快速非局部均值形态成分分析唐卡图像修复算法

唐卡图像包含内容丰富、颜色复杂,使用基于形态成分分析(MCA)的图像修复算法修复图像时,增加全变分对恢复有毛糙边缘的分段光滑图像效果较好,但其很难有效利用图像全局冗余相似信息,并且易产生阶梯效应.针对该问题,提出一种快速的非局部均值MCA唐卡图像修复算法.该算法利用像素周围固定大小窗口内的信息表征该像素的特征,使得像素估计结果能够很好地保留结构细节信息,即分解后的结构部分具有更稀疏的梯度,使得后续的迭代分离效果更加优良;同时,使用该算法有效地减少了区域内不相关像素权值的计算,降低了算法的复杂度.对于唐卡图像中出现的折痕、斑块状破损以及部分信息缺失的修复实验结果表明,文中算法具有良好的修复能力.     

自动文摘中的冗余句消除方法

针对自动文摘的信息冗余问题,提出了一种冗余语句消除的方法。利用《同义词词林》来定义词语语义距离计算公式,根据词语的相似度,建立主题词和主题句之间的一一对应关系,借用编码理论中海明距离的理论,得到了文摘中主题句的相似度,设置阈值过滤掉相似度较高的主题句,从而实现了主题句的约简。实验结果证明,该方法提高了文摘的精度。     

基于功能的惯性平台机内测试技术

针对新型惯导平台的发展要求,结合机内测试技术对惯导平台进行了研究,通过深入分析平台的工作原理、测试方法、机内测试的原则,利用DSP+FPGA的技术和多传感器冗余知识对平台的功能进行了验证;提出了某型惯导平台的机内测试方案,对其中的测试内容、硬件选择和测试流程进行了详细的描述;应用表明该方案能较好地完成惯性平台的测试工作。     

文本分类中的同义词和关联词聚类算法研究

针对基于VSM的文本特征空间中存在着大量同义词和关联词的不足,文章结合潜在语义分析和关联规则挖掘以减少信息冗余,改进分类效率.最后对相应的算法进行了描述并实验验证.     

多描述编码研究现状

研究开发实时、鲁棒的流媒体编码与传输技术已成为当前信息技术的一个热点问题.多描述编码作为解决该问题的一种方法,因其在满足数据传输实时性要求的同时可减少数据失真,受到广泛关注.文中首先介绍了多描述编码的历史和评价性能指标,然后详述了多描述编码的研究和进展状况,包括各类多描述编码方法的思想、框架和特点,最后对现有研究中存在的难点问题进行了探讨与展望.     

一发多收MIMO雷达的目标关联特性

一发多收MIMO雷达结合了集中式和分布式MIMO雷达的工作特点,兼有两种模式的性能优势。接收站可以独立测得发射站角度信息,存在信息冗余,通过加权最小二乘融合可得到高精度的定位结果,这将会使目标关联的结果更加精确。基于T/R-R模式一发双收MIMO雷达,分析了MIMO雷达目标关联的性能,建立了概率模型,推算了正确关联概率和错误关联概率,数值计算和蒙特卡洛仿真结果显示了模型的正确性。最后通过与普通相控阵雷达比较,验证了一发多收MIMO雷达目标关联的性能优势。     

基于样本冗余度的主动学习优化方法

主动学习解决了因训练样本过大而导致需要大量人力物力的问题,核心问题是如何选择有价值的样本减少标注成本。以神经网络为分类器,大多数方法选择信息量大的样本并没有考虑所选择样本间的信息冗余问题。通过对冗余问题的研究,提出一种降低信息冗余的样本选择优化方法。用不确定性方法选出信息量大的样本构成候选样本集,同时用网络中计算的潜变量向量表示样本信息,利用该向量计算候选样本间的余弦距离选择出间隔距离大、信息冗余度低的子集。在Mnist、Fashion-mnist,以及Cifar-10数据集中与几种不确定性方法相比,在相同样本准确率下,该方法最低减少11%标记样本。     

基于信息冗余分散的两种系统可存活性模型

分析和讨论了基于信息冗余分散的两种可存活系统模型——高可靠和高安全模型．提出了信息冗余分散的二部图模型，通过分析点覆盖集与可存活性之间的联系，得到了基于信息冗余系统的可存性有效分析方法．重点分析了高可靠和高安全模型，包括模型的系统可存活性特性、模型的局限性以及模型的改进方法．分析结果表明，合理的信息冗余分散可以明显地改善系统的可存活性。