一种基于多核函数SVM的图像标注方法

针对多项式核或RBF核SVM不能很好地处理图像标注中的数据不平衡问题,提出了一种基于多核函数SVM的图像标注方法,该方法采用多核函数训练过的SVM将基于区域的图像标注问题转化为对非平衡数据分类的问题,进而对图像标签进行分类以获取更符合图像真实含义的标注.实验结果表明,多核函数SVM图像标注性能优于单独使用局部或全局核函数.     

可数状态空间零和随机对策期望折扣赔付准则

讨论离散时间可数状态空间下零和随机对策期望折扣赔付准则模型。给出了一组保证期望折扣最优平稳策略存在的最优性条件。在这些条件下证明了期望折扣最优方程解和最优平稳策略的存在性。     

我国社区矫正之障碍穷析

社区矫正在为立法所确认之后所面临的主要问题在于如何在执行中更为系统和科学地建立起一整套矫正制度。而社区矫正的压力一方面在于人数的急剧增长和矫正力量的缺乏有关．另一方面在于社区居民接受度和理解度的偏低。社区矫正能否真正起到替代短期监禁刑并对犯罪分子进行有效的行刑社会化,很大程度上依赖于社区矫正实施中主体力量与民众力量的结合。     

逻辑函数的立体化简法及其实现

逻辑函数的“立体化简法”是在卡诺图化简法的思想基础上设计的一种新型逻辑函数化简方法.这种方法用逻辑函数立方体代替卡诺图,在三维立体空间进行逻辑函数的化简.卡诺图法可以方便地化简四个变量以内的逻辑函数,而立体化简法可以方便地化简六个变量以内的逻辑函数.使用CubeScape在线网站的功能可以方便地表示逻辑函数立方体,让学生直观地感受逻辑函数最小项的逻辑相邻关系,更好地理解立体化简法化简逻辑函数的原理.     

基于NHPP类模型的Web软件可靠性分析

结合Web软件运行的实际情况,提出一种基于BurrX测试工作量函数(TEF)的非齐次泊松过程类软件可靠性增长模型(SRGM),并将其应用到Web软件可靠性分析中。TEF能直接体现Web软件工作量与日历时间之间的关系,解决Web软件因工作量高度不均衡导致的问题。实验结果表明,与G-O模型相比,SRGM具有较好的Web软件可靠性评估效果,能较准确地描述Web软件运行的失效过程。     

广义分层混合模糊系统及其泛逼近性

为避免广义模糊系统出现规则爆炸现象, 引进实参数将Mamdani模糊系统和T--S模糊系统统一起来建立广义分层混合模糊系统, 进而给出了广义分层混合模糊系统的数学表示. 此外, 应用方形分片线性函数的优良性质获得该广义分层混合模糊系统在积分模意义下仍具有泛逼近性, 并通过实例及仿真说明该分层混合模糊系统能够避免模糊规则爆炸问题.     

基于目标函数的递推子空间辨识算法

针对实际工程中要求对系统参数进行在线估计的问题, 提出一种递推子空间辨识的新方法. 通过引入辅助变量关系将递推子空间辨识问题转化为目标函数的迭代最小化问题. 采用递推最小二乘算法在线估计参数并由传播方法得到更新的广义能观性矩阵, 进而求得子空间辨识模型系统参数. 该算法简单有效且对初值具有鲁棒性. 最后, 通过仿真实例验证算法的有效性.     

发动机试车数据拟合算法的研究与实现

针对发动机虚拟测试系统的需要,对某型号发动机试车的14个测试参数采用最小二乘方法结合BP神经网络进行数据拟合。根据测试数据的特点进行分类研究。试验验证表明,所采用的方法结果准确,满足发动机虚拟测试系统的要求。     

大间距无监督正交特征提取算法

以主成分分析和局部保持投影为理论基础,提出了一种同时考虑数据样本的全局和局部特性的大间距无监督正交特征提取算法,算法的目标函数采用大间距准则,避免了由于矩阵求逆带来的小样本问题,同时为了进一步增强算法的识别性能,对所求取的投影矩阵进行了正交化约束,最后人脸库上的实验结果表明所提方法的有效性.     

稀疏图像内容情况下显微镜自动聚焦算法

自动聚焦是全自动显微成像中的关键技术.为了解决在极低内容密度(稀疏内容)情况下传统聚焦方法无法成功找到焦平面的问题提出一种基于图像内容重要度加权的聚焦函数增强算法.该算法利用聚焦过程中当前图像和参考图像中对应像素沿光轴方向的梯度变化规律对像素进行分类,并根据不同像素对图像清晰程度判决的贡献大小自适应调整当前像素的重要度因子,通过这种方式增强了图像内容像素的计算权重并有效抑制了镜头杂质及背景噪声,极大地增强了聚焦曲线的陡峭度在此基础上,采用图像分块的方式来克服显微镜Z轴机械系统误差对算法性能的影响并降低算法复杂度.实验结果表明,在图像内容非常稀疏的情况下,该算法的聚焦成功率高达90％,而传统聚焦算法的成功率仅为24％.