粒度计算模型的研究

粒度计算可以看作是利用粒度解决问题的理论、方法、技术和工具。文中介绍粒度计算的一些基本概念以及研究粒度计算的目的，阐述粒度计算研究的基本问题，分析当前粒度计算研究的几个模型，重点讨论不同粒度世界的描述法——商空间法，并从各种角度对几个模型做出比较，得出它们的联系与区别，证明几种方法各有优劣。     

基于粒度计算的知识空间建模研究

利用粒度计算有关理论，建立信息系统的知识粒度空间-全粒度空间和超粒度空间，找到了定义于超粒度空间之上的格和布尔代数，并利用格的有关性质导出了全粒度空间的结构模型-超树，得到了全粒度空间和超树的若干性质，为KDD算法的具体设计与实现提供了指导信息，为进一步研究知识发现机理等问题奠定了理论基础，丰富和完善了KDD的几何和代数理论体系．     

一个逻辑程序并行执行的粒度控制模型

粒度控制是逻辑程序并行执行的重要问题之一。本文首先引入粒度和粒度值的概念，量化地反映执行一个目标的响应时间，然后建立目标粒度值的计算模型，最后提出了一个并行模型的粒度控制策略。     

聚类/分类中的粒度原理

从信息粒度的角度来剖析聚类和分类技术，试图使用信息信息粒度原理的框架来统一聚类和分类，从信息粒度的观点来看，聚类是在一个统一的粒度下进行计算，而分类却是在不同的粒度下进行计算，该文还根据粒度原理设计了一个种崭新的分类算法，在大规模中文文本分类的应用实践表明这种分类算法有较强的泛化能力。     

数据仓库中的粒度确定

数据仓库开发者需要解决的设计问题中最重要的是数据仓库中的粒度确定，当数据仓库的粒度合理确定后，设计和实现的其它问题就会非常容易地解决，相反如果没有合理地确定粒度的话，就会影响其他每个方面。文中讨论了确定粒度时应该考虑的因素，确定方法。     

融合多粒度信息的文本分类研究

目前对中文文本分类的研究主要集中于对字符粒度、词语粒度、句子粒度、篇章粒度等数据信息的单一模式划分，这往往缺少不同粒度下语义所包含的信息特征。为了更加有效提取文本所要表达的核心内容，提出一种基于注意力机制融合多粒度信息的文本分类模型。该模型对字、词和句子粒度方面构造嵌入向量，其中对字和词粒度采用Word2Vec训练模型将数据转换为字向量和词向量，通过双向长短期记忆网络（bi-directional long short-term memory,BiLSTM）获取字和词粒度向量的上下文语义特征，利用FastText模型提取句子向量中包含的特征，将不同种特征向量分别送入到注意力机制层进一步获取文本重要的语义信息。实验结果表明，该模型在三种公开的中文数据集上的分类准确率比单一粒度和两两粒度结合的分类准确率都有所提高。     

一种对复杂对象的多粒度封锁技术

本文阐述了一种对复杂对象的多粒度封锁方法，给出了该方法采用的封锁协议和封锁相容矩阵，解决了传统的多粒度封锁在粒度，共享对象，权限方面存在的问题。     

模糊逻辑引导的多粒度深度神经网络

准确识别和分类组织病理图像对于疾病的早期检测和治疗至关重要.病理医生诊断时通常会采用多层次的方式进行判断，即观察各个倍率下细胞的异常区域，然而现有模型通常只能在单一粒度上进行特征提取，忽略细胞的多粒度特性.因此，文中提出模糊逻辑引导的多粒度深度神经网络.首先，针对细胞的构造，在粗粒度、中粒度和细粒度这3个粒度层面上进行多粒度特征提取，充分利用病理组织图像中的信息.同时，针对多粒度特征提取时出现的关键信息冗余问题，引入模糊逻辑理论，设置多个模糊隶属函数，分别描述细胞在不同角度上的特征.然后，通过模糊运算得到模糊通用特征，由此设计模糊逻辑引导的交叉注意力机制模块，实现模糊通用特征对多粒度特征的引导.最后，通过编码器将特征扩散至所有的补丁令牌，获得较好的分类准确性和鲁棒性.实验表明，文中网络在组织病理图像分类上具有较高的准确率.     

融合多粒度特征的细粒度图像分类网络

在细粒度图像分类任务中，巨大的类内方差决定了该任务的分类依赖于粗粒度和细粒度信息.最近的工作主要关注于如何定位不同粒度的辨别性局部来解决这个问题.然而，在如何选择具有辨别性的粒度以及融合多粒度特征方面，现有的工作还缺乏一定研究.因此，本文提出了一个融合多粒度特征的细粒度图像分类网络，首先通过一个局部错位模块选择细粒度图像中的不同粒度，然后引入注意力机制定位它们并提取其多粒度特征，并且通过迭代学习的方式提取多粒度间的互补信息，最后采用可变形卷积融合这些多粒度特征，从而实现细粒度图像分类.本文所提出的方法在CUB-200-2011、FGVC-Aircraft和Stanford Cars三个数据集上准确率分别达到88.6%、93.6%和94.8%,这表明本文的方法能够获得优秀的分类性能.     

逻辑程序的并行性粒度的分析

本文提出了开发逻辑程序ＡＮＤ并行性中的粒度问题，给出了在我们的计算模型下粒度的计算公式，同时还给出了用粒度信息优化执行图表达式的具体例子．     

一种两点间直线搜索的输电线检测方法

在无人机应用于输电线巡检背景下,为了方便后续的输电线故障检测与分析,提出了一种两点间直线搜索的输电线检测方法。首先,通过方向可控滤波器对无人机图像进行分割。然后,通过所提出的基于圆搜索(CBS)直线段检测方法进行直线段检测。最后,通过所提出的连接算法进行直线段连接。通过在人造图像上的直线段检测实验,证明该方法是一种有效的直线检测方法。随后,通过在实际场景的无人机图像上进行实验,证明该方法是一种有效的输电线检测方法。     

基于无人机图像的输电线检测方法

在无人机应用于输电线巡检背景下,为了方便后续的输电线故障检测与分析,提出一种新的基于无人机图像的输电线检测方法.首先,通过Otsu获取高低阈值的方法改进Canny边缘检测算法,用于提取输电线图像边缘;然后,通过数学形态学方法处理边缘检测得到的二值图像,并用分式查表法改进的Hough变换对数学形态学处理后的图像进行直线段检测;最后,提出线-线空间信息分析的方法,对检测出来的直线段进行筛选和拟合.通过在无人机图像上的实验结果表明,本文提出的输电线检测方法是一种性能良好的基于无人机图像的输电线检测方法.     

一种基于反相器减小传感器信号线间串扰方法

传感器信号传输时由于信号线间的电磁耦合产生不可避免的串扰。信号线间串扰严重影响信号线系统信号完整性。针对传感器信号线间串扰提出一种抑制方法,基于反相器防护线减小信号线间串扰方法,该防护线物理结构非常简单,从而很好地减小物理设计成本。通过PSpice软件搭建仿真电路进行仿真验证,仿真结果表明：未采用反相器防护线的受害线受到串扰严重且信号发生误码现象,而采用反相器防护线后受害线串扰现象明显改善且传输信号和原始传输信号100%吻合,从而验证了反相器防护线具有很强的抑制传感器信号线间串扰能力。     

可见光图像中的高压线缺陷自动诊断方法

研究直升机巡检系统中,基于可见光图像的电力线缺陷诊断方法。对直升机机载系统采集到的可见光图像进行实时分析,自动诊断电力线上可能存在的断股、异物附着缺陷。研究了缺陷在可见光图像中的特征,并提出了一种基于亮度和空间信息的线对象检测方法,自动识别电力线。对线对象进行分析,获取其位置、方向、宽度信息,并进行对象分类。结合缺陷特征和对象与分类信息,设计缺陷诊断流程,诊断断股及异物缺陷。实验证明,该方法对电力线检测准确,能够发现电力线存在的可疑异物和断股缺陷,成功应用于直升机巡检系统中。     

Robust line matching through line–point invariants

This paper is about line matching by line–point invariants which encode local geometric information between a line and its neighboring points. Specifically, two kinds of line–point invariants are introduced in this paper, one is an affine invariant constructed from one line and two points while the other is a projective invariant constructed from one line and four points. The basic idea of our proposed line matching methods is to use cheaply obtainable matched points to boost line matching via line–point invariants, even if the matched points are susceptible to severe outlier contamination. To deal with the inevitable mismatches in the matched points, two line similarity measures are proposed, one is based on the maximum and the other is based on the maximal median. Therefore, four different line matching methods are obtained by combining different line–point invariants with different similarity measures. Their performances are evaluated by extensive experiments. The results show that our proposed methods outperform the state-of-the-art methods, and are robust to mismatches in the matched points used for line matching.     

基于扫描点云数据的零部件边缘轮廓提取技术

针对目前大型零部件边缘轮廓线提取效率低的问题,提出一种基于扫描点云数据的零部件边缘轮廓提取技术.该技术从边缘轮廓线的形成方式出发,通过分析边缘轮廓线垂直截面线的分布特征,定义了模式向量表征屋脊型和折线直线-直线相交型截面线.提取过程主要包含截面线数据的获取、截面线类型的识别和边缘轮廓线数据的提取这3个步骤.为获取边缘轮...     

基于对角线行程的直线生成算法研究

提出了一种基于对角线行程的直线生成算法。针对现有基于行程模式的直线生成算法在直线斜率大于1/2时效率极剧下降的问题,提出将在同一45°对角线上的连续点亮的像素点个数作为行程计算。算法详细分析了决定对角线行程长度的所有因素,对于满足一定条件的特殊直线,算法不需要进行偏差判断,可直接生成整条直线;对普通直线,仅使用一次加法运算和判零运算即可得到对角线行程长度,改善了行程算法的效率,弥补了直线行程算法长期以来存在的缺点。     

一种MPLS流量工程中的动态路由算法

提出了一种MPLS流量工程中新的保证带宽的动态路由算法。传统的算法如SPF(Shortest Path First)算法、WSP算法（Widest Shortest Path）等都没有利用业务分布或入出路由器对（Ingress-Egress Pairs）的信息,可能导致严重的网络资源使用不充分的问题。该方法分两步：①离线路由,基于业务分布和日常统计的静态研究;该阶段能充分利用网络资源,有助于在线路由阶段动态路径的选择及避免拥塞;②根据第①步的结论及实际的网络状态,在线路由。重点针对在线路由提出了一种新的动     

多分辨率线段提取方法及线段语义分析

线段是一种组成几何体的基本元素,蕴含着非常丰富的几何信息。从图像中提取完整、连续且具有语义信息的线段对恢复场景的几何结构具有重要意义。该文提出了一种多分辨率线段提取方法,并对线段进行语义分析以区分轮廓线段和纹理线段。该方法首先运用多分辨率思想进行线段提取,然后结合深度神经网络技术对线段进行语义分析,最后对线段进行聚类合并得到最终结果。在线段连续性和完整性方面,该文提出的方法与当前常用的线段提取方法相比具有明显优势;在语义分析准确性方面,该文提出的方法在测试集上的像素精度高达 97.82%。     

使用线段表实现线段编码与种子填充快速算法

在图像处理中常用水平线段集表示区域,提出了一种采用线段表结构来表示区域,并给出使用线段表改进传统像素标记与种子填充算法的快速算法。该算法中,线段表的每个表项对应一条水平线段,它包含L、xL、xR、y和F 5个参数,即表示上下线段连通关系的标记,左、右端点的x坐标,线段的y坐标与表示线段特征或类型的标志。具有相同标记的线段表表项构成连通区域。以线段表为基础,水平与垂直方向的连通检测可分别进行,水平方向可通过行程编码实现,垂直方向则通过比较上下线段的端点坐标来确定。线段编码是像素标记的改进,由行程编码、线段标记、统一标记与标记排序4个步骤组成。采用线段表结构后,线段编码中利用桶排序,种子填充新算法中,利用队列结构并避免重复扫描来提高效率,与轮廓填充算法相比较效率都可提高近一倍。