最小状态变元平均奖赏的强化学习方法

针对采用折扣奖赏作为评价目标的Q学习无法体现对后续动作的影响问题,提出将平均奖赏和Q学习相结合的AR-Q-Learning算法,并进行收敛性证明.针对学习参数个数随着状态变量维数呈几何级增长的"维数灾"问题,提出最小状态变元的思想.将最小变元思想和平均奖赏用于积木世界的强化学习中,试验结果表明,该方法更具有后效性,加快算法的收敛速度,同时在一定程度上解决积木世界中的"维数灾"问题.     

基于张量投票的空域错误隐藏算法

针对现有空域错误隐藏算法对复杂纹理恢复精度不高的问题,提出了一种基于张量投票的错误隐藏算法,利用张量投票提取的结构信息改善复杂纹理区域的恢复效果,并在此基础上结合传统算法提出了改进的空域错误隐藏算法,即首先对丢失宏块分类,然后根据丢失宏块的类型选取合适的隐藏算法。实验表明,该算法有效地提高了恢复精度,避免了边缘错乱现象,尤其在纹理较复杂的区域,能够使隐藏图像的主客观质量有较大提高。     

基于弹性网格混合特征的脱机手写维文识别

手写体维文识别技术的关键在于特征提取方法的选择。为探求一种可靠性高、可分性强的脱机手写维文特征提取方法,在分析现有方法的基础上,结合维吾尔文字词自身的特点,提出一种在局部特征上基于弹性网格区域笔划密度、方向分解特征,在全局特征上提取交叉点、环、弧形笔划、附加笔划、外围轮廓特征的混合特征提取方法。通过在IFN/ENIT标准数据库及自采样数据集的聚类分析实验,识别正确率分别达到85%、84.3%。结果表明,方法综合统计特征和结构特征提取的优点,具有较强的抗扰能力,可分性优于GSC法。     

基于DCT与DWT的彩色图像数字水印算法

提出一种基于DCT与DWT域的图像数字水印算法.该算法先将图像从RGB色彩空间转化到YIQ色彩空间,在YIQ模型中取其亮度分量Y进行二级DWT变换,然后再在小波变换的基础上进行DCT变换.根据人眼对图像的纹理和边缘不敏感的视觉特性,选择能量较大的块系数嵌入水印.实验结果表明,该方法可行,并具有较强的抗剪切、几何攻击性.     

用“心”与学生交流

<正>从第一次站上大学讲台,到如今已经21年了。不知不觉中,我也从20岁出头、毫无教学经验的年轻助教变成中年教授。这期间,学生换了一茬又一茬,变化的是学生的面孔,不变的是所教学生的年龄——永远是20多岁,永远是青春一代。是呀!社     

SS*:一种嵌入视觉特性的多维图像索引算法

图像检索因信息量巨大，查询速度至关重要。一种有效的方法是对图像特征进行多维索引，然后按多维索引算法检索。但是，现有的多维索引算法并不是专门针对图像数据库设计的，没有考虑图像的视觉特性，检索性能不理想。文章针对图像信息的特点，结合SS多维索引算法，设计了一种新的基于内容的图像检索的多维索引算法——SS^*算法。实验表明，该算法对图像检索是有效的。     

基于支持向量机的压裂井层优选

压裂是油田重要的增产措施，合理选择压裂井层是一项十分复杂的工作。在对影响压裂效果的各种因素综合分析的基础上，提出了基于支持向量机技术的压裂效果预测方法。采用该方法，利用油田开发动、静态数据，构建了压裂井层优选的支持向量机模型，对大庆油田采油八厂样本进行处理，符合率达89％以上，并在不同数目学习样本的情况下同模糊神经网络作了比较，性能远优于模糊神经网络，可很好地克服过学习问题。     

基于内容的视频分割技术研究

随着MPEG-4基于内容功能的提出以及MPEG-7标准的不断推广应用,视频对象分割技术已成为视频处理领域中的研究热点。视频对象分割就是从视频序列中分割出在语义上有意义的对象。目前对视频分割研究已从基于镜头的分割发展到了基于内容的视频对象分割。然而,基于内容的视频对象分割技术还不成熟。文中讨论了视频对象分割技术的发展和研究状况,从组成视频运动对象的分割系统出发,介绍了时域分割以及时空域联合分割等技术,并提出了一种基于多帧差的视频对象分割算法。最后对分割技术中需要深入研究的问题进行了探讨。     

一种基于H.264/AVC码流的镜头边界检测方法

H.264/AVC作为新一代的视频标准正得到不断的推广,也将被越来越多的用于视频压缩和传输等方面.由于H.264/AVC标准中引入了许多新的特性,因此,传统的基于MPEG-1/2码流的压缩域镜头边界检测算法不再适用.本文根据宏块运动矢量信息、参考帧信息和4×4DC图,提出了一种在H.264/AVC码流上检测镜头边界的算法.实验结果表明,提出的镜头检测算法,不仅能很好地检测切变还能有效地检测渐变,达到了很好的检测效果.     

强化实践能力,培养计算机科学与技术专业工程型人才

本文在全面分析地方院校计算机科学与技术专业在人才培养方面所面临的问题的基础上,提出了"强化实践能力,培养工程型人才"的培养模式,该模式已在苏州大学进行实践,效果良好。