非凸起的盲文点位字库设计研究中的问题及解决措施

在实际工作学习时．尤其是正常人学习盲文,或正常人之间需要用盲文交流时,或者盲文和普通文字的混排,或者需要简单的方法把盲文输入到普通的文档中。主要介绍了盲文字库的设计方法,以及解决该字库在不同计算机之间的移植和盲文字符的输入法等问题。     

基于造字程序的布莱尔盲文平面输入系统研究与实现

在实际工作学习时,尤其是正常人学习盲文,或正常人之间需要用盲文交流时,或者盲文和普通文字的混排,或者需要简单的方法把盲文输入到普通的文档中.主要介绍了盲文字库的设计方法,以及解决该字库在不同计算机之间的移植和盲文字符的输入法等问题.     

全排列递归算法在算法教学中的重要性

全排列递归算法简洁,清晰,可读性强。针对该算法在递归算法的设计以及回溯法中的应用．讨论了全排列递归算法在算法教学中的重要作用。     

非确定有穷自动机在盲文转码中的应用

对盲人使用的计算机交互技术进行研究是很有意义的工作。盲文字库缺少国际标准和不同公司的盲文字库不兼容造成了很多难题。将盲文用汉字点位编码表示,能摆脱盲文字库的束缚。用不确定有穷自动机描述盲文与汉字点位编码的转换过程,再用逆序拆分子集法对其确定化。经测试系统的转码正确率达到100%,从而实现盲文与机器无关,使得盲人使用计算机更方便。     

基于指纹传感器的盲文识别算法研究

针对盲人学习或阅读盲文困难大的问题,提出一种基于指纹识别传感器盲文识别算法.首先,通过半导体指纹传感器触压盲文书获取盲文凸点图像;接着,对盲文图像进行图像处理,包括二值化分割、形态学滤波、形状识别,获得凸点位置;然后,通过坐标变换计算得到凸点的排列矩阵,并进行二进制编码得到唯一的索引号;最后利用索引号检索国家标准的盲文...     

视听触同步刺激的数字化盲文学习方法

盲文是视障人士获取信息,学习知识的重要媒介.然而,目前基于纸质书籍的盲文学习方法只能提供盲文点位的触觉刺激,存在不便携、不易用且内容陈旧等问题.为此,本文提出了一种视觉、听觉和触觉同步刺激的数字化盲文学习方法,能够提高视障人士的盲文学习效率.基于多感知盲文学习机,本文设计了一种多感知信息匹配算法,能够输出文字、声音和盲...     

多色小球组合问题在排课表中的应用研究

根据排列组合中的乘法法则,求出有r种颜色的n个小球放入m个盒子的组合数。为便于计算机找到每一种组合,本文给出了该组合的生成算法。如果将学校排课表中的不同课程看着是不同颜色的小球,则可把多色小球组合问题延伸到学校的排课算法。实际排课表时还要解决如何把一个二维的课表映射为一维线性空间,以及处理各种冲突等。     

排列码混合安全算法在数据传输系统中的研究

基于网络的数据传输安全问题是信息安全领域的重要课题之一，本文在分析现有数据加密方法的基础上。在数据传输系统中应用一种基于分组密码新概念的新算法一排列码加密算法。理论和实验结果均表明。排列码算法加密明文数据并结合RSA算法进行密钥传输和数字签名可以得到加密强度很高的混合安全算法且算法的运行速度也很快。     

AGNES算法在K-means算法中的应用

提出一种新的选取初始聚类中心的算法,该算法结合了凝聚层次聚类算法AGNES,利用该算法选出初始聚类中心,再应用到K-means算法中进行聚类。实验表明,改进的算法聚类效果更好,准确率得到了提高,迭代次数也明显减少,还能够发现异常点。     

应用混沌烟花算法求解置换流水车间问题

改进烟花算法求解置换流水车间问题。用最大位置法编码,将连续变量映射到离散空间。引入动态半径因子,平衡局部搜索与全局搜索。精英个体混沌搜索,进一步挖掘个体信息。用锦标赛策略替代原有的选择算子,群体中的优良个体被选择的概率增大。通过正交实验选择合适参数,求解Car类和Rec类基准问题。与基本烟花算法、萤火虫算法和粒子群算法的对比实验说明,改进后的混沌烟花算法在寻优率、寻优速度等上具有一定的优势,是求解置换流水车间问题的有效工具。     

在嵌入式Java芯片中使用即时编译技术

Java虚拟机具有面向堆栈与面向对象的特点,不利于硬件有效支持字节码的直接执行,传统JIT也不适应嵌入式系统的应用环境,介绍了在自行设计的嵌入式Java芯片中使用JIT的技术途径,通过对Java虚拟机堆栈和复杂指令的支持,密切配合JIT软件,较好地解决了Java芯片设计中的问题。测试结果表明,相对于目前前界最好的picoJava-Ⅱ内核而言内核而言,JC401的编译后代码性能提高了1．2至1．9倍,在硬件复杂度、执行速度、内存开销等方面都有较大程度的改善,适合于嵌入式应用。     

反馈式编译优化在寄存器分配中的应用技术

寄存器分配技术是编译器最为关键的优化技术之一.反馈式编译优化是一种基于程序当前和以前运行时的趋势来改变程序以后执行动作的技术,它能够提供给寄存器分配一些有用的优化信息.在分析Open64编译器反馈式编译优化技术的基础上,基于ALPHA结构实现和扩展了反馈式编译优化在寄存器分配中的应用,获得了较好的优化性能.     

双极隶属度F_KNN分类算法在算法管理中的应用

算法管理是信息融合领域中一个新的研究课题,其过程涉及到对信息融合数据源的分类问题.针对信息融合数据源样本的特征,提出一种双极隶属度F_KNN分类算法,通过邻居质量优先隶属度函数和双极隶属度判决规则,得到理想的数据源分类结果.     

核聚类算法在入侵检测中的应用

提出了一种基于核的聚类算法,并将其应用到入侵检测中,构造了一种新的检测模型。通过利用Mercer核,我们把输入空间的样本映射到高维特征空间后,在特征空间中进行聚类。由于经过了核函数的映射,使原来没有显现的特征凸显出来,从而能够更好地聚类。而且在初始化聚类中心的选择上利用了数据分段的方法,该聚类方法在性能上比经典的聚类算法有较大的改进,具有更快的收敛速度以及更为准确的聚类。仿真试验的结果证实了该方法的可行性和有效性。     

小波聚类算法在入侵检测中的应用

提出一种基于小波聚类的入侵检测算法,该算法包括量化特征空间、小波变换、聚类、形成查找表,以及按照一定的比例参数检测出入侵行为.试验结果证明,此算法不受噪声影响,对输入顺序不敏感,而且不需要关于簇数量的先验知识,有效地提高了检测率,降低了误警率.     

CoSaMP改进算法在信道估计中的应用

压缩采样匹配追踪CoSaMP(Compressive Sampling Matching Pursuit)算法作为压缩感知中信道估计比较具有代表性的算法之一,一直无法解决如何获取信道的稀疏度问题。为了解决该问题,提出一种利用峰值信噪比PSNR同迭代次数之间的关系而构造的一种改进算法。该算法可以自适应确定迭代次数,从而有效地提高CoSaMP算法的效率,增加了CoSaMP算法在实际信道估计中的可行性。     

多维包分类算法在防火墙中的应用

随着互联网应用的全球化发展,随之而来的网络信息安全等问题却影响了用户对互联网络服务安全性和可靠性的信任与使用.防火墙技术是目前应对网络安全问题的重要安全技术,在介绍防火墙技术分类的基础上,研究了AFBV算法的主要思想.针对该算法在数目较大的多维规则库下可能出现时间性能消耗过大的问题,进行了优化和改进,有效地克服了AFBV算法在复杂网络环境中的缺陷,并通过仿真实验给出了对比的实验结果.     

改进的LLE算法在图像分类中的应用

局部线性嵌入算法LLE(Locally Linear Embedding)可以有效地对图像的高维特征进行降维。针对处理样本分布不均匀及近邻因子选择时会出现的问题,在对高维数据降维时,近邻点的选择采用计算测地线距离而非传统的局部欧式距离,且近邻点的个数选择进行预先优化以达到更好的降维效果。实验表明,改进后的LLE算法具有更好的分类精确度,在图像分类过程中比单纯的LLE算法具有更好的分类性能。     

归一化算法在文字识别系统中的应用研究

针对汉字图像预处理过程中归一化算法进行了改进.先对单个汉字进行大小归一化,并在此基础上对汉字进行细化,最后对骨架图像进行修正.实验结果表明该算法有效可行,可应用于汉字识别的后续处理.