点模式匹配——基于谱描述子的算法

为了提高谱匹配算法对噪声和出格点的鲁棒性,提出一种基于谱图理论的结构描述子,并在此基础上结合几何相容性给出了匹配目标函数的定义及相应求解算法.首先给出一种利用特征谱与谱隙序列的统计量构造的结构描述子,以获得定长的特征点属性表示;然后结合邻近关系表示的几何相容性定义了求解匹配问题的目标函数,将匹配问题转化为一对一约束下的优化问题;最后介绍了利用概率松弛对匹配目标函数的求解方法.在模拟数据与真实图像上的比较实验结果均表明该算法具有相对较高的准确性.     

双目立体测量中多视角深度图同时融合算法

提出一种将多次测量得到的深度图数据融合生成完整单一的网格曲面来描述被测物体表面的融合算法.依次将每幅深度图作为基准图,在基准图的基础上定义多幅深度图重叠对应关系;然后合并重叠数据,保留基准图网格;最后将相邻的基准图通过网格缝合连接成单一无缝的曲面.该算法能同时对多幅深度图进行融合,通过对重叠区域的优化,使得最终融合结果更精确地逼近被测物体表面的真实数据.融合实验结果验证了该算法的有效性.     

动态图结构XML数据上的查询处理算法

XML数据可以用图结构模型来表示.在实际应用中,这种图结构的数据会进行动态更新.目前,对于图结构XML数据上的更新操作并没有正式的定义,而且对于动态XML上查询处理的研究还很少.详细地讨论了图结构XML数据上的更新操作,并基于支持更新的可达性编码ICDBS,提出了IGraph算法对动态图结构XML数据上的查询进行处理.实验表明该算法具有很好的效率.     

一种基于信息扩散的复杂网络重叠社区发现算法

社区结构可以为网络的其他分析挖掘提供中观尺度的分析视角,在大规模复杂网络的各项研究中是一项非常重要而基础的工作。社区的重叠是真实世界网络中常见的一种现象,重叠社区结构可以更准确地描述网络中真实的结构信息,因此,复杂网络重叠社区发现具有更加突出的现实意义。在综合对比分析了当前主要的重叠社区发现算法的基础上,结合信息论的相关知识,给出了一种基于信息论的社区定义,并进一步借鉴信息传播理论,从单个节点对关于某种主题的信息的掌握程度的角度出发提出了一种复杂网络重叠社区结构发现算法。基于实际数据集的相关实验表明,与传统的社区定义和社区发现算法相比,本算法发现的重叠社区从内容角度来看具有更加明确的实际意义,并且具有较低的时间复杂度。     

密度敏感的数据竞争聚类算法

针对数据竞争聚类算法在处理复杂结构数据集时聚类性能不佳的问题,提出了一种密度敏感的数据竞争聚类算法。首先,在密度敏感距离测度的基础上定义了局部距离,以描述数据分布的局部一致性;其次,在局部距离的基础上计算出数据间的全局距离,用来描述数据分布的全局一致性,挖掘数据的空间分布信息,以弥补欧氏距离描述数据分布全局一致性能力不佳的缺陷;最后,将全局距离用于数据竞争聚类算法中。将新算法与基于欧氏距离的数据竞争聚类算法进行性能比较,在人工数据集和真实数据集上的实验结果表明,该算法克服了数据竞争聚类算法难以处理复杂结构数据的缺点,聚类结果具有更高的准确率。     

Petri网死锁的分析与检测

本文在讨论Petri网静态结构和动态运行特性的基础上,给出了死锁的定义,描述了死锁的物理意义,并且给出了死锁的分析方法和检测算法.本文的研究对Petri网的工程应用具有基础性的重要作用.     

基于规则信息量的规则提取及规则约简

在提出规则信息量的基础上,分析了可能性规则的定义,并利用规则信息量对条件属性类和决策属性类间的概率因果关系进行了描述,重新定义了可能性规则.同时,进一步提出了能充分利用决策表信息系统中统计信息的规则提取算法LRE.本文还基于规则信息量得到了一种新的规则约简算法,这种算法是在对原有的粗集规则约简定义进行合理推广的基础上建立起来的,能很好地抵抗数据中的噪声.     

基于概率分布的异常数据发现与识别算法

由于异常数据的出现会导致统计分析发生显著变异,使得样本对总体的推断、控制与预测等工作产生不准确或者出现错误,因此有效的检测、追踪和防治异常具有重要的意义.首先提出异常数据的概念与定义,并且给出以“对象与属性”的描述方式定义了数据存在的结构形式.然后提出并分析关于理论分布与属性数据分布之间的相似度概念,建立属性数据分布的相似性求解算法.通过求得的相似分布和文中定义的可接受频率值,设定自适应门限阈值,最终建立以概率分布发现与识别单属性异常数据的算法.通过算法计算提高了数据的合理性与有效性,为数据挖掘处理提供了良好的数据环境.     

基于pillar grid三维地质体表面模型提取算法

在油气勘探开发过程中,三维地质建模技术应用越来越广泛。pillar grid是目前主流三维地质建模软件应用的结构化网格,提供储层流体流动的描述方法。如何更加直观地展示地质体构造形态,将地质体网格数据中三维地质体表面模型提取出来在地质建模中具有较高的应用价值。因此,提出一种三维地质体表面提取算法,对基于pillar grid三维地质体数据进行解析,提出其表面模型来辅助计算机可视化展示。该算法主要包含基于pillar grid无断层三维地质体表面模型提取算法和带有复杂断层三维地质体表面模型提取算法两部分。通过实际的三维地质体模型数据进行算法验证,证实该算法能够较好地实现基于pillar grid复杂三维地质体表面模型提取功能,满足实际需求,具有应用价值。     

自适应融合目标和背景的图像特征提取方法

针对现有基于结构元描述的图像特征提取算法缺少连续像素或结构元的相关性描述,对图像特征的区分能力不足的问题.通过定义新的结构元和自适应向量融合模型,并引入连通粒概念,提出一种加权量化方法对图像目标和背景进行自适应融合.首先根据视觉选择特性定义9种新的结构元,并且构建了连通粒属性及分层统计模型;然后通过颜色转换和结构元匹配生成相应的映射子图,从中提取统计结构元和连通性特征向量;最后利用自适应向量融合模型把各分量合并为一组特征向量用于图像检索.在3个Corel数据集上的实验结果表明,与其他算法相比,文中方法性能更稳定,能达到更高的检索精度;该方法既能描述图像的全局特征,又能反映图像的局部细节信息.     

软件定义天地一体化网络接入认证架构与方法

天地一体化网络因结构复杂存在网络异构动态、间歇连通、节点高度暴露等特性，为了保证安全，需要研究专有的接入认证架构与方法。首先利用软件定义网络控制面与数据面分离的思想将它与天地一体化信息网络相结合提出一种新的接入认证架构，对认证架构与过程进行详细描述，可以实现对网络的安全防护与资源的优化控制。然后根据架构特点，提出7个影响接入点决策的属性，给出各个属性的计算公式，将层次分析法与逼近理想解的排序方法相结合提出一种接入点决策算法，实验仿真结果表明接入点决策准确，可以实现资源的合理利用。     

基于判别正则化的局部保留投影

局部保留投影（Locality preserving projections,LPP）是一种常用的线性化流形学习方法,其通过线性嵌入来保留基于图所描述的流形数据本质结构特征,因此LPP对图的依赖性强,且在嵌入过程中缺少对图描述的进一步分析和挖掘。当图对数据本质结构特征描述不恰当时,LPP在嵌入过程中不易实现流形数据本质结构的有效提取。为了解决这个问题,本文在给定流形数据图描述的条件下,通过引入局部相似度阈值进行局部判别分析,并据此建立判别正则化局部保留投影（简称DRLPP）。该方法能够在现有图描述的条件下,有效突出不同流形结构在线性嵌入空间中的可分性。在人造合成数据集和实际标准数据集上对DRLPP以及相关算法进行对比实验,实验结果证明了DRLPP的有效性。     

SOCKET通信程序模型抽取及可靠性验证

形式化方法是验证并发系统可靠性和安全性的重要手段。对高级语言开发的并发系统自动抽取的模型进行 形式化验证是模型检测技术领域中的一个研究热点。鉴于socket函数调用顺序不正确产生的运行时潜在问题(内存 泄漏、死锁、边界数据丢失等),针对顺序结构的socket程序,通过描述Promcla消息数据结构和通道,构建socket函数 的Promcla模型,定义socket函数到Promcla映射规则,提出socket函数调用序列抽取算法及目标Promcla模型生成 算法,用线性时态逻辑(LTI.)刻画socket函数调用顺序应满足的性质,开发基于SPIN的socket通信程序分析系统。 实验结果表明,该系统能有效检测socket通信程序的运行时潜在问题。     

等离子体控制系统用户界面与参数管理

等离子体控制系统是聚变实验中重要的系统之一, 用于对等离子体的各项参数进行实时的反馈控制. 目前自主研发的等离子体控制系统基于组件模型开发, 其核心控制功能通过算法组件执行各种等离子体控制算法来实现, 需要提供图形界面编辑算法的预设参数, 并对参数进行管理, 因此基于PyQt5实现图形界面, 并开发参数配置组件负责参数存储回调, 通过发布订阅通讯机制完成两者的数据传输. 采用可扩展标记语言定义控制算法预设参数信息使得用户界面与控制算法解耦, 通过接口描述语言统一定义参数数据结构, 设计MySQL数据库存储历史参数数据, 并基于发布/订阅通讯机制完成数据通讯.     

一种基于模糊评判规则的P2P流识别算法

针对难以将那些协议未公开、特征不明显的P2P应用识别出来的问题,本文首次将模糊数学理论应用在P2P流的识别中,提出了一种基于模糊评判规则的P2P流识别算法FJRRA.该算法首先对网络数据包进行统一描述,接着定义了长度、出现时机、特征描述以及位置这四个特征的隶属函数,随后建立相应的模糊类,最后用模糊评判规则评定它是归属于某类P2P应用.实验结果说明,运用FJRRA算法可以识别出Skype流,而且准确率较高.     

Animated statues

In this paper we present a layered framework for the animation of high-resolution human geometry captured using active 3D sensing technology. Commercial scanning systems can now acquire highly accurate surface data across the whole-body. However, the result is a dense, irregular, surface mesh without any structure for animation. We introduce a model-based approach to animating a scanned data-set by matching a generic humanoid control model to the surface data. A set of manually defined feature points are used to define body and facial pose, and a novel shape constrained matching algorithm is presented to deform the control model to match the scanned shape. This model-based approach allows the detailed specification of surface animation to be defined once for the generic model and re-applied to any captured scan. The detail of the high-resolution geometry is represented as a displacement map on the surface of the control model, providing smooth reconstruction of detailed shape on the animated control surface. The generic model provides animation control over the scan data-set, and the displacement map provides control of the high-resolution surface for editing geometry or level of detail in reconstruction or compression.Published online: 8 August 2003