激情不息,精彩不止——“福特ST”第十六届风云赛道嘉年华完美落幕

伴随着2015年的第一响钟声,一群从各地齐聚GIC的或熟悉、或陌生的人们,以赛车为伴,在最贴近赛道的地方,用最任性的方式,迎来了全新的一年。在2014年的跨年派对上,不仅有风云赛道嘉年华的传统年菜——6小时耐力赛、精英争霸赛、风云汇等,还有重量级的加盟伙伴——福特ST所呈现的福特ST专属活动。在赛道的舞台上,每辆赛车、每位车手都是跨年派对的主角,他们用速度与激情演绎出非凡的精彩,不论奖杯最终何去何从,只要心中的激情不熄灭,精彩就不会停止。     

项目子相似度融合的协同过滤推荐算法

针对用户评分数据稀疏性和项目最近邻寻找的不准确性问题,提出了一种项目子相似度融合的协同过滤推荐算法.该算法根据目标用户每一属性取值,选取与该属性值一致的用户作为用户子空间,并在此空间上计算目标项目与其他项目之间的相似度(称其为项目子相似度).在此基础上,以项目子相似度为依据选取目标项目的K最近邻,计算其预测评分;最后对用户不同属性上的预测评分进行加权求和,得到目标项目的最终评分.实验结果表明,该算法能准确地选取目标项目的最近邻,明显改善了推荐质量.     

改进的对象间差异度的限制容差关系模型

不完备信息系统不能直接用经典的粗糙集理论来处理,为此,容差关系、非对称相似关系、限制容差关系、限制非对称相似关系、对象间差异度的限制非对称相似关系等扩充的粗糙集模型被相继提出。通过分析这些模型的优点和不足之处,定义了新的对象间差异度,提出了一种改进的对象间差异度的限制容差关系模型,实例结果表明基于所提出模型的划分更精确,更符合实际。     

正则化半监督判别分析方法

为了克服加权线性判别分析(WLDA)只利用有标签的训练样本而不能反映样本数据流形结构的缺点,提出一种正则化的半监督判别分析方法。首先构建所有样本的近邻图来估计数据的局部流形结构,然后将此作为正则项引入WLDA的准则函数中。该方法避免了类内散度矩阵奇异,同时保持了样本数据的判别结构和几何结构。在ORL和YALE人脸数据库上的实验结果证明了该算法的有效性。     

基于全局二值特征描述子的三维CBCT图像快速匹配算法

三维图像拼接是通过锥束CT(CBCT)获取大尺寸物体完整的高分辨率三维图像过程中的关键技术之一,成为目前三维图像处理的一个新的研究方向.针对基于特征点的三维CBCT图像拼接技术中相似特征匹配正确率低、匹配过程耗时长的问题,提出一种基于全局二值特征描述子的三维CBCT图像快速匹配算法.首先对二值特征描述子BRIEF进行三维拓展,以适应三维图像;在此基础上加入全局描述子,增强特征描述子的独特性;在特征点匹配时,根据上述特征描述子的特点设计由粗到精的匹配策略,提高特征匹配正确率和效率.实验结果表明,该算法简单有效,可以在大量相似特征条件下提高特征点匹配的正确率,同时也显著提升了匹配速度.     

基于加速度传感器的可扩展手势识别

为了提高基于加速度传感器的动态手势识别算法的性能,并且增强系统的可扩展性,提出了一种有效结合机器学习模型与模板匹配的方法.将手势分为基本手势和复杂手势两大类,其中复杂手势可分割为基本手势组成的序列;根据手势运动的特点提取有效的特征量,并利用基本手势样本训练随机森林模型,然后用其对基本手势序列进行分类预测;将预测结果进行约翰逊编码,再与标准模板序列进行相似度匹配.实验结果表明,该方法获得了99.75%的基本手势识别率以及100%的复杂手势识别率.算法既保证了手势识别的精度,也提高了系统的可扩展性.     

路由重分布教学实验设计与实现

针对局域网内常用的静态、RIP和OSPF协议路由重分布实现通信的问题,设计出了以工程项目为载体,通过3种路由协议的重分发实验,使学生从实践来充分验证理论,更好地掌握路由重分布技术。     

空时形状预测与高效编码

目的 形状是视觉对象的关键特征,形状编码是对象基图像和视频处理中的关键技术,但现有无损形状编码方法压缩效率普遍不高.为此,提出一种基于链码表示和空时预测的高效无损形状编码新算法.方法 首先逐帧提取视觉对象的形状轮廓并转化为链码表示;然后基于对象轮廓的帧间活动性将形状视频序列分成帧内预测编码帧和帧间预测编码帧,并基于轮廓链码的空域相关性和时域相关性对二者分别进行空域和时域补偿与预测;最后基于链码的方向约束特性对预测后的位移矢量和预测残差进行高效编码压缩.结果 为了检验所提算法的性能,基于MPEG-4标准形状测试序列进行了编码实验测试.与现有主要方法相比本文算法能提高压缩效率6%到71.6%不等.结论 本文算法可广泛应用于对象基编码、基于内容的图像检索、图像分析与理解等领域.     

协同过滤技术的改进研究

协同过滤算法应用于个性化推荐系统中取得了巨大成功,它是通过用户项目评分数据,以用户之间或者项目之间相互协作的方式来产生推荐。然而,邻居用户的相似度计算不精确一直是阻碍推荐系统推荐精度进一步提高的主要因素。从提高用户间相似度计算精度出发,提出了一种改进算法,该算法通过考虑不同特征、加强平均值影响、惩罚热门项目的比重,对用户的相似度计算方法进行改进,以期生成更加合理的邻居用户集,最后,根据评分预测公式进行预测,最终产生推荐。在MovieLens数据集上的实验表明,改进算法计算用户间的相似度更加精确,推荐算法的预测精确度有了显著提高。     

一种对象代理数据库的跨类查询优化方法

对象代理数据库中跨类查询可以充分发挥对象代理模型的灵活性,为用户提供个性化数据服务,其执行效率十分重要。然而在处理多个跨类属性查询时,现有基于路径表达式的跨类查询实现存在对公共路径节点对象进行重复获取的情形,执行效率较低。针对跨类查询中加快获取终点对象的问题,优化核心思想是减少对路径上节点对象的重复与不必要的遍历,包括两个关键策略:首先是将路径节点整体作为虚拟路径视图统一获取节点对象,避免了多跨类属性查询下公共路径节点的冗余遍历;其次是针对路径复杂过长的跨类查询,依据代价估计策略选择物化查询涉及起点与终点对象,利用缓存减少执行时路径上中间节点的遍历。分别在属性数目与结果集规模两方面进行了对比实验,实验结果表明了优化方法的有效性。