蒙特卡罗方法在测试用例优化技术中的应用

为了缩短软件测试周期,测试用例的生成是关键.基于蒙特卡罗方法,提出了一种测试用例优化技术,该理论采用适应度比例的概率方法进行优化.通过例子证明,该方法在产生均匀、优化的测试用例方面是有效的.     

基于RGF和改进自适应Unit-Linking PCNN的红外与可见光图像融合

为了进一步提高融合图像的对比度和清晰度,提 出一种基于RGF(Rolling Guidance Filter)和改进自适应Unit-Linking PCNN(Unit-Lin king Pulse Coupled Neural Net work)的红外与可见光图像融合方法。首先,源图像利用RGF和高斯滤波器进行多尺度分解。 然后,针对基础层通过计算其最大区域能量,提出了将最大区域能量与源图像相结合的融合 规则;针对细节层利用改进的自适应Unit-Linking PCNN进行处理,得到相应的神经元点火 频率图,计算每个像素点火频率图的边缘特征,并选择两者边缘特征较大的系数作为融合图 像系数。最后,利用多尺度重构融合图像。实验结果表明,本文融合算法能较好地突出图像 的目标信息,提供丰富的背景细节,在图像的清晰度和人眼视觉效果方面取得较好的融合效 果。     

融合语境分析的时序推特摘要方法

时序推特摘要是文本摘要任务中的一个重要分支,旨在从热点事件相关的海量推特流中总结出随时间演化的简要推特集,以帮助用户快速获取信息.推特作为当今最流行的社交媒体平台,其信息量爆发式的增长以及文本碎片的非结构性,使得单纯依赖文本内容的传统摘要方法不再适用.与此同时,社交媒体的新特性也为推特摘要带来了新的机遇.将推特流视作信号,剖析了其中的复杂噪声,提出融合推特流随时序变化的宏微观信号以及用户社交上下文语境信息的时序推特摘要新方法.首先,通过小波分析对推特流全局时序信息建模,实现某一关键词相关的热点子事件时间点检测;接着,融入推特流局部时序信息和用户社交信息建立推特的随机步图模型摘要框架,为每个热点子事件生成推特摘要.在算法评估过程中,对真实推特数据集进行了专家时间点和专家摘要的人工标注,实验结果表明了小波分析和融合了时序-社交上下文语境的图模型在时序推特摘要中的有效性.     

实时动作识别方法研究

针对传统RGB视频中动作识别算法时间复杂度高而识别准确率低的问题,提出一种基于深度图像的动作识别方法。该方法首先对深度图像在三投影面系中进行投影,然后对三个投影图分别提取Gabor特征,最后使用这些特征训练极限学习机分类器,从而完成动作分类。在公开数据集MSR Action3D上进行了实验验证,该方法在三组实验上的平均准确率分别为97.80%、99.10%和88.35%,识别单个深度视频的用时小于1 s。实验结果表明,该方法能够对深度图像序列中的人体动作进行有效识别,并基本满足深度序列识别的实时性要求。     

基于水下制导的多目标跟踪研究

根据现代科技和未来海战发展的要求及水下精确制导中多目标跟踪技术的重要性，详细论述了多目标跟踪技术的发展及水下多目标跟踪的关键技术，讨论了未来水下精确制导中多目标跟踪技术的发展趋势．     

高校数字校园统一身份认证系统研究

高校数字校园的软件建设目标就是集成各种信息管理系统,构建安全、可靠、可扩展、易维护的综合管理平台。通过整合高校各部门现有的应用系统,建立CA(认证中心)和LDAP(轻量级目录协议)服务,实现统一身份管理与统一认证管理,实现单点登录,能够保证用户电子身份的唯一性、真实性与权威性。     

基于专家知识融合的贝叶斯网络结构学习方法

基于数据学习的贝叶斯网络结构学习算法因搜索空间大而效率低。领域专家可根据自己的经验知识确定网络结构中固有的因果关系。通过收集不同专家的意见,并利用证据理论进行综合,确定其中的部分因果关系,去除其中无意义的因果关系,然后利用常用的学习算法进行学习,减小搜索空间,提高算法效率。实验结果表明基于专家知识融合的贝叶斯网络构造方法利用专家知识来限制学习算法的搜索条件,有效地缩小了搜索空间,利用证据理论综合多个专家知识,防止了单个专家的主观片面性,能够有效地提高学习效率。     

兰州交通大学计算机科学与技术实验教学中心

1 中心建设与发展历程 1958年，由唐山铁道学院（现西南交通大学）和北京铁道学院（现北京交通大学）部分系科迁兰组建成立我国第三所铁路高校——兰州交通大学（原兰州铁道学院）。经过五十年发展，目前教职工人数2355人，本科生18703人，本科专业49个，硕士点60个，博士点12个。     

基于非下采样Contourlet变换的医学图像融合方法

针对传统多尺度变换的医学图像融合问题,提出一种基于非下采样Contourlet变换的医学图像融合新方法。在低频子带系数的选取上,根据医学图像的特点,考虑到相部低频子带系数之间存在的相关性,采用基于区域能量的融合规则;在选择带通方向子带系数时,充分利用非下采样Contourlet变换的方向特性,采用改进拉普拉斯能量和作为带通方向子带系数的融合规则。实验结果表明,与传统融合方法相比,该方法避免了图像失真,达到了良好的图像融合效果。     

基于配对堆的交互式医学图像分割算法的研究

在序列医学图像的交互式分割过程中,分割速度是交互式算法应用的一个瓶颈.提出了一种基于配对堆的交互式医学图像分割算法.通过使用配对堆实现可降级的优先队列,降低了Live-Wire交互式分割算法从图上大量节点中动态搜索两目标点之间最短路径的时间复杂度.经算法分析以及在放疗计划系统中的应用实验表明,该算法可有效提高序列医学图像的分割效率.