改进的模块PCA人脸识别新算法

由于传统的PCA要求训练样本符合高斯分布,而现实中得到的图片往往由于光照、表情、姿态的不同,不符合高斯分布。为了使PCA不再局限于高斯分布,并且不影响其识别率,提出一种改进的模块PCA人脸识别新算法。一方面,新算法采取了分块方式,将具有同一姿态的图片划分进同一矩阵,以使训练样本更接近于高斯分布。另一方面,新算法对传统PCA算法中前三个主分量加小于1的权重系数,可以减少光照变化对识别率的影响。利用分块和权重系数的共同作用使得PCA不再局限于高斯分布,同时提高识别率。最后在ORL人脸库上进行实验,结果表明新算法优于传统的PCA算法。     

非中心化的机构知识库系统构建

中心化的机构知识库构建策略难以满足用户多样化和个性化的知识应用需求.提出基于非中心化策略构建机构知识库.设计了其系统结构和工作过程,并对其关键技术问题作了概要阐述.重点围绕KM@web2.0系统介绍了解决这些关键问题的实现方案.     

基于软构件的Web办公系统的设计与实现

该文对软构件进行了研究,提出了利用DSCIE（Distributed Software Component Integrated Environment）,即分布式软构件集成环境的框架开发Web办公系统的方法。Web办公系统通过.net技术来实现。并且基于这个框架成功开发出了铁路Web办公系统。     

基于PCA-BPNN的膨胀土自由膨胀率预测

为了准确地对膨胀土进行分类,将主成分分析方法（PCA）和BP神经网络方法（BPNN）相结合,进行膨胀土自由膨胀率预测研究。首先,对影响自由膨胀率的几个物性指标数据进行主成分分析,得到主成分数据序列;然后,根据主成分数据序列建立输入样本并应用BP神经网络进行训练,得到PCA-BPNN预测结果,从而预测自由膨胀率。采用南阳膨胀土数据进行实例分析,结果表明,该模型比单一BP神经网络预测方法的效果更好。     

基于可重构路由单元的软件构件描述语言研究与设计

随着路由器的研究重点从对路由器性能的提升发展到对路由器功能的扩展,可重构路由单元成为解决路由器功能扩展方面的一个很好的尝试。可重构路由单元的构件化设计引入了软件构件模型的思想。基于软件模型构件化开发,对可重构路由单元构件模型的描述及管理方法做了研究。软件构件描述语言和描述方法的研究与设计为下一步进行路由器构件化开发也打下了坚实的基础。     

构件行为协议实时性扩展及相容性验证

对复杂实时构件系统行为进行形式化描述和相容性验证,可以有效提高系统的正确性、可靠性。分析了学术界和工业界的主流构件模型及常见时间行为的形式化描述方法,对构件行为协议BP(Behavior Protocol)进行了扩展,提出了时间行为协议TbP(Timed Behavior Protocol),分析了构件组合中常见的相容性错误类型,给出了基于时间行为协议的构件组合相容性验证算法。TBP应用简洁、方便、易于验证。结合具体例子给出了应用示例。     

基于Trustie资源库的导航软件构件管理

结合导航软件生产现状与制约因素,提出对导航软件进行构件化改造,形成10大类120个共享构件。同时,利用Trustie已有成果,首先对Trustie构件资源库进行适应性改造,使之能适应导航软件生产;然后对导航软件构件在进入Trustie构件资源库之前,进行可信分级评估;最后利用该构件资源库,实现对导航软件构件的登记、查询、统计等管理,建立起导航构件资源库。该资源库的建立,极大地提高导航软件构件的可复用率,方便对构件的分类与管理,完成各类构件在导航软件协同生产环境中共享,为实现导航软件的大规模生产与敏捷制造奠定了基础。     

基于Web的分布式共享信息系统设计

通过对基于主机和客户机/服务器应用程序的分析,结合企业实际情况,采用新的设计技术,提出新的设计思想,重新设计基于Web的企业分布式共享信息系统,该系统可在Inter-net、Intranet上稳定的运行和通信,它的运用能提高企业的工作效率,对同行业信息系统的设计具有参考价值。     

一个文本分类构件的设计与实现

在文本分类构件设计和实现过程中,贯彻面向对象的思想,主要使用设计模式,实现构件内部的高内聚、低耦合。在构件描述方面,使用XML这一直观的手段对构件各方面的信息进行描述,在对构件文本分类功能的测试中取得较好的效果。     

一种光斑图像的阈值分割和光斑中心坐标的计算方法

工业测量中经常需要从获取的光斑图像中提取光斑区域,计算光斑中心的坐标。针对光斑图像具有背景区域较暗且面积大,目标(光斑)区域较亮且面积小的特点,提出了一种适用于光斑图像的阈值分割方法,计算单个光斑中心坐标的重心法,以及采用连通区域标记和区域大小排序计算多个光斑中心坐标的方法。与其他阈值分割方法比较后的实验结果表明,所提出的方法可更好地分割光斑图像,与期望的人工选取的阈值最接近,计算得到的光斑中心坐标准确,且运行时间较短。