多种字符串相似度算法的比较研究

对计算字符串相似度的编辑距离算法、最长公共子串算法、贪心字符串匹配算法、RKR-GST等多种算法,根据匹配过程是否有序,对这些算法进行了分类。然后对每种算法的实现原理进行了描述,并给出每个算法的运行步骤,结合一个实际的例子列出了算法运行的结果,最后给出每种算法计算相似度的计算公式和算法时间复杂度及应用领域。由于字符串相似度具有广泛的应用领域,对其中经典的几种算法进行总结对比是一件十分有意义的研究工作。     

A variational method for contour tracking via covariance matching

This paper presents a novel formulation for contour tracking.We model the second-order statistics of image regions and perform covariance matching under the variational level set framework.Specifically,covariance matrix is adopted as a visual object representation for partial differential equation(PDE) based contour tracking.Log-Euclidean calculus is used as a covariance distance metric instead of Euclidean distance which is unsuitable for measuring the similarities between covariance matrices,because the matrices typically lie on a non-Euclidean manifold.A novel image energy functional is formulated by minimizing the distance metric between the candidate object region and a given template,and maximizing the one between the background region and the template.The corresponding gradient flow is then derived according to a variational approach,enabling partial differential equations(PDEs) based contour tracking.Experiments on several challenging sequences prove the validity of the proposed method.     

多特征自适应融合的粒子滤波跟踪算法

针对跟踪过程中目标形态不断变化或部分遮挡导致鲁棒性差的问题,提出一种基于多特征自适应融合的粒子滤波跟踪算法.该算法从视觉特征集中选取了描述能力强的2种特征,并将其按照与目标模型的多尺度相似度进行线性融合;为了减小跟踪漂移,通过计算当前目标模型与初始目标模型的多尺度相似度自适应地更新目标模型.大量仿真实验结果表明,文中算法可以鲁棒地跟踪到部分遮挡和形态变化的运动目标.     

制造资源混合粒度优化组合方案求解技术

为实现对云请求端制造需求的快速响应并提供最理想的制造云,在定义制造云服务(manufacturing cloudservice,MCS)的基础上,提出了MCS混合粒度动态优化组合方法.通过对制造服务需求的解析,将MCS按照粒度从大到小的顺序进行匹配,实现了云池资源的初次过滤;然后构建基于总服务成本、服务质量和交易期的制造云多目标优化数学模型,并引入Epsilon-SPEA2优化算法对该优化问题进行求解,从而快速高效地获得Pareto最优解;采用基于改进优劣解距离(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)的动态多属性决策方法对Pareto最优解所代表的互为非支配的MCS组合方案进行评价排序,筛选出最优的MCS组合方案.最后结合某区域模具公司群所能提供的制造服务以及相应历史数据,依据客户需求进行MCS的动态优化组合仿真,验证了文中方法的可行性和实用性.     

一种基于本体概念语义相似度的查询优化方法

文章提出一种优化查询方法,该方法将本体概念语义相似度和词法之间的关系相结合。先利用语法特征对用户输入的关键字进行扩展,然后通过分析语义相似度的强弱对扩展的结果进行收敛,以这种方式来提高用户输入的关键字和本体映射的准确性和完整率。传统搜索引擎不能很好地理解用户的意图的缺陷通过此方法可以得到有效解决。同时文章针对方法实现了优化查询系统,结果显示,搜索的准确率得到有效提升。     

兴趣和蚁群相结合的非结构化P2P搜索算法

针对传统flooding搜索算法面临的效率低下和网络流量过大等问题,提出了一种改进的基于兴趣和蚁群相结合的资源搜索算法（IASA）。该算法将TTL机制加以改进,并将兴趣相似度引入到蚁群算法的路径概率选择中,同时结合信息素的多样性和正反馈机制,积累历史搜索经验,获得路由指引信息,从而有效地指导查询请求消息的转发,将请求消息尽量发往资源可能存在的节点上。仿真实验表明：该算法能有效地指导资源搜索的方向,提高查询命中率,减少冗余消息包,其整体搜索效果较好。     

P2P网络中的超级节点选取算法研究

P2P系统在构建覆盖网络时未考虑到与物理网络的结合,导致逻辑拓扑结构与物理拓扑结构严重不匹配问题,增加P2P相邻节点间的延迟。本文提出一种基于区域划分的超级节点选取机制,将P2P网络中的节点按照物理位置划分成若干区域,保证区域内节点在物理位置上是相近的。利用MATLAB进行仿真实验,仿真实验表明使用这种机制能降低半分布式P2P网络的信息检索延迟,有效地提高检索的效率,并且具有较好的可扩展性。     

基于EEMD方法的区域降水事件特征分析——以京津冀地区为例

区域降水事件特征影响水循环,进而对社会经济各个方面有着深远的影响。京津冀地区是我国的政治、经济、文化中心,水旱灾害频发,亟需全面了解该地区区域降水事件特征。以京津冀地区173个气象站1989—2018年间逐日降水数据为基础,共识别出552次区域降水事件,采用集合经验模态分解(EEMD)等方法,从持续时间、覆盖范围、降水强度3个要素对京津冀地区区域降水事件特征及时空分布情况展开研究。结果表明:①区域降水事件发生频率有随持续时间、覆盖范围增大而减小的趋势,减小趋势逐渐变缓,区域降水事件的降水强度在10 mm附近频率最高,区域降水事件的3个要素均与综合性强度有着明显的正相关关系;②京津冀地区区域降水事件综合性强度年际变化呈现出10 a左右的周期,但长期趋势性不明显;③京津冀地区区域降水事件沿地形呈“西北少、中部多”的空间分布规律。研究成果可为当地水资源规划、防灾减灾等提供技术支撑。     

1960-2016年贵州喀斯特山区干旱时空动态分析

干旱是造成喀斯特地区损失最为严重的自然灾害之一。以我国西南喀斯特集中分布区域为研究区,基于研究区33个气象站1960-2016年的逐日降水数据,利用PA指数和Mann-Kendall检验方法分析了1960-2016年干旱时空分布特征。结果表明:研究区降雨量有减少趋势,PA指数呈减小趋势,干旱呈增强趋势,2011年PA均值最小;研究区各季干旱强度均呈上升趋势,且冬旱强度最强、发生干旱年份最多,秋旱次之,春旱和夏旱强度较弱、发生干旱的年份较少;年际干旱频次高发区集中于研究区南部、西北部及中东部地区;仅秋、冬季西部和东南部部分地区出现特旱且频次低,秋、冬季发生重旱、中旱和轻旱的频次高,春、夏季较低;春季干旱频次西高东低,夏季中部高,秋季南高北低,冬季西高东低;干旱与地形因子显著相关,重、特旱易发生在高陡地区。综上所述,研究区干旱有增强趋势且秋、冬季趋势较强,空间上呈现明显的季节性和区域性,且与地形因子显著相关。