基于Spark的高效并行自动编码机

机器学习中一个非常关键的问题就是如何获取良好的数据特征表示,许多经典的特征提取方法是基于数据间关系或利用简单线性组合降维后得到数据的特征表示。其中深度学习算法在各种学习任务中都可以取得良好的效果,而且可以学到很好的数据特征表示。但现有深度学习算法或模型大多为单机串行实现,不能处理较大规模的数据且运行时间较长。本文设计实现了一种基于Spark分布式平台的高效并行自动编码机,该编码机可以有效地进行特征表示学习,并且利用分布式计算平台Spark对 算法进行加速,优化了对稀疏数据的操作,大大提升了运行效率。本文通过在文本数据特征学习以及协同过滤两个任务上的实验,表明本文所实现的并行自动编码机的有效性和高效性。     

一个递归算法非递归化的算法框架

虽然递归算法具有结构简练、清晰、可读性强等优点,但有时受执行效率和程序设计语言的限制,必须实现递归向非递归的转换.提出一个通用的算法框架实现一般递归算法向非递归算法的转换.该框架产生的非递归算法没有标号,适用于大多数程序设计语言.结合几个典型的实例说明该框架的应用方法和有效性.     

基于视觉颜色对比敏感度模型的动态视频压缩预处理算法

针对彩色视频压缩过程中压缩率不高或者视频质量损失过大的问题,提出一种基于视觉感知模型与色差的自适应视频压缩预处理算法。首先,在颜色对比敏感度模型中,人类视觉对高色度区域的色差敏感度较低,因此为不同色度区域分配不同的压缩权重;然后,基于帧之间的偏差图建立运动预测帧的空间运动模型,降低了高运动区域的残差;最终,使用动态的色调映射函数来控制视频的压缩等级,从而保证视频的视觉质量。基于多组视频进行实验,本算法成功地将标准的压缩软件提高了35%的压缩率,但同时可看出,本算法的性能依赖于具体的视频上下文。     

A multiuser simulation system for video transmission over HSDPA

With the explosive growth of multimedia applications, video transmission over HSDPA networks has attracted more and more attentions. Particularly in the last few years, lots of special transmission schemes have been proposed to improve the end-to-end qualities of mobile video applications. However, due to lack of a common video delivery simulation platform over HSDPA networks, the researchers have met obstacles in evaluating and comparing the performance of these schemes in a unified simulation environment. To fill this gap, a common system-level video transmission simulation platform is proposed in this paper, which is implemented specially for the HSDPA networks. To the best of our knowledge, this platform is the first one in integrating the video encoder/decoder, the video quality evaluator and the HSDPA simulator together. In this way, the researchers can study and analyze not only the overall system performance of the video-aware cross-layer transmission solutions, but also explore the influence and interaction of those separate sub-layers in the HSDPA wireless networks, such as the video application-layer, the transmission control layer, the HSDPA MAC layer, and the physical layer. Moreover, to test and verify our simulation platform, we implement eight representative fast scheduling algorithms over the HSDPA networks, and evaluate their transmission performances for the H.264/AVC video applications. Experimental simulation results demonstrate the effectiveness and rationality of our simulation system.     

基于一类支持向量机的高光谱影像地物识别

高光谱遥感影像具有丰富的光谱信息,在地物识别方面具有明显的优势。一类支持向量机(OCSVM)不仅保留了支持向量机的原有优势,而且只需要待识别类型的训练样本。为此提出了算法,通过数学模型选择、核函数设计与参数的自适应调整将OCSVM原理融入到高光谱影像的地物识别算法中,提高了识别的精度,降低了对训练样本的要求。最后利用两幅高光谱影像进行了实验分析,实验结果证明了所提算法的有效性。     

感知受限的移动传感器节点扫描覆盖优化算法

移动无线传感器网络（WSN）的应用中,因为传感器节点的感知范围受限,其覆盖分析就是一个针对目标区域的扫描覆盖问题。提出了一种基于多目标优化的扫描覆盖算法。在目标区域中,采用双目标优化策略对单个移动传感器节点进行路径规划,一方面使节点的覆盖面最大化,另一方面使扫描覆盖的路径最短。仿真实验在含有障碍物和不含障碍物的情况下进行,与多节点的编队覆盖算法相比,所提算法在适度降低覆盖率的情况下,可大幅降低移动能耗。     

具有理想对比度的一般存取结构可视密码方案

本文提出了一种基于取反运算可获得理想对比度的可视密码方案,适用于一般存取结构可以实现秘密图像无失真地恢复,并且没有像素扩展。该方案应用了简单的布尔运算实现了传统可视密码方案中单纯的叠加运算无法实现的功能。     

用PSD检测长直导轨准直度

介绍了用光电位置传感器（ＰＳＤ）检测长直导轨的原理和方法。利用ＰＳＤ作为位置传感的检测系统能实时、连续地对被测件三维空间准直度进行检测，更好地解决了以往移动桥板分段测量、人工读数（数格）局部检测的方法存在的问题。     

快速成形技术中STL数据模型的浓淡处理

在快速成形技术的前处理过程中 ,STL数据模型的浓淡处理是一个非常重要的内容之一。OpenGL是一个开放的 3D图形应用程序编程接口 ,已经简化了许多编程操作。通过利用OpenGL图形编程工具和VisualC 6.0编程语言 ,详细介绍了快速成形技术中STL数据模型的浓淡处理方法 ,从而使得STL数据模型的浓淡处理变得非常简单、方便和高效 ,使STL数据模型的显示功能更加完善 ,有利于操作人员对STL数据模型的后续处理和实体成型。     

基于图像传感器网络的隧道形变监测系统研究

随着地铁建设的持续发展,隧道结构的安全性受到了广泛的关注。介绍了一种地铁隧道整体沉降的监测系统,采用安装在隧道内壁的分布式图像传感器网络对相邻断面的目标光源进行监测,并将图像数据进行采集、储存、传输、处理,数据库系统对历史数据进行融合与分析之后获得相邻断面间的相对位移,在经过坐标变换和定位基准传递后,计算出每个断面在隧道整体中的绝对位移。最终通过网络发布隧道沉降信息,建立隧道形变的预警机制。