基于遗传算法的古代闭经方剂聚类方法研究

辨证分型是中医诊断治疗中的一个重要环节,首先要诊断患者疾病,提出相应的辨证方法,并进行证候分型以指导治疗,同时证型可以从古代方剂中归纳和总结。文章采用遗传算法原理对古代闭经方剂进行聚类,得到的方剂聚类簇即可作为证型总结和归纳的依据,为当代中医诊断智能化提供思路。     

基于深度学习的彩色以及近红外图像去马赛克

单传感器捕获的彩色-近红外（RGB-NIR）图像存在光谱干扰，从而导致重建出的标准彩色图像（RGB）图像与近红外（NIR）图像存在色彩失真以及细节信息模糊。针对这个问题提出一种基于深度学习的去马赛克方法，通过引入跳远连接与稠密连接解决了梯度消失和梯度弥散问题，使得网络更容易训练，并且提升了网络的拟合能力。首先，用浅层特征提取层提取了马赛克图像的像素相关性以及通道相关性等低级特征；然后，将得到的浅层特征图输入到连续多个的残差稠密块以提取专门针对去马赛克的高级语义特征；其次，为充分利用低级特征与高级特征，将多个残差稠密块提取到的特征进行组合；最后，通过全局跳远连接恢复最终的RGB-NIR图像。在深度学习框架Tensorflow上使用公共的图像与视觉表示组（IVRG）数据集、有植被的户外多光谱图像（OMSIV）数据集和森林（Forest）三个公开数据集进行实验。实验结果表明，所提方法优于基于多级自适应残差插值、基于卷积卷积和神经神经网络以及基于深度残差U型网络的主流的RGB-NIR图像去马赛克方法。     

一种基于模型优化自抗扰控制的新型定子磁链观测器

磁链观测是实现高性能转矩控制的基础.针对直接转矩控制系统低速时磁链观测精度差的问题,提出了一种基于模型优化自抗扰控制的新型定子磁链观测器,以定子磁链的频率响应函数为依据,根据其幅频和相频特性分析了磁链观测对电机参数变化的敏感性.分析结果表明,按照这种思路设计的定子观测器在不同的转速和负载条件下都能达到较为理想的观测精度...     

图像特征抽取的奇异值分解方法

传统的PCA方法和LDA方法扯处理图像识别问题时,一般先将图像矩阵转化为图像向量,然后以该图像向量作为原始特征进行特征抽取。近来一些研究人员提出利用图像矩阡瓿接构造敞布矩阵,并存此基础上进行特征抽取的方法。该文在该思想的基础上,提出了IMSVD方法。该方法没有采用PCA或LDA方法,而是利用奇肄值分解方法进行特征抽取。对ORL人脸阁像的识别试验结果表明,IMSVD订法具有良好的特征抽取性能。     

大型网络办公自动化的域名压缩

随着知识经济时代的来临，信息的产生和传播速度大大加快。面对机遇与挑战并存的环境，要求企业能敏捷地获取并处理大量的信息，抓住稍纵即逝的机遇。传统的办公方式在如此多变的环境中响应速度相对较缓慢，其效率较低，信息利用率差，协调与合作难等弱点充分暴露出来，多年来，企业的决策者和各级管理人员都陷于各种繁琐的具体业务当中，     

碳合金——一个新兴的研究领域

最近,碳合金研究在日本受到了高度的重视。本文介绍了“碳合金”概念的由来及其定义的分类,并介绍了日本炭素界在该领域的部分研究项目和组织。从结构控制、材料制备和功能开发的角度对碳合金这一新兴领域以及一些已取得的研究成果进行了述评     

压色性研究及应用

本文就产生压色性的各种机理进行了探讨。将压色性产生的原因归纳的压力使（１）电子能级产生扰动,（２）晶体相变,（３）分析异构。讨论了溶剂（或基质）、分子取向及缺陷对压色性的影响。对压色性研究的现状及压色性材料的应用前景做了简述。     

无线传感器网络的信任模型研究

无线传感器网络环境下的信任模型作为密码技术的有效补充,在抵抗内部攻击、识别故障节点等方面发挥着重要作用,可应用于安全路由、安全数据融合等,用以提高系统的安全性、可靠性和公平性;分析了无线传感器网络环境下信任模型的特性,详细介绍了信任模型的评价指标;选取4种典型的信任模型进行评述,分析其优势和不足,并根据各项评价指标进行比较;最后指出目前研究中存在的问题,并展望了进行后续研究的切入点。     

泛集群环境中计算密集型任务流调度策略

针对计算节点较多的泛集群环境下难以快速、合理地制定计算密集型任务流调度方案的问题,提出一种基于多目标连续竞买博弈的任务调度策略.建立多目标优化调度模型,降低多目标优化函数维度,并采用线性加权和法将其转化为总和目标函数,以保证最优解的合理性.为提高最优解搜索速度,引入ETC矩阵作为最优解表达形式,设计连续竞买博弈算法.模拟真实场景并通过与同类算法的对比,表明了调度策略在泛集群环境下的响应速度、资源性价比和总成本支出等方面具有明显优势.     

基于人造物体直线段结构特征的不变性识别

传统的用假设验证法进行三维物体识别的方法需要通过一组非线性方程组求解从模型到场景的坐标系变换,具有非常高的复杂度.文中提出了一种基于能够表明物体几何构造的直线段特征的人造物体识别方法,将假设验证法中对于全局坐标系变换的求解分散在各个平面单应性变换的求解中,降低了求解的复杂度.该方法首先利用几何不变量预匹配特征点,进而假设并求出场景和模型平面之间的单应矩阵,随后通过模型与场景之间直线段特征匹配的结果进行验证.实验证明,该方法能够快速准确地识别含有较多共面直线段特征的人造物体.