基于唯一二叉树的XML函数表达式标识转换

针对在不同XML语言产品间实现函数计算表达式转换比较复杂的问题,提出在构建函数表达式对应二叉树结构的基础上,通过在XML文档属性设置中用中序、前序遍历序列对二叉树结构进行唯一标识,使其他XML语言产品实现通用解析,阐述XML函数表达式的解析和转换中的关键技术。该方法能提高XML函数表达式转换的通用性,并提高转换效率。     

基于结构分析的模糊控制器设计及应用*

设计了一种具有等差间距因子隶属函数的模糊控制器,通过与常规模糊控制器进行比较,从理论上证明了它的有效性。利用该控制器的解析表达式进行编程,实现锅炉水温在线控制。实验结果表明,该模糊控制器具有良好的自适应性和鲁棒性,并且由于含有较少的待优化参数,并利用解析表达式进行在线控制,因此优化算法收敛快、控制效果较好,具有一定实用性。     

1/2分数阶线性随机动力系统的非平稳响应解析解

提出随机激励作用下1/2分数阶线性系统非平稳响应解析解的一种新方法.首先,利用特征向量展开得到1/2分数阶阻尼系统的脉冲响应函数解析表达;之后,基于Laplace变换计算得到响应功率谱密度的解析表达式和系统均方响应.通过白噪声、调制白噪声和调制修正金井清谱三种不同随机激励类型的数值算例,利用与蒙特卡洛模拟所得结果对比证明该方法的准确性和适用性.     

Tabular表达式的指称语义研究

Tabular 表达式是一种采用表格化结构组织函数或关系的形式化描述工具,在需求工程领域中具有广泛的应用,为Tabular 表达式建立形式的语义模型是非常必要的.针对Tabular 表达式通用模型,给出了Tabular 表达式的形式文法及指称语义.通过定义形式文法中各语法单元的语义指派方程,描述了Tabular 表达式的指称语义,分别对传统类型Tabular 表达式和新类型Tabular 表达式中一些典型表类型的指称语义进行了描述,并与其他几种Tabular 表达式的语义描述方法进行了比较.分析结果表明：该语义描述方法不仅准确描述了Tabular 表达式的语义,而且不再受Tabular 表达式模型和Tabular 表达式类型的限制,打破了现有方法的局限性,是一种非常有效的方法.     

基于Java的表达式计算器设计与实现

介绍了用Java设计与实现表达式计算器的方法.以堆栈的方式,对输入的表达式进行判断与解析,对于符合运算规则的表达式进行计算并输出结果.实现了加、减、乘、除四则运算的功能,并能通过添加括号来改变运算的先后顺序,从而得到预期的运算结果.     

中缀算术表达式的轻量化求值算法

针对当前中缀算术表达式求值算法笨重或者复杂的问题,提出了一种轻量化的中缀算术表达式求值算法。该算法基于逆向拆分中缀算术表达式的思路,使用递归解析的方法,等价于中缀算术表达式的构造二叉树表示。实验结果表明,该算法与传统逆波兰表达式(RPN)转换、求值算法相比,该算法无需做逆波兰表达式转换,无需人工栈辅助,实现代码量仅有其1/6,而效率仅下降6.9%。与W3Eval算法相比,该算法无需符号转置表,支持算符自定义或重定义,实现代码量不到其1/2。该算法实现代价低,适用于Web应用的Browser端,及嵌入式应用等轻量化应用场合。     

动态表达式的解析和计算

介绍动态表达式的解析和计算的设计和实现,以及为几何作图函数曲线动画的多线程计算提供支持。     

正则表达式在优化计算中的应用

在编写优化算法软件时,用户输入的表达式通常是字符串类型,如何实现用户与计算机的交互,即怎样让计算机读懂用户输入的字符串类型的数学表达式,是计算机优化计算所要面临的首要问题。在VS中调用DEELX正则语言库,采用匹配、替换的方法实现对用户输入函数表达式的判别、计算,并在实现计算表达式的基础上计算表达式导数和求解极值。     

类汇编语言解释器设计与实现

类汇编语言是汇编语言的一个子集。对类汇编语言解释器进行了设计与实现。该解释器实现了汇编语言的大部分功能,例如段的分配、符号变量的定义、表达式的解析、指令的解释等等。而且在需要时能方便地进行扩展。     

不会编译原理也能做Android计算器

通常比较复杂的计算器都需要编译原理的知识,例如,需要计算表达式的值。现在已有很多可以自动生成计算规则的工具(如JavaCC),可以不需要了解编译原理的知识就可以实现非常复杂的计算器程序。结合JavaCC自动生成可以解析表达式的Java代码,并编写Android版的计算器程序。     

基于Gabor特征和混合高斯模型的人脸表情分析

首先对人脸表情的特点进行分析,提出了利用Gabor小波特征、主分量分析（PCA）结合混合高斯模型的人脸表情分析方法,并在人脸表情数据库JAFFE进行了实验。通过对不同表情的分布规律进行实验分析,实现了对表情的定性/定量分析。实验结果表明,提出的人脸表情分析方法能够对人脸表情进行恰当的表达和描述。     

一种基于分块树的手写数学公式结构分析算法

本文源于一个手写数学公式识别系统,该系统实现了手写数学公式到文本公式的自动转化。文中提出了一种基于分块树的数学公式结构分析方法,该方法首先根据其内部结构特征将数学表达式分解为若干子模块,并采用树型结构对每个子模块内部字符之间的结构关系进行表示,最终形成整个表达式的树型表示。该方法定义了一系列的字符结构属性,将字符及属性值作为结构分析的结果,这些属性值再现了公式的结构特征,并很容易被系统的公式文本显示部分所利用。另外,该方法对传统的字符空间关系类型进行了简化,减小了识别误差,而引入的分块处理方式更加适合具有根式和分式等多层嵌套结构公式的处理,并且具有较强的可扩展性。     

数学公式识别系统:MatheReader

数学公式广泛存在于各类文献之中，但是公式的识别远比文字段落的识别困难．义章介绍了一个数学公式图像识别系统MatheReader，重点阐述了其在公式定位及公式分析方面的技术方案．在公式定伉方面，抽取版式特征，采用Parzen分类器区分独立公式和普通文字行，在普通文字行内检测二维结构定位内嵌公式．在公式分析方面，定义十一种基本公式类型，并用产生式规则限定每类公式的唯一分解方法，提出先识别公式类型，然后分解为子表达式的公式分析方法．和已有系统比较，MatheReader的功能更加强大，能够处理的公式更加丰富．     

多表情源的人脸表情合成技术

提出了基于一个局部约束偏移和相对偏移技术的图像变形方法,用于人脸表情合成．该方法可以自动克服目前表情合成方法的非特征区域的形变,并与脸型外观相匹配．在此基础上,提出了基于多表情源的人脸表情合成技术．从人脸图像划分出三个主要表现表情的区域,并对每个区域根据多个表情源的加权平均的相对偏移量进行图像局部变形,最后利用加权平均的表情比图像加强表情．实验结果表明,用该方法得到的人脸表情自然逼真,更为重要的是,通过调节权向量的取值,可以取得不同模式的表情,丰富了表情表现的内涵．     

利用主动外观模型合成动态人脸表情

人脸表情发生变化时,面部纹理也相应地改变;为了方便有效地模拟这一动态的表情变化过程,提出一种基于主动外观模型的人脸表情合成方法.首先离线学习人脸表情与人脸形状和外观参数之间的关系,利用该学习结果实现对输入人脸图像的表情合成;针对合成图像中眼睛和牙齿模糊的缺点,利用合成的眼睛图像和牙齿模板来替代模糊纹理.实验结果表明,该方法能合成不同表情强度和类型的表情图像;合成的眼睛图像不仅增强了表情的真实感,同时也便于实现眼睛的动画.     

基于张量分析的表情特征提取

表情识别的性能依赖于所提取表情特征的有效性,现有方法提取的表情基本上是人脸与表情的融合体,然而不同个体的人脸差异是表情识别的主要干扰因素。在表情识别时,理想情况是将个体相关的人脸特征和与个体无关的表情特征相分离。针对此问题,在三维空间建立人脸张量;然后用张量分析的方法将人脸特征与表情特征进行分离,使获取的表情参数与人脸无关。从而排除不同个体的人脸差异对表情识别的干扰。最后,在JAFFE表情数据库上验证了该方法的有效性。     

基于小尺度核卷积的人脸表情识别

针对现有表情识别方法中网络泛化能力差以及网络参数多导致计算量大的问题,提出一种利用小尺度核卷积的人脸表情识别方法。采用多层小尺度核卷积块代替大卷积核减少参数量,结合最大池化层提取面部表情图像特征,利用Softmax分类器对不同表情进行分类,并在相同感受野下增加网络深度避免特征丢失。实验结果表明,与FER2013 record、DNNRL等方法相比,该方法的人脸表情识别率更高,能有效实现人脸表情的准确分类。     

基于PCA与SVM结合的面部表情识别的智能轮椅控制

为了实现基于面部表情识别的智能轮椅控制,在传统的支持向量机(SVM)面部表情识别与分类方法的基础上,采用基于"八眼"的面部有效区域提取方法,将基于主成分分析(PCA)的面部表情特征提取方法与支持向量机分类方法相结合,实现了面部表情的识别与分类,并最终实现基于面部表情识别的智能轮椅的运动控制。实验结果表明,所采用的方法在识别率上明显优于传统SVM与PCA方法。     

印刷体数学公式结构分析的一种方法

数学公式识别是OCR技术的重要组成部分,目前相关的研究还很欠缺。文章在简要介绍数学公式识别发展状况的基础上,针对结构分析这一公式识别的关键环节,提出了一种基于基准线、运算符作用域并结合语法分析数学公式结构的方法。实验表明,该方法对公式结构具有较好的适应性。