一种求解MPMGOOC问题的启发式算法

具有间隙约束和一次性条件的最大模式匹配(Maximum Pattern Matching with Gaps and One-Off Condition,MPMGOOC)是一种具有通配符长度约束的模式匹配问题,其任务是寻找彼此互不相关的最多出现.文中基于一种新的非线性数据结构——网树,提出了一种解决MPMGOOC问题的...     

面向等几何分析的几何计算

等几何分析方法是一种直接基于CAD模型的精确几何表示进行物理性能仿真分析的新方法.文中从几何计算的视角出发,对等几何分析方法的基本框架,以及面向等几何分析的几何设计与计算的相关工作进行了介绍,重点介绍适合分析的计算域参数化、适合分析的新型样条理论、等几何配点法、面向等几何分析的并行计算等4个方向的研究进展.最后对需要进一步深入研究的关键问题进行了探讨.     

一种二进制可分辨矩阵修正方法及其求核

传统的二进制可分辨矩阵不适用于不相容决策表,而改进的二进制可分辨矩阵虽然适用于不相容决策表,但需要先进行等价类的计算.为了解决因决策表存在不相容性造成构建二进制可分辨矩阵要计算等价类的问题,提出一种二进制可分辨矩阵修正方法.首先对传统二进制可分辨矩阵进行分析,根据矩阵中各行的取值情况,得到修正论域;然后利用其对矩阵进行局部修正,得新的二进制可分辨矩阵,避免了等价类的计算,并证明了新二进制可分辨矩阵与改进的二进制可分辨矩阵是等价的;其次给出了基于新二进制可分辨矩阵的求核方法,并证明了所求核与基于正区域的核是等价的;最后通过实例证明了此方法的正确性.     

自适应权重注入机制遥感图像融合

目的 遥感图像融合是将一幅高空间分辨率的全色图像和对应场景的低空间分辨率的多光谱图像,融合成一幅在光谱和空间两方面都具有高分辨率的多光谱图像。为了使融合结果在保持较高空间分辨率的同时减轻光谱失真现象,提出了自适应的权重注入机制,并针对上采样图像降质使先验信息变得不精确的问题,提出了通道梯度约束和光谱关系校正约束。方法 使用变分法处理遥感图像融合问题。考虑传感器的物理特性,使用自适应的权重注入机制向多光谱图像各波段注入不同的空间信息,以处理多光谱图像波段间的差异,避免向多光谱图像中注入过多的空间信息导致光谱失真。考虑到上采样的图像是降质的,采用局部光谱一致性约束和通道梯度约束作为先验信息的约束,基于图像退化模型,使用光谱关系校正约束更精确地保持融合结果的波段间关系。结果 在Geoeye和Pleiades卫星数据上同6种表现优异的算法进行对比实验,本文提出的模型在2个卫星数据上除了相关系数CC（correlation coefficient）和光谱角映射SAM（spectral angle mapper）评价指标表现不够稳定,偶尔为次优值外,在相对全局误差ERGAS（erreur relative globale adimensionnelle de synthèse）、峰值信噪比PSNR（peak signal-to-noise ratio）、相对平均光谱误差RASE（relative average spectral error）、均方根误差RMSE（root mean squared error）、光谱信息散度SID（spectral information divergence）等评价指标上均为最优值。结论 本文模型与对比算法相比,在空间分辨率提升和光谱保持方面都取得了良好效果。     

背景吸收的马尔可夫显著性目标检测

目的 现有的基于马尔可夫链的显著目标检测方法是使用简单线性迭代聚类（SLIC）分割获得超像素块构造图的节点,再将四边界进行复制获得吸收节点,但是SLIC分割结果的好坏直接影响到后续结果,另外,很大一部分图像的显著目标会占据12个边界,特别是对于人像、雕塑等,如果直接使用四边界作为待复制的节点,必然影响最终效果。针对以上存在的缺陷,本文提出一种背景吸收的马尔可夫显著目标检测方法。方法 首先通过差异化筛选去除差异较大的边界,选择剩余3条边界上的节点进行复制作为马尔可夫链的吸收节点,通过计算转移节点的吸收时间获得初始的显著图,从初始显著图中选择背景可能性较大的节点进行复制作为吸收节点,再进行一次重吸收计算获得显著图,并对多层显著图进行融合获得最终的显著图。 结果 在ASD、DUT-OMRON和SED 3个公开数据库上,对比实验验证本文方法,与目前12种主流算法相比,在PR曲线、F值和直观上均有明显的提高,3个数据库计算出的F值分别为0.903、0.544 7、0.775 6,验证了算法的有效性。结论 本文针对使用图像边界的超像素块复制作为吸收节点和SLIC分割技术的缺陷,提出了一种基于背景吸收马尔可夫显著目标检测模型,实验表明,本文的方法适用于自底向上的图像显著目标检测,特别是适用于存在人像或雕塑等目标的图像,并且可以应用于图像检索、目标识别、图像分割和图像压缩等多个领域。     

结合主题分布与统计特征的关键词抽取方法

传统人工抽取关键词耗时耗力,为了能自动从文档中抽取出高质量的关键词,提出一种关键词自动抽取方法。该方法基于文档和词语的主题信息并结合词语的统计特征为候选词语打分,最终选择TopK得分的候选词作为文档关键词。实验结果表明,该方法在准确率、召回率以及F值上均优于现有的基本关键词抽取方法,能有效从文档中抽取出关键词。     

基于区间梯度的联合双边滤波图像纹理去除方法

图像纹理去除是指保留图像的语义结构并去除图像中的纹理和噪声部分,从而将纹理区域与结构特征划分开,是计算成像和图像分析的基础研究问题。近年来,在该领域中出现了许多优秀的算法,但它们在结构纹理的区分效果、纹理滤除的干净程度和算法运行的效率等方面仍存在一些问题和矛盾。鉴于此,提出一种基于区间梯度的滤波方法来去除图像纹理。首先,为简化先验模型的复杂度,将区间梯度的概念应用到结构提取模型中,实现了纹理与结构的二元化标记,为下一步单独对纹理区域进行滤波处理做准备。其次,针对复杂多变的纹理部分,将最值替换机制融入到联合双边滤波算法中,即在目标像素的邻域中选取颜色差异最大的像素作为颜色权重分布的中心点,使其在滤波过程中起主导作用。实验证明,所提方法能应用于多种纹理图像,可有效缓解强纹理去除与运算效率之间的矛盾,同时,因在达到相近纹理去除效果时所需迭代次数更少,其在同类滤波方法中取得了更好的边缘保持效果。     

基于校园网的入侵检测系统的研究

首先提出了网络安全技术所面临的新问题,从入侵检测技术的历史、定义、分类及发展趋势等几方面阐述了入侵检测技术的基本知识,并结合校园网入侵防御系统方案阐述了入侵检测技术的应用。     

ArBac算法在属性分组中的拼接树模型设计

本文通过对ArBac算法的分析,指出其挖掘性能对数据库属性数目的依赖问题。从而引入了对数据库进行属性分组的挖掘策略。最终提出了实现属性分组的拼接树模型。     

工程设计与工程模板研究

工程设计有着广泛的内涵,随着我国大规模经济建设的开展,针对工程设计的CAD系统应运而生,系统地总结工程设计的特点,引入工程模板的思想,对于有针对性地组建可扩充的、柔性图形设计系统,有着重要的现实意义