基于链图的Bayesian网结点聚集

提出了一个基于链图将Bayesiall网的结点聚集算法。将Bayesiall网转化为链图，将链图上等价的结点集当作一个领域并用一个新的结点来表示，修改整体结构和参数，从而完成对整个Bayesiall网的修正。聚集之后的Bayesiall网可以使领域之间的概率关系更清晰明显，优化Bayesiall网的结构表示。     

因果图向信度网转化的方法研究

在因果图理论中，采用了图形化和直接因果强度来表达知识和因果关系，它克服了贝叶斯网的一些不足，已经发展成了一个能够处理离散变量和连续变量的混合模型。但已有的因果图的推理算法还不能完全适应实际问题的需要，这大大地限制了因果图推广和使用，然而信度网研究已比较成熟，已有许多现成的算法和实用的推理软件。文中给出了从因果图向信度网转化的一般方法，包括因果图的连接强度向信度网的条件概率表转化和因果图的结构向信度网的结构转化，从而可以利用信度网的这些成果。     

基于T-图的复杂Petri网约简算法研究

为了解决Petri网并行控制和模拟运行的问题,提出基于T-图的复杂Petri网并行约简方法。根据Petri网的并发性,给出基于T-图的Petri网模型的子网划分原理,提出子网划分的条件,并给出理论证明和实例验证;在此基础上,提出基于T-图的Petri网的子网划分算法,并对其子网划分过程相关概念进行形式化;最后,给出一个银行存取款系统的应用示例,对其Petri网模型的子网划分进行理论分析和算法的编程验证,实验结果与理论分析相一致。实验结果表明,该算法是对复杂结构Petri网进行划分、化简、分析的一种有效方法。     

基于Petri网的可达树与可达图的构造与算法实现

Petri网是一种系统设计和分析的工具，为了完成Petri网的各项分析，还需要借助如可达树、可达图等工具。讨论了Petri网可达树与可达图的构造方法，并给出了相应的算法。     

一种基于极大连通子图的电信社群网分割算法

随着电信事业的发展,电信社群网的分析逐渐兴起。根据电信数据的特点,以关系数据库为基础,实现了一个极大连通子图求解算法(MCSG)。该算法利用等价类的概念实现了图数据分层处理,利用边标识法表示极大连通子图,确保了结果中顶点和边信息的完整性。实验表明,MCSG算法有效实现了对电信社群网的分割。     

顺序图至Petri网转化方法的研究与实现

作为一种面向对象分析和设计建模语言，统一建模语言（UML）已经越来越多的被用在大型系统中，然而，UML是半形式化的，这使得很难对其进行严格的语义分析和正确性验证。顺序图作为UML动态描述机制的重要组成部分，同样存在这样的问题，而Petri网作为一种建模工具，有着严格的形式化语义，而且有很多成熟的分析方法。该文针对UML20顺序图模型，结合几个简单Petri网结构，提出了将顺序图转换为Petri网的算法，最后通过实例说明了转化算法的有效性。     

基于攻击图的扩充Petri网攻击模型

鉴于网络攻击过程中存在攻击者被检测到的可能性,将攻击图转化成Petri网并进行扩展生成EPN模型,依据库所的攻击成本值求解网络攻击的最佳攻击路径和攻击成本,基于最大流概念定义系统最大承受攻击能力。从二维角度分析网络攻击,提出攻击可行性概念及基于攻击图的扩充Petri网攻击模型,该模型相关算法的遍历性由EPN推理规则保证。当原攻击图的弧较多时,算法的复杂度低于Dijkstra算法,攻击图的攻击发起点和攻击目标点间的路径越多,算法越有效。实验结果证明,该模型可以对网络攻击过程进行高效的综合分析。     

基于知网和知识图的汉语词语语义相似度算法

汉语词语间语义相似是词语间的基本关系之一,文章提出了一种基于知网和知识图的词语语义相似度计算的方法,通过改进传统的知识图表示方式,根据知网中概念项的抽取结果对词语的义项进行表示,用词图的相似度来表示相应词语的语义相似度。实验结果表明该算法对词语间语义相似度计算是有效的。     

Petri网展开图法的分析和应用

Petri网的展开图是一种特殊的并发系统状态空间搜索方法，它不需要重复考虑并发事件的所有可能的交集，从而大大缩减状态空间爆炸给验证分析带来的空间复杂度和时间复杂度。使用展开图分析Petri网的行为属性与传统的Petri网分析方法相比，具有自己的特点。该文首先介绍了Petri网展开图的构造算法，在此基础上使用展开图分析方法对一个典型Petri网的活性，有界性和可逆性等行为属性进行了分析，并与传统的Petri网分析方法作比较。     

Petri网的状态转换图

给出Petri网的状态转换图模型,并作为分析工具,分析Petri网重复引发序列在状态转换图中的表现特点,给出标注路径(回路)与引发序列(重复引发序列)的关系及其判定条件,并给出求基本重复引发序列的计算方法;定义了可重复序列之间的依赖性和依赖度,准确地给出了可重复序列之间依赖关系的形式描述;分析了Petri网语言的结构特点,证明了任意一个Petri网语言都是一个正规语言表达式与该网的可重复引发序列α闭包的同步.     

Complexity Control of H.264/AVC Based on Mode-Conditional Cost Probability Distributions

A computational complexity control algorithm is proposed for an H.264 encoder running on a processor/power constrained platform. This new computational complexity control algorithm is based on a macroblock mode prediction algorithm that employs a Bayesian framework for accurate early skip decision. Complexity control is achieved by relaxing the Bayesian maximum-likelihood (ML) criterion in order to match the mode decision threshold to a target complexity level. A feedback algorithm is used to maintain the performance of the algorithm with respect to achieving an average target complexity level, reducing frame by frame complexity variance and optimizing rate-distortion performance. Experimental results show that this algorithm can effectively control the encoding computational complexity while maintaining a good rate-distortion performance at a range of target complexity levels.      

基于H.264的码率控制

为降低计算复杂度,提高图像质量,提出了一种新的码率控制算法。编码过程中根据图像内容的自适应性和图像复杂度分配帧层的目标比特数,在基本单元层通过计算当前基本单元的亮度像素方差,来衡量该区域的纹理复杂程度,通过纹理复杂度优化比特分配。实验结果表明：与原算法相比,该算法在几乎不影响信噪比的情况下,能将码率更精确地控制在目标码率附近。     

H.264帧间模式选择快速算法

为尽可能降低H.264标准中的帧间模式选择时间复杂度,降低码率,提出一种快速帧间模式选择算法。算法利用目标检测技术中的Surendra算法以及所提出的速度特性和方向特性检测算法提前判定最佳候选模式,降低了帧间模式选择算法时间复杂度。实验结果表明,在保证重建视频质量的前提下,算法不仅能有效降低时间复杂度,还能降低码率;算法总体性能优于H.264标准算法和目前常见的帧间模式选择快速算法;对于含有大量静止背景或只含少量低速运动的视频,算法性能更加优越。     

H.264/AVC快速帧内预测模式选择算法

H.264引入帧内预测并采用拉格朗日率失真优化(RDO)技术来选择最佳帧内预测模式,提高I帧的编码效率,但也大大增加了编码的计算复杂度。为了降低计算复杂度,根据帧内预测算法特征提出了一种基于像素方向相关性的帧内预测模式快速选择算法。实验结果表明,该算法在保证图像质量和比特率大致不变的前提下,极大地降低了帧内预测编码的计算复杂度。     

G.729A语音压缩算法的多级优化

针对G.729A语音压缩算法存在算法复杂、计算量大的不足,提出一种可快速计算LSP系数的APF-LSP算法,对G.729A算法进行算法级、语言级和编译器级三级优化,使其满足TMS320C5510 DSP硬件平台上的语音实时编解码要求。测试结果表明,优化后的G.729A算法运算量从590.097 MIPS降至50.523 MIPS,程序执行速度提高11倍以上。     

Incremental rate control for H.264/AVC video compression

In this study, the authors propose a new rate-complexity-quantisation model and an incremental rate control algorithm for H.264/AVC video coding. One unique property of this algorithm is that, the picture complexity estimation and rate-quantisation modelling are jointly designed with an incremental rate control for P-frames. In addition, the proposed algorithm also introduces a number of efficient rate control techniques, including accurate rate control for intra-frames, enhanced proportional--integral--derivative (PID) buffer controller, and adaptive quantisation parameter determination for B-frames. The proposed algorithm has low computational complexity while providing robust rate control. Our extensive experimental results demonstrate that the proposed algorithm outperforms the current rate control algorithm adopted in the H.264/AVC reference software JM13.2 by achieving more accurate rate control, reducing frame skipping, depressing quality fluctuation and improving the overall coding quality by up to 2.83 dB.     

H.264帧内预测模式的快速选择算法

为了降低H.264标准中帧内预测模式选择的复杂度,提出一种快速的帧内预测方法.H.264采用率失真优化(RDO)算法,通过计算所有预测组合模式的率失真代价来确定宏块的最优编码模式,其计算复杂度非常大.提出的帧内预测快速选择方法利用宏块的绝对误差和(SAD)来缩小预测模式的范围,减少帧内预测的计算量,从而提高模式判别的速度.实验结果表明,在图像质量和码率基本保持不变的情况下,该算法使Ⅰ帧的编码速度提高约76%.     

一种基于H.264/AVC的快速帧间模式选择算法

为了解决帧间模式选择计算量大的问题,提出了一种快速算法。算法利用编码模式的利用率信息和时空相关性来预先判定当前宏块最可能的编码模式,从而大大加快了模式选择的过程。算法缩小了候选模式的范围,并采用阈值来提高预测准确度。仿真结果表明,该算法在编码质量只有轻微下降的情况下明显降低了计算复杂度。     

一种新型的H.264码率控制初始化方法

良好的码率控制对视频信号的编码与传输有重要的影响;基于待编码帧的复杂度和缓冲区状态,提出了一种新型的H.264码率控制初始化方法;第一个I帧和P帧首先进行预编码,以修正第一个I帧的比特分配;根据I帧的图像复杂度建立新型I帧码率-量化参数(R-Q)模型,根据该模型,第一编码帧的量化参数得以确定;仿真结果证明,该初始化方法可以有效提高重建视频的峰值信噪比(PSNR),对实验所用QCIF序列,平均PSNR提高了0.86dB,同时大幅减少了跳帧情况的发生。     

H.264/AVC中基于决策树的P帧快速模式选择（HHME2013第61号论文）

目的：H.264/AVC帧间预测编码需要对所有可能编码模式计算并比较率失真代价,众多的模式类型导致了P帧编码的计算复杂度非常高。本文提出了一种针对P帧的基于决策树的快速选择候选模式算法。方法：在对宏块进行16×16的帧间运动估计后,首先根据残差宏块中4×4全零系数块个数对部分宏块直接选择出候选模式;然后使用16个4×4块的SATD值,采用决策树分类方法对其余宏块选择候选模式。结果：由于只需对候选模式进行编码,因此有效降低了编码器的计算复杂度。实验结果表明,与原始全搜索编码算法相比,该算法对不同运动程度的视频序列获得了较一致的编码时间节省,同时平均峰值信噪比的损失和平均比特率的增加均较少。结论：本文提出了一种新的P帧帧间预测候选模式选择算法,根据帧间运动估计后的残差宏块信息,采用决策树方法对候选模式集进行分类。实验结果表明,该算法能在保证视频编码质量的前提下,有效地降低编码过程中的计算量,缩短编码时间。