面向汽车产业链的云服务平台数据交换研究

针对汽车产业链大规模企业群的多源异构数据交换需求,提出了基于第三方云服务平台的数据交换解决方案。在分析数据交换交互关系的基础上,构建了一套通用的第三方 Web 服务数据交换授权认证机制。为解决数据交换内容动态可变的难题,设计了一套柔性化、动态可配置的数据交换规则框架。通过分析数据交换状态转移模型,研究了云服务平台与整车制造企业的数据交换过程体系。分析了交换过程的数据同步性与一致性问题,并采用算法给出了级联耦合关系数据实体的处理方式,保障了关联数据交换的完整性。应用表明研究成果解决了云服务平台与多源异构数据源的数据交换问题,支撑了汽车产业链大规模企业群的多业务协同信息交互。     

初等函数可验证赋值及误差分析

研究了GNU标准下初等函数的赋值原理及算法实现.基于IEEE 754-2008浮点标准,利用误差分析基本结论,对GNU下C语言标准数学函数库中的初等函数赋值程序进行理论误差分析.利用Boost库中提供的区间类,将以浮点数作为基本数据类型的程序重写成以区间作为基本类型的程序,使用区间算术对初等函数进行可验证赋值,从而得到一个包含真实值的区间包络,并由此给出GNU下初等函数的数值误差界.     

基于文本特征的短文本倾向性分析研究

语篇倾向性分析是倾向性分析的较高层次领域。根据文本篇幅和结构可以将语篇分为短文本和长文本。该文以网络商品评论作为样本研究短文本倾向性分析的特点和策略。根据倾向极性在文中的决定性因素的不同表现,短文本可以分为含显性归总句、含隐性归总句、含特征词以及一般文本四类,针对不同类别文本采用不同的处理策略。在此基础上,运用词典、规则的方法构建了语篇倾向性分析系统CUCsas,该方法在第四届中文倾向性分析评测(COAE2012)中取得了较好成绩。     

面向中文文本的情感信息抽取语料库构建

情感信息抽取是情感分析中的一个重要子任务。虽然该任务已经开展有一段时间,但是面向中文文本的情感信息抽取任务研究才刚刚起步。目前中文文本的情感信息抽取面临的首要困难在于现有的相关中文语料库还非常有限。为了更好开展中文文本的情感信息抽取研究,该文重点研究了中文语料标注体系,构建一个规模较大、标注类型丰富的中文情感信息抽取语料库。除了常见语料库标注的情感倾向性、评价对象、情感词等信息外,重点标注了评价对象的省略、无情感词情感句表达及极性转移等情况。由语料信息统计可知,该文所指出的特殊现象(例如,评价对象的省略)在中文情感表达中是非常普遍的,开展这方面的研究很有必要。该文所构建的中文文本语料库将为中文情感信息抽取任务提供语料基础。     

双球面投影几何可量测全景模型的构建

针对全景影像难以提供空间度量的问题,提出一种基于双球面投影几何的可量测立体全景模型构建方法.该方法依据球面全景投影关系与多视几何原理,采用对应变换与本质变换求取旋转及平移参数,并推导出双球面核线约束;在此基础上,建立起双球面投影几何的立体全景模型,解决了球面全景的量测问题.实验结果表明,文中方法可使全景影像在真实呈现户外场景的同时,提供满足一定应用需求的量测分析功能.     

城市异质植被的覆盖度估算模型比较研究

植被覆盖度是城市生态环境评价的一个重要指标。针对亚热带城市异质植被覆盖特征,选择像元尺度的植被指数(NDVI)转换模型、亚像元尺度的植被—土壤两端元模型(V-S Model)和植被—高—低反射率三端元模型(V-H-L Model)在TM影像上估算植被覆盖度,并结合野外实地调查对比验证3种模型的估算精度及其适用性。结果表明模型尺度和背景亮度对植被覆盖度估算有着不同程度的影响。NDVI转换模型整体高估覆盖度为27%,V-S模型和V-H-L模型整体低估覆盖度分别为23%和5%;验证结果证明:NDVI转换模型对高密度(60%)植被的估算结果最好,低估4%;V-H-L模型对中密度(40%~60%)和低密度(40%)植被的估算结果最优,仅低估2%,并受背景亮度的影响最小。因此,NDVI转换模型适用于高密度植被覆盖度的估算,亚像元尺度下的V-S模型和V-H-L模型适用于低、中密度植被覆盖度的估算,并以V-H-L模型估算较为准确。     

基于先验图像-压缩感知的CT局部重建算法

为了提高CT图像局部重建的质量,在压缩感知理论的基础上提出基于先验图像-压缩感知的CT局部重建算法.首先对获得的局部感兴趣区域内的投影数据进行滤波反投影重建,并将重建的CT图像作为迭代的初始图像;然后以图像的总变差最小化为原则对局部感兴趣区域进行凸集投影总变差最小化重建.以Shepp-Logan模型和某型固体火箭发动机为例进行实验的结果表明,该算法能够获得更好的CT图像局部重建质量,且具有更强的抑噪性能.     

21世纪初中国农作物与自然植被物候时空差异

利用离散小波方法对2001~2012年MODIS EVI时序数据进行平滑,基于动态阈值法提取我国植被物候信息,探讨农作物和自然植被物候的时空变化特征。结果表明:(1)我国第一季农作物开始、峰值和结束日期主要以华北平原为中心随海拔的上升而推迟,而自然植被物候更早20d左右,且随海拔的上升先推迟后提前;(2)物候在时序上有显著变化的第一季区域,43.98%开始日期、52.83%峰值日期呈现提前趋势,多在开始晚、结束早的西南区及东北与内蒙古交界处,其余区域开始、峰值日期及81.80%结束日期呈推迟趋势,发生在开始早、结束晚的黄土高原及双季农作区;农作物物候推迟幅度小于自然植被。     

一种分区域多方向数据融合图像插值方法

为满足高端工业检测中对检测精度和检测时间的严格要求,针对现有图像插值方法在插值速度与精度方面的矛盾,本文提出了一种分区域多方向数据融合图像插值方法。在灰度平坦区域,采用双线性插值算法进行插值。在边缘纹理区域,则选取待插值点在源图像中对应点的4×4邻域内4个插值方向上距离最近的12个像素点,基于距离平方反比计算估计值;然后结合方向灰度梯度和插值距离两个权 重因子,进行数据融合,获得最终插值。实验表明,新提出的插值方法运行速度快,并且在图像任意级别变换时都具有较高的插值精度,能够很好地保持图像的边缘纹理细节。     

红外背景抑制与小目标检测算法

目的 针对Robinson guard滤波器的局限性和红外图像背景抑制问题,提出一种新的红外背景抑制滤波算法。方法 首先通过形态学Tophat算子对图像背景进行抑制,然后对背景抑制后的图像采用改进的Robinson guard滤波器进一步凸显目标,并通过阈值化分割出感兴趣区域,在此基础上,利用Unger平滑去除小的噪声点,最后用局部信杂比（SCR）和移动式管道滤波剔除伪目标,实现运动小目标的准确定位。结果 采用3组不同的红外背景图像序列进行实验,所提算法对不同背景均有很好的抑制效果,与传统Robinson guard滤波方法相比,本文算法不仅能更有效地保留目标的特征信息,而且对3组图像序列的小目标的检测率分别提高了1.1%、2%、11%,虚警率分别降低了14%、12%、16%。结论 本文算法能有效地检测出小目标,具备较高的准确性,对于低信噪比的图像具有良好的适应性。同时,本文算法具有较高的实时处理能力,有利于实现实时性技术应用。