双光子Jaynes－Cummings模型的亚泊松光子统计特性研究

本文利用量子电动力学理论和缀饰原于方法，对双光子Ｊａｍｅｓ－Ｃｕｍｍｉｎｇｓ模型中单模激光场的稳态亚泊松光子统计性质进行了系统研究。结果表明：激光上能级相对泵浦参量Ｘａ具有一个确定的阈值Ｘａｔ；当Ｘａ＞Ｘａｔ时，光场呈现亚泊松光子统计；而当Ｘａ＞＞Ｘａｔ时，光场将呈现出深度且完全恒定的亚泊松光子统计。     

双相位共轭镜的工作条件参数分析

本文讨论了纯扩散机制的光折变晶体用作单作用区的双相位共轭镜（ＤＰＣＭ）时的阈值耦合强度和允许的输入光强比范围，并与双作用区的情况进行比较后，给出了在输入光强比远离１的条件下，双相位共轭镜的正常工作的条件参数。     

基于层代表速率特性多元差异的分层组播策略研究

分层组播技术是目前解决多媒体实时数据在异构网络中传输的重要解决方案。文章通过聚类分析用户网速特性,完成分层组播的层次划分。恒速优先原则确保选择合适的层代表,而引入层代表单轮选择机制,合理设置速率下降阈值,使层代表更加具有稳定性。该算法简单,不会造成过多的网络反馈负担,降低接收速率发生震荡的可能,保证了接收速率的平滑性。     

面向信息抽取的中文跨文本指代消解研究

跨文本指代消解研究是自然语言处理中的一个重点以及难点,是信息检索、信息抽取和多文档摘要等应用的重要组成部分。传统的跨文本指代消解主要解决信息检索中遇到的重名消歧问题。本文从信息抽取的角度出发,旨在解决信息抽取过程中的重名消歧和多名聚合两大跨文本指代消解任务。本文在一个基于ACE2005中文语料库标注的中文跨文本指代语料库上,利用空间向量模型进行面向信息抽取的跨文本指代消解。     

基于图像处理技术的瞳孔和角膜反射中心提取算法

为了提高瞳孔中心的实时提取精度和抗干扰能力,利用基于瞳孔-角膜跟踪法原理和图像处理的眼动跟踪技术,实现瞳孔和角膜反射中心的精确提取.首先在红外光源条件下,用摄像机捕获人眼图像,通过图像自适应二值化阈值确定图像处理区域,以减小处理时间;其次,利用高低2次二值化阈值提取角膜反射中心;然后求取自适应最佳阈值确定瞳孔位置和大小;最后用梯度法提取瞳孔轮廓特征点,并用椭圆拟合瞳孔的方法确定瞳孔中心.实验结果表明,该算法在保证瞳孔和角膜反射中心提取的准确性和稳定性的同时,能满足实时处理要求.     

无线ILC系统测控信号延时效应补偿方法

针对通过无线信道进行测控信号传输的远程迭代学习控制( ILC)系统,研究信号传输延时对控制系统性能的影响.分析了测控信号延时情况下ILC系统的收敛性问题,通过引入预控制向量,提出了ILC系统信道延时效应补偿的向量更新方法.数值仿真结果表明了所提方法的有效性.     

一种基于几何分布的新支持向量机多分类方法

二叉树支持向量机是多分类问题的一种有效方法,然而分类的效果与二叉树的结构密切相关。获得更好的分类效果和更高的效率,要使得二叉树高度尽量小而两个子类尽量易分。距离通常用来衡量两个类的分离程度,但不能反映类的分布情况。考虑到多分类中类的分布,文中定义新的分离度和相似度来衡量两个类的分离度,并且提出了一中新的基于几何分布二叉树支持向量机多分类算法,该方法使得二叉树高度尽量小而两个子类尽量易分。实验表明该方法具有较高的分类准确率和效率。     

一种构造模糊隶属度的新方法

传统的模糊支持向量机隶属度函数是基于样本点到类中心点的距离进行设计的,这对非规则形状分布数据很不合理.在基于粗糙集和支持向量机建立入侵检测模型里,使用粗糙集理论挖掘出各条件属性对决策属性的影响决策程度,提出基于样本点与类中心点属性比较加权的新隶属度函数构造方法.该方法用于此模型,可以有效降低隶属度函数对样本集几何形状的依赖,能够有效地区分样本点、噪音点以及孤立点.实验表明,与支持向量机和传统基于类中心距离的模糊支持向量机相比,新的基于属性相关的隶属度函数的模糊支持向量机达到最好的分类效果,而且新隶属度方法简单易行,运行速度快     

基于颜色空间映射的自适应足球机器人视觉系统

为了解决足球机器人比赛中视觉信息检测问题,给出基于嵌入式多处理器体系结构的视觉系统框架,并研究了一种自适应阈值目标分割方法。该方法将视觉系统采集的图像从YCbCr颜色空间转换为一维颜色映射图像,并提出基于竞争学习的空间映射方法。同时使用小波变换方法来平滑颜色映射空间直方图和降低阈值搜索维数。然后使用基于映射图像直方图动态搜索阈值的方法来分割图像。最后,通过实验表明研究的视觉系统的有效性,能够实时准确地完成视觉处理任务。