基于图像处理的课室人员位置分布识别

对大型课室人员位置分布识别有利于课室灯光节能管理,基于面积判据的人员位置识别算法没有应用场景的约束,但容易因人体Blob图像粘连而产生误判;基于座位网格的算法只适用于直线排列的固定座位,但算法简单可靠。实验证明:两种方法均能有效地检测出人员分布情况,后者对固定座位的课室检测准确性更好,效率更高。     

一种基于区域分割的图像融合方法

提出了一种基于区域分割的图像融合方法.首先,通过对原图像进行小波分解得到其近似子图和细节子图,对细节子图运用分水岭分割法获得每一层的分割子图用于引导融合过程.然后在分割区域中对原图像小波系数的活动水平及匹配度进行度量,并在组合细节子图系数和近似子图系数的过程中分别采用最大值法则和加权平均法则.最后,通过逆小波变换得到最...     

一种基于字段使用频率的索引选择模型及算法实现

本文基于SQL Server 2000数据库,通过对索引开销的研究,针对如何建立最适当索引的问题给出索引选择模型以及相应算法,并比较各算法的优劣,确定最优选择     

基于C#的模板算子法数字图像边缘检测技术分析与实现

边缘检测是图像处理中的重要内容,边缘是图像中灰度值不连续或突变的结果。边缘检测的方法有很多,本文仅就典型的模板算子法进行分析并对原Sobel算子、Prewitc算子边缘检测方向模板进行扩展,然后用C≠编程语言实现这些算法。     

基于并行遗传算法的智能公交排班研究

智能公交排班问题是公交车辆智能调度的一个典型问题之一。它可以描述为：利用某种智能化算法,在有限的步骤内,找出所有满足约束条件的最优或者接近最优的排班方案。由于排班问题搜索规模巨大,传统算法在短时间内难以获得高质量可行解。文章引入并行遗传算法,对三种主流并行模型进行评价分析,并设计了求解车辆排班问题的粗粒度并行遗传算法,编制了算法实现程序。     

一种量子神经网络模型及改进学习算法

提出一种量子BP网络模型及改进学习算法,该BP网络模型首先基于量子学中一位相移门和两位受控非门的通用性,构造出一种量子神经元,然后由该量子神经元构造隐含层,采用梯度下降法进行学习。输出层采用传统神经元构造,采用基于改进的带动量自适应学习率梯度下降法学习。在UCI两个数据集上采用该模型及算法,实验结果表明该方法比传统的BP网络具有较好的收敛速度和正确率。     

VB实现数字小写转大写算法

在开发一些财经类管理信息系统时,常常遇到人民币阿拉伯数字按照汉语习惯和规定自动转换成大写格式的问题。本文提供了一种简洁明了的算法,并在VB环境下完整实现。     

证据理论合成准则的一种新算法及其验证

研究证据理论是一种处理不确定问题的重要方法,以往的改进方法大都只关注证据的冲突问题。针对证据合成准则在不确定的证据源较多和识别的框架较大时计算复杂,容易得到错误合成结果,根据出现的问题,提出了一种证据合成准则的简便计算公式,公式模块化程度高,易于编程实现,降低了计算难度。给出了公式的具体算法步骤,算法主要通过矩阵运算来完成。仿真实例表明相对于原始公式,计算简便,易于实现,同时仿真结果也验证了公式和算法的正确性与有效性。     

Apriori算法在学生成绩分析中的应用研究

高等学校积累了大量的学生成绩信息,而从成绩中得到的信息量相对较小,造成资源的极大浪费.利用关联规则挖掘算法Apriori,以学生成绩数据库作为研究对象,挖掘课程之间的相关关系,为教务部门设置安排课程提供理论指导.     

数据挖掘在教学系统中的应用

教务管理系统作为数字化校园重要组成部分之一,是涉及教务管理各环节、面向学校各部门以及各层次用户的多模块综合管理信息系统。在使用中会产生大量的有用的和无用的数据,可以通过数据挖掘技术来对这些数据进行分析,从而达到高效、人性化的管理。