应用数据挖掘研究活性碳纤维吸附和解吸性能

活性炭纤维司以广泛应用于有机废气的处理，废气中吸附质在活性炭纤维中的吸附和解吸性能严重影响处理效果。将数据挖掘技术应用于醋酸丁酯在活性炭纤维中吸附和解吸性能的研究中，采用多维关联规则对醋酸丁酯在活性炭纤维中的解吸温度、解吸次数、吸附比率和解吸比率的关系进行研究，结果表明随着解吸温度的升高，活性炭纤维对醋酸丁酯的吸附率和解吸率均升高，随着解吸次数的增加，活性炭纤维对醋酸丁酯的吸附比率、解吸比率均降低。     

中文分词切分技术研究

本文分析了现有的基于词典的分词算法,在比较各种算法优缺点的基础上提出了将正向匹配算法与逆向匹配算法所得到的结果集进行叠加,生成粗分结果集的新观点,再对生成的粗分结果集构造非负权有向图,最后应用最短路径算法求解有向图。通过Nutch实验验证,该算法较Nutch原始搜索系统提高了其汉语切分的准确性以及切分速度,同时部分解决了交集型歧义切分问题。     

一种改进粒子群优化算法的Otsu图像阈值分割方法

阈值法分割图像时只利用图像的灰度信息,具有直观、实现简单的特点。针对传统的粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)分割图像易陷入局部最优的缺点,提出一种基于改进粒子群优化算法的Otsu图像阈值分割方法。以Otsu算法的类间方差作为适应度函数,在每次迭代中选取适应度较好的粒子同时加入新的粒子,以提高粒子多样性。实验表明,与Otsu算法和PSO算法相比,改进的粒子群优化算法不仅加快了收敛速度和运算速度,而且提高了图像分割的准确率。     

基于空间分割与椭球包围盒的碰撞检测算法

为提高复杂环境下多物体碰撞检测的效率,提出了一种基于均匀网格分割与椭球包围盒的并行碰撞检测算法。该算法首先用均匀网格分割法来确定相邻物体,然后用紧密性较好的椭球包围盒层次树依次把它们包围,并利用基于线程池的多任务并行处理技术实现了并行化。为降低椭球相交测试的复杂度,先预测了椭球间的相交情况,再将三维椭球降维成二维椭圆,从而整体提高了算法的效率。通过实验数据表明,相对于其他算法,该算法具有较好的性能。     

新型造纸生产线控制系统的实现

嵌入式设计方案。是指以应用为中心,针对造纸工业生产线速度链控制的特殊工艺,以计算机技术为基础、实现应用环境对功能、实时性、可靠性、成本、体积、功耗等严格约束,经过成功的实例,介绍如何借助现代计算机技术.提高微处理器和微控制器性能的、降低它们价格、实践证明,此方法可维护性强,操作流程清晰,运行良好。     

矿山三维可视化建模的研究与应用

结合DIMINE软件,对矿山三维可视化建模的方法、流程及应用进行了研究,分析和解决了三维可视化建模的部分关键技术.基于DIMINE软件构建出矿山数字化地质数据库、地表模型、矿体模型、井巷模型、品位模型,实现了矿山的三维可视化建模,对提高矿山的设计、生产、管理效率具有重要意义.     

影像播放控制器的制作

针对多媒体信息制作系统软件Authware关于影像信息的控制，设计了五种不同方式的影像播放控制器，详细地介绍了五种方式的制作流程及制作过程。对多媒体软件的交互式技术的提高具有实际意义。     

基于可信拍卖机制的视频移植定价策略

提出基于可信拍卖机制的视频移植定价策略LBAS,降低视频服务的单位成本。首先,依据市场经济价格规律,由视频提供商以未来视频请求为自变量制定视频类的服务价格,有利于降低视频提供商费用支出;其次,设计了距离函数,衡量视频服务单位成本,计算云提供商给出的价格和视频提供商预期价格之间的差距,确定能赢得竞拍的云提供商;再次,以云提供商预期收益为基准,提出可替换视频集的视频分配算法,提升云提供商的满意度和降低视频提供商的费用;最后,改进联盟抑制算法AEM,使其适应低价格拍卖机制并加入了视频数量检测机制,能避免由于竞拍者联合而使视频提供商利益受损。与当前最新的移植方案VMC相比,实验结果表明LBAS能进一步降低约10%的费用。     

局部特征脸型分类方法

本文针对传统脸型分类算法特征点定位不准和过度依赖轮廓曲线的问题,提出了一种人脸轮廓圆形邻域局部特征表达方式和脸型分类模型。首先,初步定位脸型轮廓特征点;然后,在特征点周围选取三重八连通圆形邻域,通过计算一级邻域、拓展邻域与中心区域间的纹理变化,生成二进制编码序列,构造脸型局部特征向量;最后,设计OVO-RBF-SVM多分类模型,实现脸型分类。本文方法在CAS-PEAL人脸库上进行脸型类型判别,获得了94.28%的准确率;在相同情况下,分别与基于主动形状模型和基于下颌曲线模型的脸型类型判别方法进行对比,准确率分别提高了6.64%和6.58%。本文所研究的方法在一定程度上解决了特征点定位相对不准确导致误差增加的问题,同时尽可能多利用图片原始信息,保证轮廓特征提取的准确率,具有较强的鲁棒性。通过实验证明本文方法适用于脸型分类。     

分形与伪Zernike矩的鲁棒水印算法研究

以分形编码技术及伪Zernike矩相关知识为基础,提出一种可有效抵抗几何攻击的高鲁棒数字水印新算法。算法首先利用分形编码及设置的阈值将图像分成自相似性块和非自相似性块;然后计算自相似性块的伪Zernike矩,并从中选出最鲁棒的矩;最后通过量化调制伪Zernike矩幅值将水印嵌入其中。仿真实验表明,算法不仅具有较好的透明性,而且对常规信号处理(滤波、锐化、加噪和JPEG压缩等)和几何攻击(全局仿射变换、局部失真等)均具有较好的鲁棒性。