数字化射线检测中缺陷影像的频域处理

研究频域处理在数字化射线检测缺陷影像增强处理过程中的应用.采用Matlab 7实现高通滤波处理流程,对处理结果进行分析,证实频域处理可有效改善数字化射线检测的灵敏度、提高图像分辨率.将其用于各类典型缺陷的数字化射线检测影像处理,可提高缺陷的检出率.     

Study on Magnetic Domains in Sm-Co Based Alloy

ＳｔｕｄｙｏｎＭａｇｎｅｔｉｃＤｏｍａｉｎｓｉｎＳｍ－ＣｏＢａｓｅｄＡｌｌｏｙＬｉｕＡｎｓｈｅｎｇ，ＳｈａｏＢｅｉｌｉｎｇ，ＷａｎｇＸｉａｏｈｕａａｎｄＷａｎｇＪｉｎｇ（刘安生）（邵贝羚）（王晓华）（王敬）（ＧｅｎｅｒａｌＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔ...     

云计算身份认证模型研究

云计算是在继承和融合众多技术基础上的一个突破性创新,已成为当前应用和研究的重点与热点。其中,云用户与云服务之间以及云平台中不同系统之间的身份认证与资源授权是确保云计算安全性的前提。在简要介绍云计算信息基础架构的基础上,针对云计算统一身份认证的特点和要求,综合分析了SAML2.0、OAuth2.0和Open ID2.0等技术规范的功能特点,提出了一种开放标准的云计算身份认证模型,为云计算中逻辑安全域的形成与管理提供了参考。     

基于软件的环境量化模型

在一些特殊领域中需要建立一定的实验环境对软件性能进行测试,因此实验环境与实际环境之间的近似程度对软件的性能起到关键作用。为建立环境之间的近似度量,在进程代数理论基础上,根据软件与环境的交互程度,利用拓扑度量和论域理论中的偏序关系,建立实验环境之间近似程度的量化模型。根据软件与环境之间的部分交互,建立实验环境之间近似程度的度量模型。通过实例对度量模型进行说明,并证明度量模型的代数性质。     

伺服系统传递函数辨识系统的设计

在电机转台伺服控制系统中,传递函数是影响系统的控制精度以及系统稳定性等方面的重要因素.为了提高确定伺服系统传递函数的效率,改善以往分散复杂的实验步骤,设计了基于虚拟仪器LabVIEW的数据采集、控制、数据处理以及数据拟合的上位机软件辨识系统.不仅省略了额外的硬件设备,同时也不需要其他软件的辅助.试验表明,基于LabVIEW的上位机系统,确定传递函数的效率高、操作方便,对于伺服控制系统的研究具有一定的实用性与推广性.     

稀疏标签传播:一种鲁棒的领域适应学习方法

稀疏表示因其所具有的鲁棒性,在模式分类领域逐渐得到关注.研究了一种基于稀疏保留模型的新颖领域适应学习方法,并提出一种鲁棒的稀疏标签传播领域适应学习(sparse label propagation domain adaptation learning,简称SLPDAL)算法.SLPDAL通过将目标领域数据进行稀疏重构,以实现源领域数据标签向目标领域平滑传播.具体来讲,SLPDAL算法分为3步:首先,基于领域间数据分布均值差最小化准则寻求一个优化的核空间,并将领域数据嵌入到该核空间;然后,在该嵌入核空间,基于l₁-范最小化准则计算各领域数据的核稀疏重构系数;最后,通过保留领域数据间核稀疏重构系数约束,实现源领域数据标签向目标领域的传播.最后,将SLPDAL算法推广到多核学习框架,提出一个SLPDAL多核学习模型.在鲁棒人脸识别、视频概念检测和文本分类等领域适应学习任务上进行比较实验,所提出的方法取得了优于或可比较的学习性能.     

基于维基百科的领域实体发现研究

提出一种基于维基百科的领域实体发现方法,该方法将构成领域实体的典型字或词作为种子元素,利用少量种子元素作为实体发现的初始知识,有效地克服了传统方法在获取种子词条时过分依赖领域专家的局限,同时还利用维基百科词条中的分类信息,通过计算维基百科类与领域类间的隶属度实现领域实体的有效扩充。人工抽样对实体发现结果进行检验,平均准确率达到80%左右,同时还将构建出的领域实体知识应用到文本分类中,结果显示,当训练集具有一定规模时,以实体为特征的分类模型的准确率较以词为特征分类模型的准确率有显著提高,说明实体知识在实际应用中的有效性。提出的方法具有较好的领域独立性和语种独立性,可较为便捷地移植到其他语种与领域。     

基于(2D)2-KL变换的小波域图像融合算法

为使融合后的图像在尽可能保留源图像细节信息的同时,还能够有效提高源图像的对比度,提出基于(2D)2-KL((2D)2-Karhunen-Loeve)变换的小波域图像融合算法.首先用(2D) 2-KL变换直接对图像信息进行分析,并构建协方差阵,提取图像的重要特征,然后将其主要特征输入到小波域中.在此基础上,对小波变换分解得到各子带系数,用一定的融合策略进行融合.低频子带含有图像的轮廓信息,引入加权因子指导低频子带系数进行融合.实验结果表明,提出的算法有效提高了图像的对比度,并且很好地保留了图像的细节信息,无论在视觉角度上,还是在各种客观性能评价上都比其它传统方法取得了更佳的融合效果.     

基于信息融合度传递的频域徙动入侵特征挖掘算法

在功率自激混合组合网络中,路由之间的相群特征相异性会产生谐振信号,因此需要有效挖掘入侵信号的频域徙动特征来实现对入侵信号的拦截。传统方法采用混合蛙跳算法挖掘入侵特征并且聚类中心矢量向模糊边缘贴近,因此搜索和挖掘精度不高。提出了一种基于混合蛙跳最优模因组信息融合度传递的频域徙动入侵特征挖掘算法。构建功率自激组合网络的系统模型和入侵信号数学模型,基于频域谐振慢变衰落幅度均衡原理,得到多源网络攻击源信号在相干点积功率累积尺度坐标,采用多普勒频移模糊搜索对入侵信号进行平滑处理,计算入侵信号的多普勒频移状态空间固有模态函数,得到入侵信号的频域特征包络幅度估计值。采用IIR滤波算法,对信号进行降噪滤波处理,提高信号的纯度,提出基于信息融合度传递的混合蛙跳入侵信号检测算法,优化特征挖掘结果,完成入侵信号的频域徙动特征挖掘算法改进。仿真实验结果表明,该算法能准确挖掘入侵信号的频域徙动特征,特征的波脊亮点明显,在低信噪比下提高了入侵信号的检测性能。     

基于自适应阈值和区域生长的SD-OCT糖网图像亮斑分割

硬性渗出是糖尿病性视网膜病变的一个比较显著的症状,频域光学相干断层视网膜图像中的高信号亮斑与渗出有着密切的联系。为了研究渗出与病变的关系,有必要找到一种提取亮斑的方法。但是,目前关于糖网图像亮斑提取的研究还非常少。首先运用层分割算法限制亮斑所在区域,然后采用自适应阈值法确定种子集合,最后使用基于人类视觉特性的区域生长方法提取出亮斑。实验结果表明,本方法可以较准确地分割出糖网图像中的亮斑。