网格服务挖掘框架与实现

对网格服务挖掘的提出背景进行介绍,阐明网格服务挖掘的定义,提出适应网格服务挖掘的框架结构,并对网格服务挖掘软件架构实现的核心原则进行具体的描述。     

一种基于PXE技术的计算机硬件网络检测方法

给出了一种基于PXE远程启动技术的计算机硬件检测方法,可用于计算机实验室中进行远程计算机硬件检测,在一定程度上提高了实验室的管理效率。     

多维直方图联合概率分布的掩模矩阵降维算法

彩色图像的分量独立处理或感知彩色空间的强度分量处理,都能达到增强图像对比度的效果,但由于没有考虑各个分量之间的联系,不能开发完全的RGB色域。多通道直方图建模技术可以改善上述缺陷,就是通过求取多个分量的直方图联合概率密度函数和累积分布函数,从而得到彩色图像的像素灰度值映射函数,但计算联合直方图的过程也导致了过高的运算复杂度。为了降低计算量,提出了掩模降维的方法,将计算多维直方图的过程转化为了计算一维直方图,从而大大降低了运算复杂度,提高运算速度,增强对比度的效果。     

遗传算法在人脸识别中的应用研究

研究人脸图像识别准确率问题,人脸是一个非刚体,具有变形大,针对影响因素多且易受干扰,用传统的方法识别率低.为了提高人脸图像识别正确率,提出了利用遗传算法的人脸特征提取的识别方法.首先采用小波变换和张量主成分分析(PCA)方法对人脸图像进行特征提取,然后通过改进的遗传算法对PCA提取的特征进一步的优化,得到人脸最优人脸特征子集,最后根据最优特征进行识别.利用标准人脸识别库进行仿真,试验结果表明,相对其它特征提取的人脸识别方法,不仅具有识别速度加快,而且正确率高,是有效的人脸识别算法.     

带有梯度加速粒子群算法的盲源分离

研究盲源信号分离算法,针对基于标准粒子群独立分量分析算法的盲源分离存在收敛速度慢、易于陷入局部最优值的问题,提出了一种带有梯度加速粒子群的盲源分离算法.以分离信号的峰度值为目标函数,通过引入梯度信息来影响粒子速度的更新.减小陷入局优的可能性, 当群体最优信息陷入停滞时, 对群体进行部分初始化来保持群体的活性.仿真结果说明,梯度信息的加入使粒子的移动更有针对性,移动更有效率,不仅进一步提高PSO算法的收敛速度,而且使改进的粒子群算法在全局收敛性、稳定性和准确性等方面更有效.     

基于内模解耦的IPMSM矢量控制仿真研究

在永磁同步电机的研究中,针对永磁同步电机的非线性和参数的不确定性以及采用矢量控制后电压与电流之间的强耦合性,为抑制系统非线性影响,消除干扰,采用基于内模控制(IMC)的矢量控制,克服传统的PI控制不能动态解耦以及对电机参数敏感的问题.从同步速d-q坐标系下凸极式永磁同步电机(IPMSM)数学模型及其矢量控制的基本原理出发,对交叉耦合关系进行了理论分析,引入了内模控制方法,设计了转子磁链定向和内模控制的电流调节器.在MATLAB下搭建了系统的仿真模型进行仿真,结果表明,所提出的内模控制器在模型匹配和失配的情况下均能提供良好的解耦效果,为优化设计提供了有效参考依据,可在线调节.     

视觉导航特征点匹配及误匹配剔除算法

飞行器视觉导航中图像的复杂性对特征点匹配提出了很高的要求。根据图像HSV色彩空间各分量固有的稳定性提出了一种新的特征点不变向量生成方法,以基于欧氏距离的最近邻准则作为特征点的相似度量将该算法提取的特征应用于图像特征点匹配;为了降低特征点描述向量的维数,提高匹配的实时性,采用了主成分分析(PCA)方法。针对误匹配问题,提出了一种利用惯性导航系统的输出信息进行误匹配特征点检测的方法。最后,通过实验证明,所提出的色彩匹配方法可以提高匹配的准确率,并且通过将PCA方法与上述方法结合不仅可以保持匹配的准确性还能降低计算的复杂度;所提出的误匹配检测方法可以较好的剔除误匹配点并能满足实时性的要求,这为视觉导航提供了一种可靠性更高的特征点匹配方法。     

非负矩阵分解算法及其在生物信息学中的应用研究

非负矩阵分解是近年来快速发展的一类机器学习算法,能够实现对高维数据的维度规约及局部特征提取,在诸多生物信息问题的分析与处理中得到了广泛应用,并衍生出一系列实用算法。本文系统分析了非负矩阵分解的数学理论基础及其特有的局部表达属性,综述了标准非负矩阵分解与各种衍生算法的发展历程及算法初始化与参数选取方法的研究进展,并从序列特征分析、表达模式与功能模块识别、生物医学文献挖掘等几个方面总结了非负矩阵分解算法在生物信息学领域的应用成果。最后,指出了非负矩阵分解算法研究及其应用于生物信息处理所面临的问题,分析和预测了可能的发展方向。     

移动数据库技术在无线扫描枪上的应用研究

目前,随着移动技术的发展,移动数据库技术已经越来越广泛地应用到人们的生活中,阐述移动数据库的概念、特点及发展状况,探讨移动数据库的主要核心技术,结合邮政系统中无线扫描枪系统对移动数据库技术的应用进行研究,并探讨系统下一步的研究方向.     

存在自私节点的Ad Hoc网络流量分析

Adhoc网络是一种多跳中继网络,其数据的传输需要依靠中间节点的转发。因此网络中的数据流量便有节点产生流量及节点转发流量之分。由于网络中的自私节点可能会丢弃分组,那么网络中的流量也会受到影响。本文通过对平面六边形网络模型的研究,推导出在节点自私程度不同的条件下节点产生的流量以及节点的转发流量的数学表达式,并且分析了节点自私性对Adhoc网络流量的影响。