容忍噪音的特征子集选择算法研究

特征子集选择问题一直是人工智能领域研究的重要内容，特别是近几年来，特征子集选择算法研究已经成为机器学习和数据挖掘等领域的研究热点，提出了一个新的特征子集选择算法－容忍噪音的特征子集选择算法（NFS），该算法将聚类的思想引入到噪音的处理，并将Gini系数和墨西哥帽函数应用于特征选取，实现对偏吸噪音数据集的特征子集选择，实际领域的实验结果表明，NFS算法具有噪音容忍度高，选择特征代表性强和求解速度快的优点，因此能够有效地应用于实际领域。     

基于深度学习的视频中人体动作识别进展综述

视频中的人体动作识别是计算机视觉领域内一个充满挑战的课题.不论是在视频信息检索、日常生活安全、公共视频监控,还是人机交互、科学认知等领域都有广泛的应用.本文首先简单介绍了动作识别的研究背景、意义及其难点,接着从模型输入信号的类型和数量、是否结合了传统特征提取方法、模型预训练三个维度详细综述了基于深度学习的动作识别方法,及比较分析了它们在UCF101和HMDB51这两个数据集上的识别效果.最后分别从视频预处理、视频中人体运动信息表征、模型学习训练这三个角度对未来动作识别可能的发展方向进行了论述.     

结合目标预测位置的压缩跟踪

目的：提出结合目标预测位置的压缩跟踪算法用于提高目标跟踪的准确度。方法：选择随机间距稀疏Toeplitz矩阵作为投影矩阵,对原始多尺度Haar-like特征进行压缩;然后,将样本与Mean Shift算法框架下的预测位置的距离权重输入Bayes分类器,形成分类背景与目标的判别函数;最后对参数的更新方式进行优化,提出了参数自适应的学习模式。结果：与目前较流行的6种目标跟踪算法在20个具有挑战性的序列中进行比较,实验结果表明本文提出的算法平均跟踪成功率比压缩跟踪算法将近高27%,平均运行时间为0.15秒/帧。结论：本文采用了结合预测位置的压缩跟踪算法,在参数更新阶段采用了非线性参数学习模式,实验表明结合目标预测位置的跟踪算法比一般的跟踪算法更具有鲁棒性,更能适应遮挡等情况,跟踪的效果也更加平滑。     

计算机辅助三维概念形状草绘设计研究进展

指出了计算机辅助三维概念形状草绘设计的定义及其应具备的几个功能；阐述了国内外该领域的研究现状；并对概念形状草绘设计中应用的多种三维建模技术进行了分析和比较；提出了制约三维概念设计草绘系统发展的主要因素及解决方法．     

XML在远程教育中的应用

XML由于具有简单、开放、可扩充、灵活、自描述等特性，推动了远程教育的发展。首先介绍XML技术的基本知识，然后对XML在现代远程教育中资源的组织结构和管理方面的应用进行了分析。     

带权分块压缩感知的预测目标跟踪算法

针对矩形跟踪框在边缘处包含较多背景信息的问题,该文提出一种基于规范化梯度特征的带权分块压缩感知的目标特征提取方法。该方法将压缩感知测量矩阵转化为分块对角矩阵,且根据块的重要程度分配适当的权重,缩小测量矩阵规模,简化特征提取运算,弱化背景干扰。然后将提取的特征输入变先验概率的贝叶斯分类器,变先验概率的分类器充分利用已有的跟踪结果,从一定程度预测了目标的运动方向,减小候选目标的分类歧义性,使得每一帧的分类函数根据以往跟踪结果进行变化,提高了分类的准确度。实验在8个具有常见跟踪难度的序列中测试,并与目前较流行的4种目标跟踪算法在跟踪效果、成功率等方面进行比较,结果从多个角度表明,该文提出的目标跟踪算法具有较高的准确度和稳定性。     

基于高斯pLSA模型与项目的协同过滤混合推荐

协同过滤是推荐系统中常用的一种技术。以往的推荐算法往往只从用户或商品的角度单一地进行推荐,在推荐准确率上存在瓶颈和局限性。提出了一种新的混合推荐方法——结合基于高斯概率潜在语义分析模型与改进的基于项目的协同过滤算法,通过建立用户群体混合模型和基于目标项目的邻居集进行预测推荐。实验证明该算法与其他协同过滤算法相比具有更高的准确率。     

容忍噪音的扩张矩阵启发式算法研究

现有扩张矩阵算法多为建立在理想数据基础上的,而实际的应用领域中不可避免地存在噪音数据,这样致使其在实际的应用中很难得到令人满意的结果。文章对原有扩张矩阵理论进行扩充,提出扩张矩阵集的概念,并在此基础上给出了一个容忍噪音的扩张矩阵启发式算法(NCV)。实际领域的实验结果表明:NCV算法能够得到较为简单而精确的规则,并且较好地解决了实际领域中存在的噪音问题。     

智能化CAPP系统的一个事务模型

工艺方案的多样性和不确定性是智能ＣＡＰＰ系统面临的重要问题。     

基于XML的对象-关系数据存取研究

提出了一种以XML文档为中介的对象-关系数据的存取模型,该模型有开放性、扩展性、可重用性等特点,可用于异构系统间数据交互,并给出了在Oracle 9i 和.NET环境中的实现实例。