一个具有高安全性的移动Agent系统模板结构

在分析现有的移动Agent系统的特点以及MASIF(mobile agent system interoperability facility)规范的基础上,给出了一个具有高安全性的移动Agent系统Jamogents及其模板结构,描述了其工作流程,并在重载Java类java.lang.SecurityManager的基础上实现了一种用于加密和数字签名的算法RIM(RSA+IDEA+MD5).     

一阶方向导数极值法--一种检测边缘的新方法

文中通过傅里叶变换（Ｆｏｕｒｉｅｒ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）,在频率域,通过求垂直于边缘的阶方向导数,并检测其极值（极大或极小）点来确定边缘,同时,参考一阶方向导数的数值来排除一些非边缘点（一阶方向的数值为数者,零也为常数）,实验证明该方法检测边缘有准确度高,而且不选取门限值（阈值）。     

一致性规划中互斥常量合成方法研究

为压缩一致性规划的状态空间,并加快一致性规划的求解速度,将常量引入到一致性规划中,定义一致性规划中的常量,形成新的知识表示“多值一致性规划任务”,定义多值一致性规划动作模型,提出一致性规划常量合成方法,给出一致性规划常量合成算法.该方法利用常量的特性在所有初始世界状态和所有实例动作中猜测、验证常量.理论分析和实验结果表明该算法能合成正确的一致性规划常量,生成多值一致性规划任务.为说明一致性规划常量的应用效果,把生成的多值一致性规划任务与规划解重用启发式结合求一致性规划解,并与规划系统CFF进行对比实验.实验结果表明求解质量和效率较高.     

时空推理前沿研究综述

本文对时空推理及应用中若干前沿研究方向进行了综述和分析。概括了时空推理的概念和主要研究方向,总结了近10年来时空推理中时空代数、时空信息综合、时空柱度等理论方向及地理信息系统和时空数据库等应用方向的研究工作,分析了存在的问题并指出了发展趋势。     

基于概念格的用户关联挖掘

1引言 向用户提供个化的推荐,已经成为电子商务最为关注的问题之一.能够为人们做出推荐的系统称为推荐系统[1].随着数据挖掘的兴起,关联规则被应用于推荐系统,形成了一种新的推荐技术--基于规则的推荐技术.基于规则的推荐技术在评价表上挖掘项目间的关联规则(简称为项目关联)和用户间的关联规则(简称为用户关联)为当前用户进行推荐.     

基于VB编程实现网络文件数据传递的实现

跟着Internet的遍及和工业自动化的迅速发展,网络已深化家庭、单位、工厂、自动化操控领域。大家在各个地方都可经过互联网来交流信息,因而网络数据传输就显得尤为的重要。在VB中就供给了撑持数据传输的控件,如:Winsock控件和MSComm控件等。经过程序开发和控件的运用,可完成网络的数据通信,满意网络用户对数据通信和数据交流的需要。     

基于数字视频矩阵的气象演播系统的应用

为了解决电视媒体的差异性需求和数字化发展,本文提出了一种基于数字视频矩阵的气象演播系统。利用数字视频矩阵的技术特点和优势,合理地安排气象演播系统的构建,更简便地制作电视天气预报节目,直观地调整数字视频矩阵系统的参数来满足各类节目的不同需要。结果证明了该系统在建设后所有设备融合成一个整体,在操作流程方面更加简便,并且加强了设备保障的安全性。     

玉米病虫害防治专家系统

文中利用知识工程的方法和技术，结合不确定性推理、多媒体、友好界面和协作冲突消解技术，充分考虑引起玉米病虫害发生的多种因素及因素中信息的不确定性，实现了一个面向农民用户的玉米病虫害防治专家系统，该系统作为国家“八六三”高技术项目“绥化市多媒体玉米生产专家系统”和“吉林省中部地区玉米生产智能化信息技术应用示范工程”的一部分，在示范区黑龙江省绥化市、吉林市榆树市和农安县的应用中取得了良好的效果。     

基于局部模型匹配的几何活动轮廓跟踪

目的 在复杂背景下,传统轮廓跟踪方法只考虑了目标的整体特征或显著性特征,没有充分利用目标的局部特征信息,尤其是目标发生遮挡时,容易发生跟踪漂移,甚至丢失目标.针对上述问题,提出一种基于局部模型匹配的几何活动轮廓(LM-GAC)跟踪算法.方法 首先,利用超像素技术将图像中的颜色特征相似的像素点归为一类,形成由一些像素点组成的超像素,从而把目标分割成若干个超像素块,再结合EMD(earth mover's distance)相似性度量构建局部特征模型.然后,进行局部模型匹配,引入噪声模型来估算局部模型参数θ,这样可以增强特征模型的自适应性,提高局部模型匹配的准确性.最后,结合粒子滤波的水平集分割方法提取目标轮廓,实现目标轮廓精确跟踪.结果 本文算法与多种目标轮廓跟踪算法进行对比,在部分遮挡、目标形变、光照变化、复杂背景等条件的基准图像序列均具有较高的跟踪成功率,平均成功率为79.6%.结论 实验结果表明,根据不同的图像序列,可以自适应地实时改变噪声模型参数和粒子的权重,使得本文算法具有较高的准确性和鲁棒性.特别是在复杂的背景下,算法能较准确地进行目标轮廓跟踪.     

时空推理中自动生成复合表的通用算法

时空推理是面向时间/空间问题的研究领域,在人工智能(如语义Web、机器人导航、自然语言处理、物理过程的定性模拟和常识推理等)和其他领域有着广泛的应用前景.复合推理在时空推理中具有重要作用,是约束满足问题等其他定性推理的基础.复合推理是由R(a,b)和R(b,c)决定R(a,c)的一种演绎推理.一般将关系复合结果放在复合表中备查.但目前复合表的建立需要逐个模型进行手工推导,少数模型给出了独立的复合表生成算法,没有适合多种时空关系模型、能自动生成复合表的通用算法.为此,提出了一种能自动生成复合表的通用算法.首先,给出了基于空间划分的通用时空表示模型.在此基础上,提出了基于场景检测的通用复合表生成算法.通过理论分析和对RCC、宽边界、区间代数等20余种典型时空模型的测试,证明了本算法对于所有以精确区域(或区间)为基础的确定、不确定时空模型均能正确快速地生成复合表.