一种通用的渐变镜头检测方法*

针对渐变的特点,提出了一种基于非相邻帧差的通用渐变镜头检测方法,该方法利用非相邻帧差有效地突出了渐变的特征,利用窗口最大值准确地找到渐变的中心位置,该方法不用设置全局阈值,与具体的渐变转换效果无关,适应性强。实验表明该算法取得了良好的检测效果。     

基于任意给定训练集的离散型Hopfield网学习算法

本文提出了一个离散型Hopfield网联想记忆学习算法,该算法增加了训练样本的维数,因而能存储任意给定的训练模式集.实验结果也证明了该方法的有效性.     

面向CHILL数据流测试的研究与实验

介绍了数据流分析的基本概念,分析了常见的用于软件测试的几种数据流分析测试方法的不足之处,提出了一种面向ＣＨＩＬＬ的数据流模型和基于该模型的数据流测试方法,并实现了一个基于该方法的实验系统。     

一种改进的号码分析方法

介绍了程控交换呼叫处理软件中的一种号码分析方法－表格逐级展开法,分析了该方法的优点以及在实际应用中存在的问题,提出了一种改进方法。改进后的号码分析方法具有分析操作简单快捷,分析号码位数不受限制,号码分析数据设定顺序不受限制等特点。     

基于三部图的路网节点关键度排序方法

提出了一种基于三部图的路网节点关键度排序方法,首先从城市出租车轨迹数据中提取出行的起始地-目的地信息以及驾驶员路径选择的统计信息,并以此构建出行网络的三部图模型来刻画出行、路径和路口之间的互影响关系.通过节点之间的连接权重矩阵以迭代的方式计算路口节点的关键度评分.该方法有机地结合了路网的拓扑结构和交通流特征,并兼顾了关键路口节点之间以及路口节点与出行的起始地-目的地分布之间的相关性,可以有效准确地识别整个路网的关键节点.实验验证了方法的有效性.     

高等人工智能:人工智能理论的新阶段

介绍"高等智能"诞生的历史背景,阐述高等人工智能理论的基本体系,包括高等人工智能理论研究的科学观和方法论、系统模型、统一研究方法、统一理论体系及其与现行"人工智能"的关系。讨论理论研究的意义和未来工作,提出界定重要术语和深化教学研讨的建议,希望引起各方关注。     

N-Star网络中最优的点到多点平行路由算法

Ｃｈｅｎｔ等研究了ｎ－Ｓｔａｒ网络中的点到多点并行路由问题,对前人的工作做了很大的改进,给出了一个几乎最优的时间复杂度为Ｏ（ｎ＾２）的算法,由Ｃｈｅｎ的算法所给出的ｎ－１条路Ｐ２,…,Ｐｎ满足│Ｐｉ│≤ｄｉｓｔ（ｖ１,ｖｉ）＋６,其中Ｐｉ是连续ｖｉ到ｖ１的路,│Ｐｉ│表示路Ｐｉ的长度,ｄｉｓｔ（ｖ１,ｖｉ）表示ｖｉ到ｖ１的最短路的长度。     

基于混合特征的运动目标跟踪方法

为了应对运动目标跟踪任务中目标的尺度、光照变化和形变等情况,提出了一种基于混合特征的运动目标跟踪方法--SoH-DLT,综合考虑了运动目标的轮廓特征和细节特征.在粒子滤波跟踪过程中引入方向直方图描述目标轮廓特征,保证与目标最相似的粒子在尺度、光照变化和形变的情况下仍能获得较高的置信度,并作为跟踪结果输出.结合深度学习获得的高层特征和具有尺度不变性的加速鲁棒特征计算粒子权重,提高了复杂运动场景下目标跟踪的准确度,强化了SoH-DLT方法对尺度变化运动目标跟踪的鲁棒性.实验结果表明,SoH-DLT与其他方法相比获得了更好的跟踪效果.     

程控交换机中的动态调度算法

给出一种多个队列的静态时间表调度算法,然后从调度在局部时空内达到最优的角度出发,提出了一种动态时间表的设计方法。     

基于图纸理解的图形参数驱动的研究

针对工程图扫描输入识别后的特点,对基于图纸理解的图形参数化方法进行了探讨,提出了基于视图轴向尺寸链算法和尺寸派生策略,并在图形理解的基础上,用一般算法的几何推理方式实现了识别图形的参数驱动。