码算法,首先根据相邻块状态进行编码地址的相关预测,对相关预测失败的图像块采用地址码匹配编码,并采用自适应算术编码进行。测试结果表明,相对于无记忆矢量量化编码算法,比特率约下降３８％－６８％,相对于安平提出的矢量量化地址编码算法以及王卫等提出的相关矢量量化编码算法,比特率约下降２５％以上。     

基于数据仓库技术的物资管理系统研究与开发

对数据仓库、多维数据模型、星型模式等概念作了详细的介绍,分析了传统物资管理系统存在的问题,在此基础上提出了基于数据仓库技术的物资管理系统的研究方法和设计思路,并给出了数据仓库中数据结构的设计实例。     

一种基于小波网络的模型参考间接自适应控制方法

本文提出一种基于小波网络的模型参考间接自适应控制方法,利用两个小波神经网络作为间接自适应控制系统的控制器和辨识器来构成自适应控制系统,与一般神经网络控制系统在同等结构下进行仿真相比,小波网络的控制精度高,跟踪效果好.     

H+离子敏场效应传感器的SPICE模型仿真分析

本文从离子敏场效应晶体管(ISFET)的传感机理出发,利用计算机辅助设计软件(SPICE)建立了ISFET的物理模型。借助此模型,对器件的电学行为进行了模拟,仿真结果与实验数据取得了良好的一致性。     

工作流过程元模型研究

介绍了工作流过程元模型的相关概念，着重分析了几种具有代表性的工作流过程元模型，提出了一种微型的、分层结构的、易于扩展的动态工作流过程元模型MINI，一种新的工作流模式即转移依赖分支模式被实现，最后介绍了MINI工作流管理系统。     

基于粗糙集理论的数据清洗模型

论文在基于粗糙集理论的基础上提出一个大数据系统的数据清洗模型,以利于信息不完备决策问题的实施。模型从给定的初始数据出发,在假定属性的重要性量度σ0的前提下,经过一系列的计算,比较属性实际重要性量度σCD(x)与σ0的大小,由此确定属性x的清洗,然后根据清洗后的数据得出相应的决策规则。并给出一个简单的例子来验证数据清洗模型。     

基于方案本体的决策模型组装

决策模型组装是智能决策系统中的重要功能。基于本体的决策模型组装在模型之间的匹配上提供了丰富的语义信息,但本体推理的效率造成的响应速度较慢依然是需要解决的问题。本文提出一种基于方案本体的决策模型组装方法,可有效地减少本体建模的复杂度,并设计了相应的算法实现这种方法。     

粗集数据挖掘方法MIE——RS的设计与实现

本文提出了一个基于粗集扩展模型的数据挖掘算法MIE－RS（Mining from Inconsistent Examples:a Rough Set Approach）,能有效处理例子集的不一致性,并且通过确定每个概念的覆盖,即最小相关属性集,为每一概念产生最简的满足给定可信度的产生式规则知识。另外,本文还提出了用Hash表来实现该算法的方法,从而大大降低了算法的时间复杂度。     

一种推广的模糊神经网络及学习算法

本文采用广义模糊神经网络实现分段建模的思想，给出了一种广义ｋ－均值聚类算法，该算法对同时确定模糊规则的个数和相应的参数，仿真结果表明该算法可行和有效性。     

具有预测能力的BDI Agent模型研究

BDI模型缺乏对思维过程及预测能力进行形式化描述。为此,通过引入预测因素,对BDI模型进行扩展,给出BDIP模型结构及其扩展公理、语义及决策行为,证明模型的可靠性和完备性,并形式化表示决策过程及决策算法。应急疏散决策的应用实例表明,与BDI模型相比,该模型能够准确表示Agent的意图形成过程,为意图确定提供依据。