数据库负载自适应的体系结构设计

针对数据库负载自适应模型WAAD进行软件设计,用delphi语言编写了一个数据库负载自适应模型的实验平台软件,通过实验表明,该软件起到了控制数据库负载的作用,提高了用户的满意率。     

基于MC9S12XS128模数混合式比例控制放大器的实验研究

针对数字式比例控制放大器和模拟式比例控制放大器在实际工程应用中的不足,提出一种基于MC9 S12 XS128单片机的模数混合式比例控制放大器.其控制算法通过模数混合PID控制器来实现,单片机对模数混合PID控制器中数字电位器的值进行调节并记忆存储.利用Tina仿真软件,对模数混合式比例控制放大器电路进行了仿真.该电路已...     

基于双注意力3D-UNet的肺结节分割网络模型

为提高计算机辅助诊断系统对大尺寸肺结节分割的完整度以及小尺寸肺结节的分割精度,构建双注意力3D-UNet肺结节分割网络模型.将传统3D-UNet网络中的上采样操作替换为DUpsampling结构,通过最小化特征图的像素点与被压缩标签图像之间的损失,得到更具表达能力的特征图,进而提高网络收敛速度.在此基础上,融入空间注意...     

基于分层排队网络模型的分布式系统性能评价

关于并发或分布式系统的性台匕评价是一个广泛研究的课题,提供有效的数学理论工具、直观的模型描述方法和有效的模型分析方法,是系统性能评价所面临的关键问题。传统的性能模型——排队网络模型已很难分析这样复杂的系统,分层排队网络（Layered Queueing Net,LQN）模型是排队网络模型的扩展,可以用来分析相互依赖任务间的冲突。介绍了分层排队网络模型的原理及研究现状,并以DBMS为例,建立了DBMS的分层排队网络模型。     

基于哈希编码的无线多媒体传感网络森林火灾图像识别算法

针对无线多媒体传感网络在森林火灾监测应用中存在的问题,提出了基于图像哈希编码技术的森林火灾识别算法。首先,建立森林火灾图像的图像库,提取火焰图像的一系列静态和动态特征, 通过哈希函数对其特征向量进行计算得到对应的哈希码,从而得到图像库对应的哈希码库。其次,计算被识别图像的哈希码,并通过计算汉明距离与哈希码库进行匹配,得出与其最相近的图像,从而得出是否有火灾发生。实验结果表明,该算法的火焰识别准确率达到94.12%,高于SVM、BP神经网络和稀疏表示的火焰识别算法,且减少了网络中因图像传输而产生的能量消耗,提高了网络带宽的使用率。     

基于深度卷积神经网络的两阶段肺结节检测

针对传统肺结节检测中存在灵敏度低、假阳性高、小结节难检测的问题,提出一种基于深度卷积神经网络的两阶段肺结节检测框架.第一阶段使用特征金字塔子网提取肺部影像的多层次特征,引入多尺度区域建议子网用于在高灵敏度下检测出所有的候选结节;第二阶段设计级联卷积神经网络模型减少假阳性,通过保留分类错误样本用于重新训练模型,将多个模型结果进行投票选出最终分类结果.LUNA16数据集上的实验结果表明,所提框架灵敏度达到95.9％,检测效果优于其它算法,能够有效实现肺结节的准确检测.     

基于模拟退火的Map Reduce调度算法

在计算能力作业调度算法的基础上,提出一种基于模拟退火的Map Reduce作业调度算法.利用带记忆功能的模拟退火算法选择最优作业,从而避免陷入局部最优解.在Hadoop平台上的实验结果表明,该算法能减少所有作业的运行时间以及每个作业的等待响应时间,具有较高的作业调度效率及用户满意度.     

基于HBase的并行BFS方法

NoSQL数据库作为下一代巨型数据的存储模式,在科学计算和商业计算领域均发挥着重要作用,受到当前学术界和企业界的广泛关注。提出一种新的基于NoSQL数据库HBase的并行求取最短路径树的方法。首先利用Watts-Strogatz模型完成对巨型网络的数学建模,这种建模方式使得网络模型具有一定的聚类效果;其次利用HBase最近发布的Coprocessor简化和改进并行BFS方法,提高其计算效率。此外,还设计并实施了大量实验,得出了巨型网络的最短路径树,验证了该算法的正确性和有效性;同时对比其它路径算法,验证了该算法的高效性。     

YOLOv3融合图像超分辨率重建的鲁棒人脸检测

复杂场景中的人脸检测由于受到图像质量、人脸尺度和光线等因素影响,精准地定位小人脸、避免漏检、误检是一件极具挑战性的任务。提出了一种基于YOLOv3、融合图像超分辨率重建技术的两级人脸检测模型SR-YOLOv3。针对场景中小人脸目标的漏检问题,利用K-means++算法对先验框进行聚类分析,设置更小尺寸的先验框来捕获小人脸信息;针对模糊小尺度人脸的误检问题,采用Darknet53作为主干网络,融入SRGAN图像超分辨率重建模块对低分辨率的人脸进行数据增强,形成一个可以提高低分辨率小人脸检测性能的检测网络。利用WIDERFACE数据集对SR-YOLOv3模型进行训练和测试,并与MTCNN、CMS-RCNN、HR、S3FD算法相比,验证了提出的模型具有更高的检测精确度,尤其是在hard子集上的性能提升最为明显。SR-YOLOv3能够有效地利用人脸信息,精准检测出复杂场景中的难检测人脸目标,具有很好的鲁棒性。