基于改进高斯混合模型的自适应前景提取

在复杂场景下的运动前景提取是智能视频监控的基础部分。高斯混合模型是常用的背景建模方法,针对高斯混合模型中模型个数固化导致的无谓的系统开销,提出基于单高斯模型成长的动态个数调整形成的高斯混合模型。对模型的更新率根据场景变化的剧烈程度进行实时改变,能较好适应突发场景、光照的变化。对提取的运动前景进行形态学处理,得到最后的提取目标。实验结果表明,该方法背景建模适应性强,提取前景精度有所提升。     

基于显式和隐式社交网络的混合推荐

传统的社交网络推荐一般依靠用户之间的好友关系,但好友关系不是基于共同兴趣而产生的。针对这种情况,提出通过用户标签所表达的情感兴趣来扩展用户好友关系,形成基于用户好友关系和共同兴趣的混合推荐。利用用户间直接的朋友关系构建显式社交网络,利用标签数据构建隐式社交网络;在显式和隐式社交网络图中分别采用提出的SNA_SPFA(Social Networks Algorithm Based on Shortest Path Faster Algorithm)算法得到推荐结果;最后按照一定权重混合两种推荐结果。实验表明,该方法优于传统的协同过滤方法和社交网络推荐。     

基于特征原子测度的配电网故障选线方法

针对现有配电网故障选线方法存在故障特征提取不够全面、故障选线判据需要样本且训练时间长等问题,提出了一种基于特征原子测度的配电网故障选线方法。利用余弦包和db10小波分别构建暂态零序电流稳态分量原子库与暂态分量原子库,从而形成混合原子库,采用匹配追踪算法提取各线路特征原子;在能量方面,采用能谱熵对各特征原子进行测度,在波形相似性方面,通过计算特征原子与原始暂态零序电流的相关系数进行测度,进而得出各线路的修正原子能谱熵;通过对修正原子能谱熵进行差分运算,得出表征各线路物理特性的综合原子能谱熵,将综合原子能谱熵最大的线路判定为故障线路。仿真结果表明,该方法不受故障过渡电阻、迭代次数、数据窗长度、消弧线圈补偿度、电容器投切等影响,选线准确、有效,具有较强的抗噪声干扰能力。     

基于DRAM和PCM的混合主存模拟器

相变存储器（PCM）由于其非易失性、高读取速度以及低静态功耗等优点,已成为主存研究领域的热点.然而,目前缺乏可用的PCM设备,这使得基于PCM的算法研究得不到有效验证.因此,本文提出了利用主存模拟器仿真并验证PCM算法的思路.本文首先介绍了现有主存模拟器的特点,并指出其并不能完全满足当前主存研究的实际需求,在此基础上提出并构建了一个基于DRAM和PCM的混合主存模拟器.与现有模拟器的实验比较结果表明,本文设计的混合主存模拟器能够有效地模拟DRAM和PCM混合存储架构,并能够支持不同形式的混合主存系统模拟,具有高可配置性.最后,论文通过一个使用示例说明了混合主存模拟器编程接口的易用性.     

炭纤维复合芯导线的全寿命周期成本评估系统

采用新型的炭纤维复合芯导线,能提高输电线路的电能传输容量,同时也可能提高了工程的成本。本文为了评估采用炭纤维复合芯导线的输电线路的经济性,给出了其全寿命周期成本的计算评估模型,融合成一个成本评估系统,并以工程实例计算了30年寿命的常规钢芯铝绞线导线和两种炭纤维复合芯导线输电工程的全寿命周期成本,通过对比分析,得到三种导线工程的全寿命周期成本情况,说明了采用炭纤维复合芯导线的经济性,可以为工程设计提供依据。     

多粒度运动分割的时频分析算法EI北大核心CSCD

针对运动捕获数据分割问题,提出一种基于时频分析的多粒度分割算法.该算法在时域分析阶段利用稀疏重构对运动序列进行预分割,通过多尺度时序关联方法将原始运动序列分割为独立行为片段和混合运动基元,实现粗粒度分割;进一步,在频域分析阶段先在主频率下对每个独立行为片段进行特征提取,再结合零速度穿越点检测和自适应K-means算法将每个独立行为片段分割为多个重复子周期片段,实现细粒度分割.实验结果表明,预分割及多尺度分割策略的使用使得分割准确率更高,对混合运动基元的识别和分割更为精准,而且在主频率下进行特征提取使得算法对噪声具有更好的鲁棒性.     

一种基于混合压缩感知的WSN能耗优化方法

网络节点能耗是影响无线传感器网络生命周期的重要因素。提出了一种基于混合压缩感知(Hybrid-CS)的网络能耗优化方法。首先,为保证数据重构精度,根据参加数据收集节点数的不同,确定合理的观测矩阵维数范围。然后,通过分析不同维数观测矩阵对Hybrid-CS发送数据量的影响,求出较优的观测矩阵维数,从而使所设计的方法达到降低网络能耗的目的。仿真结果表明,该方法在节约网络能耗的同时还保证了数据重构精度。     

使用系数矩阵变换极性转换的MPRM电路面积优化

为缩短布尔函数系统混合极性Reed-Muller(mixed-polarity Reed-Muller,MPRM)电路面积优化过程的时间,提出了能在任意极性值的MPRM间进行极性转换的系数矩阵变换方法.使用系数矩阵表示布尔函数系统,通过对系数矩阵进行分隔,使用置换和折叠操作完成MPRM极性转换以加快极性转换速度;在此基础上,给出了适用于较大规模MPRM电路的面积优化算法,其中使用遗传算法进行极性空间搜索,并采用基于最短个体距离的适应度计算方法进一步缩短优化过程中的极性转换时间.实验结果表明,与其他MPRM极性转换方法相比,文中方法能够提高MPRM电路面积优化的速度.     

基于模糊知识网的推理机设计

为了简化知识网的重构运算,文中在原有知识网定义的基础上,结合用户对重构出的知识网的满意度和用户需求的多样性,以及模糊数学的相关知识,提出了一种模糊知识网的概念;然后根据模糊知识网与原有知识网的不同,在原有知识网混合运算的基础上重新定义模糊知识网的并、交、差运算,并给出模糊知识网混合运算的算法;最后在混合运算的基础上研究了模糊知识网推理机的设计,并给出了模糊知识网推理机的主要功能模块和设计流程图以及几个主要的界面以实现模糊知识网的自重构。     

基于图像混合图结构的区域匹配和图像约化算法

讨论使用混合图对图像进行识别的连通性、相似性和可比性原则,并提出一种混合图结构的约化算法。通过可比性原则,对图像的混合图结构中复合节点用参考图像进行比较,计算出混合图复合节点在参考图像中的可能匹配和相似度,以此对混合图结构进行约化。为方便计算和阐述约化过程,使用单个属性,对混合图进行属性标记,把相似性比较简化为线性复杂度的排序和查询运算。结果显示,该方法切实可行。