统一声誉量化方法的研究

针对当前声誉模型中各种量化方法的多样性和异构性问题,提出基于主观逻辑的统一声誉量化方法URMetric,用于解决不同量化方法约束下声誉信息的孤立问题.并以目前一些声誉模型为例,说明如何通过映射函数将其中的声誉投影到URMetric上,以屏蔽各种不同量化方法之间的差异,为使用者提供了统一声誉量化方法.     

约束分段仿射系统的鲁棒一步预测控制

针对一类具有附加有界扰动的离散时间约束分段仿射系统,提出了一种鲁棒低复杂性的模型预测控制方法,即鲁棒一步控制。首先,基于最大鲁棒正不变集,计算系统的最大鲁棒可稳定集并作为第一步预测状态的约束集,使得产生的滚动时域控制器可以在较小的预测时域内控制最大鲁棒可稳定集。然后,在最大鲁棒正不变集外,通过构建线性矩阵不等式来寻找而二次李雅普诺夫函数以证明其鲁棒稳定性。两个步骤分别确保控制器的可行性和闭环系统的鲁棒稳定性。大量的仿真例子表明,和已有的控制方法相比,所得的鲁棒一步控制器具有更低的复杂性。     

运用遗传算法优化项目级现金流问题的研究

针对项目级现金流的优化问题,结合传统的资源受限项目调度模型,得到一种带现金流折现的非线性规划项目调度模型,并设计启发式遗传算法对其进行优化求解.通过引入现金流分析,项目调度模型能反映企业的财务指标,更切合实际.通过设计相应的编码方式、遗传算子和调度生成策略,提出了一种改进的遗传算法并用于求解此优化问题,数值实验结果证明了该算法的正确性和高效性.     

平稳小波变换在膈肌肌电降噪中的应用

为了去除膈肌肌电中的心电干扰,提出了一种基于平稳小波变换的“逆向”硬阈值的降噪方法.首先,对临床的膈肌肌电信号进行平稳小波变换,根据小波系数检测QRS并确定心电干扰范围;其次,逐层估计心电周期范围的小波系数均方差,并且通过均方差计算各个心电干扰的阈值;最后,对各层心电干扰范围小波系数进行“逆向”硬阈值处理,并进行小波逆变换得到降噪后的信号.实验结果表明,该方法能够有效地去除膈肌肌电信号中的心电干扰,并且能够较好地保留膈肌肌电信号的信号特征.     

时态索引技术研究及其应用

研究有效时间期间集合上数学关系以及时态索引构造与应用.建立时间期间集合上时态连通等价关系和时态包含拟序关系.在引入数学关系框架内,通过对时间期间特征进行精细分析,讨论了大时态连通等价类分割和时态包含拟序关系集重叠等问题,建立了由根结点、等价类分割集结点和拟序关系集线序分枝结点构成的时态索引树形模型TDIM.在TDIM架构下,基于时态数据库中数据实体动态管理基本特征,研究了具时态变量情况下时态索引动态实现机制和查询技术,同时讨论了时态更新(时态插入、时态删除和时态修改)的增量式算法.由于建立在一般时间集合之上,TDIM可以应用于时态关系和XML的数据管理.     

缺帧环境下车牌图像的三维重建模型仿真

提出一种基于空间亮度均衡化平滑和曲线分割的缺帧环境下车牌图像的三维重建模型.根据缺帧环境车辆外接轮廓矩形模型,提取遮挡车辆分割线,进行空间亮度均衡化处理,对遮挡车牌进行曲线分割,增强三维重建的车牌图像色调和饱和度.通过增强图像的明暗对比度,对高频信号进行抑制和阻截,实现图像的平滑处理,采用曲线分割算法,对图像进行二值化分割,对分割后的车辆部分做杂质去除,得到完整独立的车辆区域,实现缺帧环境下的车牌图像三维重建改进.     

“数字图像处理”课程教学实践与探讨

"数字图像处理"是信息类专业重要的本科专业课程之一。在为我院本科生讲授的"数字图像处理"课程实践中,我们尝试融合多种教学手段,提升课程教学效果。本文结合前期教学实践,从可视化教学手段、知识关联比较、理论结合实践、双语教改和教学大纲改进等方面介绍在该课程教学方面的一些探索和体会。     

基于Hilbert-Huang变换的JPEG2000隐写分析

实现了针对由Su等人提出的JPEG2000 Lazy—mode隐写术的可靠检测．在理论和实验分析的基础上,文章揭示了由Lazy—mode隐写术生成的掩密图像,其子带代码块噪声方差序列的振荡特征异于非掩密含噪图像的子带代码块噪声方差序列．因此,此文隐写检测算法的关键在于针对这两种子带代码块噪声方差序列进行序列分析,提取它们内在的振荡特征差异．在序列分析中,通过引入Hilbert—Huang变换,对噪声方差序列进行经验模式分解,构建了基于Hilbert谱的特征向量．实验表明,基于该特征向量的支持向量机（SVM）分类器能以平均90．6％的准确率识别掩密图像．根据检索,目前尚未有对JPEG2000Lazymode隐写术进行成功分析的报道,因此,该文具有重大意义．     

支持LRT的失败恢复算法及其事务性质分析

研究人员已经致力于组合事务的恢复问题研究,但是大多数成果集中通过向后恢复来维持事务的一致性,补偿是向后恢复通常使用的一种手段,但是向后恢复的最大缺陷就是导致代价相当高,且向后恢复策略不能完全满足各种不同恢复需求。提出一种基于失败类型的恢复算法(包括向前、向后和替代恢复),其是一种基于扩展Petri网的形式化建模方法,为实现松弛ACID属性,引入状态托肯、数据托肯和QoS托肯,增加失败变迁和补偿变迁。失败发生时,动态计算终止依赖点TDP和补偿集,依据任务之间的控制流、数据流、时序、状态和行为依赖,获取任务的失败类型,选择合适的恢复策略,构造一个支持无缝添加/删除失败恢复的可执行模型。     

一种基于RFID与WSN融合的异构网络识别平台

本论文利用无线传感器网络(WSN)和射频识别技术((RFID)各自优势,提出一种异构网络识别平台.平台综合了传感器网络、RFID技术、GIS技术于一体.通过支持多频多多协议的RFID读写器,识别平台网络内的智能标签和RFID标签,采集网络中环境参数和节点定位等多维信息.论文介绍了异构网络识别平台的结构和组成部分,详细描述了平台的工作原理以及各模块的通信流程.