基于改进的BSMOTE和时序特征的风机故障采样算法

针对风机数据集的不平衡问题,提出了一种BSMOTE-Sequence采样算法,在合成新样本时综合考虑空间和时间特征,并对新样本进行清洗,从而有效减少噪声点的生成。首先,根据每个少数类样本的近邻样本的类别比例,将少数类样本划分为安全类样本、边界类样本和噪声类样本。然后,对每个边界类样本都遴选出空间距离、时间跨度最接近的少数类样本集,利用线性插值法合成新样本,并过滤掉噪声类样本以及类间重叠样本。最后,以支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆（LSTM）人工神经网络作为风机齿轮箱故障检测模型,F1-Score、曲线下面积（AUC）和G-mean作为模型性能评价指标,在真实风机数据集上把所提算法与常用的多种采样算法进行对比,实验结果表明：相比已有算法,BSMOTE-Sequence算法所生成样本的分类效果更好,使得检测模型的F1-Score、AUC和G-mean平均提高了3%,该算法能有效地适用于数据具有时序规律且不平衡的风机故障检测领域。     

基于数据处理模型的软件测试方法

针对传统测试方法运用于数据处理软件测试时的不足,提出了一种基于数据处理模型的软件测试方法;为有效避免测试数据选取时的盲目性,提出了基于图解化的测试数据选取方法;将上述方法运用于坐标转换软件测试中,结果表明所提出的方法是一种可行且高效的数据处理软件测试方法.     

基于支持向量机的作战方案评估

作战方案评估是当今军事领域一个急需解决又具有相对难度的课题。针对目前的作战方案大多是由专家评估这一现实状况,提出了基于支持向量机的方案评估方法。以某次作战为研究背景,客观分析了影响作战方案实施的各因素,建立方案评估指标体系,将支持向量机的回归方法应用于作战方案评估模型的建立中。最后,通过实验验证了评估模型的可行性。     

基于时域的红外图像序列中快速运动小目标检测算法

提出了一种新的红外图像序列中快速运动小目标时域模型。为差分图像序列中的背景像素、目标像素、杂波像素建立了模型,将目标检测问题转化为噪声中已知信号的检测问题,并应用相关检测技术进行目标检测。理论分析表明,在SNR和SCR均大于6的情况下,算法具有很好的性能,实验结果也证实了算法的有效性。     

基于USB接口的视频图像采集系统设计

介绍了一种实用的基于通用串行总线(USB)的传输的图像采集系统的设计与实现方法,其中包括图像采集卡的硬件结构以及主机上的基于MFC的应用软件开发.     

基于统计模型的三维场景重建补洞算法

提出了一种新的处理距离图像(即点云数据)算法。算法提取已经获得的表面数据的特性．计算各个被测的特征值,建立马尔可夫统计模型,描述整个表面的数学特征,进而利用最大似然概率预测丢失位置的数据值,得到被测物体表面的完整的数据描述。使用该算法恢复由于障碍物和表面小良反射特性产生的空洞,具有良好的视觉效果．与测量获得的表面数据具有统一的几何特征。     

基于Intranet的图书馆Web检索系统的开发

主要分析了浏览器、Ｗｅｂ服务器与外部应用程序的两种接口方式ＣＧＩ和ＩＳＡＰＩ以及ＩＳＡＰＩ的工作流程。在此基础上介绍了作者开发的本单位Ｉｎｔｒａｎｅｔ网上的图书馆Ｗｅｂ信息检索系统。     

基于全局运动信息的视频检索技术

运动信息是描述视频内容的一种重要信息,本文介绍了一个基于全局运动信息的视频检索系统.在该系统中,我们通过对视频数据进行短时全局运动分析,较为精确地提取出了描述全局摄像机运动的双线性运动模型,并以该模型参数为运动特征,以特征点序列顺序匹配以及全局运动矢量距离平方和为基础,构造了一个视频检索方案.实验结果表明,在特定的应用领域,如体育类视频中,我们的检索方案能够实现一定程度的语义内容检索,同时提供了采用其他图像特征所无法实现的检索功能.     

融合多特征的新闻故事探测

探测出新闻故事的边界,将对新闻视频的结构化分析以及新闻视频的语义理解产生积极的作用.通过对新闻视频的结构进行分析,提出了一种融合镜头、播音员、标题字幕、静音等多种特征的新闻故事探测方法.该方法避免了依赖单特征探测新闻故事边界的不足,实验证明,该方法可以获得平均96%的故事边界探准率,能够较好地完成新闻故事边界探测的任务.     

二维不规则形状计算机自动排料系统CATLS的研究与设计

讨论了二维不规则形状计算机自动排料系统ＣＡＴＬＳ的思想和实现技术，介绍了系统的组成、数据结构及工作过程，并针对所提出的自动排料算法进行了深入的探讨和研究。