A combined shape control procedure of cable mesh reflector antennas with optimality criterion and integrated structural electromagnetic concept

A combined shape control procedure with optimality criterion and integrated structural electromagnetic concept for cable mesh reflector antennas is presented in this study. Using the optimality criterion, the shape control algorithm drives the distorted surface towards the ideal shape. The optimality criterion is implemented by pseudo inverse of sensitivity matrix of surface nodal displacements with respect to cable member dimensions to accelerate the iterative convergence. The following integrated structural electromagnetic design is performed to make good electromagnetic performance by a sequential quadratic programming optimization model. A distorted offset cable mesh reflector antenna is employed to show its effectiveness.     

基于最小割图分割的社区发现算法

该文证明了模块度最大化问题可以被转换成为原网络上的最小割图分割问题,并且基于该证明提出了一种高效的社区发现算法。同时,该文创新性地将模块度理论与当今比较流行的统计推理模型相结合: 首先,这些统计推理模型被转化为模块度最大化问题中的零模型;其次,统计推理模型中的目标函数被修改并应用于本文的最优化算法中。实验结果显示,无论是在真实世界网络还是在人工生成网络中,该文提出的算法均具有高效和稳定的发现社区的能力。     

分类错误指导的分层B-CNN模型用于细粒度分类

目的 细粒度分类近年来受到了越来越多研究者的广泛关注,其难点是分类目标间的差异非常小。为此提出一种分类错误指导的分层双线性卷积神经网络模型。方法 该模型的核心思想是将双线性卷积神经网络算法（B-CNN）容易分错、混淆的类再分别进行重新训练和分类。首先,为得到易错类,提出分类错误指导的聚类算法。该算法基于受限拉普拉斯秩（CLR）聚类模型,其核心“关联矩阵”由“分类错误矩阵”构造。其次,以聚类结果为基础,构建了新的分层B-CNN模型。结果 用分类错误指导的分层B-CNN模型在CUB-200-2011、 FGVC-Aircraft-2013b和Stanford-cars 3个标准数据集上进行了实验,相比于单层的B-CNN模型,分类准确率分别由84.35%,83.56%,89.45%提高到了84.67%,84.11%,89.78%,验证了本文算法的有效性。结论 本文提出了用分类错误矩阵指导聚类从而进行重分类的方法,相对于基于特征相似度而构造的关联矩阵,分类错误矩阵直接针对分类问题,可以有效提高易混淆类的分类准确率。本文方法针对比较相近的目标,尤其是有非常相近的目标的情况,通过将容易分错、混淆的目标分组并进行再训练和重分类,使得分类效果更好,适用于细粒度分类问题。     

结合MSCRs与MSERs的自然场景文本检测

目的 目前,基于MSERs(maximally stable extremal regions)的文本检测方法是自然场景图像文本检测的主流方法。但是自然场景图像中部分文本的背景复杂多变,MSERs算法无法将其准确提取出来,降低了该类方法的鲁棒性。本文针对自然场景图像文本背景复杂多变的特点,将MSCRs(maximally stable color regions)算法用于自然场景文本检测,提出一种结合MSCRs与MSERs的自然场景文本检测方法。方法 首先采用MSCRs算法与MSERs算法提取候选字符区域;然后利用候选字符区域的纹理特征训练随机森林字符分类器,对候选字符区域进行分类,从而得到字符区域;最后,依据字符区域的彩色一致性和几何邻接关系对字符进行合并,得到最终文本检测结果。结果 本文方法在ICDAR 2013上的召回率、准确率和F值分别为71.9%、84.1%和77.5%,相对于其他方法的召回率和F值均有所提高。结论 本文方法对自然场景图像文本检测具有较强的鲁棒性,实验结果验证了本文方法的有效性。     

基于交叉极化比的SAR图像矿物油膜与生物油膜的区分方法

海洋表面矿物油膜、生物油膜等在SAR图像上都呈现为暗色特征,使得单极化SAR图像对矿物油膜和生物油膜的区分存在困难。分析了矿物油膜和生物油膜后向散射系数的极化比,提出一种基于交叉极化比的多极化SAR图像矿物油膜和生物油膜的区分方法,并用SIR\|C多极化数据验证了该方法的有效性。     

自动气象站Z文件传输质量分析及异常处理

国家级自动气象站正点观测资料是自动气象站采集数据文件的重要部分,出现因设备、软硬件故障、网络、通信或误操作等原因,造成数据资料不能及时传输等。通过分析宁夏地区2012年4月-2013年6月,国家级自动气象站资料传输质量,查找分析逾限报、缺报的原因,给出了自动站观测资料出现异常的处理方法,以确保自动站观测资料的传输及时率和准确性,来满足现代气象业务的需求,为提高自动气象站资料传输质量提供参考。     

高职Linux项目化课程教学评价体系的研究

高职院校培养一专多能的复合型应用型人才成为当前高职教育的首要任务。因此对高职Linux教学评价体系改革进行了实证研究,提出高职Linux教学评价应该结合高职培养目标的特点,依据真实性评价的理念,构建基于能力本位的高职Linux教学评价体系,从而促进高职学生Linux综合应用能力和综合素质的提高。     

大学生网络使用情况的调查分析

通过问卷对南昌地区六所本科院校的1 200名大学生的网络使用情况进行调查,发现平均每天上网的时间、网恋的经历、上网费用的预算与网络依赖的程度存在显著的正相关关系,每周户外运动次数与网络依赖程度存在显著的负相关关系。同时,大部分大学生的上网动机为娱乐和游戏,上网的地点基本集中在寝室和校内的网吧,上网的时间段为18:00～23:00之间。根据调查情况,对大学生健康使用网络提出了相应的建议。     

A novel heuristic algorithm for QoS-aware end-to-end service composition

Many works have been carried out to find the efficient algorithms for QoS-aware service composition in recent years. Nevertheless, on one hand, some of these works only consider the local QoS attributes in Web services composition; on the other hand, some ideas derived from QoS selection algorithms for network routing are directly applied in service composition without any adaption. A service composition model with end-to-end QoS constraints has been presented in this paper. An improved heuristics HCE based on the observation of characteristic of end-to-end service composition is proposed as a novel solution. Simulation results reveal the better performance of proposed heuristic compared to the other two heuristics, HMCOP and generic CE algorithm.     

Predicted Virtual Soft Shadow Maps with High Quality Filtering

In this paper we present a novel image based algorithm to render visually plausible anti‐aliased soft shadows in a robust and efficient manner. To achieve both high visual quality and high performance, it employs an accurate shadow map filtering method which guarantees smooth penumbrae and high quality anisotropic anti‐aliasing of the sharp transitions. Unlike approaches based on pre‐filtering approximations, our approach does not suffer from light bleeding or losing contact shadows. Discretization artefacts are avoided by creating virtual shadow maps on the fly according to a novel shadow map resolution prediction model. This model takes into account the screen space frequency of the penumbrae via a perceptual metric which has been directly established from an appropriate user study. Consequently, our algorithm always generates shadow maps with minimal resolutions enabling high performance while guarantying high quality. Thanks to this perceptual model, our algorithm can sometimes be faster at rendering soft shadows than hard shadows. It can render game‐like scenes at very high frame rates, and extremely large and complex scenes such as CAD models at interactive rates. In addition, our algorithm is highly scalable, and the quality versus performance trade‐off can be easily tweaked.