基于感兴趣区梯度方向直方图的行人检测

针对以梯度方向直方图作为人体特征的行人检测存在向量维数较大、检测时间较长的问题,提出基于感兴趣区梯度方向直方图的行人检测方法,分别在头部及四肢等重点区域计算梯度方向直方图,有效地减少了向量维数。实验结果表明,该方法在检测率基本不变的情况下提高了检测速度。     

基于模糊支持向量机的步态识别

提出基于模糊支持向量机（FSVM）的步态识别方法,以人体步态的宽度向量作为特征,探讨直接取值法和模糊C均值2种模糊隶属度确定方法对FSVM步态分类效果的影响。实验结果表明,模糊C均值法的识别率均略好于SVM,直接取值法的识别率甚至低于SVM,因此,选取正确的模糊隶属度确定方法是FSVM能否成功应用于步态识别的关键。     

基于约简SVM的网络入侵检测模型

支持向量的数量越大,基于SVM的网络入侵检测系统速度越慢。针对该问题提出一种新的SVM约简方法,在特征空间中对支持向量进行聚类,寻找聚类质心在输入空间中的原像,将其作为约简向量,以实现支持向量削减目的。实验结果证明,该方法能提高SVM入侵检测引擎的速度,增强入侵检测系统的实时响应能力。     

基于支持向量机的多因素话务量预测研究

提高移动通信话务量的预测精度对提高网络性能、增进用户体验具有重要意义。由于多种因素会影响到移动通信话务量的准确预测,故选择多因素灰色话务量预测模型来预测话务量。先对数据进行预处理,用关联分析法找到影响话务量预测的主要因素。但此模型对波动较大的数据预测精度较低,用支持向量机的模型来改善预测结果,选取拥有较强的敛散性和全局寻优能力的复高斯小波核函数优化向量机。从仿真结果可以看出该模型有更好的收敛作用和较为理想的预测效果。     

CS-Chord:基于聚类分离的分布式高维向量索引

M-Chord是一种基于P2P网络的高维向量索引,其聚类边缘的向量容易与搜索圆频繁相交,使得查找的区域增多,降低了M-Chord的效率。提出一种基于聚类分离的分布式高维向量索引(CS-Chord),将边缘区域的高频检索向量从Chord环中分离出来,集中存储在服务器上,中心区域的向量仍存储于Chord环中,节省了大量资源的定位时间,从而提高检索效率。实验结果表明:在查询半径为0.2时,CS-Chord距离计算次数约为2000,比M-Chord减少了约2500次;CS-Chord消息转发次数约降低150次,仅为M-Chord的50%。     

中英文文本分类系统异同因素的探讨

论文介绍了文本分类技术的研究进展及发展方向,给出了中英文文本分类系统构建的一般模型和过程,分析总结了中英文文本分类过程中的异同,并介绍了针对这些异同因素常用的处理方法。     

基于p范式模型的检索

随着电子文本的大量涌现,人们对信息检索工具提出了更高的要求。本文介绍一种扩展的布尔检索模型及其在中文信息检索系统中的应用,并利用相关反馈技术改善检索系统性能。     

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单通道TD-SCDMA射频拉远单元

该文设计了一种单通道TD-SCDMA射频拉远单元。首先根据系统要达到的性能指标要求,设计了系统拓扑结构,接着从该系统拓扑结构出发,分析了整个系统的设计思路及实现方案,选择相应的电路模块。测试结果表明设计的系统达到了预期的指标,临近通道功率比小于-40.64 dBc和误差向量幅度为5.08%rms。     

罢工权特征研究

步入市场经济时代,罢工现象在我国客观存在。赋予劳动者罢工权不仅是适应我国经济发展状况的必然选择,也是我国必须履行的国际义务。对罢工及罢工权性质的理解的正确与否直接关系到与罢工相关的立法是否会科学合理。本文从研究罢工的性质入手以剩余权与劳动力权为分析工具,解析了罢工权的三大特征及由此所得出的相关结论。