实时自适应导航手机地图服务系统的研究和实现①

通过分析传统手机地图服务系统,设计与实现了导航手机地图服务系统。系统对地图数据进行有效组织,并通过记录与分析用户的交互操作对用户感兴趣对象进行归类,从而提供实时更新和自适应的手机地图。     

一种基于混沌的数字图像加密算法

提出了一种基于Logisitic映射的混沌图像加密算法,为了提高算法的安全性,采用循环移位进一步扰乱图像像素值,得到最终的加密图像。实验证明该算法具有易于实现,计算速度快、密钥空间大、可以抵抗唯密文攻击等优点。     

规划专题影像地图的概念重构与视觉融合设计

针对空间规划领域中专题影像地图的制图应用,对影像地图的分类体系、规划专题影像的制图框架及其中影像的功能角色等进行概念重构,并提出以"矢量与栅格、基础与专题"等关系的处理为核心,以色彩配置、符号构形、构图整饰为主体,以视觉变量协调为关键的视觉融合设计策略;示例证明能够有效指导对规划方案概念的系统表达。     

网络可靠性分析方法研究

总结了进行网络可靠性分析的一般步骤,比较了传统的网络分析方法的优缺点,重点论述了一种基于有序二叉决策图的方法,在考虑失效节点的网络可靠性分析中的应用。     

码书距离排序对索引压缩算法的性能改进

图像经过矢量量化后得到的索引图具有很强的统计相关性,从而使得邻近块的索引以较大的概率相等或偏移量较小。按照某种准则对码书进行排序,可以有效增强索引之间的相关性。基于平方欧几里得距离提出一种新的码书按距离排序方法。与传统的按均值、方差和能量等排序方法相比,距离排序能大大提高索引图的相关性,使索引之间的偏移量向值小的方向明显集中。将距离排序后的码书用于AICS(adaptive index coding scheme)算法,实现了更好的压缩性能。     

一种改进的混沌跳频序列的设计方法

现有混沌跳频序列在混沌迭代次数、通信保密性和安全性等方面存在着不足.为解决上述问题,本文通过给出优化的Logistic映射函数,采用了一种改进的利用伪随机序列控制比特抽取来生成混沌跳频序列的方法.该方法各项跳频性能指标与已有研究成果相当,但其混沌迭代次数减少,序列安全性增强.     

文本分类中基于概率主题模型的噪声处理方法

训练集中文本质量的好坏直接决定着文本分类的结果。实际应用中训练集的构建不可避免地会产生噪声样本,从而影响文本分类方法的实际应用效果。为此,针对文本分类中的噪声问题,本文提出一种基于概率主题模型的噪声处理方法,首先对训练集中的每个样本计算其类别熵,根据类别熵对噪声样本进行过滤;然后利用主题模型进行数据平滑,进一步减弱噪声样本的影响。这种方法不但能够减弱噪声样本对分类结果的影响,同时还保持了训练集的原有规模。在真实数据上的实验表明,该方法对噪声样本的分布具有较好的鲁棒性,在噪声比例较大的情况下仍能保持较好的分类结果。     

一种改进的地图匹配算法及其在移动通信巡检系统中的应用

巡检系统是对人员设备实施量化和动态管理的现代化手段,是促进企业及生产部门实行科学化和信息化管理的重要步骤,目前在石油行业管线和井位巡查管理、电力行业线路和设备巡查管理和通讯行业线路和设备巡查管理、铁路及安全设备巡查管理等领域都有广泛的应用。结合移动通信巡检工作的实际情况,本文提出了一种改进的基于最短路径的地图匹配(Map Matching)算法。在全球定位系统(GPS)数据的采样时间间隔较长的情况下能较准确地对定位点进行地图匹配,能够绘制出与电子地图道路信息相符的定位轨迹,并在长沙移动基站线路巡视巡检系统中得到实现。     

A hardware design of a massive-parallel, modular NN-based vector quantizer for real-time video coding

This report describes the design of a modular, massive-parallel, neural-network (NN)-based vector quantizer for real-time video coding. The NN is a self-organizing map (SOM) that works only in the training phase for codebook generation, only at the recall phase for real-time image coding, or in both phases for adaptive applications. The neural net can be learned using batch or adaptive training and is controlled by an inside circuit, finite-state machine-based hard controller. The SOM is described in VHDL and implemented on electrically (FPGA) and mask (standard-cell) programmable devices.     

Mining e-Learning domain concept map from academic articles

Recent researches have demonstrated the importance of concept map and its versatile applications especially in e-Learning. For example, while designing adaptive learning materials, designers need to refer to the concept map of a subject domain. Moreover, concept maps can show the whole picture and core knowledge about a subject domain. Research from literature also suggests that graphical representation of domain knowledge can reduce the problems of information overload and learning disorientation for learners. However, construction of concept maps typically relied upon domain experts in the past; it is a time consuming and high cost task. Concept maps creation for emerging new domains such as e-Learning is even more challenging due to its ongoing development nature. The aim of this paper is to construct e-Learning domain concept maps from academic articles. We adopt some relevant journal articles and conference papers in e-Learning domain as data sources, and apply text-mining techniques to automatically construct concept maps for e-Learning domain. The constructed concept maps can provide a useful reference for researchers, who are new to the e-Leaning field, to study related issues, for teachers to design adaptive learning materials, and for learners to understand the whole picture of e-Learning domain knowledge.