大规模复杂数据集的约简方法

对样本点数量巨大、用于刻画对象特征的指标众多、带有时空动态特性、包含大量噪声等特点的大规模复杂数据集进行定义。针对大规模复杂数据集的挖掘要求,结合统计分析、粗糙集、模糊集理论中的数据约简思想和方法,提出一种基于样本模糊聚类和粗糙集属性约简的大规模复杂数据集约简方法。     

气象软件设计模式的研究与实现

介绍现有气象软件系统设计模式,分析国内气象业务特点和功能需求,提出一种新的设计模式。给出该模式下的数据转换和质量控制模型、组件封装模型、专业模块插件模型、总体框架模型。阐述在数据存储、组件开发、接口设计中实现技术共享、业务变化和技术更新的方式,解决系统低层和高层间的资源与技术复用问题,实现资源共享、集约化的系统设计。     

双Markov多假设IMM机动目标跟踪算法

为提高交互式多模型(IMM)算法对机动目标的估计精度,需要增加其模型数量,但模型过多将导致计算量大并降低估计器性能。针对上述问题提出一种基于模型集的双马尔可夫多假设IMM机动目标跟踪算法。该算法用模型集间的马尔可夫转移阵描述模型集之间的大跳变,用模型的马尔可夫转移阵描述模型集内各模型间的小跳变或慢变,以达到细化建模、提高滤波精度的目的。     

一种基于日志分析的Web负载测试方法

提出一种基于日志分析的Web负载测试方法。通过序列模式挖掘得到用户访问的频繁序列模式,日志分析得到负载的相关参数,并据此构造出逼近于真实的测试负载。利用性能测试工具LoadRunner对Web应用系统进行负载测试。将测试日志与真实日志进行对比,验证了测试负载与真实负载的相似性。     

基于场景模式的嵌入式软件测试用例设计

将场景和模式方法用于嵌入式软件测试用例的设计与生成,通过对被测软件系统需求进行分析建模,将建立的场景模型划分到不同的场景模式中,依据场景模式构建测试场景的状态图,遍历场景状态图以获取测试执行路径,确定相关的测试数据,设计并生成测试用例。实验结果证明,该方法可以较快地设计和生成测试用例,提高测试用例的可重用性,实现对嵌入式软件的有效测试。     

基于H.264的改进十字搜索算法

针对运动矢量的方向性,结合经典的快速算法,提出一种改进的十字搜索算法。设计具有方向性的搜索模板,并利用搜索起始点预测、中止准则、搜索模板、辅助点搜索等技术来减少搜索点数。在H.264实验平台的仿真结果表明,该算法在保持峰值信噪比不变的情况下,能有效提高搜索速度。     

最大间隔椭球形多类分类算法

针对多类分类问题中现有算法精度不高的问题,基于一类分类马氏椭球学习机,提出一种最大间隔椭球形多类分类算法,将每一类数据用超椭球来界定,数据空间由若干个超椭球组成,每个超椭球包围一类样本点,并以最大间隔排除不属于该类的样本点,该算法同时考虑了不同类样本点的协方差矩阵,即分布信息。真实数据上的实验结果表明该方法能提高分类精度。     

基于AP聚类和频繁模式挖掘的视频摘要生成方法

为了有效支持视频数据库浏览和检索,通过视频摘要来对视频进行紧凑表达变得十分重要.提出了一种新颖的基于近邻传播聚类AP(Affinity Propagation)和频繁镜头模式挖掘的视频摘要自动生成算法.视频频繁镜头模式被定义为在一定时间窗口内经常出现的镜头系列.首先通过近邻传播聚类,将相似镜头聚合到一起;然后采用频繁镜头模式挖掘的方法对视频聚类内容进行挖掘,去掉视频中冗余内容部分;最后通过覆盖视频语义信息的频繁镜头模式生成视频摘要.实验结果表明,视频摘要算法取得了良好的效果.     

汉字识别方法综述

分析汉字结构特征及其演变,在汉字字库及汉字识别目标变化的基础上,结合汉字识别过程,研究与比较贝叶斯决策、二次判别函数法、隐马尔科夫模型、神经网络分类器以及支持向量机这5种汉字识别方法的优缺点及适用范围。结果表明,汉字识别方法仍需要在识别目标及特征提取、训练字符集准备方面进行改进。     

基于前缀树的高效频繁项集挖掘算法

针对频繁项集挖掘时间与空间效率低的问题,提出一种基于前缀树的高效频繁项集挖掘算法,通过对事务集进行预处理,创建索引表并分配索引编号,保证前缀树中事务顺序的一致性,根据索引编号等信息创建紧凑的前缀树,采用自底向上的挖掘与投影的方式挖掘出频繁项集。实验结果表明,该算法挖掘效率高、占用空间少。