Delaunay四面体软组织建模方法

几何建模是虚拟手术仿真的重要部分,如何构建高精度的软组织模型和提高建模速度是目前该领域的研究重点.根据断层医学图像理论,提出一种高效和高质量的Delaunay四面体软组织建模方法--限定性Delaunay逐点递增插入法.首先在传统的Delaunay逐点递增算法上增加了有利于边界恢复的限定性条件,以减少Delaunay四面体建模过程中丢失边界的数量,较好地保证了模型的完整性;其次针对建模过程中丢失边界的问题,将局部变换法和边界恢复法相结合,在优化四面体模型的同时恢复丢失边界.算法分析和实验结果表明,该方法不仅提高了四面体建模的计算速度,还保证了模型的收敛性和完整性.     

移动对象连续查询位置匿名策略

用户位置隐私保护已经成为基于位置服务领域研究的热点问题之一,现有的方法多是只针对用户单独一次查询的隐私保护,没有考虑移动过程中由于连续查询而造成的位置隐私泄露问题。主要针对连续查询下的移动对象位置隐私保护提出一种基于历史用户的虚假用户生成的位置匿名方法,该方法结合用户历史数据,通过确定合理的假用户生成区域及假用户生成时刻其空间位置,使虚假用户能够实时对真实用户位置进行保护,通过实验验证其可行性和有效性。     

基于解释结构模型的需求最高优先级设定方法

对用户需求进行排序是软件项目开发的基础。针对当前需求优先级排序方法,将用户需求放在同一层次上进行比较设定优先级,而对需求层次性和对多个需求整体赋予优先级则考虑的不多。从需求的层次性出发,用解释结构模型对需求进行分层处理;然后对顶层需求的相关需求集进行交运算,整体设定需求的最高优先级;最后给出案例分析。结果表明,该方法能够突出需求层次性,直接生成最高优先级需求集,提高需求优先级设定的效率。     

基于提升系数的微博异常排名检测方法

通过操纵微博提升排名的行为严重干扰了正常的微博排名秩序,现有的微博异常排名检测方法忽略了微博拓扑对微博排名的影响.文中通过比较微博网络中随机链接的微博BlogRank值与全连接、环状拓扑微博联盟中目标微博的BlogRank值,提出一种基于提升系数的微博异常排名检测方法.在仿真数据集的实验表明,该方法能通过微博拓扑有效地识别微博异常排名.     

确定自动机上的XML数据过滤算法改进

XML数据过滤过程中存在的缓存失效会导致过滤效率的降低,因此研究基于确定有限自动机的XML数据过滤过程中如何减少缓存失效对于改进过滤的性能具有重要意义.对已有的Lazy DFA执行算法进行改进,引入了频繁访问区的概念,对缓存中的状态增加一个状态转换计数器,然后通过设定该计数器的访问阈值对缓存中的数据进行筛选,超过该阈值的状态被确定为频繁访问区中的状态.并通过实验证明该访问机制可以减少自动机中状态转移过程在缓存大量状态中的搜索时间,从而有效地提高过滤和查询的时间性能.     

人工神经网络用于知识获取

将人工神经网络用于知识获取需要解决许多问题,如数据的量化及知识的表示等,本文提出了一种将数据库中的数据进行量化以适合神经网络的输入的方法,并提出了将神经网络获取的知识表示成用户可以理解的知识形式及知识的重用的方法。     

多特征融合的网格模型简化方法

针对三维网格模型简化过程中的过简化和失真问题,提出一种利用多特征融合的度量方法引导三维网格模型的简化过程。该方法通过分析模型简化的误差度量准则和模型的特征信息,首先利用法向信息加权的二次误差方法度量模型的几何特征信息;然后采用三角形边长比信息加权的挠率度量模型的视觉特征信息;最后融合几何特征信息和视觉特征信息作为模型简化的多特征信息引导模型简化。实验结果表明,该方法可有效保证算法的计算效率,保持简化后模型的形态特征,解决了模型的过简化和失真问题。     

恒定光照下基于LFPL的APTZ调节

为提高光照恒定情况下视觉系统中PTZ调节的主动性和稳定性,提出恒定光照下基于LFPL的APTZ调节方法。采用基于局部粒子滤波的目标预定位方法,对运动目标实现自动估计的标定,提高系统调节的主动性,解决非线性跟踪问题。动态选取光照不变特征滤波粒子克服了光照变化和噪声等因素对目标预定位方法的影响,增强视觉系统的鲁棒性。对水平角和抑角采用Fuzzy控制方法,提高视觉跟踪系统的稳定性。实验结果表明,该方法是正确有效的,使用该系统对变速运动目标的长距离跟踪结果较传统方法更稳定,在光照变化和噪声条件下的运动目标跟踪实验也取得较好的结果。     

基于受限信任关系和概率分解矩阵的推荐

现有的推荐算法很难对没有任何记录的冷启动用户或者历史记录稀疏的用户给出准确的推荐,即用户的冷启动问题.本文提出一种基于受限信任关系和概率分解矩阵的推荐方法,由不信任关系约束信任关系的传播,得到准确且覆盖全面的用户信任关系矩阵,并通过对用户信任关系矩阵和用户商品矩阵的概率分解联合用户信任关系和用户商品矩阵信息,为用户给出推荐.实验表明该方法对冷启动用户和历史记录稀疏的用户的推荐效果有较大幅度的提升,有效地解决了用户的冷启动问题.     

基于FRPN的水下机器人故障诊断

根据水下机器人系统故障特征的提取具有模糊性和并发性的特点,提出了一种新的基于模糊产生式规则推理的Petri 网模型—模糊推理Petri 网（Fuzzy Reasoning Petri Net,FRPN）,给出了有效的推理算法,并以极大代数矩阵算子进行了形式化表示。利用该模型为水下机器人故障系统进行建模,并分析得到系统中各部件故障发生的概率用以指导水下机器人维修中的故障排除。实验表明该模型具有直观、表达能力强和易于推理的优点。