基于粒子群优化和支持向量机的花粉浓度预测模型

为了提高花粉浓度预报的准确率，解决现有花粉浓度预报准确率不高的问题，提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法和支持向量机（SVM）的花粉浓度预报模型。首先，综合考虑气温、气温日较差、相对湿度、降水量、风力、日照时数等多种气象要素，选择与花粉浓度相关性较强的气象要素构成特征向量；其次，利用特征向量与花粉浓度数据建立SVM预测模型，并使用PSO算法找出最优参数；然后利用最优参数优化花粉浓度预测模型；最后，使用优化后的模型对花粉未来24 h浓度进行预测，并与未优化的SVM、多元线性回归法（MLR）、反向神经网络（BPNN）作对比。此外使用优化后的模型对某市南郊观象台和密云两个站点进行逐日花粉浓度预测。实验结果表明，相比其他预报方法，所提方法能有效提高花粉浓度未来24 h预测精度，并具有较高的泛化能力。     

浅谈大学计算机基础课程中的师生关系

良好的师生关系能够促进师生之间的交流,做到教学相长,共同进步。但是现实高校中的师生关系却并不和谐。在此对"大学计算机基础"课程中教师与学生关系的现状进行了调查,分析了原因并给出了解决思路。     

浅析计算机语言VB教学中如何有效应用任务驱动教学法

随着当前教育教学方法的多样性以及知识更新速度的加快,传统的教学方法已不能满足当前的教育形式.本文主要论述了任务驱动教学法的概念及在当前的计算机语言VB教学中如何应用任务驱动教学法,以及在任务驱动教学法实施过程中应该注意的问题.     

一种用于X射线荧光计算机断层成像的改进迭代重建算法

针对X射线荧光计算机断层成像过程中散射噪声带来的影响,提出一种改进的迭代重建方法。该方法通过在似然函数中添加散射光子的统计噪声,建立散射噪声的投影矩阵,迭代过程中同时更新荧光图像和散射图像,达到精确估计散射噪声的目的,实现有效重建。实验结果表明,本文算法相较极大似然-期望最大化算法,重建图像背景噪声低,感兴趣区域灰度分布均匀,视觉效果更佳。     

压力容器设计制造中的热处理问题分析

随着我国工业的快速发展和工业设备种类的增多,压力容器的使用在工业生产扮演着非常重要的角色,压力容器作为受压设备,其应用场景危险系数较高,在实际的压力容器使用过程中,压力容器的热处理不到位,容易造成工业事故,而且随着化工等行业的发展,对压力容器的性能和质量要求越来越高,如何应对压力容器中的热处理,成为当前行业关注的重点.     

基于反馈稀疏约束的非负张量分解算法

为了充分利用图像本身的结构信息并充分压缩图像数据,把得到的子空间中数据(反馈)的稀疏性作为约束项加入非负张量分解目标函数中,即采用基于反馈稀疏约束的非负张量分解算法对图像集合进行降维。最后,将该算法应用于手写数字图像库中,实验结果表明所提出的方法能有效改善图像分类的准确性     

基于低秩表示的非负张量分解算法

为了提高图像分类准确率,提出了一种基于低秩表示的非负张量分解算法。作为压缩感知理论的推广和发展,低秩表示将矩阵的秩作为一种稀疏测度,由于矩阵的秩反映了矩阵的固有特性,所以低秩表示能有效的分析和处理矩阵数据,本文把低秩表示引入到张量模型中,即引入到非负张量分解算法中,进一步扩展非负张量分解算法。实验结果表明,本文所提算法与其他相关算法相比,分类结果较好。     

基于加权高阶奇异值分解的支持张量机图像分类

为了有效提高图像分类的准确率,充分利用图像本身的结构信息并压缩图像数据,首先构造三阶图像特征张量,利用非负矩阵分解(NMF)在张量子空间降维,提出了一种基于二维主成分分析(2DPCA)来得到NMF初始点的方法,保证了图像信息的有效利用.然后,为了保持降维后的张量子空间所在的流形空间的本征结构,根据图像类标构造权值矩阵,并把图像集合构造成四阶张量实现图像的分类.通过对两个图像数据库的实验,表明该方法能有效提升图像分类的准确率.     

一种智能建筑中门禁系统的行人检测方法

目标检测在计算机视觉应用中占据重要地位。目前的应用极其广泛,如行人检测、智能交通、高级人机交互。2005年Dalai等人提出的HOG(Histograms 0f Oriented Gradient,HOG)最早被用于行人目标的检测中,其用于人体检测的性能优于Haar,PCA-SIFT和Shape context等方法,并获得了较好的效果。但以H0G作为人体特征进行人体检测时,存在着目标背景复杂等问题,极大的影响了检测精度。为了更好的提高人体检测的精度,本文提出运用区域分割的方法,使目标和背景区分开来,只对目标进行计算以减少背景的干扰。