平面联接固定结合部动力学模型的一种建模方法

机械结构结合部精确建模是对含结合部的机械结构进行动态分析和优化设计的关键问题之一。文章主要研究块体结构和平板由螺栓联接后构成的固定结合部的动力学建模问题。将结合部区域的刚度特性用结合部的材料机械特性参数等效表达,提出了虚拟接触材料的结合部刚度表达模型。通过模态实验和模型修正识别出不同结合面工况下虚拟接触材料的弹性模量,建立了含结合部动力特性的有限元模型。该模型可方便用于含结合部结构的有限元计算,经试验验证满足实际工程应用要求。     

面向信息抽取的中文跨文本指代消解研究

跨文本指代消解研究是自然语言处理中的一个重点以及难点,是信息检索、信息抽取和多文档摘要等应用的重要组成部分。传统的跨文本指代消解主要解决信息检索中遇到的重名消歧问题。本文从信息抽取的角度出发,旨在解决信息抽取过程中的重名消歧和多名聚合两大跨文本指代消解任务。本文在一个基于ACE2005中文语料库标注的中文跨文本指代语料库上,利用空间向量模型进行面向信息抽取的跨文本指代消解。     

一种自适应的仿生图像增强方法:LDRF算法

为了研究基于人类视觉系统特性(亮度自适应特性和视网膜神经元感受野非经典侧抑制特性)的仿生图像处理方法,增强仿生图像增强算法的自适应性,提出了一种新的自适应仿生图像增强算法——LDRF算法.LDRF算法首先建立参数对数模型对图像全局亮度进行自适应调整,然后采用三高斯动态滤波进行局部细节增强,引入Wal-lis算子建立增益因子模型,使局部细节增强具有自适应性,最后通过线性变换恢复图像彩色信息.在大量图像上进行对比实验和分析.实验结果证明,LDRF算法能够避免过增强现象,并且针对不同大小、不同内容的图像能够自适应地进行图像增强,取得了较好的效果,提高了仿生图像增强算法的实用性.     

一种基于身份的在线/离线加密方案

由于无线传感器网络节点的能量和计算能力有限,文中在 Gentry-IBE 的基础上,提出了一种基于身份的在线/离线加密算法.该算法针对传感器节点自身的特点,将加密过程分成两个阶段—离线阶段和在线阶段.离线阶段由外部设备进行大量复杂运算,而无需获得接收者身份和将要加密的消息,并将运算结果发送至各节点;在线阶段只需在节点内部进行简单运算就可对消息加密.因此该算法减少了传感器节点中的运算量和存储需求,并在标准模型下可证明是安全的,更加适用于无线传感器网络     

自适应网络异步元胞自动机病毒传播模型

自适应网络病毒传播重点研究节点传播动力学和网络动力学之间的相互作用和反馈.考虑到病毒在网络中传播存在时延,文中使用异步元胞自动机和健康节点规避病毒传播的断边重连行为建立一种具有传播时延的自适应网络病毒传播模型.对所建模型的仿真结果表明,重连行为和传播时延的联合作用使节点状态演化不同步进行,病毒的传播速率变缓,爆发规模降低.这种基于异步元胞自动机建立的传播模型很好表达了自适应网络中的网络传播时延,病毒传播和网络结构演化的相互作用和反馈.     

视频人脸检测与特征点定位研究

基于对视频中人脸的检测和特征点定位算法的学习与研究,文中提出了一种结合连续均值向量和主动形状模型的新方法.该方法首先对视频帧进行局部连续均值量化变换处理,快速地检测出似人脸区.然后用改进ASM方法来定位所检测出人脸的特征点,使用双阈值Sobel算子进行边缘检测,提取边缘信息,当搜索时利用这些边缘信息来改变特征点的权值,使带有更多边缘信息的像素点更有可能被选为最佳候选点.该方法可以快速地对人脸做出检测,并能很好地定位出人脸特征点     

一种基于三角网格模型的阶梯剖切算法

针对三角网格模型,提出了一种基于四叉树的剖切算法。首先将三角面片投影到二维空间,并针对投影后的三角面片建立层次四叉树,然后,通过四叉树来查找第一个与切割面相交的三角形,由此三角形开始,利用三角网络的拓扑关系寻找所有被切割的三角形,最后将剖面进行三角剖分和三角网重构完成剖切。实验结果验证了该算法的可行性和有效性。     

磁场信号检测误差分析及补偿算法

针对载体自身磁场特性及三轴磁传感器误差特性建立了地磁导航干扰误差补偿模型,通过对模型进行简化变形,利用系统辨识的最小二乘估计算法(LS)求取误差特性参数.数据分析表明:该方法简单易实现,简化了复杂的求解过程,基本达到了误差补偿的要求.     

基于HTK的连续汉语数码语音输入系统研究

HTK是英国剑桥大学开发的一套基于C语言的语音处理工具箱,广泛应用于语音识别、语音合成以及字符识别等领域。文章在详细介绍了语音识别的过程、原理及相关概念的基础之上,介绍了HTK的基本原理和软件结构,以及使用HTK完成语音识别任务的整个过程。最后,讨论声学单元等一系列的模型参数的选择,使用HTK搭建一个简单连续汉语语音输入系统。     

一种新的轨迹聚类及有效性评价方法

为解决轨迹聚类问题,提出一种新的无监督轨迹聚类及聚类有效性评估方法。通过建立双层字符串轨迹模型,计算得到轨迹间距离并用作聚类依据。提出轨迹同距点比例的概念,以此作为聚类工具,并采用类内平均同距点比例作为聚类有效性评价值。利用麻省理工大学(Massachusetts Institute of Technology,MIT)停车场行人路径数据集进行实验,实验结果表明,新的无监督聚类算法能较好地完成轨迹聚类任务,平均类内同距点比例能够很好地衡量分类效果。