基于概念格的文本过滤模型设计

为了解决传统文本过滤以联,提出了一种基于概念格的文本过滤模型.在以传统的向量空问模型对文本进行表示的基础上,将文本与文本特征之间的关系以概念格的形式加以表示.设计了基于领域本体的概念相似度的计算方法,以概念相似度对概念之间的关联进行衡量.利用了概念格中的层次关系,设计了一个基于概念格的匹配过滤算法.实验结果表明,该模型...     

基于概念格的K-Means算法研究

针对现有的K-Means算法K值需要人工赋值、随机选取初始中心点、文本表示维度高且缺乏语义的缺陷,提出了一种基于概念格的K-Means算法——K-MeansBCC(K-means algorithm based on concept lattice)。将文本集经预处理转化为形式背景,在此基础上生成概念格;利用概念格中的概念表示文本,根据文本中概念的权重确定K值、选取初始中心点。最后设计了文本间的概念相似度计算公式,并由K-Means算法产生聚类结果。实验结果表明,该算法提高了聚类的效率和准确性。     

面向个人自组织网络的硬件资源管理

随着各类智能终端的普及,多屏互动等跨设备使用硬件资源的应用不断涌现,对硬件资源管理的跨平台性和交互扩展性提出了更高的要求.然而,当前针对硬件资源共享的应用大多是缺少交互性的跨设备投影镜像技术,或者只是相互独立的简单应用,面向的平台、硬件资源类型单一,难以灵活有效地应对新增需求.针对这一问题,研究了个人自组织网络环境下多设备的硬件资源（键盘、鼠标、摄像头等）的管理调配,并提出一个具有良好跨平台性、可扩展性的应用框架,使得设备能够像使用本机硬件一样使用其他设备上的硬件资源,借此方便用户对其多个设备进行管理控制.该框架包括设备间通信和硬件资源管理两层,前者提供信息传输服务,保证实时通信,后者负责管理可以访问到所有硬件资源,并提供资源申请、使用和状态改变通知等功能,极大地方便了跨设备应用的开发.     

结合深度学习与条件随机场的遥感图像分类

目的 为进一步提高遥感影像的分类精度,将卷积神经网络（CNN）与条件随机场（CRF）两个模型结合,提出一种新的分类方法。方法 首先采用CNN对遥感图像进行预分类,并将其类成员概率定义为CRF模型的一阶势函数;然后利用高斯核函数的线性组合定义CRF模型的二阶势函数,用全连接的邻域结构代替常见的4邻域或8邻域;接着加入区域约束,使用Mean-shift分割方法得到超像素,通过计算超像素的后验概率均值修正各像素的分类结果,鼓励连通区域结果的一致性;最后采用平均场近似算法实现整个模型的推断。结果 选用3组高分辨率遥感图像进行地物分类实验。本文方法不仅能抑制更多的分类噪声,同时还可以改善过平滑现象,保护各类地物的边缘信息。实验采用类精度、总体分类精度OA、平均分类精度AA,以及Kappa系数4个指标进行定量分析,与支持向量机（SVM）、CNN和全连接CRF相比,最终获得的各项精度均得到显著提升,其中,AA提高3.28个百分点,OA提高3.22个百分点,Kappa提高5.07个百分点。结论 将CNN与CRF两种模型融合,不仅可以获得像元本质化的特征,而且同时还考虑了图像的空间上下文信息,使分类更加准确,后加入的约束条件还能进一步保留地物目标的局部信息。本文方法适用于遥感图像分类领域,是一种精确有效的分类方法。     

改进星型级联可形变部件模型的行人检测

目的 行人检测是计算机视觉和模式识别领域的研究热点与难点,由于经典的可形变部件模型(DPM)检测速度太慢,引入PCA降维的星型级联检测可形变部件模型(casDPM)相比较于DPM模型检测速度虽然有了很大提升,但在应用于行人检测时,出现检测精度较低、平均对数漏检率较高的情况,为了更加准确地对行人进行检测,提出了一种改进casDPM模型的行人检测方法。方法 首先利用对象度量方法获取目标候选区域,结合目标得分信息得到casDPM模型低分检测区域的置信度,在设定的阈值上保留检测窗口;然后针对casDPM模型原有非极大值抑制(Nms)算法只利用单一的面积信息,造成误检数较高的情况,提出了利用检测窗口的得分信息进行改进;最后将两种方法结合起来,提出了融合的cas-WNms-BING模型。结果 采用本文方法在INRIA数据集上进行检测,实验结果表明该方法对于行人形变、背景特征复杂及遮挡现象具有较强的鲁棒性,相比casDPM模型,本文提出的方法平均精度(AP)可以提高1.74%,平均对数漏检率可以降低4.45%。结论 提出一种改进星型级联可形变部件模型,取得一定的研究成果,在复杂的背景下,能够有效地进行行人检测,主观视觉感受和客观实验评价指标都表明该方法可以有效提升模型行人检测效果。但是,星型级联可形变部件模型训练及检测效率仍有待提高,需进一步对模型存在的一些局限性进行深入研究。     

运动物体的头戴式视线追踪控制系统设计

设计了一种基于嵌入式的头戴式视线追踪控制系统.它将实际运动物体作为控制对象,以人眼为控制源,采用图像处理算法和坐标映射模型,实现视线追踪技术.通过质心检测和椭圆拟合算法的比较与优化,系统定位瞳孔中心的角度误差精确到1.4°以内,再利用最小二乘法进行视线空间坐标变换,最终控制运动对象移动到注视点.实验结果表明,人眼距离被控对象2 m内时,被控对象的定点误差在5 cm内,系统响应时间在0.3 s内,满足用户日常操作要求.     

双正交小波阈值去噪在套管检测中的应用

为解决套损检测情况图像中的噪声污染对测井解释的影响,文中分析了几种图像去噪的方法,详细介绍了双正交小波理论的提出背景、基本原理、分解与重构、阈值去噪过程,利用双正交小波的正交性、多尺度性等优点,将其应用于套损检测情况图像去噪中,在频域上对图像进行去噪处理。试验结果表明,双正交小波去噪相比正交小波去噪有效地提高了图像的质量和信噪比,同时能够最大限度地保留原有图像的边缘特征,有利于后续的目标特征提取与识别。     

浅谈AB-RSLogix5000系列PLC抗干扰的问题

河南中美铝业有限公司煤气车间生产工艺过程中使用的是AB-Logix5000系列的PLC,在运行期间经常跳停,不能够保障生产的连续进行。针对跳停现象结合有关自动控制系统方面的技术人员进行分析判断,造成最终停机的原因为网络布局不合理导致PLC抗干扰能力差,在解决了干扰因素后至今运行良好。     

物联网:标志性特征与模型描述

物联网的标志性特征支撑着物联网作为新事物的独立存在,物联网的模型描述则标志着对物联网的深入认知。语义分析表明:物联网之物特指物的信息,物联网之网则是互联网应用。物联网是使全球共享物的信息的一种新型互联网应用。物联网的标志性特征有四:仅限于物的信息、UID/EPC编码、RFID电子标签存储、RFID读取器非接触式读取上载。物联网的图示模型揭示:实现物联网的专有工作是物的信息在上载互联网之前的预处理和RFID系统的建设。物联网的集合表示模型则突出了互联网应用的共同特征即本质上都是一种信息集合,因而可借鉴和重用其它互联网应用的开发思路与技术措施。     

一种新的双密度复小波域图像去噪算法

提出一种改进的基于双密度复小波系数组合的图像去噪算法。采用双密度复小波分解噪声图像,将其变换系数按规则重新排列组合,增强了图像的边缘信息。引入贝叶斯最大后验佑计理论下的双变量模型,充分挖掘其系数尺度内和尺度间的双重关联性,有效地提高了去噪性能。仿真实验表明,去噪后的图像克服了常见的伪吉布斯现象,与当前一些图像去噪算法相比较,其客观评价指标PSNR以及去噪后图像的主观视觉效果都有明显的提高和改善,且有效地保留了原始图像的纹理和细节信息。