基于多传感器／目标识别的电子宠物视觉系统

将多传感器技术用于电子宠物“智能狗”的视觉系统,提出一种集娱乐与安全功能于一体的架构体系,阐述该系统的工作流程,介绍基于一阶差分链码图像的表示方法和句法模式识别理论,给出一种新的头部形状检测方法,仿真实验结果表明,该系统能够获得较好的性能,且具有一定市场应用价值。     

冷床区钢坯自动跟踪系统关键技术的研发

安钢中板厂的炉号跟踪系统中,冷金属检测器CMD用来检测冷床区钢坯的运动,但是CMD只能检测出辊道上是否有钢坯经过,而不能判断钢坯在冷床区具体上到哪个冷床,因此,目前冷床部分的钢坯跟踪是靠人工手动完成的.针对该问题,提出一种新的运用数字图像处理技术完成冷床区钢坯自动跟踪的方法.该方法利用运动目标检测方法检测出辊道上有钢坯运动,然后经过最佳阈值分割、改进的区域生长算法、质心标记、数据库程序等步骤完成钢坯运动轨迹的标记,实现自动跟踪.     

呼叫准入约束下Macro-Femto小区选择GSPN模型研究

随着数据业务快速增长,仅靠宏蜂窝网络已无法满足流量需求;飞蜂窝网络可以有效分流宏蜂窝流量, 近年来 所构成的Macro-Femto架构得到了较广泛的部署。Macro-Femto网络部署的关键问题之一是小区选择,由于飞蜂窝网络频谱资源有限,进行小区选择时仍需考虑呼叫准入控制(Call Admission Control,CAC)。图形化的广义随机Petri网(Generalized Stochastic Petri Nets,GSPN)具有并行性、不确定性和异步特性以及强大的分析复杂系统的功能。针对Macro-Femto网络的呼叫准入约束机制,通过分析呼叫对信道的占用情形,在改进呼叫重审机制的基础上,建立了呼叫准入控制策略GSPN模型。利用建立的GSPN模型,分析了不同呼叫准入控制策略对新呼叫和切换呼叫阻塞率的影响,给出了部分重审机制的呼叫准入控制策略。在分析飞蜂窝的高速服务特性和宏蜂窝的高负载能力的基础上,结合部分重审呼叫准入策略和GSPN方法,提出了基于负载的飞蜂窝优先选择方案(Load-Based Femto-Priority Selection Scheme,LFP)。仿真结果表明,较典型的飞蜂窝优先选择方案,所提出的LFP方案对新呼叫的阻塞率和切换呼叫的掉线率分别降低了2.7%和4.6%。     

基于改进细胞链表算法的分子动力学模拟性能优化模型

在改进的细胞链表算法中,细胞大小的减少会降低该算法的通信量和粒子之间距离计算的次数,同时会增加部居细胞的数量。多细胞分子动力学算法是分子动力学模拟中普遍使用的并行算法。将改进细胞链表算法的基本思想应用到多细胞分子动力学算法中,推导出了一个分子动力学模拟性能评价模型,并据此提出一个优化模型来加速分子动力学模拟。实验结果表明,根据该优化模型确定的细胞大小可以提高分子动力学模拟程序的性能。     

非线性控制系统状态方程直接积分解法

鉴于非线性系统分析的核心归结为系统状态方程的求解,针对一般非线性控制系统,引入由状态量、控制量与自变量时间t为坐标构成的＂广义时态空间＂.为了求解非线性状态方程,在广义时态空间（tk,x（k）,u（k））处将方程的右端展开为（t？tk）的Taylor级数,通过直接积分获得了非线性控制系统状态方程关于自变量时间（τ=t？tk）的级数解,并证明了解的收敛性.     

基于改进伪中值滤波器的道路图像滤波算法*

针对已有的细胞神经网中值滤波器滤波时,收敛速度慢、稳定性不好以及滤波图像比较模糊的缺点,设计一种差值控制细胞神经网的改进伪中值滤波器。提出了改变取值空间、引入随机扰动、扩大中值滤波窗口尺度和引入Mask掩图的改进方法。实验结果表明：该算法具有去除各种强度脉冲随机噪声能力,又能保护图像细节信息,而且具有良好的实时性。     

一种基于双线性对的群密钥管理方案

现有群密钥管理方案大都基于GDH(Group key Management Based on Diffi}Hellman)密钥交互协议,该协议限制了子树规模。针对这一问题,提出一种基于双线性对的群密胡管理方案(13PGKM, Group Kcy Managcmcnt based on I3ifinear Pairing),该方案在保证安全的前提下可扩大密钥树中子树的规模,以支持更大规模的网络,同时可使计算操作减少一半,以提高群密钥管理操作的效率。     

基于语义的领域虚拟数据中心研究与实现

油井工程领域涉及的数据具有分布、异构和自治性强等特点,并且存在复杂的语义关联,无法为全局决策提供有效的数据支持。利用本体和虚拟视图集成技术,提出了油井工程虚拟数据中心解决方案,通过构造领域全局本体并利用本体抽取、本体映射和查询转换实现领域数据语义集成,提供了统一和基于语义的数据查询与共享服务。实际应用表明,虚拟数据中心能够为油井生产决策提供全面和实时的数据支持。     

基于终端可信的分层可信平台模型研究

给出了基于终端可信的分层可信平台的研究,它是信息安全领域的一个新方向是一个结合平台硬件、安全操作系统、应用系统的完整的平台系统。基于终端可信的分层可信平台从客户终端系统的引导阶段出发构建完整的可信链,保证了可信计算平台的安全性,使信任的传递从用户到用户,进而实现真正的对于用户体验的可信计算。     

自适应半监督边界费舍尔分析

基于图的半监督算法已经成功地应用于人脸识别中,算法不仅考虑带标签数据而且利用一致性的假设。传统的算法一致性约束是定义在原特征空间中,但是在原特征空间中定义的一致性不是最好的。提出了自适应半监督边界费舍尔分析算法,它将一致性约束定义在原特征空间和期望低维特征空间中。在CMU PIE和YALE-B数据库上进行了实验,结果表明自适应半监督边界费舍尔分析算法在人脸识别率上有显著的提高。