原子簇快速匹配追踪算法

针对稀疏表示中匹配追踪算法计算复杂度过大的问题,提出了基于冗余字典原子相关性的匹配追踪算法.该算法利用相邻迭代过程中匹配原子的相关性对冗余字典进行簇化,得到M个多原子集合(原子簇);每次迭代过程中利用LVQ神经网络的快速学习能力从原子簇中选取目标簇;最后在目标簇中选取匹配信号结构的若干原子进行信号的稀疏逼近.实验采用一维稀疏信号进行仿真,结果表明与匹配追踪算法相比,其逼近性能相近,同时稀疏分解速度大大提高.     

计算流体力学中流体表面追踪方法概述

CFD(计算流体力学)自从诞生以来;一直致力于各种自然现象的计算机模拟工作,如烟雾、火焰、水流、爆炸等现象;它追溯自然现象的物理本质,借助自然现象的物理描述(将自然现象抽象成物理方程)结合现代计算机的快速计算能力,计算物理描述的属性值及其变化,从而实现视觉效果的模拟。模拟的步骤可以概括为:根据力学理论建立计算模型,即为流体力学的运动方程,一般是较为复杂的非线性偏微分方程,若想要全面描述流体的运动过程,还必须考虑能量守恒、连续性方程等;针对不同类型的非线性偏微分方程寻求最恰当的数值解方法;使用计算机编制求解的算法程序进行计算求解;通过计算机上的工具实现自然现象的视觉呈现;运用力学理论知识对模拟结果进行分析和解释,最终得出科学结论。     

一混沌系统的追踪控制

讨论了一混沌系统的追踪控制问题.基于Lyapunov理论,结合多变量追踪控制的方法,设计一控制器使系统可以控制到任意所给的目标.MATLAB的数值仿真表明该方法的有效性.     

基于改进粒子群算法的匹配追踪分解优化研究

文章针对使用牛顿法进行匹配追踪分解信号的速度慢、精度低等问题,在具有全局优化能力的粒子群算法基础上,提出了一种结合局部单纯形搜索并引入变异操作的改进粒子群算法实现信号匹配追踪分解.利用单纯形搜索增加了算法的局部开发能力,通过变异操作控制种群多样性以避免早熟收敛,增强了算法全局探测能力;并以描述机械系统的振动冲击响应作为基原子与单一粒子群算法实现匹配追踪分解信号的结果进行对比,证明了使用改进粒子群算法的匹配追踪分解能够快速准确提取信号特征参数,同时成功识别出某轴承发生外圈损伤时隐含在振动信号中的周期性冲击脉冲故障特征.结果表明,加入单纯形和变异的改进粒子群算法有效降低了匹配追踪计算复杂度,提高了信号特征提取准确度.     

汉诺威“后世博”时代十年追踪

十年前的德国人试图把世博会做得宏大并独树一帜,所以,无论是联邦还是地方政府都希望借世博会的东风,为汉诺威增添魅力,巩固和提升其世界级会展之都的地位。     

基于扩展头随机标记的IPv6攻击源追踪方案

针对IPv4网络环境下的随机包标记法不能直接应用于IPv6的问题,依据IPv6自身的特点提出了一种基于扩展报头随机标记的IPv6攻击源追踪方案。对IPv6报头进行分析研究,选取了合适的标记区域及编码格式,对PMTU算法进行了修改以更好地满足追踪的需要,采用攻击树生成算法重构攻击路径。理论分析与仿真实验结果表明,该方案能够有效地重构攻击路径,实现对IPv6攻击源的追踪。     

DDoS攻击源追踪算法综述

鉴于因特网出现了越来越多的DDoS攻击事件,结合DDoS攻击追踪方法的最新研究情况,对DDoS攻击追踪算法进行系统分析和研究,对不同的追踪算法进行比较,提出了追踪算法的重点,结合参考文献给出了解决问题的方法和意见,讨论了当前该领域存在的问题及今后研究的方向。     

数据起源技术发展研究综述*

在总结国内外相关文献基础上,系统介绍了数据起源的概念、内容及其主要应用,介绍了数据起源的基础研究和开放环境下两个典型的形式化模型,然后介绍了其在数据库和工作流及其他领域的应用,对现有成熟的起源管理系统进行了分析和比较,最后展望了数据起源技术的发展方向。     

混凝土结构损伤检测中的射线追踪正演方法

研究了混凝土结构最短路径射线追踪方法.该方法采用二阶段射线追踪,第一阶段初选射线路径,第二阶段根据Fermat原理,采用一个适合于水平(垂直)层状界面情况下的一阶近似公式计算反射或折射修正点,然后从任意给定的初始路径出发进行逐段迭代计算,对初选射线路径进行校正分析确定最终射线路径.结合损伤混凝土梁试验,探讨了损伤混凝土叠加偏移处理时射线追踪模型正演技术的作用,用c++语言编制了程序,并设定了含有缺陷的二维速度模型来验证,结果表明,该方法追踪速度快,追踪到的路径很接近实际.     

基于超像素的点追踪方法

目的由于当前大多数的追踪算法都是使用目标外观模型和特征进行目标的匹配,在长时间的目标追踪过程中,目标的尺度和形状均会发生变化,再加上计算机视觉误差,都会导致追踪的失误。提出一种高效的目标模型用于提高追踪的效率和成功率。方法采用分割后提取的目标特征来进行建模表示外观结构,利用图像分割的方法,将被追踪的目标区域分割成多个超像素块,结合SIFT特征,形成词汇本,并计算每个词在词汇本中的权值,作为目标的外观模型。利用外观模型确定目标对象的关键点位置后,通过使用金字塔Lucas-Kanade追踪器预测关键点在下一帧图像中的位置,并移动追踪窗口位置。结果结合点位移的加权计算有效地克服目标尺度和形状变化产生的问题。结论实验结果表明在目标发生形变或光照变化的情况下,算法也能准确地、实时地追踪到目标。