超分辨率扫描成像系统图像无损压缩算法研究

针对光纤耦合的超分辨率扫描成像系统因传输的数据量过大而导致的丢帧现象,引入无损压缩技术对耦合的图像数据进行压缩传输。系统采用可逆的整数小波变换和集合树分裂算法组成的无损压缩方案,并根据耦合成像的特性,对耦合图像进行分割处理,以满足系统对压缩效率的要求。图像的平均压缩比达到了2.3,传输的波特率降到200 Mbps,目前系统提供的256 Mbps的带宽已经完全满足需求。实验结果表明,无损压缩编解码器的引入,降低了光纤耦合系统对传输带宽的要求,并保证了图像的完全重构。     

基于最小生成树相似测度的耳廓匹配

将树匹配引入身份识别,将每只耳廓表示为一棵最小生成树,通过两棵树的相似测度衡量两只耳廓的相似度,以完成耳廓匹配。首先从耳廓点云数据中选取一定数量的关键点;然后分别对两只耳廓的关键点集采用Kmskal算法生成最小生成树,计算两只耳廓匹配产生的3个相似度测量值;最后经过置信加权求和,求出两只耳廓之间的整体相似度,进而完成耳廓匹配。     

中文分词中的正向增字最大匹配算法研究

针对正向最大匹配算法的长词丢失、匹配次数较多、歧义字段处理的准确率较低等问题,基于Trie树词典提出了3种正向增字最大匹配算法,分别使用逐词扫描、尾部折半扫描和尾部减一扫描这3种扫描方式采集歧义字段,并建立了一套歧义处理方法。实验结果表明,该3种算法在分词速度和准确率上均有显著提高,错误率降低到了原算法的三分之一以下。当文本规模大于200 MB时,3种正向增字最大匹配算法的分词速度均比原最大匹配算法提高30%以上。     

逻辑模型树算法性能分析与改进研究

逻辑模型树(LMT)算法是基于树归纳和逻辑回归的一种分类算法。为验证LMT算法的优势,利用3个UCI标准数据集建模,将LMT算法与其他决策树方法进行对比分析。针对LMT算法在建立逻辑回归模型时会导致较高的计算复杂性的问题,研究利用赤池信息量准则改进LMT算法,提升算法时间性能,避免模型过度拟合。在UCI标准数据集和烟叶综合质量评价数据中应用改进的LMT算法进行建模验证,结果表明,该改进方法在模型精度和召回率方面基本优于其他决策树方法,时间性能比改进前提升50%左右,能较好地评价烟叶综合质量。     

基于灰色模糊层次分析法的企业云服务安全评价模型

从企业实施云服务项目角度,总结得出影响云服务安全的四大因素,即平台设施、运行安全、运营管理以及法律法规因素。在此基础上构建企业云服务安全评价模型,并利用灰色模糊层次分析法（ GFAHP）对模型进行综合评价。最后通过一个实例进行具体阐明与评价。     

融合动态层次聚类和邻域区间重组的蚁群算法

针对蚁群算法搜索速度过慢以及解质量不足等问题,提出一种融合动态层次聚类和邻域区间重组的蚁群算法。在初始阶段,调整层次聚类阈值并按照类间距离最小合并的原则迭代至目标簇集,根据预合并系数进行簇间合并,通过蚁群系统得到小类路径并断开重组以加快算法整体收敛速度;接着使用蚁群系统对解空间进行优化,同时并行处理簇集与簇集邻域区间扩散重组,增加解的多样性,进一步固定迭代次数进行比较,若邻域区间重组解质量优于当前优化解则进行推荐处理,提高解的精度;当算法停滞时,引入调整因子降低各路径信息素之间差异以增强蚂蚁搜索能力,有助于算法跳出局部最优。实验结果表明,在面对大规模问题时,算法的精度在3%左右,该方法相比传统方法可以有效提高解的精度和收敛速度。     

WG—1700离心机故障诊断方法

简单介绍了用事故树法，模糊聚类法，经验诊断法及排它法诊断运行中的ＷＧ－１７００离心机故障方法。指出，用这此方法判断其故障的准确性和可靠性，对确保离心机安全、正常运行具有实际意义。     

网站优化过程中哪些因素会影响用户体验?

正众所周知,网站优化过程中我们一直倡导的优化方式就是正规的白帽手法,随着百度算法的升级,白帽方式笔者仅仅是我们优化网站的前提,要更加深入细致的做好网站优化笔者认为我们必须从深层次的角度去分析和提升网站的用户体验,下面笔者以自己对于网站优化过程中用户体验提升的细节方面和大家进行详细的探讨,好,闲话短续咱们进入今天主     

基于动态负载均衡的层次性移动IPv6路由优化方案

针对层次性移动IPv6网络负载过重时存在的MAP负载分配失衡的问题,提出一种动态的MAP负载调度方案。方案中,MAP通过提出的计算模型,以带宽使用情况作为参数计算当前的负载。当检测到网络负载分配失衡时,根据MN的移动趋向调度MAP之间的负载,使网络中的计算资源合理分配,优化网络性能。仿真结果表明,该方案能有效地改善网络的整体服务质量,降低通信时延和减少通信过程中的丢包率。     

RIAIL:大规模图上的可达性查询索引方法

图被广泛用来建模在社交网络、语义网、计算生物学和软件分析中的应用.可达性查询是图数据上的一种基础查询.当前,针对图上的可达性查询已经提出了一些索引算法,但是它们不能灵活地扩展到大的图数据.因此,提出了一种索引方法RIAIL(reachability index augmented by interval labeling).RIAIL将结点的标记信息表示成四元组.前两个元素是区间标记,编码生成树的可达性信息,后两个元素编码非树边的可达性信息.RIAIL查询时只需索引且索引创建代价小.最后,通过大量真实和人工生成数据集上的实验说明,RIAIL能够高效地处理可达性查询,并且可以简单地扩展到大的图数据.