基于注意机制和多尺度跨模态融合的RGB-D显著性检测

针对基于深度卷积神经网络的RGB-D显著性检测性能差等问题,提出利用注意机制和多尺度跨模态融合进行RGB-D显著性检测的方法.首先采用多尺度残差注意模块对骨干网络提取的特征进行预处理;然后提出多尺度跨模态融合策略,对高层RGB特征和深度特征进行融合,获得初始显著图;最后采用边界细化模块细化初始显著图中目标的边界,使最终显著图包含敏锐的边界和完整的突出目标.在5个基准数据集上与10种先进方法进行实验的结果表明,所提方法在4个评价指标上均处于前3名;尤其是在NJUD和SIP数据集上,该方法在4个指标上提升了0.5%～1.5%.     

基于策略的通用性能控制方法

性能控制功能能够将网络性能的变化过程与网络配置的变化过程相关联。该文提出了一种基于策略的通用性能控制方法,根据DEN-ng模型框架定义了性能控制策略模型,给出了面向网元的性能控制策略冲突检测和解决方法。经实验验证,采用该性能控制方法可以在性能事件的触发下结合性能控制策略动态调整网络配置,以改善网络性能。     

基于噪声污染度的偏振图像质量评价方法

针对偏振图像的客观质量评估需求,研究图像噪声的检测方法,提出一种基于图像噪声污染程度的图像质量盲评价方法。通过对像素八邻域或扩张的邻域进行四方向梯度计算,求出其中最小值作为该像素的梯度,然后计算出整个图像的噪声污染程度。实验结果表明,该方法具有无参考、运算简单复杂度低、与主观评价结果高度一致的特点。     

基于自适应二分法的IP地址分配方法研究

目前IPv4骨干路由表已经超过20万条,路由表的快速增长已严重影响当前互联网的路由性能。在IPv6商用网络即将大规模部署的前期,仔细研究如何规划分配IPv6地址,采用合理的地址分配方法,避免下一代互联网络路由表过快增长并加强地址聚合性显得尤为重要。好的地址分配算法可以有效减少地址碎片,控制各级路由表的增长速度并提高地址空间的利用率。本文提出了自适应二分IP地址分配方法。经模拟实验表明,这种方法具有良好的聚合能力,为我国运营商制定合理的IP地址分配方案提供了理论参考。     

基于本体的动态工作流系统

项目采办过程中通常涉及很多企业和组织,信息量大,时问长,工作流过程控制比较复杂。本工作流系统把工作流模型以知识的形式存储在本体知识库中,用户可以通过知识库服务器动态修改过程模型,实现它的动态运转。组织模型和资源模型也能够随着根据业务的变化及时做出调整。同时可以利用逻辑推理功能插件扩展对知识的推理功能,在任务转移提供辅助信息,实现工作流的智能运转。     

基于代数张量积B样条的隐式曲面重构

提出一种以代数张量积B-样条曲面作为几何表示形式的方式,采用Sampson距离来度量数据点与曲面之间的误差,它不仅是几何距离的很好近似且具有齐性和刚体不变的良好性质.建立了近似几何误差和薄板能量极小化的最优化隐式曲面重构模型.同时结合最优化理论中的信赖域思想和拟牛顿法,给出自适应的选代求解算法及其实现.理论上由信赖域法的收敛性分析,迭代算法具有总体收敛性.最后基于散乱点数据集,给出曲面重构的实例,并作简单的讨论.     

适应详细注册地址信息查询的RPSL扩展

提出了一种层次化的、支持本地语言的、互通的详细IP注册地址数据交换模型及其查询机制,并对RPSL语言进行了相应扩展,解决了现有机制的一些不足之处。     

基于PCA与主动学习AdaBoost的频谱感知算法

针对认知网络中各低信噪比环境下主用户信号检测率偏低的问题,提出一种基于主成分分析和主动学习AdaBoost的主用户信号频谱感知算法.该算法首先采用主成分分析算法对信号特征参数进行提取,获得信号的主成分,之后利用主动学习算法通过多次迭代抽样,获取有利于提高分类性能的样本,并对AdaBoost分类器进行训练,最后利用训练完成的AdaBoost分类器对待测信号进行分类检测.仿真实验表明,在各低信噪比情况下与ANN和MME算法相比较,所提算法具有较高的分类感知性能,有效地实现了对主用户信号的频谱感知.     

基于AHP的电信客户价值评价模型研究

构建了电信客户价值评价模型,对几项主要指标的内涵作了诠释;介绍了层次分析法的主要步骤、判断矩阵的建立和一致性检验;利用层次分析法确定了电信客户价值模型各个层次价值指标的权重,并最终得到了模型。     

无烟煤与气肥煤配煤制备中孔活性炭

以贵州无烟煤和山东气肥煤为原料,在不同的原料配比和炭化温度下制备了中孔发达的活性炭。通过测定氮气的吸附等温线,研究了炭化温度和原料配比对活性炭中孔率的影响。试验结果表明：活性炭中孔率随着炭化温度的升高呈增大趋势,原料配比对中孔率没有明显的影响。当无烟煤和气肥煤质量比为3∶1,炭化温度为700℃,在930℃下活化240 min,所制备的活性炭中孔最为发达,总孔容为0.837 6 mL/g,中孔孔容为0.395 5 mL/g,中孔率为47.22%,是相近烧失率商品活性炭的2.5倍。