基于时序分析的微弱表情识别方法

依赖现有夸张的表情图像序列数据库,将微弱表情看成是整个夸张表情图像序列中的前面一段,提出基于时序分析的微弱表情识别方法.首先融合二值图像和灰度图像序列的光流运动场,提取眉毛、鼻子和嘴巴的动作方向及强度共5维特征序列.接着采用夸张表情特征序列训练隐马尔科夫模型(HMM),分析特征序列与夸张表情的关系.通过HMM前向学习识别微弱表情序列.同时采用Boosting算法提高识别精度.在Cohn Kanade表情数据库上进行实验验证,取得较好的实验效果.     

一种基于有限记忆多LRU的Web缓存替换算法

Web缓存的核心是缓存内容的替换算法.在动态不确定的网络环境下,本文提出一种基于有限记忆的多LRU (LH-MLRU)Web缓存替换算法,它是一种低开销、高性能和适应性的算法.LH-MLRU综合考虑各项因素对Web对象使用多个LRU队列进行分类管理,引入Web对象最近被访问的历史作为缓存内容替换的一个关键因素,来预测对象可能再次被访问的概率.通过周期性的训练参数可以适应动态不确定的网络环境.轨迹驱动的仿真实验表明LH-MLRU在各项性能指标上均优于其他算法,可以显著的提高Web缓存的性能.     

基于蚁群的无线传感器网络双簇头算法

在无线传感器网络分层路由协议LEACH的基础上,重新定义了"轮"的概念,把每一轮划分成3个阶段而不是传统的2个阶段.提出基于蚁群的双簇头算法,根据信息素浓度在每一簇中选择具有分工特征的主簇头和副簇头,分别进行数据收集、融合、传输等工作.与LEACH和LEACH-C算法进行实验比较,该算法较好地平衡了网络的能量消耗,延长了网络的生命周期.     

基于轻量级架构的企业应用技术研究与实现

针对小型制造企业软件产品和系统应用中存在的问题,通过分析企业信息化发展的需求特征和传统软件开发模式,提出了基于轻量级架构的软件解决方案和系统实现方法.讨论了软件开发方式的选择、提出了软件系统的架构模式以及采用的技术体系和结构设计方法.在基于MVC模式的基础上,分别阐述了展现层实现的标签使用方法和页面层的复用技术、将Struts的Action纳入到Spring容器的方法、将Spring和Hibemate有机的集成在一起的方法和过程并给出了系统的部署结构.最后,结合应用实例,简述了系统的功能及测试结果.     

一种基于正态分布交叉的ε-MOEA

实数编码的多目标进化算法常使用模拟二进制交叉(simulated binary crossover,简称SBX)算子.通过对SBX以及进化策略中变异算子进行对比分析,并引入进化策略中的离散重组算子,提出了一种正态分布交叉(normal distribution crossover,简称NDX)算子.首先在一维搜索空间实例中对NDX与SBX算子进行比较和分析,然后将NDX算子应用于Deb等人提出的稳态多目标进化算法ε-MOEA(ε-dominance based multiobjective evolutionary algorithm)中.采用NDX算子的ε-MOEA(记为ε-MOEA/NDX)算法在多目标优化标准测试集ZDT和DTLZ的10个函数上进行了实验比较.实验结果和分析表明,采用NDX的?-MOEA所求得的Pareto最优解集质量明显优于经典算法ε-MOEA/SBX和NSGA-II.     

电子硬盘的NAND闪存地址映射策略

闪存地址映射策略是电子硬盘闪存管理的核心技术,决定了电子硬盘的读写速度,闪存寿命等一系列重要的性能指标。本文详细研究了页映射、块映射和混合映射三种地址映射策略,分析了各自优缺点,为设计电子硬盘闪存管理提供了指导性建议。     

NAND闪存存储文件系统

NAND闪存已经成为便携式设备的主要存储介质。由于闪存自身的物理特性,需要在现有文件系统层与闪存的存储物理层之间引入闪存转换层。但是,现有文件系统主要针对磁盘存储系统设计的,没有考虑NAND闪存物理特性。这种方法效率低、影响便携式设备的性能。本文概述了NAND闪存的存储文件系统,分析比较了其中三种主要文件系统,为基于NAND闪存存储介质的便携式系统设计提供了参考意见。     

结合全局上下文与融合注意力的干涉相位去噪

目的 干涉相位去噪是合成孔径雷达干涉测量（interferometric synthetic aperture radar,InSAR）技术中的关键环节,其效果对测量精度具有重要影响。针对现有的干涉相位去噪方法大多关注局部特征以及在特征提取方面的局限性,同时为了平衡去噪和结构保持两者之间的关系,提出了一种结合全局上下文与融合注意力的相位去噪网络GCFA-PDNet(global context and fused attention phase denoising network)。方法 将干涉相位分离为实部和虚部依次输入到网络,先从噪声相位中提取浅层特征,再将其映射到由全局上下文提取模块和融合注意力模块组成的特征增强模块,最后通过全局残差学习生成去噪图像。全局上下文提取模块能提取全局上下文信息,具有非局部方法的优势;融合注意力模块既强调关键特征,又能高效提取隐藏在复杂背景中的噪声信息。结果 所提出的方法与对比方法中性能最优者相比,在模拟数据结果的平均峰值信噪比（peak signal to noise ratio, PSNR）和结构相似性（structural similarity,...     

一种网络RTK参考站模糊度快速解算方法

针对由于存在大气因素的干扰,网络载波相位差分技术(RTK)参考站模糊度解算会受到影响,同时当新卫星升至预先设置的截止高度角以上时,需要较长的初始化收敛时间,该文提出一种网络RTK参考站模糊度快速解算方法.该方法先利用电离层加权策略,辅助基线模糊度的快速解算,再采用扩展卡尔曼滤波(EKF)技术估计浮点模糊度,利用部分模糊度解算方法,最后通过最小二乘模糊度降相关(LAMBDA)算法和比率(RATIO)检测对模糊度进行固定解算.实验结果表明,该方法可以显著提高网络RTK参考站模糊度的固定率和缩短初始化收敛时间.     

从测角后交最佳点位规律看规范规定之不足

本文分析了文献[1]所总结的测角后交两类公式在取得最佳点位时的规律,指出当前规范对此问题规定之不足.