非线性模型中M-估计的Bootstrap逼近

讨论了非线性模型中回归系数向量基于M-估计的Bootstrap逼近,并在一定的条件下证明了Bootstrap逼近成立。     

高铁摩擦片表面裂纹检测方法研究

摩擦片的裂纹数目和长度是衡量高铁制动性能的核心评定标准之一,有效的裂纹检测对高铁的安全运行具有重要意义.提出基于CSPDarkNet53主干网络架构的改进算法,实现摩擦片裂纹的在线自动检测.一方面融合双路特征提取网络以增强对于裂纹特征检测的敏感度,有效提高摩擦片裂纹检测的准确率;另一方面在YOLO检测模块预测框的去冗余计算环节中,采用目标框加权融合算法(weighted fusion algorithm of target box,WBF)降低误检率.实验结果表明,相较于当前最具有代表性几类目标检测算法,本文采用的方法准确率显著提高,平均精度提升7.64％.     

基于时间序列模型和情感分析的情感趋势预测

为解决传统情感分析方法无法对公众未来情感走势变化有效预测的问题,提出一种将时间序列模型与情感分析相结合的情感趋势预测方法.采用深度学习模型对股市论坛实时评论信息进行情感分类,统计固定时间单位的情感值,构建情感值时间序列,提出ARIMA-GARCH时间序列模型,对情感值时间序列进行建模分析,预测投资者的情感走势.实验结果表明,该方法对于情感趋势的预测结果合理,误差较小.同时,发现投资者情感趋势与股市涨跌幅走势相似,为投资决策提供了参考.     

基于改进双树复小波和灰度-梯度共生矩阵的纹理图像检索算法

针对双树复小波变换缺少不同尺度纹理的空间分布特征的缺陷,提出了一种改进双树复小波和灰度-梯度共生矩阵相融合的纹理图像检索新算法。首先,该算法将图像进行非均匀分块,并对分块的图像进行双树复小波变换,以此增加不同尺度下的空间信息;其次,利用灰度-梯度共生矩阵提取4个统计量特征;然后, 融合 两种方法提取的纹理特征以得到图像检索的纹理特征;最后,用Canberra距离进行相似性度量并输出图像检索的结果。实验结果表明,该方法对纹理图像有较好的检索效果。     

基于CDIO模式的计算机专业教学改革

将CDIO高等工程教育思想贯穿于计算机专业人才培养方案改革、课程体系建设、师资队伍建设、实践教学与资源建设等方面,探索构建理论与实践相结合、技术与市场相结合的计算机应用型人才培养体系,形成以工程实践能力和创新能力培养为焦点的专业特色,是本文论述的重点。     

构筑实践教学体系,强化应用能力培养

本文介绍了在计算机特色专业建设过程中,围绕实践教学体系建设所开展的一系列工作。提出从程序设计实验教学改革入手,通过整合专业核心课程实践环节、增设综合课程设计环节、加强校外实习实训基地建设和毕业设计管理等措施,不断提升学生的应用能力。文中同时阐述了构筑先进实验平台和建设实验教师队伍的具体思路、做法及其对特色专业建设的支持。     

图像处理的多分辨随机模型的研究进展*

多分辨随机模型是近几年发展起来的信号与图像多分辨分析模型和方法,已经成为各领域关注的焦点。从多分辨随机模型的产生、演变、模型的估计理论、计算方法、模型的应用等方面对该模型的研究现状给予介绍和分析;最后对该模型进行展望,并提出一些值得研究的方向。     

非线性模型中Bootstrap M—估计量的a.s收敛性

本文利用Ｅｆｒｏｎ’ｓ提出的Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ方法，建立了ＢｏｏｔｓｔｒａｐＭ估计的ａ．ｓ收敛性。     

基于统计模型的三线阵CCD影像并行匹配算法

在基于统计方法实现CCD影像匹配算法的基础上,提出了CCD影像匹配计算任务的分解方法和计算任务的调度策略,进一步构建了基于统计模型的三线阵CCD影像匹配算法的并行计算方案。并通过实验进行了验证,结果表明,对于CCD影像该并行匹配算法获得了良好的加速比,可扩展性好。适用于超大规模的三线阵CCD影像中同名像点的匹配计算。     

基于四进制小波和神经网络的数字水印算法

提出了一种基于BPN神经网络的水印新算法,首先对数字图像进行四进制小波分解;其次,在小波域内选择水印位嵌入的系数块,然后利用神经网络从嵌入水印的图像中恢复原始水印信息。实验结果表明这种水印算法具有很好的性能。