一种基于分段测量的Internet端到端性能参数估计方法

传统的基于测量的Internet性能参数估计要求测量点是端到端路径的起点和终点,这一方面使得测量和估计带有很大盲目性,增加了网络流量;另一方面会导致测量方法难于实施,估计结果不准确。提出了基于分段测量的思想,对ITU-T定义的延迟、延迟变化、丢包率和错误率4个参数进行测量和估计。由于测量是分段进行的,每次测量值都可应用于多条端到端路径的性能参数估计,因此降低了盲目性并大大减少了网络流量。为验证本方法的性能,基于PlanetLab平台设计和实现了生成器、性能参数测量机和结果收集器。通过在全球的100多个节点上的部署和为期一个月的运行证明了该方法便于实施,并且具有较高的准确性。     

遥感图像分形特征提取与分割

分形理论由B.B.Mandelbrot于20世纪70年代中期创立,现已被广泛地应用于自然科学和社会科学的几乎所有领域.本文在前人研究的基础上,利用双毯法(Double Blanket Method)提取出图像的分形特征并用于图像分割,进一步证实了分形在此领域的可行性和有效性.首先,通过比较局部分形维数偏移全局分形维数的标准差来确定适合该方法的最优滑动窗口.其次,考虑到单尺度分维特征的局限性,提取出多尺度的特征值并建立分形维数谱.然后,以模拟图像为例,分析图像中各区域的分维谱,选择适当尺度的分形特征,利用最大似然法对图像进行分割.最后,将分形理论应用于遥感图像中,与传统的基于灰度值特征的图像分割方法相比,加入图像的空间分形纹理特征后分割精度明显提高.研究结果表明:分维值的大小和变化趋势可以表示不同地物的空间复杂度,结合地物的光谱以及灰度信息能有效地识别目标地物.     

基于多尺度空间边缘检测的研究

边缘检测一直是计算机视觉和图像处理领域的经典研究课题之一。该文综述了多尺度边缘检测技术;介绍了多尺度检测的基本概念;归纳了现有的各种多尺度形态学边缘检测方法。     

嵌入式GPS／GIS系统设计的几个关键问题及解决方法

提出嵌入式GPS/GIS系统设计中的几个关键技术问题并给出解决方案。对GPS数据质量采用神经元辨识的方法进行控制;对大数据量底图数据采用一种新的地图综合方法建立多级显示机制,节省内存,提高图形显示效率;建立基于la-bel的空间算子实现方式,完成采集图斑的现场变更,减少内业数据处理的工作量。实际应用表明,这些方法能够满足嵌入式GPS/GIS系统应用于土地调查业务的需要,提高了调查效率。     

复杂矿冶设备故障诊断数据质量工程学

文章详细介绍了矿冶设备数据的产生过程,提出了一种复杂矿冶设备故障诊断的数据质量工程学方法,其目的是通过提高数据质量来保障故障诊断的准确性,即从数据采集系统进行抗干扰能力的优化设计(线外)来降低数据变异效应和在后期使用维护(线内)进行变异源的识别、减少或预防变异发生的措施,使其在恶劣矿冶环境下仍能采集高质量的设备状态数据,从而保障设备故障诊断数据的可靠性。实例验证表明该方法可以为数据质量保障提供一种系统解决途径,减少故障诊断的虚警和漏报。     

基于二维小波变换的车牌边缘检测的研究

在Matlab环境下运用基于二维小波变换边缘检测方法提取车牌信息的边缘。实验证明这种方法对车牌边缘信息提取的效果比传统的边缘提取算子提取车牌信息边缘的效果要好,特别是对伪边缘和图片噪声的过滤作用比较明显。     

Numeric and curve parameters for freeform surface feature models

The success of feature modelling systems depends to a large extent on offering user-friendly ways for specifying and varying feature models. In this paper, several new facilities are introduced for this.Numeric and curve parameters are presented for specification and variation of freeform surface feature models. Several properties of the parameters can be defined, such as the direction of evaluation for a curve parameter. In addition to parameters present in features, other parameters can be added to a feature model, including intersection curves between features.To provide these facilities, a new three-level structure is introduced, which includes a partially evaluated model that can capture new generic model entities, including feature intersection curves. The work has been implemented in a prototype surface feature modelling system with functionality for feature class definition, feature model creation, and advanced feature model variation through the new types of parameters.     

PointPCA:一种三维空间点云的特征提取算法

点云是一个庞大的点的集合而且拥有重要的几何结构。由于其庞大的数据量,不可避免地就会在某些区域内出现一些相似点,这就使得在进行特征提取时提取到一些重复的信息,造成计算冗余,降低训练的准确率。针对上述问题,提出了一种新的神经网络——PointPCA,可以有效地解决上述问题;在PointPCA中,总共分为三个模块：a）采样模块：提出了一种average point samping（APS）采样方法,可以有效地规避一些相似的点,得到一组近似代表这组点云的新的点集;b）特征提取模块：采用分组中的思想,对这组新的点的集合进行多尺度空间特征提取;c）拼接模块：将每一尺度提取的特征向量拼接到一起组合为一个特征向量。经过实验表明,PointPCA比PointNet在准确率方面提升了4.6%,比PointNet++提升了1.1%;而且在mIoU评估测试中也有不错的效果。     

An Automated Brain Image Analysis System for Brain Cancer using Shearlets

In this paper, an Automated Brain Image Analysis (ABIA) system that classifies the Magnetic Resonance Imaging (MRI) of human brain is presented. The classification of MRI images into normal or low grade or high grade plays a vital role for the early diagnosis. The Non-Subsampled Shearlet Transform (NSST) that captures more visual information than conventional wavelet transforms is employed for feature extraction. As the feature space of NSST is very high, a statistical t-test is applied to select the dominant directional sub-bands at each level of NSST decomposition based on sub-band energies. A combination of features that includes Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) based features, Histograms of Positive Shearlet Coefficients (HPSC), and Histograms of Negative Shearlet Coefficients (HNSC) are estimated. The combined feature set is utilized in the classification phase where a hybrid approach is designed with three classifiers; k-Nearest Neighbor (kNN), Naive Bayes (NB) and Support Vector Machine (SVM) classifiers. The output of individual trained classifiers for a testing input is hybridized to take a final decision. The quantitative results of ABIA system on Repository of Molecular Brain Neoplasia Data (REMBRANDT) database show the overall improved performance in comparison with a single classifier model with accuracy of 99% for normal/abnormal classification and 98% for low and high risk classification.     

电子商务下全球闭环供应链超网络模型

建立了一个由制造商、零售商、消费者与回收商构成的全球闭环供应链超网络均衡模型.回收商回收、处置废弃产品、并将生产出的新产品销售给零售商与消费者.模型中的交易方式包括传统交易与网上交易.考虑有多种交易货币,模型设定了不同货币对基础货币的增值率.首先对各层决策者的行为进行了研究,探计了它们之间的相互作用,又运用变分不等式的...