一个基于X射线摄像的智能图像诊断系统

针对用软件进行病态和可疑目标识别具有造价低、可维护性好等优点，提出了一种简单实用的图像子图像的提取、分割、去噪与增强的改进算法，设计和实现了一个实用的基于X射线摄影的智能图像处理系统。实验表明，该系统性能稳定，算法优越，可以大幅度提高图像质量，增强图像的视觉效果，提供更准确、分辨率更高、更满意的图像。在图像预处理等方面优于国内外同类系统。该系统的推广使用，将对无损检测产生深远的影响。     

基于Venn图的层次信息可视化

为解决具有层次结构的大量信息的可视化问题,文中给出了用嵌套圆表达树型结构信息的可视化方法,即用相切的圆表示兄弟节点,嵌套的圆表示父子节点,圆的位置、大小和颜色分别表示树节点的不同属性信息.同层的兄弟节点并排排列,圆的排列算法快速、稳定、紧密且不相互重叠,排列圆的个数与时间呈线性关系,该排列算法适于大量信息的可视化,既能快速显示大数据集的整体视图,又方便查看细节信息;既能清楚地表达复杂信息间的层次关系,又能显示树节点的属性.该方法可用于文件系统的可视化,实例表明该方法简单、实用、高效、可靠.     

炼油企业中MES和ERP的集成

企业资源计划系统(ERP)和制造执行系统(MES)是企业综合自动化的两个重要的系统．ERP是面向管理的企业层信息系统，MES是面向执行的工厂层信息系统。为ERP系统和控制系统提供关键连接．本文介绍了ERP系统和MES系统的功能模型，提出了炼油企业ERP系统和MES系统的集成方法．     

时钟同步的假设检验研究

时钟同步技术是分布式系统中非常活跃的研究领域之一，由于大多数分布式系统实际上是不同步的，因此需要采用容错时钟同步算法确保消息通信的有界延迟，而基于假设检验的时钟同步技术可以避免因错失对两个高概率不同步时钟进行同步调整而造成系统不正常使用的情况。该文讨论了时钟同步的假设检验问题。除了假设检验、两类错误概率，还给出了概率最小时钟偏差、时钟同步概率等概念。在时钟偏差的统计分布特性近似于服务正态分布的假设条件之下，提出了基于非中心t分布的时钟同步假设检验方案。最后，基于服务器和客户端之间双向消息通信传输模式，给出时钟偏差的估计和检验样本。     

动态调度系统中自适应用户界面的设计与实现

该文以炼化企业的动态调度系统为应用背景，以面向动态调度的自适应用户界面的设计与实现为主要研究内容，分析了当前炼化企业动态调度系统用户操作的流程以及界面的需求并建立起相应的数学模型。借鉴自适应用户界面的相关研究成果，设计了自适应用户界面的体系结构以及用户的动态行为过程，针对流程行业的应用特点提出了利用产生式推理和基于上下文的用户意图捕捉的方法，最后给出应用实例。文中所述方法已经成功在企业中得到应用。使用结果表明，该方法能够有效地开发动态调度系统的自适应用户界面，获得满意效果。     

普适计算中多通道交互建模研究

计算机处理速度和性能的迅猛提高并没有相应提高用户使用计算机交互的能力,其中一个重要原因就是缺少一个与之相适应的高效、自然的人机交互界面.普适计算的发展为人们提供了一个无处不在的获取服务的环境,而多通道用户界面允许用户使用自然的交互方式,如语音、手势、表情等在此环境中与系统进行协同工作,改变了传统交互手段的局限性.重点讨论了基于笔和语音的多通道交互,给出了普适环境中对多通道交互建模的框架,进一步研究了在图形信息应用中的多通道交互实例,论证了创建自然多通道交互方式的优势.     

一种尺度自适应的Mean Shift跟踪算法

针对传统Mean Shift中跟踪窗口尺度不能实时适应跟踪目标变化这一问题,提出一种基于图割理论的Mean Shift尺度自适应算法.根据每一帧图像的Mean Shift迭代结果,在其周围的一个小区域内,利用先验的肤色混合高斯模型构造图并建立关于标号的能量模型,使用max flow/min cut算法计算出能量函数最小值实现图割,在图割后的肤色团块中寻找最大团判定为跟踪目标,并以该团的尺度来实时调整目标跟踪窗口.实验结果表明,该方法克服了缩放10%核带宽的经典尺度适应方法的带宽趋于缩小问题,实时地反映跟踪目标真实尺度变化,避免背景中其他目标的干扰,具有较好的实用性和鲁棒性,而且可以应用到娱乐游戏控制中,丰富人机交互操作方式.     

图像理解中的卷积神经网络

近年来,卷积神经网络（Convolutional neural networks,CNN）已在图像理解领域得到了广泛的应用,引起了研究者的关注. 特别是随着大规模图像数据的产生以及计算机硬件（特别是GPU）的飞速发展,卷积神经网络以及其改进方法在图像理解中取得了突破性的成果,引发了研究的热潮. 本文综述了卷积神经网络在图像理解中的研究进展与典型应用. 首先,阐述卷积神经网络的基础理论;然后,阐述其在图像理解的具体方面,如图像分类与物体检测、人脸识别和场景的语义分割等的研究进展与应用.     

一种面向异构实时集群系统的使用率反馈控制方法

软实时系统有着广泛的应用,如在线游戏、股票交易、传感器网络数据处理等.在这类应用中,通常有多个服务节点来响应外界大量的软实时请求.为了保证服务质量及防止系统超载,这些节点的CPU需要满足一定的使用率限制.为此,首先提出了异构集群系统中基于负载平衡的CPU使用率动态模型,其次在算法设计上将反馈控制理论引入其中并提出了针对异构实时集群系统的基于反馈的使用率控制算法.实验结果证明,该算法在引入负载平衡机制的异构实时集群系统中运行良好,系统节点间负载均衡并且各节点的CPU使用率能稳定地运行在限定状态.     

实时数据库缓冲区管理算法的设计和实现

分析了实时数据库的事务特征,对以往的研究成果进行了总结,以满足事务的按时完成比率（Success Ratio）为目标,为实时系统设计了一种使用反馈控制思想的基于优先级的实时数据库缓冲区管理算法FCLRU2dl,并将该算法与常用的实时数据库事务调度算法和并发控制策略配合进行了测试和评估,证明了算法的优越性。实验中得到的另一个结论是在特定的事务调度算法和并发控制策略下,实时数据库不需要全部位于内存中,可以不是内存数据库。