云层运动的线性仿真

文中对空中云层的模型进行了充分的分析,运用马赛克算法将云模型结构柱子化.提出了一种基于线性插值原理的算法,将空中对云层运动产生影响的风层密集化,模拟了线性化以后各风层的风速和风向对云模型柱子运动方式的影响.在实时环境下,将粒子整合,投影到二维平面坐标系中,较为真实地反映了云的形状和运动方式的改变.该仿真算法运行效率高,仿真效果好.实践证明将该模拟过程应用于相关大型模拟仿真系统有着很好的效果.     

基于博弈论的P2P激励机制的研究与设计

针对P2P系统中普遍存在的搭便车和公共悲剧问题,提出了一种基于博弈论的P2P服务质量激励机制.在分析节点在网络中的贡献和收益的基础上,通过引入激励值的概念来体现网络节点服务质量的高低,同时给出了有关节点服务质量四个方面的定义.实验表明,该激励机制能够有效地抑制节点的自私行为和提高网络的服务质量,并促使每个节点自发地共享自己的资源,从而构建一个良好的P2P环境.     

基于委托的分布式动态授权策略

针对分布式协作环境中的授权问题,基于委托模型和RBAC模型,提出一种基于委托的分布式动态授权策略。通过扩展RBAC模型的元素集和静态授权操作,并由委托者动态创建临时委托角色和委托授权,支持“部分角色转授权”。系统授权采用三级层次结构实现,并给出了动态委托授权过程。系统实现及应用表明了其能够适应分布协作环境下的分布动态授权需求,遵循“最小特权”原则。     

非结构化P2P网络中基于连接度的分段搜索策略

洪泛机制由于其简单性而被广泛应用于目前的非结构化P2P文件共享系统中,尽管它在内容搜索方面有很高的效率,但同时产生了大量的冗余消息,严重制约了网络的可扩展性。现有的改进搜索策略虽然减少了冗余消息的数量,但也明显降低了消息的覆盖范围。为了能够在保持高覆盖范围的前提下减少冗余消息的数量,提出了一种新的基于连接度的分段搜索策略DSearch。DSearch把搜索过程分为两个阶段,各个阶段中使用函数来控制消息转发的数量,然后依据邻居节点的连接度大小来选择消息的转发对象。分析和实验结果表明,DSearch能够提供较低负载的查询,高效地应用于P2P搜索。     

一种基于线性亮度变化模型的鲁棒的光流算法

提出了一种鲁棒光流算法,用于计算光照强度、帧间运动速度及运动速度变化较大情况下的光流场。在梯度约束方程中嵌入了线性亮度变化模型,以提高大的光照强度变化下算法稳健性;将各向异性扩散方程引入空间方向平滑约束,以改善运动不连续处的流速计算精度,并依此建立了多尺度空间微分光流算法。参数的均衡化得到了线性尺度变化下的恒定能量函数。迭代运算引入运动补偿的概念,使亮度误差减小。实验结果表明,在光照强度和运动速度及速度变化较大时,本文算法具有很好的计算精度,并产生密度100%的光流场。     

一种健壮有效的决策树改进模型

提出了一种健壮有效的决策树改进模型AJD3.该决策树模型基于经典的ID3决策树模型,在属性的选取上进行了改进.利用引入属性优先关联度参数计算节点的修正信息增益,并选择具有最高修正增益的属性作为当前节点的测试属性.实验表明,AID3决策树模型在提高分类准确率的同时,有效地增强了模型的健壮性.     

一种基于八叉树空间剖分技术的光线跟踪算法

光线跟踪算法是生成真实感图形的主要算法之一。为了提高光线追踪速度,在研究和比较各种光线跟踪算法的基础上,提出了一种基于八叉树数据结构的光线追踪算法。并结合基于重心坐标系的快速求交算法来提高光线跟踪的求交效率,使用重心坐标来表示包含三角形面片的参数平面,不用像三角形顶点一样需要长期存储,能够快速判定光线与三角形是否相交并计算出交点。实验结果表明,该算法能够在保证图像质量的同时提高绘制速度。     

基于稀疏化的快速扩展信息滤波SLAM算法

随着SLAM技术的不断发展,计算效率已经成为制约SLAM发展的主要因素.所提出的算法从稀疏化的角度对扩展信息滤波SLAM算法进行改进.根据信息矩阵几乎稀疏的特点,该算法在合理稀疏化信息矩阵的同时利用环闭合检测技术,不仅大大提高了算法的计算效率,而且所得到的估计结果也很精确.通过仿真对信息矩阵稀疏化、算法效率、重定位以及误差和协方差四个关键问题进行了分析.分别就室内具有摄像头的两轮机器人和室外具有激光雷达的四轮机器人的情况进行了实验讨论.仿真与实验结果表明了所提算法的有效性.     

数据质量研究综述

数据质量管理是信息系统建设的首要问题.本文首先回顾了数据质量的定义和质量提高策略的分类,然后对数据质量研究涉及的两个主要方面,即数据质量评估和数据质量提高技术的各种方法进行了比较和分析,并对有代表性的数据质量提高工具进行了介绍.最后提出了一个评估驱动的数据质量提高框架,并对数据质量研究方向进行了展望.     

基于小波不变矩的医学图像配准技术研究

图像配准是对取自不同时间、不同传感器或不同视角的同一场景的两幅图像或者多幅图像匹配的过程,是图像融合、目标探测识别和计算机视觉等技术的重要基础,主要用于消除来自不同传感器的图像中目标的位置差异.提出了一种新图像匹配算法,新算法以提升格式小波变换为基础,利用图像多级小波分解后近似分量的轮廓相似性进行图像的快速配准.实验结果表明,新方法高效精确.