基于半监督KFCM及邻域信息的遥感图像分类算法

针对传统的模糊C-均值在遥感图像分类时容易产生局部最优现象以及对噪声过于敏感等问题,提出了一种基于半监督、核函数及空间邻域信息的模糊C-均值遥感图像分类算法。该算法基于遥感图像的光谱特征空间,根据地物的地表反射率大小进行聚类;在聚类迭代过程中,考虑到像素单元空间邻域的相关性,根据空间邻域信息加权调整像素点的隶属度大小;引入了核理论,解决遥感图像分类的非线性问题,使用内核诱导距离取代原模糊C-均值中的欧氏距离,优化图像样本特征;算法还使用了半监督分类技术,充分利用少量的已知标记信息,达到提高分类精度的目的。实验结果表明,该算法能有效提高分类精度,有效抑制噪声干扰,减少了迭代次数和时间。     

一种改进的模糊聚类图像分割算法研究与仿真

针对相似图像分割过程中,输入像素数据在转换空间上存在的不连贯和幅度变化特征差异很小,像素的隶属关系很难准确界定,导致分割阀值设定过程出现较大衰减,分割误差较大的问题,提出一种改进的模糊聚类图像分割算法.分析了传统的模糊C-均值聚类图像分割算法的弊端,对像素模糊划分矩阵和聚类中心进行推导,将迭代过程中像素数据集对聚类隶属的可能性和不确定性关系融入分割目标函数中,依据可能隶属度和不确定隶属度建立改进分割准则函数,同时对像素聚类进行更新,实现图像分割.仿真结果验证了所提算法的有效性,结果表明,改进后的方法在分割检测过程中,图像误差明显减小.     

基于邻域信息的遥感图像模糊聚类及并行算法设计

在运用于遥感图像的分类时，为考虑图像像元间的空间相关性，首先在聚类的迭代过程中根据相邻像元的隶属度，确定邻域内的优势类别，同时引入反映空间相邻关系的加权系数，修正中心像元的隶属度。其次考虑算法用于图像分割的通信复杂度及动态聚类时的空间相邻关系，提出了相应的并行实现方案。最后，通过实验数据证明了算法在减少聚类的迭代次数以及提高聚类结果精度等方面的有效性，其并行方案也取得了较好的线性加速比。     

结合空间信息的模糊C均值聚类图像分割算法

提出一种结合空间信息的模糊C均值聚类图像分割算法.该方法将图像的二维直方图引入传统的模糊C均值聚类算法,并对隶属函数做了改进;依据平方误差和最小准则,来确定模糊分类矩阵及聚类中心;最后,依据最大隶属度原则,划分图像像素的类别归属.实验结果表明,该方法能快速有效地分割图像,并且具有较强的抗噪能力.     

基于减法聚类改进的模糊c-均值算法的模糊聚类研究

针对模糊c-均值(FCM)聚类算法受初始聚类中心影响,易陷入局部最优,以及算法对孤立点数据敏感的问题,提出了解决方案:采用快速减法聚类算法初始化聚类中心,为每个样本点赋予一个定量的权值,用来区分不同的样本点对最终的聚类结果的不同作用,为提高聚类速度采用修正隶属度矩阵的方法,并将算法与传统的FCM相比.实验结果表明,该算法较好地解决了初值问题,与随机初始化方法相比,迭代次数少、收敛速度快、具有较好的聚类结果.     

自适应模糊蚁群系统

针对蚁群系统（Ant Colony System，ACS）容易陷入局部最优和收敛速度较慢的不足，提出了自适应模糊蚁群系统（AF-ACS）用于旅行商问题（TSP）。该算法的核心是引入模糊隶属度和信息熵的概念，AF-ACS将以信息熵为概率，自适应地对ACS引入模糊隶属度，以平衡算法的种群多样性与收敛速度之间的关系。算法早期引入模糊隶属度的概率较小，保证算法的多样性；算法后期引入模糊隶属度的概率较大，提高算法的收敛速度。通过与ACS和ECACS（Entropy-based Adaptive Chaotic Ant Colony Algorithm）进行14种不同规模的TSP测试集实验对比，AF-ACS以较少的迭代次数取得最优解或较优解。从而证明了AF-ACS的可行性与高效性。     

改进的波段选择混合核函数遥感图像分类算法

针对遥感图像多波段不易成像、其图像信息冗余不适合图像分类以及传统LMBP算法迭代次数多且分类不够精确的问题,改进了OIF指数和可分性距离公式,分组并选出遥感图像最佳波段组合,并运用改进的LMBP混合核函数算法进行分类。仿真实验表明,改进算法对各波段信息分析更加全面客观,波段选择更加优化;与传统算法相比,网络训练迭代次数有明显减少,分类精度及Kappa系数分别提高了5%和6.625%,遥感图像分类更有效。     

利用包含度和隶属度的遥感影像模糊分割

目的 传统FCM算法及其改进算法均只采用隶属度作为分割判据实现图像分割。然而,在分割过程中聚类中心易受到同质区域内几何噪声的影响,导致此类算法难以有效分割具有几何噪声的图像。为了解决这一类问题,提出一种利用包含度和隶属度的遥感影像模糊分割算法。方法 该算法假设同一聚类对每个像素都有不同程度的包含度,将包含度作为一种新测度来描述聚类与像素间关系,并将包含度纳入目标函数中。该算法通过迭代最小化目标函数来得到最优的隶属度和包含度,然后,通过反模糊化隶属度和包含度之积实现带有几何噪声的遥感图像的分割。结果 采用本文算法分别对模拟图像,真实遥感影像进行分割实验,并与FCM算法和FLICM算法进行对比,定性结果表明,对含有几何噪声的区域,提出算法的用户精度和产品精度均高于FCM算法和FLICM算法,且总精度和Kappa值也高于对比算法。实验结果表明,本文算法能够抵抗几何噪声对图像分割的影响,且分割精度远远高于其他两种算法的分割精度。结论 提出算法通过考虑聚类对像素的包含性,能够有效抵抗几何噪声对图像分割的影响,使得算法具有较高的抗几何噪声能力,进而提高该算法对含有几何噪声图像的分割精度。提出算法适用于包含几何噪声的高分辨率遥感图像,具有很好的抗几何噪声性。     

基于MS-FCM算法的MR图像分割方法

针对传统模糊C-均值(FCM)聚类算法在分割低信噪比图像时准确性较差的问题,提出一种用于MR图像分割的改进算法MS-FCM。针对脑部MR图像相邻像素属于同一分类的模糊隶属度相近的特性,在迭代过程中对隶属度数据集进行滤波,以降低噪声对聚类精度的影响。模拟脑部MR图像和临床脑部MR图像的分割实验证明,该算法可以提高图像分割精度。     

基于加权直觉模糊集合的聚类模型

针对已有基于直觉模糊集的聚类方法的局限性,提出了一种基于加权直觉模糊集合的聚类模型——WIFSCM。在该模型中,提出了特定特征空间下的等价样本和加权直觉模糊集合的概念;并推导出基于等价样本和加权直觉模糊集合的直觉模糊聚类算法的目标函数,利用该目标函数推导出直觉模糊聚类中心迭代算法和隶属度矩阵迭代算法;定义了基于加权直觉模糊集合的密度函数,确定了初始聚类中心,减少了迭代次数。通过灰度图像分割实验,证明了该模型的有效性,同时与普通直觉模糊集FCM聚类算法(IFCM)相比,聚类速度提高近百倍。     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于CUDA的引导源目标定位快速算法研究

研究引导源的目标定位问题,为实现水下目标定位提供了一种新的途径。实际海洋环境中存在噪声,对定位精度的影响非常大,为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,提出了一种改进的邻域平均法对条纹图像进行降噪处理。同时,由于声场计算和图像处理需要非常大的计算量,实现会耗费较长的时间,提出了利用CUDA技术对GTL算法进行加速处理。处理结果表明,经降噪方法处理后,目标距离估计结果准确,误差较小;与传统CPU方法相比,CUDA技术能不改变精度,且使算法时间减少,为目标定位提供了依据。     

基于《伤寒论》的命名实体识别研究

研究《伤寒论》中命名实体的识别方法,助力张仲景《伤寒论》不同版本文本的深度挖掘,有助于传承中医文化.该文尝试构建ALBERT-BiLSTM-CRF模型,提取《伤寒论》中疾病、证候、症状、处方、药物等实体,并与BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型进行对比.五次实验ALBERT-BiLSTM-CRF模型三个评价指标准确率(P),召回率(R)和F1-测度值(F1-score)的平均值分别为85.37％,86.84％和86.02％,相较于BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型F1-score分别提升了6％和3％.实验表明相比BiLSTM-CRF和BERT-BiLSTM-CRF模型,ALBERT-BiLSTM-CRF模型在基于《伤寒论》的实体识别任务中效果最好,更适用于中文古籍的知识挖掘.     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

E1astos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世．一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的Content Provider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式．解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

Elastos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世,一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的ContentProvider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式,解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。