基于Gabor小波和稀疏表示的人脸表情识别

通过分析Gabor小波和稀疏表示的生物学背景和数学特性,提出一种基于Gabor小波和稀疏表示的人脸表情识别方法。采用Gabor小波变换对表情图像进行特征提取,建立训练样本Gabor特征的超完备字典,通过稀疏表示模型优化人脸表情图像的特征向量,利用融合识别方法进行多分类器融合识别分类。实验结果表明,该方法能够有效提取表情图像的特征信息,提高表情识别率。     

e-Learning系统支撑平台的实现

简要地介绍了e-Learning技术标准,分析了现有支撑平台,根据实际开发经验,提出了基于B/S结构的e-Learning课件教学支撑平台实现的思想方法和整体架构,系统采用了Java语言实施程序编码开发,综合多种数据库技术,开发的课件具有交互性跨平台可移植的特点。     

基于 IAS 精确估计的太阳轮齿面剥落检测方法研究

瞬时角速度(instantaneous angular speed, IAS)信号的估计精度易受编码器自身误差影响,影响其故障检测结果。针对上述问题提出了一种局部多项式微分估计方法对IAS信号进行估计。首先通过局部多项式微分抑制编码器细分误差产生的锯齿状噪声和估计误差导致的信号不连续问题,实现了IAS信号的高精度获取,然后使用精确估计的IAS信号通过局部同步拟合技术提取太阳轮故障特征。通过实验和仿真说明,本文提出的局部多项式微分估计能较好地抑制编码器误差导致的IAS信号噪声,提高IAS信号的信号比,结合局部同步拟合能够有效地提取太阳轮齿面剥落故障特征。     

跨域访问控制与边界防御方法研究*

为保障跨域访问过程中的信息网络安全,在深入分析其所面临安全风险的基础上,提出了一种跨域访问控制与边界防御模型,该模型将跨域访问过程划分为域内和跨域两个阶段,同时结合相关安全技术进行策略决策和策略实施,保障了信息传输的保密性、完整性和可用性,从而有效地解决了跨域访问过程中的访问控制和边界防御问题。     

加快信息安全法制保障体系建设与意识教育

当前,信息技术的应用已经引起了人们生产方式、生活方式和思维理念的巨大转变,信息技术极大地推动了人类社会的发展和人类文明的进步,不仅个人的工作和生活深度地依赖信息技术,而且商业领域、政务领域、国防领域等与信息技术的结合也变得越来越密切。然而,     

高速率电连接器的发展与技术现状

随着信息化技术的快速发展,高速率电连接器必将成为解决设备间高速互联问题的基础元件,在电子信息系统中广泛应用。本文介绍了高速率电连接器产品应用的背景;阐述了高速传输原理以及高速率电连接器在高速数据传输时需满足的条件;分析了国内外高速率电连接器技术的发展状况,以及国内外技术的差距;并根据信息化技术的发展,预测了高速率电连接器的市场前景。     

基于旋转编码器信号的滚动轴承故障特征增强提取EI北大核心CSCD

针对滚动轴承故障特征较弱且振动传感器安装受限的场合下故障特征不易提取的问题。结合旋转编码器信号传递路径短、干扰少等优势,提出一种基于旋转编码器瞬时角速度(instantaneous angular speed,IAS)信号的滚动轴承故障特征增强提取法。首先,使用去相位算法(de-phasing algorithm,DPA)抑制转频及其谐波等严格周期性分量;其次,通过多点优化最小熵反褶积(multi-point optimization minimum entropy deconvolution adjusted,MOMEDA)增强滚动轴承故障冲击分量;最后,对增强后的信号进行频谱分析,提取轴承故障冲击特征。通过仿真和轴承外圈实测数据验证所提方法的有效性。     

一种多策略联合信息抽取方法

介绍了一种多策略联合信息抽取方法——MSCIE(Multi-Strategy Comtbination Information Extraction)．MSCIE将对表格式网页的信息抽取分为基于网页结构特征分析的信息抽取和基于模式匹配的信息抽取，提出了一种对网页DoM(Document Object Moclel)树的冗余信息进行剪枝分析的方法和一种实体特征模式发现算法分别用于这两种信息抽取方法，并通过两种策略联合完成信息抽取工作．应用于互联网竞争情报监测系统中，从大量网站中抽取多种商品的供求信息，取得了较高的准确率和召回率(平均在95％以上)。     

分布式序列模式发现算法的研究

提出算法FDMSP(fast distributed mining of sequential patterns),以解决分布式环境下的序列模式挖掘问题.首先对分布式环境下序列模式的性质进行了分析.算法采用前缀投影技术划分模式搜索空间,利用序列模式前缀指定选举站点统计序列的全局支持计数,利用局部约减、选举约减、计数约减等方法减少候选序列数,同时将算法分为3个子过程异步运行,使得算法具有较低的I/O开销、内存开销和通信开销,从而高效地生成全局序列模式.实验结果显示,在具有海量数据的局域网环境中,FDMSP算法的性能优于将数据集中后采用GSP算法68.5%～99.5%,并且FDMSP算法具有良好的可伸缩性.