改进型RBF神经网络的多标签算法研究

针对已有的RBF神经网络多标签算法未充分考虑多个样本标签之间的关联性,从而导致泛化性能受到一定影响的问题,研究分析了一种改进型RBF神经网络的多标签算法.该算法首先优化隐含层RBF神经网络基函数中心求取算法——k-均值聚类.采用AP聚类自动寻找k值以获得隐含层节点数目,并构造Huff man树来选取初始聚类中心以防k-均值聚类结果陷入局部最优.然后构造体现标签类之间信息的标签计数向量C,并将其与由优化k-均值聚类得到的聚类中心进行线性叠乘,进而改进RBF神经网络基函数中心,建立RBF神经网络.在公共多标签数据集emotion上的实验表明了该算法能够有效地进行多标签分类.     

光学显微镜数字化改造的设计及仿真

目前数字显微镜得到了广泛的应用,强大的图像处理功能和友好的用户接口是其主要优势。为了充分利用医学院校的传统光学显微镜,提出了数字化的改造方法。设计出通过CCD采集、DSP图像处理、视频显示的数字化显微图像分析系统仿真平台。并且根据显微图像噪声特点提出分频的对比度受限直方图均衡算法,从而提高图像的对比度,抑制噪声放大。仿真结果表明,硬件平台可以稳定、有效地增强显微图像,并可达到20帧/秒的处理速度。     

虚拟仪器下催化剂频率响应测试系统的研发

基于虚拟仪器的理念,开发了用于催化剂材料频率响应实验的自动化测试系统.整个系统集数据采集、数据处理和模型优化于一体.介绍了测试系统的硬件构成,实验涉及的相关理论,以及用于优化的数学数学算法,重点阐述了数据采集平台、数据处理平台和模型优化平台的软件程序编写,并通过一组实验数据验证了测试系统的性能.     

无纸化考试系统自动组卷策略分析及改进

介绍了自动组卷的数学模型和几种常用的自动组卷策略,探讨了基于传统遗传算法的智能组卷策略,并在此基础上,重点研究了改进的型遗传算法组卷策略.     

一种基于LSB的数字图像信息隐藏算法

根据载体图像和嵌入量的大小,利用随机函数确定出嵌入字节的位置,使嵌入信息分布均匀;研究了异或运算的性质,结合位平面的特点,通过位的异或运算,实现秘密信息嵌入;对嵌入的字节最多只需修改一位,可在该字节中同时嵌入两位秘密信息,提高了秘密信息嵌入量,并能无损还原.理论分析和实验结果证明了算法的有效性.     

融合多类时空轨迹特征的跨网络用户身份识别

随着位置社交网络的蓬勃发展,用户移动行为数据得到极大丰富,推动了基于时空数据的身份识别问题的相关研究。跨位置社交网络的用户身份识别,强调学习不同平台时空序列间的相关性,旨在发现同一用户在不同平台的注册账号。为解决现有研究面临的数据稀疏、低质量和时空不匹配问题,提出了一种融合双向时空依赖和时空分布的识别算法UI-STDD。该算法主要包含3个模块：时空序列模块通过结合成对注意力的双向长短时记忆网络来刻画用户移动模式;时间偏好模块从粗、细两个粒度定义用户个性化模式;空间位置模块挖掘位置点的局部和全局信息,量化空间邻近性。基于上述模块得到的用户轨迹对特征,UI-STDD利用多层前馈网络判断跨网络的两个账户是否对应于现实中的同一个人。为验证UI-STDD的可行性和有效性,在3组公开的数据集上进行了实验。实验结果表明,所提算法能够提高基于时空数据的用户身份识别率,F1值平均高于最优对比方法10%以上。     

大学生思想状况调查分析

通过对在校的１２３６名本专科学生的问卷调查,对当前大学生的人生观、恋爱观、学习目的、学习态度、入党动机等问题进行分析,为加强高校学生思想教育提供了科学依据。     

基于T-S模糊模型的非线性时滞系统H∞滤波器设计

基于Takagi-Sugeno模糊模型, 研究了时变时滞非线性模糊系统的滤波器设计方法. 通过构造改进的Lyapunov泛函, 结合自由权矩阵与矩阵解耦方法, 提出模糊H∞滤波器存在充分条件. 此充分条件较已有文献中类似条件具有更低的保守性. 并给出示例说明了所给出方法的有效性.     

多频率超声衍射CT图像重建的研究

根据傅里叶衍射投影定理,不同频率的超声波得到的投影数据的傅里叶变换对应着复平面上不同半径的圆弧.文中对多频率衍射层析成像原理进行深入探讨,提出了多频率超声CT模型,并对多频率超声CT进行实验研究.重建步骤如下:首先,根据标准的体模算出重建数据点的值;然后运用网格插值法将非笛卡分布的重建数据点插值到笛卡网格内;最后用二维的傅里叶逆变换完成图像的重建.多频率超声衍射CT的成像速度要快于单频率CT的成像速度.