数字识别算法研究

对数字识别算法进行了深入的研究,提出了切割法,并且在此基础上进行了相应的改进,进而介绍了边缘跟踪法。为了提高跟踪的效率,在边缘跟踪法的跟踪过程中引进了迷宫算法。通过建立了相应的算法模型,分析了各自算法对数字识别的影响。实验结果表明,边缘跟踪法对数字的识别率可以达到95%左右,而切割法对数字的识别率则只能达到70%左右。因此边缘跟踪法比切割法在数字识别中存在着精度高、准确性好等优点。     

基于用户间影响力度量的网络信任模型研究

为了解决完全依靠公钥证书体系为动态变化的网络环境提供信任支撑存在较大局限性的问题,需要在信任领域引入新技术。由于网络信任计算中的信任问题和社交网络中的用户影响力问题具有一定的相关性且属性认证、隐私交互等都是需要解决的问题,因此将用户影响力引入网络信任领域具有一定的可行性。基于上述理论,本文提出了一种基于用户间影响力的网络信任计算模型。首先,论述了模型的相关基础理论和模型构架;然后,研究其工作过程,分析设计信任算法;最后,将模型的各项性能与几种经典模型进行对比和测试并通过对模型参数对比的理论分析验证了模型的可行性、安全性和高效性等。     

基于复制的DTN网络路由算法研究

DTN是一种适用于挑战环境的新型网络,对长延迟、频中断等恶劣条件具有良好的适应性。目前,人们对于DTN网络的研究热点主要集中在传输协议、路由算法、安全防护等方面。本文针对基于复制的DTN路由算法展开研究,首先介绍了DTN的概念、结构、特点及应用,然后分析了四种典型路由算法的原理,最后利用仿真工具实现了对路由算法的仿真,并对不同条件下的算法性能进行了对比。实验结果表明,节点密度、节点缓存和数据包生存时间等网络因素对于算法的性能都有着显著影响,不同路由算法均有其特定的适用场景。     

基于边分类的SVM模型在社区发现中的研究

社区发现是复杂网络研究的重要内容,也是分析网络结构的重要途径。分析了社区发现研究中存在的问题,提出了一种基于边分类的SVM模型。通过边顶点相似度和边介数来表示边的特征,从而构造分类函数。利用LFR生成社区结构已知的人工网络,通过人工网络数据训练基于边分类的SVM模型,对分类函数的参数进行估计,利用训练模型对真实网络进行社区分类并通过标准化互信息(NMI)和整体准确度来评价分类效果。实验得到了较高的整体准确度和NMI值。实验表明基于边分类的SVM训练模型对真实网络数据的社区划分有较高的准确度,表明该方法是可行的。     

高校数字图书馆海量信息存储系统架构研究

高校数字图书馆改变了传统图书馆的存在和服务方式,结合校园网络平台,实现用户对图书馆文献检索和数据共享网络化和图书馆办公自动化。本文结合主流的海量信息存储技术DAS （直接附加存储）、NAS （网络附加存储）、SAN （存储区域网络）和云存储,设计数据资源分级分布存储的高校数字图书馆网络信息存储系统架构。满足了数字图书馆存储系统的高容量、易扩容和数据资源安全可靠性等方面需求。     

基于AODV协议的嵌入式自组织平台

无线通信的发展使得Ad-hoc的路由协议受到广泛关注,AODV协议是移动自组织网络中应用最广泛的按需路由协议,能有效的防止路由环路,适用于多种网络拓扑场景。同时,嵌入式开发在移动多媒体平台中起到重要作用,可实现专用、简单、高效的应用层服务平台。本文在基于Linux操作系统的嵌入式平台中搭建了AODV路由协议模块,实现了无线网卡rt3070.ko和自组织路由协议kaodv.ko的交叉编译和移植,验证了嵌入式平台下通过AODV无线路由协议进行组网的可行性和可靠性。通过对相关网络参数的分析,为Ad-Hoc的嵌入式多媒体应用提供了有益参考。     

基于交互式图割算法的结肠组织提取

针对腹部CT医学图像中结肠组织自身局部特征的问题,研究了一种基于交互式Graph Cuts结肠组织的分割方法。首先人工标定一部分体素标记为＂目标＂和＂背景＂种子点。然后将图像映射成网络图,通过相邻像素间的灰度特征分配边的权重值,采用26邻域系统实现三维图像的分割。最后使用最大流/最小割方法最小化能量函数,得到结肠区域。实验结果表明,交互式的图割算法能够准确地从三维腹部CT医学图像中提取出结肠组织,体现了结肠数据的局部特征。算法能自动将所有腹部CT切片的结肠组织分割出来,实验获得的结果有利于结肠病变的发现和精确定位。     

基于多尺度Harris角点SAM的医学图像配准算法

为满足医学图像配准对多分辨率,高配准率,低时耗率的高要求,提出了一种新颖的基于多尺度Harris角点方根-算术均值距离（SAM）的配准算法。该算法通过对图像进行小波多尺度积边缘检测和多尺度Harris角点检测,首先得到了估计变换参数;然后利用角点间的SAM作为相似性测度函数来获得最佳匹配点对,并通过最小二乘得到最终配准参数。实验表明,算法可实现含噪声图像以及不同分辨率的多模医学图像的配准,由于算法只对角点匹配,无须最优搜索,从而不仅大大减少了计算量,而且避免了陷入局部极值的情况。最后,通过3类实验验证了算法的可行性和鲁棒性。