应用多个正交视角轮流逼近3维目标的坐标

为实现目标的快速、精确3维定位和跟踪,提出一种正交摄像机视频定位系统及其坐标轮流逼近的迭代定位算法。系统中平面摄像机光轴按照正交方式布置,拍摄方向均指向原点。不同于现有的大部分计算机视觉方法,本算法中没有影响定位效率和精度问题的图像配准操作。证明了迭代算法的收敛性。数值验证和实际试验表明,本算法计算简单、误差稳定性好,收敛快,因此具有良好的应用潜力。     

基于梯度优化的多维尺度节点定位算法

研究了分布式多维尺度分析技术在无线传感器网络节点定位中的应用,重点分析了其定位精度和收敛性能.根据传统的梯度优化算法,引入了最速下降算法作为目标函数的无约束优化方法.该算法采用最速下降法对节点的局部目标函数进行迭代优化.实验结果表明该优化算法比基于SMACOF算法的高斯核加权的dwMDS(G)算法在定位精度上有明显的提高, 并且算法简单,容易实现,是一种实用有效的无线传感器网络节点定位方法.     

一种低复杂度的短LDPC码级联译码算法

为了提高短低密度校验码(Short LDPC)的纠错性能,在研究盒匹配译码算法(BMA)和置信度与分阶统计译码级联算法(BP-OSD)的基础上,提出了一种新的针对短LDPC码译码的BP-BMA级联算法.该算法充分利用了BMA算法具有较低译码复杂度的特性.然后,利用该算法结合对数似然比累积(ALLR)算法进行了计算机仿真.仿真结果表明:BP-BMA级联算法与BP-OSD相比,译码性能有所提高,且译码复杂度大大降低了,在译码性能和复杂度间取得了很好的折中.     

KNN系数修正迭代求精算法

随着WWW的迅猛发展,文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术。KNN方法是一种简单、有效、非参数的分类方法。本文提出利用KNN分类器的封闭测试的结果对分类器进行调整修正系数的算法PIM-KNN（Parameter Iteratively Modified-KNN）：错误分类的样本应该拉近与所属类别的＂距离＂,而增大与被误判的类别的＂距离＂。实验结果表明,经过PIM-KNN算法调整的KNN分类器的分类效果得到显著提高。     

改进的两步迭代阈值的遥感图像恢复算法

结合小波变换和Contourlet变换的多尺度、多分辨的共性及这两种变换分别适合处理点奇异和线奇异的特点,提出了一种新的联合使用小波正则项和Contourlet正则项的遥感图像恢复算法。算法中逆问题的求解等价于一个无约束凸规划的求解问题,目标函数由观测图像的拟合优度和正则项组成,传统的正则项是一个函数,本文使用两个正则项函数,能更好地利用图像的先验知识。然后根据Besov空间的半范数等价于小波系数的范数这一原理,提出了基于小波变换的联合使用小波正则项和Contourlet正则项的两步迭代阈值算法。对遥感图像的恢复结果表明,该算法在改善的信噪比（ISNR）和相关系数（CORR）等评价指标上都有显著的改善。     

接口协议智能编解码方法研究

针对当前复杂信息系统仿真中,关于接口协议编解码方法的缺陷,从接口协议的存储、程序设计的数据结构和编解码流程几个方面,给出了复杂信息系统仿真中接口协议编解码方法的详细设计过程。针对接口协议的复杂性和灵活性,提出了一种新颖的编解码方法,有效的解决了接口协议种类多、编解码方式灵活等问题;而且,与传统的方法进行了比较,从而可以看出其编解码的优点。仿真结果证明,编解码方法思路新颖、编解码速度快、可移植性好。     

The scaling problem in the pattern recognition approach to machine translation

Statistical machine translation (SMT) has proven to be an interesting pattern recognition framework for automatically building machine translations systems from available parallel corpora. In the last few years, research in SMT has been characterized by two significant advances. First, the popularization of the so called phrase-based statistical translation models, which allows to incorporate local contextual information to the translation models. Second, the availability of larger and larger parallel corpora, which are composed of millions of sentence pairs, and tens of millions of running words. Since phrase-based models basically consists in statistical dictionaries of phrase pairs, their estimation from very large corpora is a very costly task that yields a huge number of parameters which are to be stored in memory. The handling of millions of model parameters and a similar number of training samples have become a bottleneck in the field of SMT, as well as in other well-known pattern recognition tasks such as speech recognition or handwritten recognition, just to name a few. In this paper, we propose a general framework that deals with the scaling problem in SMT without introducing significant time overhead by means of the combination of different scaling techniques. This new framework is based on the use of counts instead of probabilities, and on the concept of cache memory.     

Stability of iterative processes with errors for a system of nonlinear -accretive variational inclusions in Banach spaces

In this paper, by using the concept of (A,η)-accretive mappings and the new resolvent operator technique associated with (A,η)-accretive mappings, we introduce and study a system of general mixed quasivariational inclusions involving (A,η)-accretive mappings in Banach spaces, and construct a new perturbed iterative algorithm with mixed errors for this system of nonlinear (A,η)-accretive variational inclusions in q-uniformly smooth Banach spaces. Our results improve and generalize the corresponding results of recent works.     

设计模式在基于SystemC的指令译码模块设计中的应用

SoC上的晶体管集成度在不断增长,系统功能越来越复杂,传统的设计方法已经不再适应现在的SoC设计.为了解决这种不适应性带来的"硬件危机",人们初步探索将软件中的面向对象技术引入到SoC设计领域中.设计模式是面向对象技术的核心,可以给同类问题提供比较合理的解决方案.在对软件中的设计模式进行分析的基础上,将用于SoC中的CPU指令译码模块进行基于模式的设计,并给出了部分实现.     

网络入侵检测中聚类算法的研究

介绍了入侵检测技术中的两种聚类算法,阐述算法在入侵检测技术中的应用原理,并针对算法的优缺点提出改进的算法,通过分析表明,改进算法是一种较为理想的算法。