基于局部方差的快速分形图像块编码算法

在分形图像块编码中,大部分时间花在序列块和较大的主池间寻找紧密的匹配上,对一幅较大的图像来说,由于主池按指数地增加,这种时间上的耗费便加剧了。本文提出了利用主块局部方差来减少搜索的空间,通过根据其局部方差排序收缩的主池,我们可以把所有可能的紧密匹配都限定在一个相对小范围的窗口来限制搜索空间,而在得到同样编码图像质量前提下同满搜索方法相比,编码的时间可以被缩短,其提高的速度可以达10倍左右。     

基于Web的可拓专家系统研究

传统的专家系统的局限性使得构造基于Web的专家系统具有重要意义。可拓学的发展为之提供了新的方法与手段。首先明确提出可拓专家系统的概念,然后结合当今流行的Web应用技术,构建基于B／S程序架构、Web的可拓专家系统,使之具有高移植性、高扩展性,且可以发挥可拓规则的扩展性和动态性的特点,对实现系统的关键技术进行了说明,系统运行良好,证明了所阐述理论之可行性。     

基于核局部线性嵌入算法的图像去噪方法

利用局部线性嵌入算法进行图像去噪时,如果局部近邻样本呈现非线性关系,图像去噪效果会受到影响。针对该问题,提出基于核局部线性嵌入算法的图像去噪方法。通过非线性核函数将样本映射到高维线性空间,在高维空间运用局部线性嵌入算法进行图像去噪。实验结果表明,该方法能有效地对高维非线性图像进行去噪,性能优于中值滤波算法和局部线性嵌入算法。     

基于局部编码和多头注意力模型的电力系统暂态稳定性评估

针对当前基于神经网络的暂态稳定性评估方法无法对暂态状态量测数据进行全局建模的问题,提出一种基于局部编码和多头注意力模型的暂态稳定性评估框架。利用局部RNN结构提取“三段式”暂态状态量测数据的局部特征;利用多头注意力模型对所有局部特征进行建模,计算各局部特征的长距离依赖关系,挖掘之间显著的关联特征表示。将该特征表示输入到全连接神经网络层和softmax层,输出暂态稳定性评估概率。在新英格兰10机39节点系统模拟仿真环境中的实验结果表明该方法切实可行,相较于次优结果,准确率提高3.05%,F1值提高3.04%,误报率降低39.44%。     

基于局部特征分析的人脸识别方法

对于人脸识别,人们在日常生活中并不陌生,在日常考勤、信用卡申请、信贷验证、房屋交易等场景都需要人脸识别的应用。而其他领域,比如罪犯识别、档案管理、信用验证等,人脸识别更是必不可少的辅助手段。但是人脸识别会受到很多因素影响如环境因素、相貌变化、技术差异等的影响,从而导致人脸识别结果的不同。所以如何区分不同面部差异、提取面部特征是人脸识别精确度的重要环节。     

基于FP算法的AVE局部模型划分

局部模型的划分是简化敏捷虚拟企业（Agile Virtual Enterprise，AVE）决策问题的重要方法，划分结果可能直接影响到敏捷虚拟企业的建立方式、AVE模型的优化以及合作伙伴的选择等。为了很好地完成AVE局部模型的划分问题，提出一种基于多层反馈神经网络的局部模型划分方法。该方法采用三层网络结构，各层完成指定的任务，第一层完成各输入向量的相似度是否大于给定值的判别；第二层则将相似度大于给定值的输入向量映射到同一类值，从而完成预分类；再利用反馈网络的反馈作用完成最后的分类。其结构清晰、分类灵活、学习的复杂性最低且网络的性能良好。     

基于FP算法的AVE局部模型划分

局部模型的划分是简化敏捷虚拟企业(Agile Virtual Enterprise,AVE)决策问题的重要方法,划分结果可能直接影响到敏捷虚拟企业的建立方式、AVE模型的优化以及合作伙伴的选择等。为了很好地完成AVE局部模型的划分问题,提出一种基于多层反馈神经网络的局部模型划分方法。该方法采用三层网络结构,各层完成指定的任务,第一层完成各输入向量的相似度是否大于给定值的判别;第二层则将相似度大于给定值的输入向量映射到同一类值,从而完成预分类;再利用反馈网络的反馈作用完成最后的分类。其结构清晰、分类灵活、学习的复杂性最低且网络的性能良好。     

基于局部特征提取的人脸识别方法的优化研究

在现代生物技术研发和升级中,人脸识别技术作为生物识别技术中的重要组成部分,目前已经被广泛应用于金融、公共安全、人像分割以及身份鉴别等领域。在人脸特征提取中,局部特征提取环节十分关键,而提取质量很容易受遮挡、光照等因素影响。为进一步提升人脸局部特征提取的质量,本文围绕LBP、Gabor两种算法展开分析,并分别探讨了两种识别算法的操作过程。     

基于可拓学的任务空间概念模型确认方法

任务空间概念模型是现实世界军事知识的第一层抽象,是仿真系统开发的业务基础。所以,任务空间概念模型的质量直接影响到仿真系统的质量,而任务空间概念模型自身的VV＆A是一个非常值得关注的问题。任务空间概念建模本质上看是军事领域的知识表示或者需求描述,以定性描述为主,定量成分非常少。因此,传统的通过分析输出数据的方法不能适应任务空间概念模型的特点。本文从专家法的角度借鉴可拓学的思想,引入了一种基于可拓学的任务空间概念模型确认方法。     

基于对偶方法和局部统计信息的快速图像分割

CV模型和局部二值拟合模型用于图像分割时往往只能得到局部最优解,且计算量大,分割速度慢。为此,引入一个变量,将其与已知变量组成对偶变量,并利用图像的局部统计信息,建立主动轮廓模型的对偶模型,实现图像的快速分割。针对合成图像、多目标物体图像和灰度不均匀的医学图像进行实验,结果表明,该模型能自动处理拓扑结构的变化,从而快速准确地分割图像。     

基于拓扑知觉理论的人脸表情识别方法

在传统的计算机视觉领域中,底层任务被认为是自主的、自底向上的过程,造成较低的图像识别率。为此,提出一种基于拓扑知觉理论的人脸表情识别方法。该方法把人脸具有拓扑不变性的性质用于人脸拓扑轮廓的提取,将提取的特征与主成分分析相结合,作为人脸大范围特征信息,将大范围优先原理应用于人脸表情的识别算法中,设计RBF+Adaboost多层分类器。实验结果表明,该方法可以提高人脸表情的识别率。     

基于MapReduce的互联网拓扑特征参数算法研究

针对传统单机算法在计算大规模互联网拓扑特征参数时效率低的问题,基于MapReduce分布式计算框架对网络拓扑特征参数算法进行研究。通过分析单机图算法并行移植时存在的问题,提出了图算法并行化设计的原则和消息传递机制;根据设计原则和消息传递机制,为4个网络拓扑参数设计了并行算法。实验证明,并行的拓扑参数算法能够有效提高计算效率,且具备良好的可扩展性。     

一种新的AOV网络拓扑排序算法

通过表达每个顶点在图中相对其他顶点的位置，提出的后序集的概念。基于此将图用二维数组存储，构造出一种新的基于后序集的AOV网拓扑排序算法，给出了算法的思路和实现步骤，采用一个装配生产线作业顺序规划问题为实例，验证了算法的正确性和可行性。     

基于遗传算法的虚拟企业局部模型划分方法

局部模型的划分是分解、简化敏捷虚拟企业建立过程决策问题的重要方法，划分结果可能直接影响到敏捷虚拟企业的建立方式、伙伴企业的合作方向和虚拟企业模型的优化,由于该过程涉及到复杂的组合优化问题以及定量评价方法，因此对该问题的求解具有很高难度。本文提出了应用遗传算法为主的算法来优化这一项目划分过程的方法，该方法根据问题的特点采取特定的基因编码、遗传与变异算子等，本文最后依据一个实际算例来说明和验证该算法。     

拓扑元素的命名机制研究综述

在基于历史的参数化特征造型系统中,拓扑元素的命名和特征模型重新生成时拓扑元素的正确辨识是一个关键问题。此文基于参数化系统的模型表示方法,探讨了拓扑元素永久命名问题,分析了解决该问题的4个基本条件及其内在关系,将拓扑元素永久命名问题分为唯一命名及其辨识问题和模型重建阶段拓扑结构发生改变时的语义辨识问题2个层面展开研究,并对其他相关研究中的名字问题进行了概述。     

基于规则的空间一致性维护

通过对空间数据的拓扑一致性问题的分析,给出了一种基于拓扑的空间数据模型,在此基础上提出了一种空间拓扑规则发现机制。利用所得的空间拓扑规则,判断空间数据是否具有拓扑不一致性,进而采取相应的策略进行拓扑一致性维护,以提高空间数据的质量。     

一种钣金件拓扑元素命名和辨识方法

拓扑元素的命名与辨别是特征技术中存在的一个困难和待解决的问题.本文在对钣金件特征研究和"零厚度"假设的基础上,提出了一种钣金件拓扑元素命名和辨别的新方法.该方法采用元素编号的方法对拓扑元素进行命名,并根据钣金件的拓扑点和拓扑边编号与旧模型中的编号是否一致来辨识点和边的拓扑元素.实验表明该方法在钣金件的拓扑结构发生变化时能有效地辨识出拓扑元素的前后对应关系.     

融合全局与局部特征的贝叶斯人脸识别方法

针对人脸识别特征提取阶段中的数据降维方法往往难以兼顾保持全局与局部特征信息的问题，以及匹配识别阶段贝叶斯分类器中小样本问题，提出了一种融合全局与局部特征的贝叶斯人脸识别方法。该方法通过核主元分析提取出人脸数据的全局非线性特征，并在此基础上通过正交化局部敏感判别分析挖掘出人脸数据的局部流形结构信息，以达到提取出具有高判别力低维本质人脸特征的目的；采用一种最大信息量协方差选择的方法，来对协方差矩阵进行估算，以解决贝叶斯分类器设计中的小样本问题。在ORL、AR、 YALE、FLW人脸库上设计实验来进行验证。结果表明，提出的特征提取算法以及对贝叶斯分类器的改进取得了比较好的效果，通过对这两个阶段的优化，可以显著提升人脸识别的效果。     

基于拓扑算子的多尺度GIS显示方法

为了解决多尺度GIS数据显示的问题,提出基于拓扑算子的多尺度GIS显示方法。该方法建立基于标签的空间拓扑算子的计算,进行几何体空间关系的判断与合并,实现空间数据的多比例尺表达与显示。实验结果验证该方法的可行性和有效性,并证明其不会产生数据损失。     

基于MapObjects的空间拓扑关系的建立

MO(MapObjects)是广泛应用于GIS软件开发的组件,但是它的数据模型的局限性决定了它不能够独立支持空间拓扑关系。而空间拓扑关系是GIS中空间分析的基础,从而限制了它在空间分析方面的应用。该文针对MO不能独立支持空间拓扑关系的问题,分析了空间拓扑关系和MO的空间数据模型,设计了用于存储拓扑关系数据的数据库,给出了建立空间拓扑关系的过程,提出并实现了一种基于MO的空间拓扑关系的建立方法,扩展了MO的空间分析功能,拓展了MO的应用范围。