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1.
Peer-to-Peer环境下多粒度Trust模型构造   总被引:38,自引:3,他引:35       下载免费PDF全文
信任是多方面的,在不同的应用场景中,同一节点在不同领域具有不同的可信度.现有信任模型粒度过于粗糙,不能很好地解决同一Peer节点在不同领域、不同方面的可信度计算问题.据此,提出一种新的Peer-to-Peef环境下的多粒度信任模型,并给出该模型的数值分析和分布式实现方法.分析及仿真结果表明,该模型与已有模型相比,在可信度计算的粒度、模型的安全性等方面有较大的提高.  相似文献
2.
混合P2P环境下有效的查询扩展及其搜索算法   总被引:6,自引:0,他引:6       下载免费PDF全文
张骞  张霞  刘积仁  孙雨  文学志  刘铮 《软件学报》2006,17(4):782-793
查询扩展是解决信息获取领域中用词歧义性问题的关键技术,并被广泛应用于搜索引擎中,获得了巨大的成功.然而,由于P2P(peer-to-peer)系统是一个分散的、动态的系统,在P2P环境下进行有效的查询扩展具有一定的挑战性.首先,利用查询与文档的关联关系构建了LEM(local expansion method)查询扩展方法;然后,基于查询与文档用词的直接关联,提出了HEM(history_based expansion method)查询扩展方法.在此基础上,提出了一种基于查询扩展的混合P2P环境下的搜索算法.实验及分析结果表明,查询扩展及其搜索算法能够极大地提高搜索的效果.  相似文献
3.
一种夜晚道路环境下的后方车辆检测方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
目前,基于视觉传感器的车辆检测已经成为车辆驾驶辅助领域的研究热点。但是迄今为止,大多数研究集中在白天好的光照条件,对夜晚条件下的车辆检测研究较少。本文提出了一种基于车灯的夜晚道路环境下的车辆检测算法,利用摄像机采集实时图像来检测自车后方的车辆。首先,基于亮度信息提取夜晚环境图像中的光亮目标物,然后,对提取的光亮目标物进行验证,去除路灯等干扰光源,从而得到真正的车辆头灯;最后,按照基于知识的方法,对提取到的车灯进行组合,并对组合后的车灯对进行验证,从而检测出夜晚道路环境下的车辆。实验结果表明本文算法易于实现,识别率高,适应性好。  相似文献
4.
基于SCORM1.3的协作式学习构造   总被引:1,自引:0,他引:1  
协作式学习是一种重要的学习模式。实现协作式学习,有利于学习资源的共享和复用。该文在对SCORM1.3所定义的“内容聚集模型”和“运行环境”中的数据模型及通信方法进行扩展的基础上,定义了基于SCORM1.3的协作式学习模型及相应的操作方法,并给出了协作式学习环境中数据、操作、权限、角色和用户等要素的形式化描述,简要介绍了一个基于SCORM1.3的协作式学习原型系统SCCL。  相似文献
5.
Malek故障模型的方程诊断算法设计   总被引:1,自引:0,他引:1  
首先给出Malek模型的方程组定义形式,然后在不以“t-可诊断性”和“相信大多数”作前提假设的情况下,通过引入“集团”的概念给出了求其全体相容故障模式的具体方法—方程诊断算法,丰富了Malek模型的故障诊断方式。  相似文献
6.
采用方程模式来描述Malek故障模型,把求该模型全体相容故障模式的问题转换为求方程组的解集,并通过实例讲解如何求解方程组的解集和以此得到Malek模型的诊断结果,为系统研究这类模型的方程诊断算法提供了典型示范和奠定了理论基础。  相似文献
7.
提出了一种用于SCORM学习资源语义相似度度量、搜索与整合的SCORM学习资源模型。首先基于SCORM模型给出了资源本体的语义相似度度量方法,然后提出基于该资源模型的学习资源搜索算法以及学习资源整合算法,最后详细介绍了一个SCORM学习资源整合系统,并给出了一个实例。  相似文献
8.
样本的准备是机器学习的基础,直接关系到算法对图像目标物的最终识别性能,也是一项非常繁琐和耗资源的任务,为此,文中提出一种样本自动化准备方法,分两个阶段:粗精度样本准备阶段和细精度样本准备阶段。粗精度样本准备阶段基于图像分割算法收集符合标准的样本,细精度样本准备阶段基于SVM方法选择边界样本,以减少样本规模,确保机器学习过程中对训练样本学习的高效性。提出的方法应用于车辆识别中,实验数据表明了该方法的有效性和高效性,具有良好的应用和推广价值。  相似文献
9.
特征提取是模式识别中的一个关键问题.为解决现有的基于灰度空间和梯度方向的小波特征用于目标物分类检测时对光照及背景噪声敏感的问题,提出一种改进的小波特征提取算法,即对感兴趣区域(Region of Interest,ROI)基于HSV颜色模型的V通道分量进行小波金字塔式分解,然后取塔式分解得到的小波系数幅值,对其进行归一代处理,最后进行阈值化处理.将改进的算法应用于基于单目视觉的静态图像后方车辆检测系统中,实验结果表明其能显著提高车辆识别效果,增强系统的鲁棒型.  相似文献
10.
文学志  袁淮  赵宏 《计算机工程》2008,34(14):210-212
提出一种基于低对比度图像的车辆检测算法。对图像分割算法得到的感兴趣区域(ROI)进行预处理,利用Haar小波特征提取算法提取ROI的图像边缘及纹理特征,利用支持向量机对ROI进行车辆检测。实验结果表明,该方法对车辆检测率达到90.6%,误报率为3.8%。通过再学习还可以进一步提高算法的识别性能。  相似文献
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