基于数据库的复制技术与应用

基于数据库的复制技术结构简单、机制实用可靠、性能高。介绍了数据库复制技术的原理及特点以及数据库复制的类型和应用情况分析。结合SQL Server 2000实际工程实例,对于复制技术在管理信息系统、热电厂监测、资讯数据服务等行业中的应用进行了理论和实践上的探讨,并给出了实施具体应用时的规划与实施方法。由于应用背景具有很强的代表性,因此对中小型企业集团实施和应用信息集成技术,具有一定的指导意义。     

基于改进区域卷积神经网络的安全帽佩戴检测

针对已有的安全帽佩戴检测算法对小尺寸目标和部分遮挡目标检测效果较差的问题,在区域卷积神经网络基础上,做出优化用于安全帽佩戴检测。在原始Faster RCNN的基础上使用多层卷积特征融合技术优化区域建议网络产生候选区域特征图,使用在线困难样本挖掘技术训练ROI网络,自动挑选出困难样本使训练更加有效。实验结果表明,相比原始的Faster RCNN算法,所提方法检测精度提高了4.73%,对部分遮挡和小尺寸目标均有较好的检测效果,对环境变化具有更强的适应性。     

基于本体的旅游资源二次推荐方法研究

为降低用户寻找旅游资源时的负担,更好地处理用户的需求和偏好,从用户角度出发,提出了一种基于本体的二次推荐方法。该方法引入本体来描述旅游资源,实现了用户的直接需求及偏好兴趣信息与推荐中过滤条件的关联,用户可对推荐结果进行评价。理论分析和实验表明,该方法可行,推荐结果能够覆盖绝大部分用户的选择,具有较好的效果。     

空气重介质流化床气泡行为及其对分选的影响

空气重介质干法选煤流化床属于密浓相稳定鼓泡床,气泡的行为直接影响分选效果,介绍了空气重介质流化床中气泡行为的重要性及特点,导出了以气泡体积分率表示的流化床密度表达式,分析了气泡对流以化床的6mm实际分选粒度下限的影响。同时,阐述了流不中介质的返混和颗粒透泡对产品错配的影响,并给出了一个不同粒度级分选结果Ep的实例。结果表明：气泡是影响分选精度的重要因素,其体积分率的变化与床层密度波动密切相关。     

基于OTSU分割和HOG特征的行人检测与跟踪方法

传统的HOG算法针对整幅图像进行行人特征提取,大量的非人窗口计算必然降低检测的准确率和效率。为此,提出一种基于OTSU分割和HOG特征的行人检测与跟踪方法。利用OTSU算法以最佳阈值分割图像,在分割区域的基础上进行Canny边缘检测,通过边缘的对称性计算确定行人候选区,继而采用经PCA方法降维后的HOG特征和隐马尔可夫模型对行人候选区进行检测验证。最后,以确定的行人区域为跟踪窗口,利用CamShift算法跟踪行人。多组实验结果证明,本文方法的行人检测效率和精度均有所提高,跟踪性能稳定、可靠。     

基于自适应森林优化算法的特征选择算法

森林优化特征选择算法(FSFOA)表现出色，但初始化方法的盲目性以及更新机制的局限性限制了该算法的性能。对FSFOA不足之处加以改进，提出自适应森林优化特征选择算法(AFSFOA)。在初始化过程中，加入特征权重评估算法；在更新机制上，使用自适应参数选择策略以及贪心搜索策略替代原始的更新机制。在不同维度的数据集上进行实验，对比实验结果表明，与FSFOA算法以及近年来提出的较高效的特征选择算法进行对比，在准确率以及维度约简上，AFSFOA算法有很强的竞争力。