粗糙集理论分析及其在农业数据中的应用

从数据库中挖掘有用信息，将难理解的纯数据变为容易利用的规则，从而为以后的决策提供依据。以粗糙集理论和规则提取算法为基础，将基于信息量的粗糙集属性约简算法和规则提取算法集成起来提出一种集成算法，应用粗糙集约简掉冗余属性，然后利用规则提取算法得出有效规则。将此集成算法应用于农业领域，得出规则，并且效果良好，理论分析和应用都表明了本算法的有效性和实用性。此集成算法可以应用于各种大型数据库中，从中得出有效规则，让历史数据为以后的决策服务。     

利用HSV空间的双通道同态滤波真彩图像增强

在RGB空间中分别对真彩图像的三个通道进行增强能够很好地压缩图像动态范围,但往往会产生色彩偏离。文章提出先将真彩图像由RGB空间变换到HSV空间,进行色度、饱和度和亮度分离,然后对饱和度通道进行巴特沃斯同态滤波增强,对亮度通道进行高斯同态滤波增强,除此之外,研究了同态滤波中高通滤波器截止频率如何确定的问题,并解释了同态滤波器中的比例系数。实验证实,增强后的真彩图像色彩基本无偏差,图像动态范围压缩良好。     

基于本体技术的Internet智能搜索研究

对当前互联网的搜索引擎中的优点与缺点进行了深入的分析,基于最新理论研究成果,给出了一种基于本体的搜索技术,利用本体在语义上的优点实现了真正的智能搜索,最后给出了搜索引擎的框架结构与实现思想.     

一种新的基于多小波的图像去噪算法

图像去噪是最基本的图像处理技术,小波分析是目前国际上最新的时间．频率分析工具,是信号去噪的强有力处理工具。通过小波变换可以将交织在一起的混合信号分解成不同频率的块信号。多小波所拥有的对称性、正交性、有限支撑等重要特性弥补了单小波的不足。本文提出了一种新的图像去噪方法,该方法以多小波变换为基础。实验证明,具有很好的去噪效果。     

数据库原理课程教学模式研究

针对计算机专业数据库原理教学中存在的问题,提出了"先应用,后理论"的总体教学模式。分别从融入行业特色的教学内容、案例导向教学法、课内实验+课外实验+课外开放性创新实验相结合的实验教学模式、基于网络教学平台的教学方式以及KPAS评价体系等方面阐述了新模式的内容。新模式的应用激发了学生的学习兴趣,对教学效果和教学质量产生了特别积极的作用。     

基于密度中心图的弱监督分类方法

提出一种基于密度中心图的弱监督分类方法,利用少量已标注样本,结合大量未知模式样本进行弱监督学习。借助样本空间的密度信息,求出密度中心点来准确地反应数据的空间几何特征,在此基础上建图,利用标记传递方法,使得相似的顶点尽可能赋予相同的类别标记。该方法具备基于图的弱监督算法的良好数学基础,可以发现任意形状的类,对噪音不敏感。并且该方法具有近线性的时间复杂度,更适合处理大规模的数据。将该方法用于UCI机器学习数据集,实验证明,该方法能获得较好的分类效果。     

基于音乐旋律轮廓的特征提取算法

提出了一种基于音乐旋律轮廓的特征提取算法。该算法从哼唱片断中提取出歌曲基音序列,经规整、合并、分段后转化为旋律轮廓序列,然后使用标准音调生成的标准音调差值表将此序列转化为旋律轮廓特征。结果表明,该系统对环境噪声有较好的鲁棒性;在含有405首歌曲的搜索空间中,检索前5位成功率超过90%。     

基于MEGI模型的三维人脸识别方法

三维人脸识别是未来人脸识别的方向,有望解决二维人脸识别的瓶颈问题。基于MEGI模型,扩展了球面相关性系数,将其用于三维人脸识别。实验证明,基于MEGI模型的方法可以用于三维人脸识别。     

PCNN模型在彩色图像增强中的应用

应用灰度图像增强方法对真彩图像进行增强,往往都会产生色彩偏离,影响增强结果和视觉效果。因此基于人眼视觉系统对亮度变化比较敏感,提出在HSV色彩空间,应用PCNN模型进行增强的方法。将真彩图像由RGB空间变换到HSV空间,保持色度H和饱和度S不变,结合入射反射模型,利用脉冲耦合神经网络（PCNN）,对亮度V通道进行增强处理。将HSV空间得到的增强图像变换到RGB空间。实验证实,对一些对比度低、细节不明显的图像应用此方法进行增强,色彩基本无偏差,细节部分明晰,动态范围压缩较好,视觉效果得到了较大的改善。     

一种基于AKAZE算法的多视图几何三维重建方法

针对增量式运动恢复结构算法在多视图几何三维重建算法中运行效率低的问题,提出了一种基于AKAZE算法的多视图几何三维重建方法。首先对利用摄像机获得的目标图像使用AKAZE算法检测特征并匹配,并使用随机抽取一致性算法和三视图约束剔除弱匹配图像。然后根据匹配图间的相对位姿参数,通过最小二乘法解算全局旋转参数,并利用三视图约束关系求解全局位移参数。最后进行一次光束法平差优化。实验结果表明,该算法在改善重建效果的基础上提高了处理效率,能够满足快速处理的需求。