活性污泥法处理污水两个重要参数的理论探讨

负荷、泥龄是活性污泥法处理城市污水设计、运行中的重要参数.给出了有机负荷的动力学表达形式(称之为动力学负荷),并对有机负荷和泥龄的关系,有机负荷和泥龄对水质、污泥沉降性能影响进行了理论探讨.     

公式分层的谓词模态逻辑

由于必然模态词□的引入,谓词模态逻辑的公式在一个可能世界中的真假值可能依赖于其可达的可能世界.在谓词模态逻辑中存在个体跨可能世界相等问题.针对这一问题,Lewis提出了对应物理论,并且在对应物理论中用对应物关系来表示个体跨可能世界相等.但是,当一个对象具有一个以上的对应物时,谓词模态逻辑中的跨可能世界相等关系无法与对应物关系建立一一对应.通过限制谓词模态逻辑中全称量词∀的范围,给出了一种公式分层的谓词模态逻辑.它是谓词模态逻辑的一个子逻辑,并且其语言与谓词模态逻辑的语言是相同的.但其公式是分层定义的,使得∀可以出现在□的范围内,并且□不能出现在∀的范围内.由于任意形如∀x□φ（x）的表达式都不是该逻辑的公式,以量词开头的公式在一个可能世界w中的真假值只依赖于w,该逻辑避免了个体跨可能世界相等问题.给出了该逻辑的语言、语法和语义,并证明了该逻辑是可靠的和完备的.     

到达数据中时空异常聚簇发现

在时空数据中有一类表示用户在某一时间到达某一地点的数据——到达数据,到达数据可以是社交网站的签到数据、轨迹数据中的停留点及公共交通中乘客抵达的位置数据,这些数据的聚簇可以反映用户的聚集行为.基于到达数据,提出一类新的时空数据查询——时空异常聚簇发现.将到达数据进行周期性划分,通过时空聚类算法对一个时间段的数据进行聚类,比较不同时间段内聚簇的差异度,发现具有最大簇异常度的前k个簇.通过该查询发现的时空异常聚簇可以应用于城市安全管理、基于位置的服务和交通调度等方面.定义了异常簇查询模型,提出了针对任意形状聚簇的簇差异度度量,将异常簇查询转化为二分图最大匹配问题,对二分图构建与匹配进行了优化并提出了高效的查询算法.利用真实数据集进行了充分实验,验证了查询结果的实际意义,评估了所提出的各查询算法在不同参数设置下的查询效率.     

一种合成聚焦的便携式B型超声成像方法

传统合成聚焦超声成像方法在图像重建过程中处理数据量较大,致使其在便携式B型超声设备中应用受限。针对该问题,提出一种基于压缩感知理论和合成聚焦波束形成算法的便携式B型超声成像方法(SFCS)。该方法通过对接收到的射频回波信号进行随机采样得到欠采样的测量信号,将测量信号经过合成聚焦波束形成处理获得欠采样的射频信号线,基于压缩感知的信号重构算法,由欠采样的射频信号线高质量地恢复信号后供后续成像处理使用。仿真实验结果表明,SFCS可有效地解决合成聚焦超声成像过程中数据量大的问题,从而在保证较高成像质量的前提下满足便携式B型超声设备小型化、低成本的技术要求,具有工程应用价值。     

基于循环检测的气动退化图像混合域去噪算法

气动退化图像中存在先验信息未知以及噪声成分复杂不易进行滤波处理的问题,为此,提出一种气动退化图像混合域去噪算法。设计针对高斯噪声、泊松噪声、固定值脉冲噪声和随机值脉冲噪声的混合检测方法,使用改进的滤波方法在空域去除固定值脉冲噪声和随机值脉冲噪声,进行非下采样轮廓波变换多层分解,在变换域使用阈值方法去除高斯噪声和泊松噪声。进行噪声循环检测,设定迭代停止条件控制算法循环从而实现算法自适应。仿真实验结果表明,该算法的噪声检测性能和滤波性能较好,图像细节信息得到正确恢复。同时,算法复杂度较低,实时性较好,可满足气动退化图像去噪处理的需要。     

正态分布属性数据集上的Skyline查询

Skyline查询适用于多目标决策、数据挖掘等领域。以往的研究工作主要关注确定型数据集,少数针对不确定型数据集的研究处理的也多是离散型不确定数据。为此,定义属性呈连续型分布的不确定数据集,并给出一种针对该种数据集的Skyline查询算法,利用索引和分治思想解决其Skyline查询问题。实验结果表明,该算法可以在牺牲少量精度的情况下提高查询效率。     

基于不可分小波分解的图像配准方法

张量积小波强调的是图像中水平和垂直方向的高频信息,而不可分小波具有各向同性,可以提取图像中各个方向的边缘,能获得比较完整的图像轮廓,将这种特点应用于图像配准时,能准确定位图像仿射不变点的位置。为此,提出一种通过求取不可分小波分解后的高频子图像配准参数来配准原图像的方法,把图像的配准问题转化为其不可分小波分解后的高频子图像配准问题。从不可分小波分解的快速算法理论出发,证明该配准方法的正确性。构造一组四通道不可分小波滤波器组,在此基础上给出配准的方法和步骤。实验结果表明,该方法具有较好的配准效果,其求取图像配准参数的运算量比直接求取原图像配准参数运算量的1/4还少,与基于张量积小波分解的图像配准方法相比,具有较高的配准精度。     

基于MultiLayer水平集的脑MRI图像分割框架

提出了一种新的自动初始化水平集的方法和基于MultiLayer水平集的活动轮廓模型。该模型同时进行偏移场去除和图像分割,因此可以有效地克服灰度不均匀性的影响。最后利用了大脑皮层的距离信息,在框架中增加了厚度约束项。实验结果显示,相比著名的LBF模型,该框架不但可以获得更高的分割精度,而且分割时间也大大减少。     

基于双矩形框标定的改进TLD算法

鉴于基于单个矩形框标定的Tracking-Learning-Detection(TLD)算法无法兼顾跟踪目标的"重点性"和"完整性",提出了一种基于双矩形框标定的改进算法。在标定整个目标区域的矩形框的基础上,算法在目标变化相对稳定的区域标定另一个矩形框,以指示跟踪的重点区域。在提取跟踪点时,采用分配权重的方法使重点区域产生更多的跟踪点,从而提高算法对局部变化的适应能力。实验表明,改进后的算法在跟踪局部保持稳定而其余部分有所变化的目标上有较高的性能提升;而对于不存在稳定局部区域的目标,跟踪效果没有明显改善。     

基于混合PSO的高斯混合模型地形分类

提出了一种基于改进的混合粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的高斯混合模型地形分类方法。高斯混合模型的求解通常是使用期望最大化算法(expectation maximization,EM),然而EM算法易陷入局部最优,收敛速度不稳定且对初值敏感。因此引入混合PSO算法,并对其进行了一系列改进。实验结果表明:改进后的算法较其它优化算法提高了全局搜索能力和收敛速度,利用该算法求解高斯混合模型可以提高参数估计的精度,并且在户外场景图像的地形分类实验中所提出的地形分类方法也表现优良。