Observer模式在．NET多线程并行计算中的应用

对观察者（Observer）设计模式进行了分析,并利用．NET框架对其进行了改进;基于．NET Framework4．0,将改进后的模型应用到多线程并行程序的设计中,从而简化了开发过程,并且使系统结构更清晰,便于扩展和维护。     

H．264帧内预测快速算法的研究

H-264视频编解码标准中,帧内预测是很重要的组成部分,它显著提高了压缩率,但增加了计算复杂性。文章研究了采用率失真优化（RDO）技术进行帧内模式选择以及目前常用的快速帧内模式选择方法。     

图像主特征直线的检测算法

直线特征的检测是计算机视觉与图像处理的基本任务之一。主特征直线是图像中最显著而且被人们最为关心的一些直线。本文提出了从图像中自动检测主特征直线的算法。首先利用图像分割算法分析得到图像的特征边缘,然后用短线段逼近这些边缘像素,接着用动态聚类算法对这些线段进行聚类,并用直线拟合聚类中的线段得到所有可能存在的直线,最后根据直线有效性度量找到其中有效性最高的直线就是主特征直线。最后本文给出了主特征直线在图像自动修复和自动美学构图中的应用实例。     

结合遗传算法与LSSVC的网络异常检测

计算机网络攻击的多样性及隐蔽性,导致了其难以被检测,针对保护网络的安全性,准确识别网络异常问题,为了克服传统网络异常检测技术检测精度低等缺点,提出基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机的网络异常检测方法.最小二乘支持向量机分类器(LSSVC)是一种进化的支持向量机分类器(SVC),通过构造新的二次损失函数以解决支持向量机中的二次规划问题.遗传算法用于选择合适的最小二乘支持向量机参数.选取KDDCup99数据测试采用提出的方法检测性能.实验结果表明遗传算法优化的最小二乘支持向量机分类器的网络异常检测精度高,效果好,为网络安全提供了保证.     

关于优化人民币汇率预测仿真研究

研究人民币汇率进行预测是金融市场研究领域一个重要的课题。为了更精确地预测人民币汇率,提出了基于遗传算法优化支持向量机（GA-SVM）的人民币汇率预测方法,GA-SVM中采用遗传算法优化SVM参数,以获得较优的SVM预测模型。并以2008.9.2-2009.1.31人民币对美元的工作日的日汇率数据进行仿真分析。结果表明,在人民币汇率预测中,GA-SVM结合预测法有着更高的预测精度,为掌握汇率变化提供可靠的依据。     

基于震动信号HHT的车辆分类

震动传感器是智能监控传感器系统的重要组成部分。震动信号是一种非线性非平稳信号。相比于传统的时频分析方法,对希尔伯特-黄变换是一种更有效地处理非平稳信号的时频分析方法。将希尔伯特-黄变换引入到车辆分类中,提取震动信号特征信息,利用经验模态分解(EMD)获得车辆行驶引起的地面震动信号的固有模态函数(IMF),通过选取的固有模态函数得到相应的希尔伯特谱,然后在希尔伯特谱的基础上根据谱峰对车辆进行分类。仿真测试结果表明方法具有很高的正确率。     

大气扰动下无人机输出反馈控制律设计及仿真

针对无人机在飞行过程中容易受到大气环境干扰的问题,干扰主要来自外部扰动,主要研究了大气紊流对无人机飞行过程的影响,建立了基于Dryden模型的纵向小扰动线性运动方程.为抑制大气紊流对无人机运动的干扰,保证飞行过程中飞机的稳定性,应用输出反馈H∞控制算法设计了干扰抑制控制器进行仿真.仿真结果表明,采用的控制方法能够有效的抑制大气紊流对无人机运动的干扰,使飞控系统具有良好的稳定性和鲁棒性.     

基于仿真退火算法的任意阵列宽带波束形成

提出了基于仿真退火算法优化思想的任意宽带波束设计方法,其期望响应由工作频带划分成的等间隔窄子带上旁瓣波束形成权系数构成。各个子带上的低旁瓣波束则采用基于仿真退火波束形成原理的波束优化设计方法得到。借助计算机对二十四元圆阵进行波束优化设计。结果表明,使用上述方法设计的波束与常规方法相比,获得了更低的旁瓣级和更稳定束宽,充分说明了方法的可行性和有效性。     

发动机初级工况对冷却夹套隔片损伤影响分析

针对可重复使用液体火箭发动机推力室冷却夹套隔片的损伤问题,为确保发动机的工作寿命,对建立了冷却夹套隔片的夹芯梁结构模型、粘塑性模型和细化损伤模型,发动机起动过程中初级工况给冷却夹套隔片损伤发展的影响进行了仿真计算。结果表明:初级工况过高,压力等性能参数振荡明显,振幅也较大,但引起的冷却夹套隔片损伤较小;初级工况选择过低,引起的冷却夹套隔片损伤较大,且压力等性能参数振荡也比较明显,但振幅较小。通过对比分析给出了用于发动机起动的合适初级工况,采用此工况使发动机起动过程中引起的损伤较小,而且压力等性能参数的振荡也较小。     

基于互信息的医学图像匹配中的改进插值算法

基于互信息的配准方法是医学图像配准领域的重要方法,具有鲁棒性,精度高等优点,已成为医学图像处理领域的热点.在计算两个图像之间的互信息时,为了图像配准精度,图像的像素点经过空间变换需要进行插值,目前采用的插值方法一般都定位在单一的传统插值算法,由于传统的插值算法存在插值精度低或插值速度慢的缺点,提出了一种基于像素点的亮度绝对误差的图像插值算法,插值算法结合了近邻插值算法和双三次插值算法的优点,提高了配准的速度和精确度.通过对头部图像进行配准实验,验证了插值方法的有效性.