浅谈对高校党员干部腐败的看法

随着《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020年)》的出台,高等教育的深入改革被提上日程,其中明确提出要转变政府职能,落实和扩大大学办学自主权,推进政校分开、管办分离,探索建立符合大学自身特点的管理制度。现代大学制度要求转变政府与高校的关系,建立高校与政府和谐自主的现代关系。但现实中,政府对高校过度干预的现象仍然普遍,这种过度干预造成权力的“破窗”的易发,许多高校领导干部作风问题也由此产生。     

局部应力分析中两个问题的讨论

容器上的局部结构承受外加载荷时，需要对该局部结构的强度进行评定。本文通过分析后指出，针对局部应力评定的强度条件应根据载荷的种类和性质确定。另外，本文通过实例说明，当进行管系应力分析，从而确定接管施加于容器上的载荷时，接管与容器连接处的柔度对该处载荷值和管道中的最大弯矩值都会有很大影响，在设计中考虑该柔度对设计的安全性和经济性都是有意义的。     

基于前向预测策略的块正交匹配追踪算法研究

在块正交匹配追踪算法中,候选集匹配原子块的选择策略对信号重建具有重要作用,但是该算法在迭代选择原子块的过程中,每次选择当次最优迭代的原子块,并不能保证最终迭代性能是最优的。为此,提出一个基于前向预测的最优匹配原子块选择策略的块正交匹配追踪算法,通过预测原子块在未来迭代过程中的性能选择最优匹配的原子块。实验结果表明,与块正交匹配追踪算法相比,该算法的重建误差随前向预测参数的增大而减小。     

面向图像局部重建的梯度分析

在基于场方向导数的图像局部区域重建过程中,梯度计算对图像边缘的重建效果有很大影响。分析选择单向计算梯度分量的必要性,提出梯度计算的就近原则,对参与梯度分量单向计算的相邻点设置优先级,将缺损点与已知点之间的边缘特征反映在已知点的梯度中,进而影响重建过程,从而实现对图像中边缘特征的重建。实验结果表明,采用该梯度计算模式能有效改善对图像边缘特征的重建效果。     

一种基于压缩域的实时跟踪改进算法

在基于压缩域的实时跟踪算法中,判别函数对目标外观考虑不足易造成跟踪精度较低。为此,提出一种改进的基于压缩域的实时跟踪算法。利用稀疏测量矩阵提取候选目标的低维多尺度特征,并根据在线更新的特征概率分布,采用朴素贝叶斯分类器判别目标与背景,实现粗跟踪。通过视频帧间候选目标内部区域所具有的相似性,在粗跟踪的基础上实施基于动态目标外观模型的二次跟踪,在线寻找目标的最佳跟踪位置。对多种跟踪视频库的测试结果表明,该算法在不过量增加计算负荷的情况下能有效提高跟踪精度。     

A multiobjective hybrid ant colony optimization approach applied to the assignment and scheduling problem

The assignment and scheduling problem is inherently multiobjective. It generally involves multiple conflicting objectives and large and highly complex search spaces. The problem allows the determination of an efficient allocation of a set of limited and shared resources to perform tasks, and an efficient arrangement scheme of a set of tasks over time, while fulfilling spatiotemporal constraints. The main objective is to minimize the project makespan as well as the total cost. Finding a good approximation set is the result of trade‐offs between diversity of solutions and convergence toward the Pareto‐optimal front. It is difficult to achieve such a balance with NP‐hard problems. In this respect, and in order to efficiently explore the search space, a hybrid bidirectional ant‐based approach is proposed in this paper, which is an improvement of a bi‐colony ant‐based approach. Its main characteristic is that it combines a solution construction developed for a more complicated problem with a Pareto‐guided local search engine.     

一种局部强化的多标签传播社区发现算法

在社交网络中,社区和圈子均表现为一组内部连接相对紧密的节点,但后者规模较小。圈子是重要的局部社区信息,利用这一特点有助于进行社区发现。然而,现有的大部分基于标签传播的社区发现算法并没有考虑圈子的信息。为此,提出一种基于局部强化的多标签传播(LSMLP)社区发现算法。给出圈子的定义,提出一种基于圈子信息的迭代多标签传播策略,并从每个节点的多个标签中选择归属系数最大的标签作为其从属的临时社区。采用两步优化方法使模度最大化。在真实网络的数据实验结果表明,与已有的社区发现算法相比,LSMLP算法能更高效地发现社区。     

基于C-V模型和MRF的脑部MRI分割

为准确分割脑部磁共振图像(MRI)的灰质、白质和背景,提出一种基于C-V模型和马尔可夫随机场的全自动分割方法。采用C-V模型与形态学相结合的方法对脑MRI进行预处理,去除多余脑组织,获得待分割图像。引入灰度场局部熵的思想对惩罚因子进行估计,利用马尔可夫随机场模型建模实现脑灰白质的分割,并运用形态学方法获得最终分割结果。对96幅IBSR图像和46幅临床图像进行实验,结果表明,该方法能够实现脑部MRI灰白质的全自动分割,且具有较好的分割精度和较快的处理速度。     

联合 LTP 和 LPQ 的人脸识别方法

提出一种联合局部三值模式（LTP）和局部相位量化（LPQ）的人脸识别方法,该方法首先对预处理后的人脸分别采用LTP算子、LPQ算子提取各自的直方图,然后,通过特征选择将两者联合为LTP＿LPQ直方图,最后通过最近邻分类器进行分类识别。在ORL和YALE标准人脸数据库上的实验表明,该方法能有效地提高人脸的识别率。     

改进的局域均值分解在机械故障诊断中的应用

为了准确地提取出故障特征,把局域均值分解算法应用于机械故障振动信号的特征提取中.然而在对信号进行局域均值分解时,由于端点的趋势无法预知,在分解时会污染到整个信号序列,而且滑动平均造成了信号的过平滑处理,导致故障特征不能准确地提取.采用波形匹配解决端点处信号的走势,之后再利用线性插值求得信号的局域均值函数与包络函数,通过在Matlab环境下仿真调幅信号验证了该算法在端点处能很好的保持原有信号的特征;并采用实际的机械振动信号进行实验验证,引入端点效应评价指标,根据分解后的生产函数与原信号的相关系数验证了改进的局域均值分解更能准确地提取故障特征.