向量空间模型中结合句法的文本表示研究

为增强向量空间模型(VSM)中项的语义描述性,克服VSM中各语义单元相互独立的缺陷,提出一种基于短语的特征粒度描述方法。该方法从文本的表示及特征项之间的组织方式入手,通过句法规则识别基本短语,构建特征与中心动词的关系树,利用基本短语代替BOW中的词。实验结果表明,采用基本短语的文本表示可提高分类的性能,增加项之间的联系,克服特征项相互独立的缺陷,在特征数量较少的情况下仍能保持良好的分类效果。     

求旅行商问题近似解的碰撞算法

提出通过寻找精确解的边获得旅行商问题(TSP)近似解的思想,并以该思想为指导,设计一种新的碰撞算法。对国际通用的TSPLIB中不同城市规模的数据进行测试表明,该算法可以得到与目前已知最优解或相同或相近的结果。该算法不仅可以计算小规模的TSP,而且同样适用较大规模的TSP。     

基于混合颜色空间的免疫组化图像分割研究

根据大鼠肝脏免疫组化彩色图像的特征,提出一种阳性产物分割算法。在任意3幅图像中选择一批样本点,通过对这些样本点的分析找到阳性像素在RGB和HSI空间中的特征,根据这些特征提取阳性产物所在区域,采用中值滤波方法去除噪声。实验结果表明,该算法约有82.9%的分割结果与病理医生目视鉴别结果一致,比现有算法更适合大鼠肝脏免疫组化彩色图像的分割。     

基于形态学的蛇形机器人运动步态算法研究

基于蛇形机器人运动形态学,利用扩展Frenet-Serret分析了一种蛇形机器人运动的几何模型,并根据这种几何模型研究了一种确定蛇形机器人的运动步态规律的算法,称之为EFSA(extended frenet-serret algorithm)算法.用这种算法规划了无轮蛇形机器人的基本运动步态,而且重要的是实现了蛇形机器...     

核参数优化选取的混合C均值核模糊聚类算法

为了减小噪声点对聚类中心的影响,可能性聚类算法(PCM)把可能隶属关系引入到聚类的过程中,但是其往往趋向找到相同的集群。PFCM算法同时利用隶属度与可能性把数据点划分到不同的集群中,提高了算法的抗噪能力,但PFCM算法对发现大小不相等的集群并不十分理想。针对上述问题,提出了一种核参数优化选取的混合C均值核模糊聚类算法,该算法通过利用优化选取核参数的核函数把在原始空间中非线性可分的群体转化成高维空间中同质集群。实验结果表明,该算法能更好地发现融入噪音数据集的聚类中心,获得数据集质量更好的划分。     

能量优先的无线传感器网络拥塞缓解机制

为适应无线传感器网络大数据量传输的需求,提出一种基于能量优先的拥塞缓解机制(PECR)。根据网络对整体能耗的要求,将节点剩余能量作为一项重要参考指标。节点周期性地检测缓冲区队列占用率来确定当前拥塞度,当拥塞发生时,节点依据拥塞度和剩余能量两项属性,尝试在拥塞节点周围建立临时最佳路径进行分流调节。实验结果表明,采用该机制时,在有节点冗余的网络区域内,可降低节点能耗,提高网络整体生存寿命。     

车用自组织网络中数据聚合算法综述

具有短距离通信能力的车载设备的改进和短距离微波通信授权频谱的分配推动了智能交通系统应用的发展,促进了车用自组织网络(VANET)的研究。对于VANET上的应用数据分发是各类应用实现的基础,同时数据聚合又是实现数据分发的关键技术。介绍了VANET的概念和网络构架,给出了当前VANET上的一些典型应用;详细阐述了VANET上的数据分发的基本结构,并对数据聚合算法的研究现状进行了详细的分析和比较;最后总结并展望了VANET上的数据聚合在未来一段时间的研究重点。     

三维分层航迹规划算法研究与仿真

针对传统A*算法在飞行器航迹规划过程中产生节点较多,搜索时间较长等缺点,提出了一种改进的A*算法.该算法采用分层思想,将局部规划与全局规划相结合,并对代价函数进行了改进,在保证航迹优化的基础上,提高了搜索效率.仿真结果表明,运用该算法能够规划出符合工程应用的飞行器航迹.     

基于Matlab的低频频率特性测试虚拟仪器设计

介绍了直接利用Matlab的数据采集工具箱、图形用户接口和方便的计算能力完成控制系统低频频率响应特性测试虚拟仪器的一种设计方法.首先简要介绍了相关法频率响应特性测试的原理,接着论述了该虚拟仪器系统的硬软件结构,随后详细讨论了利用Matlab进行相关法频率特性测试软件设计的关键问题及其解决方法,最后给出了所设计虚拟仪器的...     

基于改进遗传算法的数字信号特征集选取

针对通信信号的特点,提出了一种应用于信号特征筛选的改进遗传算法。该方法首先确定了最能表现信号调制间差别的特征子集即优秀基因库,然后在遗传过程中通过选择、淘汰引起优秀基因库大小的变化,最后通过引进不同大小的库外特征量,保证每代遗传过程中的交叉和变异概率随环境的变化而自适应的变化,最终筛选出一高质量的特征子集,并结合RBF神经网络分类器得到更好的识别效果。通过仿真实验验证了该方法不但具有求解全局问题的鲁棒性、收敛性,而且具有更快的收敛速度和更强的全局收敛性。