电视摄象输入装置的设计

由电视摄象机(TV-Camera)构成的计算机图象输入装置与其它图象输入装置相比,有其 独特的优点,即输入速度快、结构轻巧、价格较低、一机多用.既能用于图片(包括正片和负片) 的输入,又能用于静态实物场景和显微影象的输入,具有一定的实时性. 本文介绍了电视摄象图象输入装置的设计思想.用本文方法设计出的输入装置可用于任 何型号的计算机,只须将接口电路稍作改动即可.     

基于人工神经网络的电力负荷预测算法研究

电力负荷数据管理系统是电力营销技术支持系统的组成部分,对电力系统运行有着重要的辅助作用。采用神经网络预测模型．设计输入变量和确定神经网络结构的方法和算法．可以使得从历史样本知识数据到最终预测模型的建模过程变得简单明了,便于实际应用。预测方法是使用MATLAB建立模型,对24个负荷点预测,采用多输入单输出的神经网络预测每天的整点负荷值。因为电力负荷与环境因素有关,在输入、输出向量设计中输入变量加入天气特征值。根据输入、输出向量对BP网络设计。该算法结构简单,最后进行短期负荷预测仿真,仿真结果表明其有较好的预测精度。该模型具有网络结构较小,训练时间短的优点,并考虑不同小时负荷差异,易于实现,具有较高的预测精度．预测误差在15％以下,一定程度上克服传统算法收敛速度慢,容易陷入局部积小的缺点。     

改进的广义随机Hough变换算法及其在人脸面部关键特征提取的应用

本文通过对经典图象分割算法--Hough变换算法进行分析,以提高现实图象Hough变换处理速度、准确度为目的,结合广义Hough变换、随机Hough变换的优点,得出了具备X、Y幅值、旋转角度三个自由度上的较理想的改进Hough变换模型.该模型可以用来在灰度图象中以较高的检测速度识别出不规则目标图形,而且对相对于目标模板在X、Y幅值、旋转角度三个自由度上有一定改变的目标的识别效果也比较理想.通过对其在人脸检测中对特定面部关键特征定位实验中的处理结果进行分析,并与同类算法做相应的比较,达到了预期的效果.     

基于改进粒子群算法的模糊神经网络及其在短时天气预报中的应用

提出一种基于改进粒子群模糊神经网络进行短时天气预测的方法,将粒子群算法与模糊人工神经网络进行融合,充分发挥粒子群算法全局寻优的优势。以上海地区天气预报作为实例,建立了基于改进粒子群算法的多模型模糊神经网络预报模型,试验结果表明该方法对于短时天气预报具有较好的准确度,得到了上海中心气象台有关专家的肯定。     

Web Service认证体系的分析与实现

通过对传统安全认证体系的不足之处进行分析，提出了基于Web Service的安全认证，访问控制体系基本结构，在此基础上给出了有关具体实现中问题的解决方案，并进一步提出了基于面向对象方法和针对多Web站点实现单点登录的扩展结构。     

PPP数据报解析

ＰＰＰ协议是个被普遍支持，用来实现ＬＡＮ协议中继的ＷＡＮ数据封装协议。春规范缺乏的ＷＡＮ中，ＰＰＰ被广泛使用，而且随着补充协议的完善，它的功能也日渐丰富。该讨论了ＰＰＰ的各种帧结构以实现ＰＰＰ中帧解析的细节。     

作用域扩展函数在主动轮廓线模型中的应用

为了改进主动轮廓线模型求解过程中轮廓线初始位置的敏感性,通常要采用一些方法扩大图像力的作用域,但是,这些方法往往需要根据具体场合来设计,没有比较好的普适性,而且在扩大作用域的过程中不能很好地控制作用域的大小。文章提出一种作用域扩展函数,既能方便地应用于各种需要扩展图像力作用域的场合,还能够控制图像力的作用范围。     

台风中心的旋转定位

台风在大气中绕着自己的中心急速旋转、同时又向前移动的空气涡旋。由于台风中心集中了台风绝大部分的能量和含水量,也是台风破坏力集中的地方,因为台风中心的定位对于台风路径预测和灾害预报来说都是非常重要的。传统的台风中心定位方式精度底,误差大,难以满足实际需要。为了准确地进行台风中心的定位,根据台风卫星云图的数字化特征和台风运动规律,提出了旋转定位方式。它的理论基础是,根据运动学和台风学原理,台风虽然是非刚性物体,但是其中心部分可相对看成是刚体的运动,因为热带气旋中心具有转动矢零的特点。这样,在卫星云图序列动画中,找出前后两次相应特征点的轨迹,即可算出其中的转动原点,也就是转动矢量为零的点。由于该方法结合了云图特性和运动因素,因而提高了精度和合理性。由此可见,对于台风这样的运动物体,结合其运动特征的中心定位法是台风中心定位的必然方向。     

多纤复用环形国际海光缆故障影响统计算法

运用神经网络分类方法对海缆故障进行分类,在不需要了解海缆倒换机制和海光缆通信原理条件下,通过神经网络自身的学习机制自动形成所要求的决策区域,建立适当的数学模型,实现故障电路的统计.算法充分利用了神经网络在模式识别和故障诊断方面的优势,解决了海缆故障分类问题,尤其是复杂故障情况下的故障分类问题.神经网络概念的引入不仅解决了环形海缆系统在复杂故障情况下的故障统计问题,而且为神经网络解决通信领域中的其他难题带来了希望.