复杂背景条件下的红外快速运动小目标检测方法

针对复杂背景下红外快速运动小目标检测问题,提出一种将时域特性分析、小波包变换和管道滤波多帧检测相结合的方法。该方法首先对图像进行时域特性分析确定目标所在帧图像序列,再利用小波包变换对目标所在帧图像进行多尺度分解,提取候选目标,然后通过管道滤波从候选目标中确定小目标的位置,完成对小目标的检测。对实测数据进行仿真实验,结果表明该方法能有效检测红外快速运动小目标。     

多目标优化问题的连续域蚁群算法仿真研究

本文研究了一种用于求解带有多个约束条件(multi-objective optimization problem,MOP)的连续域蚁群算法。该算法定义了连续域中信息量的留存方式和蚂蚁的行走策略,并将信息素交流和基于全局最优经验指导两种寻优方式相结合,将当前发现的所有的非支配解保存起来,进而用这些解来指导蚂蚁朝着散布较为稀疏的区域寻优,以保证解的分布性能,并提高了蚁群算法的收敛速度,同时维持了群体的多样性。     

Mining e-Learning domain concept map from academic articles

Recent researches have demonstrated the importance of concept map and its versatile applications especially in e-Learning. For example, while designing adaptive learning materials, designers need to refer to the concept map of a subject domain. Moreover, concept maps can show the whole picture and core knowledge about a subject domain. Research from literature also suggests that graphical representation of domain knowledge can reduce the problems of information overload and learning disorientation for learners. However, construction of concept maps typically relied upon domain experts in the past; it is a time consuming and high cost task. Concept maps creation for emerging new domains such as e-Learning is even more challenging due to its ongoing development nature. The aim of this paper is to construct e-Learning domain concept maps from academic articles. We adopt some relevant journal articles and conference papers in e-Learning domain as data sources, and apply text-mining techniques to automatically construct concept maps for e-Learning domain. The constructed concept maps can provide a useful reference for researchers, who are new to the e-Leaning field, to study related issues, for teachers to design adaptive learning materials, and for learners to understand the whole picture of e-Learning domain knowledge.     

面向业务应用的服务发现研究

现有的服务发现研究大多基于功能,以服务为粒度考察服务.而服务是以操作为粒度与用户进行交互的.服务发现与使用粒度上的差异,使服务不能发挥最大效能.为此提出了一种从业务层面,以操作为粒度,考察服务对用户需求业务适用程度的服务发现方法.通过定义面向业务应用的服务与用户需求描述模型,建立领域业务应用本体为服务提供者和使用者的业务级交互奠定基础.通过服务与用户业务需求的深层匹配,在发现可用服务及其操作的同时,对服务的业务规范性和业务完备性进行评估.最终给出了一种面向业务应用的服务发现方法.     

基于关联规则的覆盖领域约简算法

前向神经网络的网络覆盖算法根据样本数据构造性地建立神经网络,其结构易于确定,执行效率高。但由于噪声数据的存在,可能造成覆盖领域多的现象,增加了网络结构的复杂度,并产生一些不必要的误识。该文借鉴数据挖掘中关联规则的支持度与可信度的概念,对覆盖领域进行约简,理论分析和实验表明,该算法可以有效地简化覆盖网络的结构,提高网络的稳定性和推广能力。     

基于领域工程方法的新一代ERP系统研究

针对当前ERP系统提高可重构性研发中存在的不足,本文按照领域工程的实施过程．对新一代ERP系统分别进行了需求分析、软件体系结构设计和应用系统实施方面的研究,重点分析领域内变化性需求的处理,最后提出了响应领域内变化性需求的实施策略。     

二维内插的OFDM导频信道估计的研究

正交频分复用(OFDM)是一种多载波传输和调制技术,其主要特点是频带利用率高、抗多径干扰能力强,目前已成为无线通信高速数据传输的主要技术。介绍了OFDM系统的工作原理和二维信道估计技术,着重研究基于二维内插方式和二维变换域方式的PSAM信道估计技术,针对导频特点提出变换域插值一种改进的方法并与线性差值、样条差值进行对比。采用Simulink构建系统基带仿真并验证Rayleigh信道下各种二维插值方法的BER性能,结果表明该改进方法可行且具有良好的性能。     

频域盲源分离的邻频幅角比排序算法

频域盲源分离方法通过STFT变换将时域的线性卷积模型转化为频域的瞬时混合模型,可以利用瞬时混合的成熟算法,然而缺点是存在排列和尺度的不确定性,会使逆STFT变换后的信号发生再次混叠。对分离矩阵内部结构进行研究,提出邻频幅角比的概念,通过纠正图样中发生排列错误频点处的分离矩阵结构,达到正确拟合已分离信号的目的。仿真结果表明,邻频幅角比排序算法可以纠正大多数频点上的排序错误,正确进行盲源分离。     

社会网络信息的本体论建模与可视化

本体论是共享概念模型的明确的形式化规范说明,基于本体论对社会网络信息建模能够提供客观存在的本质认识,发挥本体论在信息表示与组织上的优势.提出一种针对社会网络信息的领域本体模型,将社会网络信息领域的客观存在抽象为3个主要本体:行动者、关系网络和群组,能够方便地定义各种社会网络分析与可视化方法,为社会网络信息可视化应用提供支持.着眼于社会网络结构分析中的需求,在上述模型框架下提出了基于规则对等组的群组分析方法和基于群组、角色分析的力导引布点算法.最后结合恐怖活动信息可视化实例,阐述了文中提出的领域模型与可视化方法的应用.     

基于分段块频域自适应滤波算法的长延时回声消除

在网络电话、电话会议、车载电话、IP电话等免提电话系统以及其他一些通信系统中,要想得到高质量的回声消除效果,必须抑制声学回声、尤其是长延时回声.然而对于长延时回声的抑制,如果采用传统的基于LMS/NLMS的自适应算法,则会产生大而复杂的计算量,且收敛速度慢.为解决此问题,本文对分段块频域自适应滤波算法进行了研究,即首先对该算法进行了描述,然后通过录制两个语音信号进行仿真.仿真结果表明,该方法具有非常好的长延时声学回声消除效果.