基于双正交小波和加权NLDA的人脸识别

文章针对基于零空间线性判别分析方法在高维多类别的人脸识别应用中存在的“次优性”和“效率低”两个问题,提出了一种改进方法.该方法用加权函数重新定义类间离散矩阵以减弱边缘类带来的不良影响来改善次优性问题;并对图像进行双正交小波分解来降低分辨率以到达提高效率的目的.最后在ORL人脸库上进行了实验,通过实验确定了最优加权系数和小波分解的最佳层数,并验证了该方法比基于零空间线性判别分析方法有更高的效率和识别率.     

基于Silverlight的富数据输入研究

针对站点中经常需要用户输入各类数据的现状,讨论了实现开发RIA应用的Silverlight技术以及ASP.NET/SilverlightWeb应用程序的N层逻辑设计,并在此基础上利用Silverlight技术较好地实现了电子商务RIA平台中一个富数据输入界面功能,提高了用户的体验。     

基于多模型半参数非线性回归模型的外弹道节省参数估计

双星定位系统的应用是外弹道估计中的一种发展趋势。文章给出基于双星、光雷的联合测量模型,建立基于半参数回归的外弹道节省参数估计模型;给出基于半参数回归的外弹道节省参数估计算法及计算步骤,并从理论上分析了基于半参数回归的外弹道节省参数估计算法能有效地消除非线性因素对参数估计性能的影响,其估计精度优于经典的节省参数建模方法,并通过仿真得到：该算法确实有效。     

图像复原中的模糊参数估计

图像复原技术在航空拍摄和机器视觉中是提高图像质量的重要手段.针对有相对运动情况的图像存在的降质模糊,分析了运动模糊的数学原理,针对不同运动模糊采取了不同去模糊方式.即先判断图像存在的运动模糊方式,针对直线运动通过Hough变换法和误差参数法相结合的方法估计降质参数,而对于旋转运动则采用曲线拟合和极坐标转换相结合的方法来估计降质参数.通过维纳滤波方法复原图像,提高图像质量.利用提出的自适应方法对直线运动模糊(参数为(30,70°))和旋转运动模糊(参数为(128,128),20°)分别作了实验计算.对比实验表明,这种由粗及精的方法能准确估计模糊参数,与传统处理方法相比,更加便捷有效.     

压缩感知理论及其在成像技术中的应用

在传统的Shannon/Nyquist采样定理指导下,信号处理往往面临两大难题:A/D转换器技术的限制和海量采样数据的处理压力.压缩感知(CS)理论表明当信号具有稀疏性或可压缩性时,可以通过全局非自适应线性投影的方式,用远低于Shannon/Nyquist采样定理要求的频率获取信号的全部信息.以CS理论为基础的压缩成像(CI)技术在近年来得到了快速的发展.在概述CS理论的基础上,着重介绍了CI技术的原理及其发展状况,并从稀疏分解、观测矩阵的构造和重建算法3个方面对其关键问题进行了分析.CI系统可以显著节省感光器件的数量,避免了传统成像技术"先采样再压缩"方式带来的资源浪费.     

基于细菌觅食机理改进粒子群算法的研究

粒子群算法与细菌觅食算法在优化问题中均体现了较好的性能,但由于各自特定的进化机制,也都存在缺点。粒子群优化（PSO）算法在优化过程中过快陷入局部极值,为了避免这个缺陷,提出了一种新的混合算法。通过PSO算法完成整个空间的全局搜索,通过细菌觅食算法（BFOA）中的趋向性运动算子完成局部搜索的功能,再通过典型函数进行测试,结果表明新算法可以有效弥补细菌觅食算法速度不快和粒子群算法精度不高的缺陷,同时部分地避免了局部收敛的问题,从而适用于解决复杂函数的优化问题。     

面向软件动态演化的需求建模及其模型规范化

针对目前需求工程阶段对软件动态演化考虑不足的现状,在分析软件动态演化面临的挑战的基础上,设计了面向动态演化的需求元模型(dynamic-evolution-orientedrequi rements meta-model,DERM)。该元模型以特征为基本部件,按特征组合的方式建立需求模型,需求模型由行为特征和属性特征组成。行为特征被区分为计算行为特征和交互行为特征,以实现计算和交互的相对隔离;属性特征通过其作用域,指定其在行为特征模型中的作用范围,从而将行为特征模型和属性特征模型统一为需求模型。在此基础上,讨论了需求模型的参照完整性、依赖一致性和互斥一致性,并进一步把需求模型规范化为需求模型第一范式到第三范式,需求模型规范化的过程提供了一种保证需求模型一致性的方法。最后通过案例研究,表明了该方法的可行性及其对软件动态演化的有效支持。     

西门子自动化实验室的建立及应用

介绍以西门子S7-300/200PLC、WINCC6.0、MM440变频器、6SE70系列变频器等产品为基础建立的莱钢新区炼钢厂西门子自动化实验室。