Multicut问题参数算法的改进

Multicut问题即在一个图上删除最少个数的顶点,使得预先给定的一组顶点对均不连通.该问题是NP难的.在深入分析问题结构特点的基础上,运用集合划分策略和相关问题的最新研究结果,对它提出了一种时间复杂度为O*的参数化算法,其中,l为给定的顶点对数目,k为需删除的顶点个数.该算法明显改进了当前时间复杂度为O*的最好算法.     

香港ACG动漫电玩节暨X360 Kinect亚洲首次试玩活动报道

香港动漫电玩节2010（ACGHK2010）7月30日起为期5天的展会已经圆满结束,这是一个以年青观众为主要对象．集合动漫、游戏以及各种潮流元素的展会。在游戏这一环．如果说香港AOS（香港亚洲游戏展）是SONY的主场．那ACOHK无疑是微软历年在香港的反击舞台．     

模糊模式识别的几种基本模型研究

模糊模式识别是当前一种流行的模式识别方法。文中对常见的模糊模式识别问题进行了总结,根据识别对象和被识别对象及其关系归类出模糊模式识别的四种基本模型,分别为：标准模式为模糊子集,待识别样本为单点向量;标准模式和待识别样本均为模糊子集;标准模式为模糊向量集合族,待识别样本为单点向量;标准模式和待识别样本均为模糊向量集合族。对每种类型分别讨论了其常用的解决方法,并给出了实例。最后,对模糊模式识别其它方法进行了简介。     

基于粗糙度的一种分形维数计算方法

在股票市场中,计算分形维数有助于投资者把握股市的相对复杂性,分析股市的动向或趋势,利用一种新的属性选择分类标准--集合分类粗糙度,并结合粗糙集中决策表的数据离散化方法,针对计算股票市场中的股票价格的分形维数问题,选用香港恒生指数,把开盘价、最高价、最低价、收盘价视为条件属性,交易量视为决策属性,在不影响分类结果的前提下,得出:不同的证券市场数据,应选择不同的属性指标计算分形维数.该方法是可行的、有效的,从而为分形维数的计算,选择合适的属性提供了一条新的途径.     

感兴趣区域的非线性变换多描述编码

介绍一种基于感兴趣区域的非线性变换的多描述图像编码,能够与目前的标准图像压缩算法兼容,对图像的感兴趣区域进行更好的保护。由感兴趣区域的非线性几何变换产生冗余,对图像进行采样形成多描述编码。通过仿真实验,证实当图像在差错信道下传输而丢失描述时,该算法能够使图像感兴趣区域得到更好的恢复。     

基于ADL小波变换的图像压缩算法

提出一种基于自适应方向提升(ADL)小波变换的图像压缩算法。根据灰度共生矩阵角二阶矩的差异,将图像分割成平坦性不同的分块。对纹理信息较少的块,采用一般提升小波变换以减少变换时间。对纹理信息较多的块,采用方向提升小波以提高变换效果。结合多级树集合分裂编码和算术编码对变换系数和方向信息分别进行编码。实验结果表明,与ADL算法相比,该算法能有效减少方向小波变换时间。     

ASP.NET中页面间传值方法的实现

开发Web应用程序时,最重要的就是需要处理浏览器和Web服务器之间的交互,其中Web页面之间的值传递就显得更为关键。在ASP.NET框架所提供的用以页面间传值的方法有很多种,每种方法都有自己的特点,详细了解其方法的特点,并在程序开发中灵活应用,对优化程序的性能有很大帮助。就ASP.NET开发环境所提供的页面间传值的方法进行阐述与讨论。     

基于多频段排序的语音卷积混合盲源分离

针对语音卷积盲源分离频域法排列顺序不确定性问题,提出一种多频段能量排序算法。首先,通过对混合信号的短时傅立叶变换(STFT),在频域上各个频点建立一个瞬时混合模型进行独立分量分析,之后结合能量相关排序法和波达方向(DOA)排序法解决排序不确定性问题,再利用分裂语谱方法解决幅度不确定性问题,进而得到每个频点正确的分离子信号,最后利用逆短时傅立叶(ISTFT)变换得到分离的源信号。仿真结果表明,与Murata的排序算法对比,改进的算法在信号偏差比、信道干扰比、系统误差比上都所提高。     

逆P-集合的边界特征与系统状态监测

逆P-集合是具有动态特性的集合模型,逆P-集合的动态特性来自集合内元素(属性)的动态迁移:元素迁入使得集合的边界向外扩展,元素迁出使得集合的边界向内收缩,从而产生扰动的边界和稳定的核。基于上述事实,在逆P-集合的基础上,提出逆P-集合的边界、核的概念和特征,给出逆P-集合与有限普通元素集合之间的关系、边界和核的扰动定理及逆P-集合、边界和核在系统状态监测中的应用。     

基于双L_0稀疏先验的图像运动去模糊

目前图像的运动去模糊方法在处理较复杂的运动模糊时难以得到理想的效果,其原因之一是这些方法普遍只考虑图像梯度的稀疏性,忽略了模糊核的稀疏性。针对这一不足提出一种新的双L_0正则约束的运动模糊去除方法,该方法同时对自然图像梯度和模糊核使用L_0正则约束,结合半正定二次分裂最小化的方法进行求解优化,实现自然模糊图像梯度和模糊核均稀疏下的模糊核估计,并进一步使用L_(0.5)超拉普拉斯正则约束项恢复最终图像。实验发现,该方法可以较好地去除单幅图像较复杂的运动模糊,更好地克服了估计的模糊核中存在的噪点和错误,得到较现有方法更加理想去模糊效果。