环境保护地理信息系统的设计

本文主要介绍基于计算机网络的通用型环境保护地理信息系统的功能和实现方法。     

基于蜂群算法的图像边缘检测*

提出了一种基于蜂群算法的图像边缘检测方法。利用蜂群算法的特点,对图像边界进行快速搜索,得到一组局部最优点,然后分别从局部最优点开始进行搜索,找出图像中各物体的边缘点,所有蜜蜂找出的边界点的并集就是图像边缘。仿真实验表明该算法是可行和有效的。     

存在自私节点的Ad Hoc网络流量分析

Adhoc网络是一种多跳中继网络,其数据的传输需要依靠中间节点的转发。因此网络中的数据流量便有节点产生流量及节点转发流量之分。由于网络中的自私节点可能会丢弃分组,那么网络中的流量也会受到影响。本文通过对平面六边形网络模型的研究,推导出在节点自私程度不同的条件下节点产生的流量以及节点的转发流量的数学表达式,并且分析了节点自私性对Adhoc网络流量的影响。     

基于JXTA平台P2P节点甄别的信誉机制研究

在分析P2P网络节点安全问题和JXTA平台具有的安全机制的基础上,构建一个基于JXTA的以节点甄别为目标的安全网络环境,并提出了一种基于信任和推荐的新型信誉模型.分析证明,该信誉模型通过采用信任和推荐两种机制来确定节点的信任度,成功地避免了单点失效问题并有效地遏制了P2P系统中虚假节点的欺骗行为.     

基于背景检测的图像分割方法

通过对阈值法单阀值和多阀值的研究,针对其难以处理包含多个前景物体的现状,提出了一种基于统计像素信息自适应地选择背景像素区域的图像分割方法.该方法采用单元格作为像素统计单位、直方图表示各层的像素分布情况,根据像素统计信息确定每一层的背景像素区域,通过相连层单元格背景像素相同或相近的关系自适应地在下一层直方图中修改背景像素区域.实验结果表明,该方法对于图像分割具有很好的通用性和有效性,是一种实用的、有前途的图像分割方法.     

基于特征倾向性的网页特征提取方法研究

网页包含的信息很丰富,传统的TFIDF公式很难满足内容过滤系统的要求.针对网页过滤技术中的特征选择方法存在的问题,加入语义信息,改进TFIDF公式,提出了一种比较适合网页过滤的特征选择方法.该方法综合考虑特征的长度、在网页中的位置信息,并且将情感色彩这种语义信息附加到特征上.实验结果表明,该方法在网页过滤系统中取得了较好的效果,尤其是实时内容过滤系统中,具有一定的实用价值.     

语言学组合特征在语义关系抽取中的应用

语义关系抽取是信息抽取中的一个重要的研究领域。目前基于特征向量的语义关系抽取已经很难通过发掘新的特征来提高抽取的性能。本文提出了一种特征组合方法,通过在各种词法、语法、语义的基本特征内部及特征之间进行合理的组合形成组合特征,使用基于支持向量机的学习方法,使得关系抽取的准确率和召回率得到了提高。在ACE 2004语料库的7个关系大类和23个关系子类抽取实验中F值分别达到了66.6%和59.50%。实验结果表明通过对基本语言学特征进行组合所得到的组合特征能够显著地提高语义关系抽取的性能。     

基于柱镜光栅的自由立体显示图像融合算法

针对现有的图像融合算法存在频域混叠现象及通用性差的问题,提出一种基于柱镜光栅的自由立体图像融合算法。在低通抗混叠滤波前对视点图像进行非等比例上采样,调整视点图像亚像素映射公式,强化公式的通用性。实验结果表明,该算法在定性的视觉效果及定量的图像质量评估方面都具有一定的优势。     

一种面向主题的关键词查询扩展方法

提出一种基于局部统计和语义扩展相结合,面向主题的关键词查询扩展方法。该方法通过对给定主题的初始关键词搜索反馈网页进行分析,采用TF*PSF语义加权方法计算主题候选词的权重来进一步筛选主题关键词。在此基础上,设计了面向Web的主题关键词迭代查询扩展算法,采用主题关键词的组合查询策略,迭代扩展出主题的关键词集合。实验证明该方法是有效的。     

引入不确定性理论的P2P信誉模型研究

P2P系统匿名、动态的特点使得它成为各种自私和恶意行为的温床。为了解决因P2P的高度动态特性而引起的节点欺骗问题,基于概率模型和模糊数学的基本思想,构建一个P2P安全信任模型——BGTR,实验证明,通过建立BGTR模型,P2P网络可以获得更高的安全性,能够较好地解决冒名、协同作弊以及“搭车行为”等问题