一种特征加权FCM算法的图像重建技术研究

针对传统FCM(Fuzzy C-means)算法中初始聚类中心选取的随机性以及对初始值敏感的问题,提出一种基于进化策略的色彩空间加权的FCM聚类算法.通过在RGB(Red Green Blue)色彩空间矢量中设置加权矩阵来补偿各色彩的非均匀性,并采用一种类内最小距离最大的统计聚类算法来初始化聚类中心.实验结果表明,该算法能有效减少颜色量化后的均方差值,保持重建图像的整体层次和局部特征细节,对研究图像处理技术有较强的实际意义.

Abstract：

Aiming at a defect on randomness of the initial clustering center choosing and sensitivity of initial value in tradition FCM(fuzzy C-means) algorithm, a clustering algorithm about FCM of weighted color space based on evolutionary strategy is proposed. By interposing weighted matrix in RGB(Red Green Blue) color space, the color's inhomogeneous is compensated. And by using a statistics clustering algorithm of minimal maximal distance, clustering center is initiated. The experimental results show that the algorithm can decrease effectively the mean square deviation of color quantization, keep overall arrangement of ideas and part characteristic detail in image reconstruction, and has practical value to the study of the image process technology.     

基于SolidWorks和ANSYS的大型全回转架梁起重机结构强度分析

为合理设计某大型全回转架梁大起重力矩起重机的金属结构,利用SolidWorks对其整机各个部分进行三维建模并导入ANSYS软件中,对其整机结构进行有限元分析. 该方法充分利用SolidWorks快速准确建模的特长,很好地解决ANSYS建模能力不足的问题,不仅有效提高建模速度和模型质量,而且简化分析工作,提高模型准确性. 根据计算结果调整设计方案,合理布局整机结构,通过采用高强度材料减轻整机重量,使其满足工程实际要求,提升总体设计水平. 该方法可较快获取大型全回转架梁起重机整体结构设计的最优化方案,缩短设计周期,完成较为完整的起重机整体结构分析,对工程机械的设计具有较好借鉴作用.     

基于BP神经网络的故障诊断技术研究

分析了传统的故障诊断方法的特点和缺点,在此基础上选择BP神经网络应用于故障诊断,详细探讨了BP神经网络的建模方法,根据设备的层次结构和特点,将集成神经网络应用于故障诊断,有效地克服了单一神经网络故障诊断的一些缺点,大大提高了故障诊断的效率和准确率.     

无线传感器网络中基于信息收益的多目标跟踪

目标跟踪是无线传感器网络应用的一个很重要的研究领域,节点有限的通信能力、处理能力、存储能力限制了传统跟踪算法的使用.为了提高网络的信息感知能力和降低能量消耗,提出基于信息收益的加权质心多目标跟踪算法,算法通过信息收益函数选取并唤醒节点对目标感知,通过传感器属性信息解模糊,并利用加权质心算法实现了多目标跟踪.仿真结果表明,与Bayes滤波协同多目标跟踪算法相比,算法虽精度略低,但时间复杂度低、失跟率低、实时性高,总体性能优于前者.     

基于折半运算的快速双基数标量乘算法

为了提高椭圆曲线标量乘法效率,对二元域上椭圆曲线的基于双基数的标量乘法进行改进。在底层域推导出直接计算3^kP的快速算法,该算法只需一次求逆;新设计的以1/2和3为基的双基数编码可结合高效的直接计算3^kP和折半运算,基于该双基数编码的标量乘算法只涉及到点加运算、折半运算、三倍点和直接计算3^kP,底层域运算复杂性得到降低,在NIST推荐的椭圆曲线上比Dimitrov算法效率提高70%以上,比Wong方法提高10%以上。     

基于优势关系的信息系统与形式概念分析

对形式概念分析在基于优势关系的信息系统中的应用进行了讨论,证明了由基于优势关系的信息系统导出的形式背景中的对象粒与优势类是等价的,同时对象粒协调集与优势协调集是等价的。     

结合先天和适应性免疫的蠕虫检测免疫模型

现有的蠕虫检测方法大多通过关闭不安全的端口,切断感染主机与未感染主机之间通信等方法延缓蠕虫传播而达到将损害减少到最低程度的目的.实际上在实施这些方法时往往有许多障碍需要克服,其中的最大障碍就是存在错误检测率高的问题.现将免疫危险理论中的DCs(树突状细胞,Dendritic Cells)-T细胞协同机制用于蠕虫检测,其中DCs属于先天免疫系统细胞,T细胞属于适应性免疫系统细胞.本模型将蠕虫进程触发的系统调用序列当作抗原,将感染蠕虫导致的主机和网络异常当作危险信号.在该模型中,DCs负责危险信号的收集检测并提呈与该危险信号关联的抗原给T细胞检测器进行抗原结构检测.理论分析说明,这样的双重检测方法可以降低伪肯定率和伪否定率,并且记忆T细胞检测器的采用能使系统对类似蠕虫的再次感染反应更加迅速.     

多视点需求工程中视点集成过程的研究

多视点需求工程方法以视点的形式,分散、独立地获取和表示不同项目相关人员的需求信息.为生成一份统一的规格说明,必须对所有相关的视点进行集成.讨论了以公共开发方式作为视点的集成方式,并基于范畴理论对集成过程进行建模.同时,以公共开发的选取为导向,提出了视点集成的两种优化策略,并证明了它们的有效性.此外,讨论了视点集成的结果与集成的顺序之间的关系.     

电离层延迟模型改进研究

由于电离层延迟会对卫星的定位精度产生很大的影响,传统的电离层延迟Klobuchar模型的预报精度不高,而且其对夜间电离层延迟以及对延迟峰值出现时刻的预报存在明显的不合理性。因此必须进行修正,根据实测电离层延迟数据的特点对传统的Klobuchar模型进行了改进,并利用非线性最小二乘迭代算法对两种模型进行参数拟合,采用拟合参数计算两种模型的拟合值。通过比较两种拟合值相对于实际测量值的精度,可以得出:改进模型比传统模型提高了电离层延迟预报的精度,并且改善了传统延迟模型预报中存在的不合理性。     

MIMO-OFDM系统中的自适应比特分配

正交频分复用(OFDM)与多天线(MIMO)技术的结合可以有效提高系统的性能。为了研究自适应比特分配对MIMO-OFDM系统性能的影响,首先介绍了MIMO-OFDM的系统结构和MIMO信道的奇异值分解(SVD)过程。将多载波系统中的Hughes-Hartogs自适应分配算法应用于天线数为2×2的MIMO-OFDM系统中。仿真结果表明,采用Hughes-Har-togs算法的MIMO-OFDM系统的数据速率达到甚至超过了单天线OFDM(SISO-OFDM)系统的2倍,但SVD分解也带来了巨大的运算量,提出了在MIMO-OFDM系统中使用自适应分配算法的策略。