基于鱼群算法的图像阈值分割*

本文提出了一种基于鱼群算法的二维阈值图像分割的新方法。传统的二维Otsu方法考虑了图像的灰度信息和像素间的空间邻域信息,是一种有效的图像分割方法。针对Ostu方法的计算量大、运行时间长的缺陷,采用鱼群算法来搜索最优二维阈值向量,通过鱼群追尾行为获得最优阈值。实验结果表明,所提出的方法不仅能得到理想的分割结果,而且分割速度快。     

基于LE-ISTOA-SVM的聚合釜化工过程故障诊断

聚合釜是制备高分子化合物的最主要设备,其能否稳定的运行关系到产品的质量以及人员、设备的安全。但是,现代化工生产流程非常复杂,化工过程诊断数据具有高维非线性的特点。提出了基于LE-ISTOA-SVM的聚合釜化工过程故障诊断方法。首先,使用拉普拉斯特征映射算法（Laplace Feature Mapping Algorithm,LE）对故障数据进行降维。然后,使用改进乌燕鸥优化算法（Improved Sooty Tern Optimization Algorithm,ISTOA）优化SVM（Support Vector Machine,SVM）的参数来提高其性能。最后,利用聚合釜的实验数据做仿真测试。测试结果表明,该方法有较好的诊断效果。     

多集群网格系统的RN Tree应用研究及模拟实现

在对RNTree原理分析的基础上,将RNTree应用于组成P2P网络的多集群网格系统中,研究其查找过程以及查找性能。在单机上编程模拟了多集群网格系统的RNTree生成过程及查找过程。模拟方式能够避免在真实的大规模多集群网格系统中实验所产生的高成本代价,并可以在短时间内实现多次实验,快速得到大量有效的实验数据。实验结果表明,在多集群网格系统中的RNTree应用具有非常良好的查找性能。     

基于混合模式的农产品质量安全可追溯系统集成方法*

为了提升农产品质量安全管理水平,提出一种基于混合模式的农产品质量安全可追溯系统的集成方法。该方法采用C/S和B/S混合模式来构架系统,采用射频识别（RFID）和条码技术对产品进行标志、信息采集和传输,使用组件技术开发系统关键模块;最后以蔬菜为例,在对某企业实地调研的基础上,应用此方法开发了一套蔬菜质量安全可追溯系统。运行结果表明系统将供应链各部分有机联系,保证了农产品在整个供应链流动时信息流的准确、通畅和实时,实现了农产品的质量安全可追溯功能。     

基于直线段跟踪的手绘图元离线识别方法*

手绘图形是人类思维外化和表达意图的一种有效方式,如何有效地提取手绘在图纸上的图形元素是理解绘图者意图的关键问题。鉴于手绘图形是由基本图元组合构成,采用层次结构逐步实现图元提取的思想,提出了一种手绘基本图元（线段、弧、圆和椭圆）的离线识别方法。在提取图形笔画骨架像素的基础上,跟踪骨架像素得到图形的直线段描述;通过对直线段序列的分析,进行直线段序列的断开和连接处理,形成图元的曲线段描述,通过对图元曲线段描述的分析得出图元的几何参数。实验表明,该方法能够以高精确度快速识别出图像中包含的手绘图元,具有良好的稳定性     

快速路网交通管理策略的环境效益仿真评价方法*

提出了用于评价城市快速路网交通管理策略环境效益的仿真方法。该方法采用宏观动态交通网络建模思想,将考虑车辆行驶速度的机动车排放模型及燃油消耗模型与宏观交通模型有效衔接,并用货币价值量化排放减少所带来的直接经济价值（包括大气污染治理费的节省和燃油消耗费用的节省）。以可变情报板路径诱导策略为例,对一个算例路网进行仿真。仿真结果表明,路径诱导策略尽管导致NOX增排了0.799 t,但减排了0858 t的CO和0087 t的HC,同时节省燃油消耗185 335166 L,产生直接经济价值逾129万元。研究表明     

概率规划识别的研究*

概率规划识别由于其自身的实用性,已经成为人们关注的热点。因此,越来越多的学者致力于该领域的研究,至今已研发出多款高效优质的概率规划识别器,都取得了良好的效果。为了使广大学者对概率规划识别有一个较为全面的了解,就概率规划识别的发展、求解方法及其应用作了介绍。     

一种基于比例因子的TCP Vegas慢启动策略

TCP Vegas在慢启动阶段保守的拥塞控制策略和以指数方式增长的拥塞窗口使其容易在拥塞窗口不够大时过早地结束慢启动过程。针对此问题,提出一种基于比例因子的TCP Vegas慢启动策略。该策略延长了慢启动时间,使得TCP Vegas在转入拥塞避免阶段时拥塞窗口相对比较大,提高了占领带宽的能力。实验表明,新策略能明显提高网络吞吐量,利于网络资源的利用。     

一种多笔触各向异性梵高风格油画的渲染方法

为使计算机模拟出更逼真的流体风格（涡旋状）梵高油画特效,本文提出了一种多尺度各向异性偏微分方程的模拟方法,该方法利用P M和J.Weickert加权模型在滤噪音时产生的虚假条纹来模拟梵高油画的涡旋状,并在油画绘制时给图像平坦区域加入高斯噪音和采用多尺度弧形笔刷的技术来处理整个渲染过程。实验结果表明：本方法除了很好的模拟了梵高油画的抽象效果外,还增加了油画的层次感和更多的涡旋状。     

EMD-SVM在纹理图像识别中的应用

为了提高纹理图像识别的准确率,提出了一种经验模式分解和支持向量机（EMD-SVM）在纹理图像识别中的应用。首先采用经验模式分解对原始信号进行分解,得到一组固有模式函数;然后采用固有模式函数和残差之和构建特征子集,并用支持向量机对不同的特征进行纹理分类识别;最后对不同的自然纹理图像进行实验,并将结果与小波变换和支持向量机的纹理图像识别做了比较。实验结果表明, EMD-SVM的纹理图像识别率和识别精度高于小波变换和支持向量机的纹理图像识别。