红外与可见光复合寻的制导中的快速图像配准方法

对现有多传感器图像配准方法在红外与可见光复合寻的制导应用中存在的计算量大等不足,提出了一种基于部分Hausdorff距离的快速方法和一种两集合相似度的定义,从而实现了有效减小误匹配特征点对的红外与可见光图像快速配准方法.此算法通过分别提取两幅图像边缘上显著特征点,再根据提出的快速方法和两集合相似度定义,粗略估计出图像间的旋转角度、平移量;然后依据此估计值,缩小特征点匹配时匹配特征点搜索范围,求得一致特征点对;最后用最小二乘法求解最优变换参数.实验结果表明了该方法的有效性、快速性.     

多核程序交互理论及应用

多核处理器上共享缓存使用效率,即程序局部性是影响并行程序性能的关键因素之一。提出了以足迹为基础的局部性理论。介绍了缺失率、重用距离和足迹之间的转化关系,并利用足迹可组合性特征建立了并行程序局部性预测模型。     

倒谱距离和短时能量的语音端点检测方法研究

在讨论传统倒谱距离语音端点检测方法不足的基础上,提出了一种基于倒谱距离和短时能量的语音端点检测改进方法。基于倒谱距离的单参数端点检测方法在高信噪比环境下效果较好,然而在低信噪比的环境下其端点检测性能急剧下降。通过分析倒谱距离和短时能量各自的端点检测特性,建立了一种结合二者特点的双参数判决准则,在保证运算量没有显著增大的前提下提高了端点检测的准确率。仿真实验结果表明,新方法相对于基本倒谱距离端点检测方法,在低信噪比的高斯白噪声环境下端点检测性能有较明显提高。     

安全可控的SDN技术研究

自主创新,建设安全可控的网络是我国信息化建设的重要内容。自主安全可控的网络建设的核心思想是在采用自主国产网络设备组网的基础上通过自定义、可编程方式实现数据底层传输和上层控制的分离,进而提升网络设备运行和网络维护效率,增强网络的安全性、可管理性。本文在分析目前网络架构风险的基础上,基于SDN技术设计了一种自主安全可控的网络,并对技术原理、实现方案进行了详细论述。     

自适应B样条小波函数模糊距离测量方法

目的 双目测距和单目测距是目前常用的两种基于光学传感器的测距方法,双目测距需要相机标定和图像配准,计算量大且测量范围有限,而单目测距减少了对设备和场地的要求,加快了计算时间。为了解决现有的单目测距方法存在精度低、鲁棒性差等缺点,本文提出了一种基于单模糊图像和B样条小波变换的自适应距离测量方法。方法 引入拉普拉斯算子量化评估图像模糊程度,并根据模糊程度值自动定位阶跃边缘;利用B样条小波变换代替高斯滤波器主动模糊化目标图像,并通过分析图像模糊程度、模糊次数以及测量误差之间的关系模型,自适应地计算不同景物图像的最优模糊次数;根据最优模糊图像中阶跃边缘两侧模糊程度变化求解目标边缘和相机之间的相对距离。结果 本文方法与基于高斯模糊图像的距离测量方法相比精度更高,平均相对误差降低5%。使用不同模糊次数对同样的图像进行距离测量时,本文算法能够自适应选取最优模糊次数,保证所测量距离的精度更高。结论 本文提出的单视觉测距方法,综合了传统的方法和B样条小波的优点,测距结果更准确,自适应性和鲁棒性更高。     

对抗样本三元组约束的度量学习算法

针对已有三元组约束的度量学习算法大多利用先验知识构建约束,一定程度上制约了度量学习算法性能的问题,本文借鉴对抗训练中样本扰动的思想,在原始样本附近学习对抗样本以构造对抗三元组约束,基于对抗三元组和原始三元组约束构建了度量学习模型,提出了对抗样本三元组约束的度量学习算法(metric learning algorithm with adversarial sample triples constraints,ASTCML)。实验结果表明,提出的算法既克服了已有固定约束方法受先验知识影响大的问题,也提高了分类精度,说明区分更加难以区分的三元组约束能够提升算法的性能。     

长距离柔性接口输水管道试压技术研究

针对大口径柔性接口管道特点和试压难点展开研究,设计专用装配式试压装置,将传统的管道铺设、试压间断施工转变为连续施工。不仅显著地减少了试压用水量,简化了施工程序,而且,完成管道试压后对试压装置进行改装,作为永久性管段加以利用,节约了资源。采用该方法进行压水试验,施工进度快,经济效益显著。     

Variable precision intuitionistic fuzzy rough set model and applications based on conflict distance

Due to the complexity and uncertainty of the physical world, as well as the limitation of human ability to comprehend, it is very difficult for any single method of uncertainty to effectively deal with the decision‐making problem that exists in real life. So, it is natural for us to think about incorporating the advantages of various theories of uncertainty to develop a more powerful hybrid method of soft decision‐making. In view of this recognition, the thought and method of intuitionistic fuzzy sets and variable precision rough sets are used to construct a novel intuitionistic fuzzy rough set model. With respect to the fact that the information system is intuitionistic fuzzy, the idea of measuring intuitionistic fuzzy similarity is used to define conflict distance. After that, this concept is combined with the variable precision rough sets so that a variable precision intuitionistic fuzzy rough set model is established, and its properties are investigated. After proposing an attribute reduction algorithm based on variable precision intuitionistic fuzzy rough sets, a case study is used to verify the feasibility and effectiveness of our novel model. The results show that our model indeed improves the classification ability of earlier models and possesses some ability to tolerate faults through adjusting the parameter λ and the confidence threshold β; it realizes the correct classification and extracts the decision rules.     

半监督空间化竞争聚集算法及其在图像分割中的应用

经典竞争聚集( CA)算法在聚类时对于样本中的少量已知信息没有加以利用,但这些信息往往需要应用到整个聚类过程中。此外,在相似度度量函数的选择上CA算法使用常见的欧氏距离,然而欧氏距离仅适用于团状数据,制约了算法的应用范围。针对上述问题,通过引入具备半监督学习能力的半监督项对隶属度矩阵进行增强,利用聚类中心和中心邻近的点组成空间,把样本点与该空间的距离替代欧氏距离作为新的相似度度量标准,并给出判断聚类中心能否合并的阈值参数,最终得到半监督空间化CA算法。通过在人造图像和真实图像上的分割结果表明,该算法能够更准确地获取聚类类别数以及更好的聚类效果。