基于SOA的Web服务动态组合研究与实现

通过深入分析现有Web服务组合系统优势与不足,将SOA引入到Web服务动态组合领域,提出了一种基于SOA架构和分层协议栈机制构建Web服务动态组合系统的方法,设计并实现了一个基于SOA架构的松散耦合原型系统来实现Web服务组合,可为服务消费者提供一个适当的、开放的、按需配置的及安全的Web服务动态组合环境.     

一种五级自动复叠制冷系统的初步试验研究

提出了一种五级自动复叠制冷循环,根据不同的系统采用不同的制冷工质和不同的混合配比,可以获得不同的蒸发温度,分析了非共沸混合工质的组分选取原则并选取了组分,探讨了适用于自动复叠制冷系统混合工质计算的方法,根据要求选择了R22、R23、R14、R740和R728五种制冷工质作为系统循环工质,对混合工质的配比进行了模拟计算,得出了理论模拟最优配比并通过试验研究加以比较确定.     

多媒体CAI课件制作软件的选取

编制多媒体CAI课件的软件,是指采集、编辑及处理音频、视频、静图及动画等多媒体教学信息素材的一系列工具,可分为多媒体素材的采集与制作软件和多媒体素材编辑合成软件两大类。“工欲善其事,必先利其器”,掌握这些常用制作软件的结构特性及使用要点,恰当地选择适合自己教学风格的软件,往往能在多媒体CAI课件的制作中起到事半功倍的效果。     

基于词频差异特征选取的Context Graph算法改进

为了解决传统主题爬虫效率偏低的问题,在分析了启发式网络爬虫搜索算法Context Graph的基础上,提出了一种改进的Context Graph爬虫搜索策略。该策略利用基于词频差异的特征选取方法和改进后的TF-IDF公式对原算法进行了改进,综合考虑了网页不同部分的文本信息对特征选取的影响,及特征词的类间权重和类中权重,以提高特征选取和评价的质量。实验结果表明,与既定传统方法进行实验对照,改进后的策略效率更高。     

蜂群优化的二维非对称Tsallis交叉熵图像阈值选取

交叉熵能够度量图像分割前后的差异,与Shannon交叉熵相比,引入参数q的Tsallis交叉熵则为图像阈值分割提供了灵活性和普适性,而非对称Tsallis交叉熵的表达形式更加简洁。由此,提出了蜂群优化的二维非对称Tsallis交叉熵图像阈值选取方法。首先引出了非对称Tsallis交叉熵,导出了二维非对称Tsallis交叉熵阈值选取公式,并利用递推方式计算阈值选取准则函数涉及的中间变量,建立查找表,消除冗余运算;然后采用蜂群算法搜寻最佳二维阈值。大量实验结果表明,相对二维最大Shannon熵法、二维Shannon交叉熵法、二维Tsallis熵法和二维对称Tsallis交叉熵法等同类方法,所提出方法在主观视觉效果和区域间对比度评价指标上有较大的改善,能够更准确地分割出目标,运行速度也更快。     

一种提取直线的随机方法

基于Hough变换提取直线的方法，由于要预先量化参数空间，因此需要很大的存储量和计算量．基于RHT(Randomized Hough Transform)提取直线的方法是通过随机选取两个点得到直线的参数，而后在参数空间对相应的参数进行累加、判断，该方法虽然无需预先量化参数空间，但是其在直线检测时，收敛速度慢．为此提出一种新的随机检测直线(Random Line Detection)的方法，在图象边缘点构成的数据空间中随机选取3个点，根据距离准则获得一条可能的直线，然后在数据空间中进一步判断直线的真实性，实验证实了该方法能有效的减少存储空间并降低计算量。     

基于文化算法和二维Otsu方法的快速图像分割

针对二维Otsu方法计算量大的缺点,提出一种采用文化算法和二维Otsu法相结合的快速图像分割法.该方法利用文化算法的全局寻优能力,对图像的二维最大类间方差进行优化,通过文化算法的种群空间和信念空间的相互协作来获取二维Otsu的最佳二维阈值向量.实验结果表明,该方法具有良好的抗噪声性能,能得到较好的分割效果,缩短了寻找最佳二维阈值向量的时间,提高了二维Otsu方法的运算效率.     

农用地分等成果在公路路线选取中的应用

以兰州市"十一五"建设规划中1条二级公路为研究对象,采用GlS空间分析法,应用农用地分等成果,对比分析了不同公路选线在占用土地数量和占用土地质量结构等方面的差异,测算了各路线所占耕地的粮食产能状况,并立足于耕地产能保护目标优选了公路路线,推荐路线可比沿原有高等级公路扩建少损失标准粮产量约20万kg/a.将农用地分等成果应用于公路项目路线设计过程中,有利于从公路建设源头上实现对土地的节约集约利用.     

改进的二维Renyi嫡图像闭值分割

提出一种基于灰度一梯度信息二维Rcnyi墒图像阂值分割新方法。首先,由图像灰度值和梯度值构造出二维直方图,在此基础上计算目标和背景区域的二维Renyi嫡,并使此嫡值函数最大,得到分割阂值。像素梯度信息和Renyi嫡可调参数相结合,可以处理更多类型的图像,同时分割得到的图像内部更均匀,边界形状更准确。     

基于HRRP样本划分的SVM训练方法

在分析雷达目标高分辨一维距离像性能和特点的基础上,针对其方位敏感所引起的特征不稳定的问题,提出了以其内相关系数为阈值的样本划分方法,采用该方法划分出了实验目标距离像的若干样本子空间.从中选取若干距离像组成训练样本对支持向量机进行训练.采用支持向量机对目标进行了识别实验,所得的正确识别率明显优于随机样本训练的正确识别率.证明样本划分方法是一种有效的特征提取方法.