一种基于像素梯度信息的背景减除法

讨论了背景模型的更新参数与模型精度的关系。通过精确的梯度背景模型值间接估计当前帧中背景像素理论上的期望梯度值。以高斯模型为基础,将当前帧背景像素的实际梯度值与其理论上的期望值进行比较,计算偏差概率,以此为基础,形成不依赖于局部纹理的梯度特征的相似性度量方法。再用梯度特征的相似度量化地调整差分图像在各像素点处的二值化阈值,实现像素值信息与梯度信息的融合使用。实验表明,本方法对前景分割有一定的改善效果。     

基于信息熵与SIFT算法的天文图像配准

天文图像配准是研究天体运动的一项关键技术,图像内部结构往往存在轻微的不规则运动.但是图像配准涉及到计算整个图像的变换关系,在此情况下,无论是采用基于统计特征还是基于局部特征的配准方法,都难以取得理想的效果.为此,提出基于信息熵与SIFT算法的天文图像配准方法.该方法首先需对图像进行均匀分块并计算每块熵值,以熵值最大者作为配准的局部子图,然后通过尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)及仿射变换建立变换关系,继而利用局部子图变换关系完成图像的配准.该方法一方面能缩短变换关系的建立时间,另一方面能保证图像中信息熵最大区域配准,有效提高天文图像配准质量.     

基于语音自动评测的普通话学习系统研究

学习汉语普通话的外国人越来越多,对外汉语教师的师资力量的匮乏,严重制约了对外汉语教学的发展.针对希望进一步掌握普通话口语学习的外国学习者,该研究提出了一种普通话游戏学习系统.本系统的学习模式结合了计算机技术和语言学研究成果,打破了传统的教学模式的限制,对学习者进行实时评测,提供学习报告与口语学习的最终评定结果.结果表明,该系统能够较为有效地辅助外国学习者的普通话口语学习.     

基于加密编码矢量的农业无线传感网数据安全存储方法

无线传感网为精准农业生产环境监测提供了一种有效的解决方案。针对当前农业生产中无线传感网感知数据传输和存储过程中存在的安全性不高、存储效率不佳的问题,在研究农业无线传感网主要特征的基础上,分析了云存储技术对农业传感器感知数据存储的有效性,利用改进的网络编码技术降低了传感器感知数据在传输汇聚时对无线网有限带宽的占用率,给出了基于加密编码矢量方法的农业无线传感网感知数据传输、存取安全性和效率分析,提出了一种基于加密编码矢量的农业无线传感网感知数据信息的安全存储新方法。大田生产环境测试结果表明,基于网络编码的加密编码矢量方法安全性较高,在数据量显著增加的情况下传输性能可进一步得到提升,从而验证了本方法的合理性和实用性。     

云存储环境下副本选择策略研究

云存储服务提供商为了满足各类云用户的存储需求,一般采用划分固定大小的数据块、冗余备份等技术来存储数据,关于块放置、最佳副本选择、副本粒度等存储机制的研究一直是加快大文件存取速度的重要内容。面向云存储系统中存储节点的异构性,设计了一种采用层次分析法对节点性能指标加权并依据加权指标改进粒子群算法的策略(AHPPSO)。通过引入与存储节点性能相关的加权评价矩阵,使得粒子群算法向综合性能较高的节点进化,在不增加存储空间成本的基础上,加快了存取数据的速度。在自主搭建的云存储系统中实现了该策略,实验结果显示该策略能够适应多种用户需求,并且在一定程度上实现系统负载均衡。     

窄带电力噪声干扰下的G3标准分组检测算法的研究

G3标准OFDM(正交频分复用)多载波PLC(电力线通信)技术应用于智能电网时,必须解决恶劣电力环境下的数据同步问题。当电力信道存在电力背景噪声及随机脉冲噪声时,经典的延时相关分组检测算法对数据起点检测存在较大误差。针对电力噪声的特点,为提高检测的准确度,将微分算法应用于延迟相关算法,提出新的分组检测算法。在电力噪声模型下,通过对经典算法及新的算法进行性能评测比较,验证了新算法对恶劣环境的适应性。     

基于线性学习模型的社会媒体流排名算法

在社会媒体中,对用户推荐适合的状态更新不仅降低了用户搜索信息的时间,也可以增加用户对服务的粘性。针对社会媒体中状态更新而推荐的准确性低的不足,提出了一种基于线性学习模型的状态更新排名算法。首先,根据社会媒体的性质定义了相应的偏好属性,并提出了一种基于线性模型的潜在偏好模型;其次,根据状态更新以及接收者的特征定义了相应的线性特征模型;最后,将潜在偏好模型和特征模型相结合,提出了一种引入时间效应的线性模型。通过实验验证表明,提出的算法与其它相关算法相比,算法的预测准确性更高,执行效率更快。     

蛋白质构象空间局部增强差分进化搜索方法

针对蛋白质构象空间搜索问题,提出一种蛋白质构象空间局部增强差分进化搜索方法。在差分进化算法框架下,采用Rosetta Score3粗粒度知识能量模型有效降低构象空间的搜索维数,加快算法收敛速度;引入基于知识的片段组装技术可以有效提高预测精度;利用Monte Carlo算法良好的局部搜索性能对种群做局部增强,以得到更为优良的局部构象;结合差分进化算法较强的全局搜索能力,可以对构象空间进行更为有效的采样。5个测试蛋白实验结果表明,所提算法具有较好的搜索性能和预测精度。     

Ω-模糊软环

将软集理论的概念应用到Ω-模糊环中,提出了Ω-模糊软环的概念,给出了Ω-模糊软环的交与并的定义;探讨了交与并的一些相关性质;讨论了Ω-模糊软环的同态的一些性质,并提出了Ω-模糊软子环和模糊软同构的概念,研究了与其相关的性质。     

格蕴涵代数的软LI-理想

借助软集合,提出了格蕴涵代数的软LI-理想的概念,研究了软集运算下的一些诸如交、且等基本性质,并给出了格蕴涵代数的软LI-理想的一些等价刻画。此外,研究了格蕴涵代数的软LI-理想与格蕴涵代数的软格理想之间的关系。得到了格蕴涵代数的软LI-理想像与原像的性质。