基于数据网格的书法字k近邻查询

提出一种在数据网格环境下的书法字k近邻查询方法.当用户在查询结点提交一个查询书法字和k时,首先以一个较小的查询半径,在数据结点进行基于混合距离尺度的书法字过滤,然后将过滤后的候选书法字以“打包”传输的方式发送到执行结点,在执行结点并行地对这些候选书法字进行距离(求精)运算,最终将结果书法字返回到查询结点.当返回的书法字个数小于k时,扩大半径值,继续循环,直到得到k个最近邻书法字为止.理论分析和实验表明,该方法在减少网络通信开销、增加I/O和CPU并行、降低响应时间方面具有较好的性能.     

基于混合距离树的海量书法字索引

提出一种基于混合距离树的高维书法字索引方法以加速检索.首先将n个书法字通过层次聚类聚成若干类,然后分别计算每个字对应的统一化始点距离和质心距离,最后将两者结合生成索引键值.给定一个查询字,借助混合距离树索引完成高维书法字的查询.实验证明,该方法能够取得较高的查询效率,特别适合海量书法字检索.     

基于角色的协同虚拟环境并发控制投机策略

为解决一致性和响应性两大需求在协同虚拟环境并发行为空间上的严重冲突,将响应性细分为系统响应性和个体响应性,给出了并发控制通用设计准则,以保证一致性为前提,力求实现最优系统响应性并改善个体响应性这一并发控制设计目标.由此,提出了一种新的基于角色的协同虚拟环境并发控制投机策略及其失败恢复机制,并给出了具体实现.通过令牌机制和投机策略的有效结合,该机制可以在一致性和响应性之间寻求均衡;而角色机制可以进一步优化系统性能.     

鲁棒的镜头边缘检测融合算法

对于镜头骤变检测，通过最小扩展树算法(MST)提取保留了视频帧空间信息的颜色聚合向量直方图、引入了动态自适应阈值和时间阻尼，使得骤变检测效率高；对于渐变检测，通过分析其数学产生模型，根据模型特性实现渐变镜头检测；最后，采用一个良好的融合策略同时完成骤变和渐变。     

基于新型的竞争型神经网络的Web日志挖掘

提出了一种基于竞争的自激励神经网络学习算法SIN，该算法综合了自适应谐振理论和竞争型神经网络的特点，并在隐含层采用了Hebb学习规则，既能保证原有记忆不受影响，又能对新的信息加以记忆，同时又克服了ART网络对噪音敏感的缺点，学习速度快，分类性能好，具有在线学习的功能．将该算法应用于Web日志挖掘能够有效地剔除噪音，得到很好的用户聚类和页面聚类的结果，为网站的管理者设计个性化的商务网站提供了有效的决策依据．     

面向对象软件的逆向工程

在现代软件工程中，逆向工程是软件维护、软件重工程、软件重用和软件重结构中的起点，它本身是一个设计知识发现、知识抽象的过程，而面向对象软件和传统软件相比有着自己的语言特点和不同的设计知识内容．通过对面向对象程序中知识类别和逆向工程过程的分析，总结出了面向对象软件逆向工程的基本知识内容，并以此为分类线索，综述了目前此领域中具有代表性的技术、工具和研究方向．最后指出了本领域将来发展的方向．     

一种启发式的用哼唱检索音乐的层次化方法

“用哼唱检索音乐”是一种友好的基于内容的音乐检索方法，它已经引起了广泛的研究兴趣；在对音乐库做了统计分析的基础上，总结了一些启发式规则，帮助对哼唱输入进行基音检测、音符分割，哼唱输入表达为音高轮廓图和节奏，音乐库中的音乐按音乐的节奏类型分为不同的节奏区域，并从每首音乐中抽取旋律轮廓图和节奏信息，用递归神经网络记忆旋律轮廓，音乐库的索引是神经网络的权值矩阵，将哼唱输入与音乐库中的音乐匹配的过程就是计算神经网络的输出过程。实验结果显示了所提方法的有效性。     

虹膜自相似性识别方法研究

针对虹膜的纹理变化细节具有自相似性的特点，在传统的分形理论基础上，提出一种新的分形维数——变化分数维作为其特征；然后使用增量支持向量机对不同条件下获得的虹膜样本进行学习，所得的增量支持向量机用于识别测试虹膜样本．实验表明文中方法是可行的，变化分数维较好地反映了虹膜的纹理变化特性，而把学习机制引入虹膜识别方法，也有助于提高虹膜识别系统的鲁棒性．