一种优化的组合协同过滤算法

改进了传统协同过滤算法中最近邻搜索这一关键步骤,提出了一种结合概念层次和用户局部兴趣相似的协同过滤算法,使推荐系统在用户矩阵整体稀疏局部密集时依然能产生较好的推荐.该算法应用于基于iPhone平台开发的EatMe菜肴推荐系统,实验证明改进算法比传统协同过滤算法有更高的查全率.     

一种梯度阈值自动调焦算法

传统的梯度自动调焦算法计算量大,抗噪声能力弱,影响调焦的实时性及调焦曲线的单峰性和灵敏度,因此提出一种梯度阈值自动调焦算法,提高调焦性能,满足光电跟踪系统能实时、准确地进行自动调焦的要求。该算法先以图像的局部方差作为局部阈值区分边缘像素与非边缘像素,再计算整幅图像的一种新的标准差作为全局阈值来削弱噪声和背景的影响,最后对阈值预处理后的图像采用梯度调焦算法计算其调焦值,进行清晰度评价。大量实验结果表明,该算法具有实时性好,单峰性强,灵敏度高的特点和良好的抗噪性能。该算法用于光电跟踪系统的自动调焦中时,依然保持上述良好的性能,明显优于传统梯度自动调焦算法。     

49S晶体在线激光打标系统的设计与实现

分析了企业对49S石英晶体振荡器激光打标的需求,介绍了一种新型的微机控制的自动在线打标系统,该系统将标准打标机头与自动供料系统结合,组成晶体在线全自动激光打标系统。文中详细阐述了该系统自动上料平台的工作原理及机械结构设计、单片机控制系统原理及控制程序设计。给出了软件流程图。     

基于相似背景与HSV空间颜色直方图的目标跟踪

针对相关滤波器的存在边界效应问题,提出了一种基于相似背景与HSV空间颜色直方图的目标跟踪算法。通过最佳伙伴相似原理(Best-Buddies Similarity),在真实背景中选取与目标相似度较高的相似背景作为负样本训练相关滤波器,降低边界效应。并将HSV空间颜色直方图与贝叶斯分类器结合对目标进行颜色跟踪,利用颜色直方图信息提高复杂背景下目标跟踪的成功率。在OTB-50和OTB-100中挑选16个视频进行实验,与当前主流的6种跟踪算法对比,本文算法的成功率得分0.593,准确率得分0.467,优于6种主流的目标跟踪算法,能够有效提高目标跟踪的成功率和准确率,并且具有较好的实时性。     

基于多尺度自相似性和非局部均值的单幅图像超分辨率方法

提出了一种基于多尺度局部自相似性和非局部均值的单幅图像超分辨率算法,该算法不依赖于外界图像,仅仅在原始图像的局部子窗口中搜索目标图像块的相似子块,利用非局部均值算法对相似子块进行加权求和来估计待复原图像,然后在复原图像上叠加最相似子块的高频细节图像,获得高分辨率图像。实验结果表明,本文算法不仅能很好地重构图像的高频细节,还能很好地恢复图像的纹理特征。     

一种轴承在线激光打标自动送料系统的结构设计

轴承激光打标是目前轴承生产标记的发展方向,实现轴承在线激光打标的关键是轴承生产线自动送料系统与激光打标机的匹配使用。设计了一种轴承在线激光打标自动送料系统实际应用结果表明,此系统完全可实现轴承的在线激光打标。     

一种改进的音频点播系统BT片段下载算法

在基于BT协议片段选择算法的基础上,提出了一种分区域多线程片段下载算法,解决了音频点播系统实时播放的问题。该算法通过对文件片段进行区域划分,针对不同区域的片段按照其播放的紧急性采用不同的下载算法,能够有效地减小音频点播的启动延迟、提高音频播放的流畅性,经验证系统的稳定性以及下载速度均得到了很大的改善。     

基于WEB的试题库系统设计与策略研究

当前的教育领域热点讨论问题之一就是考试形式,在线考试就是在这种讨论模式之下新生的一种考试模式。它不同于普通机考,而是一种基于网络的考试系统,它可以不受地域的限制,并且具有资源共享的优势。本文在基本的机考基本上进行研究,研发了基于Web在线考试系统,可以在现有考试系统的基础上扩展出更加灵活,通用,稳定,并且可扩展的基于网络的考试平台。     

基于类簇合并的无参数密度峰值聚类算法

密度峰值聚类算法（DPC）通过决策图直观地找到类簇中心进而完成聚类,是一种简单高效的聚类算法。然而,DPC算法的截断距离和类簇中心都是人为确定的,受主观影响较大,具有不确定性。针对上述问题,提出一种基于类簇合并的无参数密度峰值聚类算法（NDPCCM）。首先根据样本点两两之间的相似度的分布特征将其分为类内相似度和类间相似度两种类型,并利用类内相似度自动确定截断相似度,避免了人为设置参数;接着根据簇中心权值的下降趋势自动选择初始类簇中心,得到初始类簇;最后通过合并初始类簇对初步聚类结果进行优化,提高了聚类的准确性。在人工数据集和UCI真实数据集上,将所提算法与DPC、DBSCAN、K-means算法进行对比实验。结果表明所提算法无需输入参数就能够自动得到类簇,且聚类性能优于其他算法。     

基于主题分析的文本分割技术研究

 本文提出一种新颖的文本分割算法,算法首先将待分割文档划分为若干片段的集合,然后构造全文词汇链分析文中描述的多个子主题,并通过构造片段对子主题的覆盖图将描述相同子主题的相似片段归类.针对段落分割点可能落在片段内部的情况,算法对片段进行二次划分.实验表明:在对文档进行主题分析后,算法能够过滤掉与主题无关的特征对分割结果的干扰;构造的片段对子主题的覆盖图融合了相邻及相间片段的相似性,加大了划分的准确度;对片段进行二次划分使得分割的结果更加合理.     

基于多信息融合的中文手写地址字符串切分与识别

该文提出了一种有效的中文手写地址字符串的切分与识别方法。首先,利用笔划提取与笔划合并将字符串图像进行过切分,得到字根图像序列;然后综合利用几何信息、识别信息和语义信息挑选最优的字根合并路径,得到最优的切分结果及对应的最优识别结果。其中,几何信息是根据当前字符串自身的特点统计得到,因此可适应不同书写风格的字符串。识别信息由单字分类器给出,包括10个候选识别结果及其相应的置信度;单字分类器采用MQDF分类器。语义信息用基于字的bi-gram模型进行描述,模型参数是从包含18万条地址数据的数据库中统计得到的。用3000个实际的手写地址样本做试验,单字识别正确率达到88.28%。     

计算机专业硬件实验自动评测系统设计与实现[1]

计算机专业硬件实验的自动测试与评分是一项对降低教师工作负担大有裨益且十分有挑战性的工作,借鉴黑盒测试的原理,采用待测部件接口规格化,测试用例标准化,测试过程自动化的方式,设计了基于Logisim平台的硬件虚拟仿真实验自动评测系统,大大提升了硬件实验测试与评价的准确性、科学性、高效性,可为学生提供更精细的指导和反馈,有效提高了学生实验效率,极大的降低了教师的工作强度。     

针对SoC的软硬件联合仿真方法

片上系统(System on Chip,SoC)是芯片设计的发展趋势,仿真与验证是芯片设计中最复杂、最耗时的环节之一。基于传统的数字电路验证方式对SoC设计验证效率低下的问题,提出了一种低耦合度的软/硬件联合仿真方法。软件调试过程的打印信息语句被微处理器仿真模型执行时,将向通用输入输出(General Purpose Input/Output,GPIO)输出相应的字符串,监视器模块检测GPIO的输出,并还原字符串信息,构建了软/硬件联合仿真。SoC设计实践证明,该方法大大减少了仿真的工作量,是一种非常实用有效的SoC仿真方法。     

Multiwavelet grading of pathological images of prostate

Histological grading of pathological images is used to determine level of malignancy of cancerous tissues. This is a very important task in prostate cancer prognosis, since it is used for treatment planning. If infection of cancer is not rejected by non-invasive diagnostic techniques like magnetic resonance imaging, computed tomography scan, and ultrasound, then biopsy specimens of tissue are tested. For prostate, biopsied tissue is stained by hematoxyline and eosine method and viewed by pathologists under a microscope to determine its histological grade. Human grading is very subjective due to interobserver and intraobserver variations and in some cases difficult and time-consuming. Thus, an automatic and repeatable technique is needed for grading. Gleason grading system is the most common method for histological grading of prostate tissue samples. According to this system, each cancerous specimen is assigned one of five grades. Although some automatic systems have been developed for analysis of pathological images, Gleason grading has not yet been automated; the goal of this research is to automate it. To this end, we calculate energy and entropy features of multiwavelet coefficients of the image. Then, we select most discriminative features by simulated annealing and use a k-nearest neighbor classifier to classify each image to appropriate grade (class). The leaving-one-out technique is used for error rate estimation. We also obtain the results using features extracted by wavelet packets and co-occurrence matrices and compare them with the multiwavelet method. Experimental results show the superiority of the multiwavelet transforms compared with other techniques. For multiwavelets, critically sampled preprocessing outperforms repeated-row preprocessing and has less sensitivity to noise for second level of decomposition. The first level of decomposition is very sensitive to noise and, thus, should not be used for feature extraction. The best multiwavelet method grades prostate pathological images correctly 97% of the time.     

一种增量符号相关的景象匹配方法

针对图像灰度变化和遮挡问题，提出一种增量符号相关的景象匹配方法。介绍了增量符号相关算法的理论基础，基本原理为将二维图像变换为一维向量，再将一维向量按照某种编码规律进行编码,得到由0、1组成的特征字符串，对由实时图和基准图上同样大小的基准子图变换而来的特征字符串求相关，相关系数最大者即为最佳匹配区。将此算法与绝对差算法和归一化积相关算法进行实验对比，在对算法进行定量分析的基础上，证明增量符号算法对灰度变化和遮挡有较好的鲁棒性，为图像匹配导航与制导提供了新的思路。     

复杂车辆图像中的车牌定位与字符分割方法

车牌定位和字符分割是车牌照自动识别系统中的关键步骤。提出了一个综合多种特征的车牌定位算法和一个基于模板匹配的字符分割算法,有效地解决了背景复杂的彩色图像中车牌定位和字符分割的问题。综合这些算法并结合字符识别核心,实现了一个完整的车牌照自动识别系统。该系统对不同背景、光照条件下采集到的车辆图像进行了大量实验,实验结果证明算法准确率高、鲁棒性好。     

自动化考试系统的设计与实现

提出了传统考试方式的种种弊端，说明了自动化考试系统的特点，介绍了如何进行自动化考试。     

DPO7104示波器资源的灵活应用

本文在简介Tek公司推出的DPO7104高档示波器性能、特点和将操作系统中的英文字体改为中文字体的基础上,描述了在自动测量或自动测试系统开发过程中,如何利用其本身带的GPIB接口卡和OpenChoice仪器管理软件,管理接入DPO7104示波器的各种接口的资源及在LabVIEW8.5开发环境下利用仪器资源名,通过GPIB接口设计脉冲频率测量程序方法,经应用证明该方法简单实用,充分开发利用了仪器本身的资源,避免了不必要的资源浪费,对从事自动测试程序设计者具有参考借鉴价值。     

汽车牌照汉字识别方法综述

字符识别是汽车牌照自动识别系统中的关键环节，汉字字符识别是其中的难点。在对车牌汉字识别方法分类的基础上，介绍各种传统的和最新的汉字识别方法，分析各种方法的特点，并对它们的性能进行评述。     

图像分割技术在车牌识别系统中的应用

智能车牌识别系统由图像获取、图像分割、数据库管理等几部分组成，图像分割部分在整个系统中的地位非常重要，因为图像分割质量的好坏直接影响到后端处理的效果，所以通过对人的视觉系统的分析，根据视觉特性对数字图像处理中的图像模型建立及图像分割技术进行分析和讨论，并以智能车牌识别系统实例说明其在实际中的应用。