一种新的PM模型最优扩散参数估计方法

基于偏微分方程的图像非线性扩散滤波,关键是确定合适的扩散机制与参量。在分析非线性扩散性质的基础上,结合图像的结构特征和视觉特性,提出了一种最优梯度阈值和最佳扩散时间尺度的估计方法。实验结果表明该方法与最小均方误差准则、信噪比准则和相关系数最小准则相比,具有更好的稳定性和视觉特性。     

模型3500碘-125植入治疗粒子源的剂量学特征

本文主要是对植入科学公司生产的模型3500碘-125植入治疗粒子源的一系列剂量学特征的研究。粒子源的各个剂量学参量通过使用蒙特卡罗方法计算得到。计算模型材料采用了两种等效水：固体水和液态水。粒子源的剂量学参量如剂量率常数、径向剂量函数和各项异性函数等的确定依照美国医学物理学家协会（American Association of Physicists in Medicine AAPM）第43次工作报告。蒙特卡罗模拟得到液态水的剂量率为0．997cGyh^-1U^-1,固态水的为1．027cGyh^-1U^-1。与前同类研究比较,本次研究的剂量率常数与同类研究所报道的数据较为一致。     

基于网格技术的校园VOD系统的研究

提出了一种基于网格技术的校园VOD系统的实现框架,描述了系统的硬件构成和软件层次体系结构,提出了一种对点播任务的自适应调度算法。     

网络安全审计与监控系统的设计与实现

该文给出了网络安全审计与监控系统的整体设计,提出了系统监听方式下和网桥方式下的拓扑结构,该文还给出了系统的功能模型实现流程．包括安全审计模型的实现流程和网络监控模型的实现流程,系统中的IP地址盗用模块设计和代理服务器监控模块设计和实现。该系统通过测试,运行良好,取得了较好的实用效果。     

一种基于示例非独立同分布的多示例多标签分类算法

多示例多标签学习是一种新型的机器学习框架。在多示例多标签学习中,样本以包的形式存在,一个包由多个示例组成,并被标记多个标签。以往的多示例多标签学习研究中,通常认为包中的示例是独立同分布的,但这个假设在实际应用中是很难保证的。为了利用包中示例的相关性特征,提出了一种基于示例非独立同分布的多示例多标签分类算法。该算法首先通过建立相关性矩阵表示出包内示例的相关关系,每个多示例包由一个相关性矩阵表示;然后建立基于不同尺度的相关性矩阵的核函数;最后考虑到不同标签的预测对应不同的核函数,引入多核学习构造并训练针对不同标签预测的多核SVM分类器。图像和文本数据集上的实验结果表明,该算法大大提高了多标签分类的准确性。     

改进的多传感器多目标量测数据关联算法

提出融合多传感器测量对目标位置进行估计的广义概率数据关联(MSPE-GPDA)算法. 首先对所有可能的多元量测组合进行预关联检验,通过检验的有效多元量测组合所对应的目标位置进行最优估计;根据广义概率数据关联算法计算通过预关联检验的各有效量测组合与目标航迹间的关联概率,并用来计算目标的更新状态. 与顺序处理的多传感器广义概率数据关联算法和利用多传感器量测进行目标位置估计的联合概率数据关联算法相比,MSPE-GPDA算法集中了最优估计和有效信息复用两方面的优点. 理论分析与仿真实验结果均验证了所提算法的有效性.     

基于校企合作的应用型软件工程人才培养模式研究

文章分析了校企合作教育存在的问题,提出校企合作教育的基本原则;结合应用型软件人才培养改革实践,对校企合作教育运行机制、教育模式进行探讨,提出建立"政府主导、校企参与、优势互补、互惠互利"的三位一体新机制,形成以校地联合、产学研合作为平台,以学生创新能力和工程应用能力培养为目标,以项目实训为载体的应用型软件工程人才教育模式。     

计算机网络实验教学模式的改革

高校计算机网络实验教学存在内容设置不合理、软硬件配套不到位、教学模式单一等问题。作者在多年的教学实践中科学设置实验内容,将模拟软件与现有实验设备结合,搭建计算机网络实验教学平台,并对实验教学模式进行改革,以强化学生对各类协议原理及工作过程的理解,提高学生的网络工程实践能力。本文阐述了这一过程。     

融合多特征信息的联合概率数据关联算法

针对传统联合概率数据关联(JPDA)算法仅利用传感器状态测量信息的不足,提出了一种融合目标多种特征信息的改进JPDA算法。该算法首先根据各种特征信息和目标之间关联度的定义,计算出各种特征信息的测量值与目标之间的关联度矩阵,然后利用D-S证据理论融合状态测量和多种特征信息,最后用融合后的关联概率修正JPDA算法得到的关联概率,以此对目标的状态进行更新。仿真实验表明,与原有的JPDA算法相比,所提改进算法的跟踪误差可降低约27至60个百分点。