H.264快速帧内预测模式选择算法

H.264引入帧内预测技术提高了I帧的编码效率,但也大大增加了编码的计算复杂度。为了降低计算复杂度,根据预测模式算法的特征提出了一种基于像素边缘矢量方差及子块宏块映射关系的帧内预测模式快速选择算法。实验结果表明,该算法在保证图像质量和比特率大致不变的前提下,极大地降低了帧内预测编码的计算复杂度。     

大数据访问中信息传输冗余量消除仿真

针对传统的大数据访问中信息传输冗余量消除方法存在查全率、信息传输冗余量消除效率以及速率较低等问题,提出了基于Hamming距离值的大数据访问中信息传输冗余量消除方法。利用滑动以及滚动相结合的窗口移动模式减少窗口计算量,将Rsync滚动校验算法以及MD5算法相结合,在文件任意位置开始计算滚动校验值,通过递进关系,获取连续数据块的校验值,根据不同数据块的校验值进行数据匹配。将经过匹配后的数据块利用CDC分块检测算法进行检测,根据余弦相似度计算公式以及Hamm距离值计算相似度,实现大数据访问中信息传输冗余量消除。实验结果表明,所提方法有效提高了冗余信息查全率、信息传输冗余量消除效率以及速率,能够快速、准确地消除多余的信息。     

嵌套式迭代法数值求解粘性可压NS方程

1.引言计算技术的飞速发展为气动问题的数值模拟提供了良好的工具,虽然近年来数值方法的研究取得了很大进展,但如何提高计算效率仍是一个重要课题。显式方法计算简单,但时间步长受到很大限制,Beam和Warming提出的隐式方法提高了计算效率。一般说来,隐式法对二维问题需对五对角块矩阵进行求逆,而对三维问题需对七对角块矩阵求逆,目前还没有一个好的方法直接求解这类问题,近似因式分解法使求解过程大为简化,     

基于熵和块匹配的图像检索技术

提出了一种图像熵和特征块匹配相结合的图像检索方法.为了提高图像的检索精度和效率,首先用计算图像熵并与设定的闭值比较实现对图像库的预分类;然后利用Harris算子检测出图像的特征点,用以特征点为中心的特征块的前三阶颜色矩来描述特征块的特征;进一步统计出两个图像中匹配的特征块数目,计算图像间的相似距离并进行仿真.仿真结果表明,算法中所使用的特征块更全面、更精确地描述了图像的视觉信息,实现相似度计算的方法简单和高效,证明分级检索方法在保证图像检索效率的前提下,极大地缩短了检索时间.     

网格环境下地形绘制的任务调度算法研究

随着用户不断增多,导致服务器不能满足多用户实时绘制地形的需求.利用地形实时绘制技术,提出了一种在网格环境下的基于地形分块的T-MIN-MIN任务调度算法.该算法根据地形块相互独立和绘制时块中三角形数目按比例分布的特点进行调度,提高了地形块调度的效率.提出的地形块的代价估算计算方法使得地形块能够按照接近实际值参与调度.实验结果表明,网格环境中地形分块的任务调度方法具有较高的效率.     

基于划分的集合相似连接

集合相似连接(set similarity join)是指在给定的数据集中,按照基于集合间覆盖关系的相似度计算方法来衡量数据之间的相似度、并找出所有相似度不小于给定阈值的数据对的操作.集合相似连接作为一种新的基本操作在很多领域中有重要应用.随着社会网络、移动应用以及在线服务的发展,使得数据收集的效率和规模得到了很大的提高,同时给相似连接操作带来新的挑战.根据集合相似的必要条件,提出了相似集合之间的差异度.利用差异度和鸽巢原理,提出了一种新颖的基于数据划分的集合相似连接计算方法,该方法对集合进行自适应的均衡划分,并利用基于划分块的过滤方法来提高过滤的效率.为了进一步提高过滤的效果和相似连接的效率,利用划分块的位置信息提出了增强的过滤方法.针对提出的方法,在不同的环境下进行了实验,实验结果表明,该方法与已有的方法相比可以有效地提高相似连接的效率.     

基于自适应门限四叉树的分形图像压缩新方法

由Fisher提出的用于分形图像压缩的固定门限四叉树方法中,子块与父块的实验门限值一般由经验来设定,这直接影响了分形图像编码的效率,门限值的设定是分形图像压缩中的技术难点之一。考虑了输入图像的特点,给出了自适应门限的计算推导过程,提出了门限与子块的方差成正比的自适应门限的分形图像压缩方法。实验表明,对同类图像该方法压缩时间短,还原图像PSNR高,提高了分形压缩编码的效率。     

基于局部平均灰度熵的快速图像修复算法

使用块拼贴的基于样本的图像修复算法运行时间主要取决于最佳样本块匹配步骤的执行效率。目前算法普遍采用全局搜索获取样本块,逐一与待修复块进行相似性比对,修复质量和修复效率依赖于采样区域的范围大小。为提高计算效率,提出一种基于局部平均灰度熵的图像修复算法,在每次迭代中根据待修复块邻域窗的平均灰度熵自适应确定采样区域范围。实验结果证明,所提算法相较经典Criminisi修复算法提高了修复质量,且大大提高了修复效率。     

基于纹理块与梯度特征的图像修复改进算法

针对目前图像修复算法在处理污损车牌图像时存在边缘修复不连续和效率不高问题,提出采用纹理块与梯度特征结合的改进的算法。新算法从两个方面进行改进：针对最优匹配块,加入梯度计算,优化匹配块的选择及预编辑,提高与环境的融合效果;采用了一种更新填充前端的修改方案,提高修复效率。测试结果表明,所提出的算法具有更好的计算效率,视觉感知方面具有更好的边缘连续性。     

面向索引图的大容量信息隐藏方法

嵌入容量是衡量信息隐藏方法的重要指标之一。为了提高嵌入容量,提出一种面向矢量量化索引图邻块编码的信息隐藏改进算法,利用当前块的四邻块的空间相对位置关系和邻块与当前块索引差值的数值范围进行信息隐藏。实验结果表明,改进后的算法能够显著提高嵌入容量,在比特率仅增加5.13%13.10%的情况下可将嵌入容量提高到Chang方法容量的2.113.16倍,嵌入效率由原来平均0.10提高到了0.26。     

基于限界传递相似度图的FCA概念相似度计算方法

使用相似度图计算FCA概念相似度需要构造相似关系的传递闭包,对于复杂问题会导致相似度图规模过大,从而影响相似度评价的效率.为了降低相似度图规模,提出一种基于限界传递相似度图的FCA概念相似度计算方法.该方法首先通过限定传递相似关系的长度来避免构造相似关系的传递闭包,得到的限界传递相似度图中忽略了长度超过界限且对区分FCA概念无用的传递相似关系,能够有效压缩相似度图的规模;然后给出了动态传递相似度计算方法和由限界传递相似度图构建二部图的方法.实验结果表明,使用限界传递相似度图能够在不损失计算结果准确度的情况下有效提高FCA概念相似度计算的效率.     

基于提升小波的DDoS实时检测

以小波法估计Hurst指数为基础,提出了基于提升算法的实时Hurst指数估计法。由NS2仿真实验的结果分析出检测DDoS攻击时流量样本与Hurst指数的关系,得到检测DDoS的实时方法.与传统检测方法相比,该法实时高效。     

基于双阈值约束容差优势关系的评价模型

针对序信息系统下经典优势关系粗糙集在求解优势类时对于属性值的要求过于严格,导致评价模型失效,而单阈值约束容差优势关系粗糙集对于属性个数的要求又过于宽松,造成评价结果无法容纳人的感知和判断这一问题,提出一种基于双阈值约束容差优势关系的粗糙评价模型。首先,提出双阈值约束容差优势关系的基本概念并对其相关性质予以研究;然后,基于此拓展的优势关系给出优势度的定义,并结合统计分析方法构建基于双阈值约束容差优势关系的粗糙评价模型;最后,将该模型应用于我国区域建筑业综合实力评价中,并将所得结果与原通过经典优势关系粗集法得到的排序结果进行对比分析。结果表明基于双阈值约束容差优势关系的粗糙评价模型在解决多属性决策问题方面更加合理、可靠。     

面向招投标领域的远程监督实体关系抽取研究

招投标网站资源中蕴含着丰富的情报信息。“远程监督”方法借助知识库自动标注数据,弥补了传统信息抽取方法在语料准备阶段对人工强依赖的缺陷,可有效提高信息抽取效率。该方法会引入噪声数据,导致信息抽取效果不够理想。因此,提出一种基于因子图模型的远程监督实体关系抽取方法,并结合领域特征,采用知识融合技术提高实体抽取质量,进而针对远程监督的缺陷提出基于负例数据学习的降噪方法。实验结果表明,该方法能够有效减少“噪声”干扰,提高关系抽取性能。     

基于依赖的污点分析方法改进研究*

在总结污点分析研究现状基础上,给出了基于依赖的静态污点分析的形式化描述。提出并形式化定义跨方法的域变量和方法参数变量依赖关系以及依赖关系传播的操作语义,改进分析的精度。引入迭代求精方法对分析结果进行多阶段和验证,改进分析的性能。在SOOT平台实现改进分析的原型系统并与现有分析比较,实验结果表明改进方案有效提高了精度和性能。     

基于粗糙集信息等价矩阵的关联规则挖掘

利用粗糙集理论,从矩阵分析的角度来挖掘决策表蕴含的信息,引入粗糙集信息等价关系的同构映射——等价矩阵,等价矩阵可看作是等价关系在信息表内的知识表达。给出了等价矩阵的求取算法以及等价矩阵意义下的属性重要度和核的概念。设计了基于等价矩阵的决策信息表的最小属性约简算法。从等价矩阵本身相关操作运算来挖掘客观知识之间的关联模式,提出了基于信息等价矩阵的关联规则提取的算法。实例证明提出的算法有效,为进一步研究决策信息系统的规则提取和决策算法提供了可行的计算方法。     

基于分布式图计算的学术论文推荐算法

针对海量论文数据导致的应用效率低下问题,提出一个基于层次混合模型的推荐算法WSVD++。该模型根据学术论文良好的结构特征,构建一个加权的论文二部图模型。首先对论文进行特征提取,按不同特征的权重构建论文的复合关系图;其次对关系图采用一种改进的PPR算法,计算每篇论文的重要程度,依此来对用户—论文关系进行加权;然后在构建好的加权二部图模型上混合SVD++图算法进行推荐。实验结果表明,改善了推荐算法学术论文的推荐效果,并且基于分布式图计算框架GraphX,扩展性好,适合大数据处理。     

基于特征优先关系的冲突消解方法*

提出了一种基于特征优先关系的冲突消解方法,该方法通过制定设计人员的静态优先级和特征操作的动态优先级,可以有效地预防、检测和消解冲突,维护了协同模型的一致性。同时,还采用了负载平衡技术,保证了协同建模的效率。     

基于最佳局部差值编码位的手指静脉识别*

针对手指静脉识别技术中现有编码特征局部细节信息和区分性信息利用不充分的问题,文中提出基于最佳局部差值编码位(BLDCB)的手指静脉识别方法.设计局部差值编码提取方法获取图像的编码特征,提出基于相关性和散度的最佳位挖掘方法.引入条件概率计算编码位与目标的相关性,挖掘鲁棒位.计算鲁棒位之间的类间散度,获取具有区分性的鲁棒位,作为最佳位.在公开的PloyU手指静脉数据库和MLA手指静脉数据库上的实验验证文中方法可以进一步提高身份验证的精度和速度.     

基于标记关系的模糊粗糙集模型*

多标记分类任务中的数据通常是高维的,直接利用高维数据建模可能导致训练效率低下,模型复杂,同时可能影响分类效果.针对多标记数据,文中提出属性-标记矩阵的概念,建立基于标记关系的模糊粗糙集模型,设计此类模型的约简算法,用于多标记数据分类任务的特征选择.在8个公开的数据集上实验验证文中算法的有效性.