一种基于改进码本模型的快速运动检测算法

从视频序列中分割出运动目标是计算机视觉应用领域中一个基础和关键的任务.针对现有码本模型(codebook model)在RGB颜色空间下不能很好地契合其计算特性,且无法兼顾抗扰动能力和分割质量的问题,提出一种基于改进码本模型的快速运动检测算法.首先将像素从RGB空间转换到YUV空间来建立码本模型;然后单独对每个码字中的亮度分量进行单高斯建模,使得整个码本具有高斯混合模型(Gaussian mixture model)的特性.典型测试序列和扰动检测率(perturbation detection rate)曲线的对比实验表明,该算法是高效和实用的.     

基于拓扑势的网络拓扑建模方法

针对现有拓扑建模研究中层次型模型不满足幂率分布规律的问题,提出一种基于节点拓扑势与幂率特性的层次化网络拓扑建模方法,给出拓扑生成算法PPHM。通过计算拓扑势实现网络节点的分层,能准确发现网络中的重要连接。对平均最短路径长度等拓扑参数的比较结果证明了该方法的有效性。     

基于AVS1-P2的快速帧内预测算法

AVS1-P2标准参考软件rm52j的RDCost算法能很好地平衡视频编码质量和编码效率,但RDCost的计算复杂度大,占用了大量的编码时间。针对该问题,提出一种快速预测算法,利用帧内8×8亮度块亮度变化的方向性和邻块间预测模式的相关性进行帧内预测。实验证明,与全搜索算法相比,快速预测算法的编码时间平均节省了17%左右,且PSNR和比特率几乎不变。     

基于免疫计算的IDS误警率问题研究

误警率较高是入侵检测系统（IDS）存在的一个主要问题,极大影响了检测结果的可信性。形式化分析了IDS可信问题与误报率的关系以及异常IDS误警率问题产生原因,借鉴生物免疫系统,提出了基于人工免疫思想,动态构建正常系统轮廓,抑制误警率的方法。给出了抗原、抗体的形式化描述及检测的具体过程,并进行了仿真和对比实验。理论分析和实验表明,该方法有效降低了IDS的误警率。     

基于相似中心的k-cmeans文本聚类算法

针对k-means聚类算法只能保证收敛到局部最优,导致聚类结果对初始聚类中心敏感的问题,提出了一种基于相似中心的文本聚类算法.首先,度量文档之间的相似性,然后按照文档之间的相似性递减排序,选择序列最前面的k个文档作为初始聚类中心,对于每个剩余的文档(没有被选为初始簇中心的文档)根据其与存在的簇中心的相似性,将其分配到相似性最大的簇中,更新簇均值,连续迭代,直至均值不变,从而得到更加稳定的聚类结果.实验结果表明,提出的算法在宏平均聚类精度和宏平均召回率上有显著提高,产生了质量较好的聚类效果.     

面向H.264标准的改进码率控制方法

为降低H.264/AVC编码器码率控制的计算复杂度,提高码率估计的精确性和视频输出质量,提出了一种简单高效的率失真码率控制方法.基于残差信息服从拉普拉斯分布的假设,推导出精确的率失真模型.并利用线性模型和二次模型拟合率失真曲线,得到优化的R-1/Q和D-Q模型,极大地降低了算法的计算负担,而头信息预测模型的引入进一步提高总码率估计的精确性.自适应的分配各层目标码率,确定最优的量化参数.实验结果表明,与JVT-G012码率控制算法相比,该算法获得更高的编码效率,视频解码质量更加平稳,输出码率更精确.     

移动宽带城域网节能类型Ⅱ的性能分析

为了有效分析移动网络中移动站点的节能效率,研究了应用于移动宽带城域网的IEEE802.16e节能类型Ⅱ的工作原理,建立了一个具有两种休假机制,且在一种休假机制内可以传输少量数据帧的多重休假排队模型;构建了由能量节省率、系统切换率和数据帧平均响应时间等组成的指标体系,并给出了各个性能指标的解析表达式.通过数值示例,刻画了系统性能与系统参数的依赖关系,表明了该模型的可行性与有效性.     

远程交通微波传感器中的门限检测算法

为了确保远程交通微波传感器的测量精度,在信号的恒虚警处理技术以及车道自动识别的基础上,提出了一种分车道门限检测算法.根据车辆位置的概率密度函数,对车道进行自动识别,在此基础上对车道进行划分,在划分的各个车道上设定恒虚警门限,并设置第二门限,对检测结果进行判决.实验结果表明,该方法能够正确的检测各车道内的车辆目标,且有效减小"零信号"对车流量检测的影响.     

用于黑盒测试的测试用例优先级改进算法

为了在源代码不可见的黑盒环境下提高软件测试效率,研究了通过调整测试用例执行顺序的测试用例优先级方法在黑盒测试中的应用.针对已有的用于黑盒测试优先级方法的不足,提出了改进的基于黑盒测试的优先级方法.以提高错误检测率为目标,该方法通过结合两种用于不同情况下的优先级调整策略和使用动态方法代替静态方法生成优先级步调调整值对原方法提出了两处改进.仿真实验结果表明,该算法有效且可行,两处改进均能有效地提高测试集的错误检测率,同时使用改进效果尤为明显.     

动态定价策略下的精确库存成本建模与优化

提出一种更接近实际的需求率公式,在式中同时考虑了价格和出厂时间对客户需求率的影响.基于新的需求率公式,建立了动态定价策略下的精确库存持有成本模型和库存商品的利润函数.注意到利润函数的复杂性,使用遗传算法分析了利润函数的性质,得出最优定价时间、定价价格和最大利润的关系,并分析了库存持有成本变化和消费者购买欲望变化对各定价参数的影响.