基于Agent的尾矿库智能监测系统

针对尾矿库监测过程中的分布式管理决策需求以及监测技术快速发展带来的适应性问题,提出基于Agent的尾矿库智能监测系统方案。采用Agent来描述不同的监测模型,并且通过Agent之间的智能协同来完成不同的监测任务,增强系统的自适应性和群体决策能力。该系统对于全面掌握尾矿库的安全状态以及各管理部门之间的信息共享和应急协同具有重要作用。     

基于双目视觉的深度图立体匹配算法研究改进

双目立体视觉可以直接模仿人眼与人类视觉的立体感知过程,是计算机视觉研究的核心课题之一。文章主要针对图像的立体匹配算法研究,对区域相关算法进行了分析。在传统的NCC基本灰度相关度测度函数的基础上,将动态规划优化理论引入到匹配中,提高了匹配的速度和准确度。实验表明,本文算法能够满足目标跟踪试验要求,具有重要的理论意义和较高的实用价值。     

跨媒体主题分析及应用研究

研究食品安全领域跨媒体数据的主题分析技术,融合多种媒体形式数据的语义,准确表达跨媒体文档的主题。由于食品安全事件相关多媒体数据的大量涌现,单一媒体的主题分析技术不能全面反映整个数据集的主题分布,存在语义缺失、主题空间不统一,语义融合困难等问题。提出一种跨媒体主题分析方法,首先以概率生成方法分别对文本和图像数据进行语义分析,然后利用跨媒体数据间的语义相关性进行视觉主题学习,建立视觉主题模型,进而实现视觉数据和文本主题之间的映射。仿真结果表明,跨媒体主题分析方法能够有效获取与图像语义相关的文本主题,且主题跟踪的准确度优于文本主题跟踪方法,能够为食品安全事件的监测提供依据。     

基于三维全景技术的数字矿山漫游系统

对数字矿山漫游系统中的三维全景技术进行研究,提出数字矿山漫游系统的总体结构。针对传统虚拟现实技术建模难度高、工作量大的问题,研究了基于实景照片生成全景图像的方法,给出了系统全景生成模块中特征匹配、图像配准和融合以及多场景图像自动拼接的方法。最后采用PTViewer实现了基于全景图像的虚拟数字矿山漫游,全方位互动式地向用户展示矿山的真实场景,为矿山设计、生产和安全管理以及人员培训提供可视化环境。     

PSO优化算法演变及其融合策略

分析了粒子群优化算法公式的演变以及相关参数,包括基本算法、加惯性权重的PSO以及加收缩因子的PSO。并对它与其它智能算法（模拟退火、遗传算法、蚁群算法等）的融合进行了探讨,指出目前PSO的数学研究范畴仅限于收敛性的研究。     

基于关联词的主题模型语义标注

互联网主题分析中经常采用概率主题模型对主题进行描述,但存在对于一般用户难以理解的问题,提出一种概率主题模型的自动语义标注方法.首先通过基于语义分类的关联规则挖掘关联主题词并建立候选标签集合,然后以关联词在数据集中的概率分布来设计相关性判别函数,计算候选标签和主题模型的相关度,最后根据最大边缘相关选择高语义覆盖度和区分度的标签.在食品安全和旅游领域主题模型标注的实验表明,与最大概率主题词标记方法相比,提出的方法能够明显提高标注的准确性,并且解决了多标签标记中语义类别单一的问题,能够以较少数量的标签表达更为丰富的语义,这有助于进一步实现更为准确的主题跟踪和主题信息检索.     

双目视觉技术在计算机辅助检测中的应用研究

在我国现有的企业中,有较多的企业仍然采用传统的接触式测量方法进行加工,为了保证产品的质量,花费在测量上的时间和人员数量是相当可观的,严重影响了工厂生产在产品检测过程中,物体形状信息的获得至关重要,将平行轴双目视觉测量原理应用于获取物体的形状信息,并将该方法用于对集中式分布的物体进行测量;在三坐标测量仪上仿真验证了该方法的可行性,通过对测量数据进行分析.通过试验证明采用平行轴双目视觉测量方法不仅能够有效地分辨出不同测量形体的长、宽、高信息,并且整个实验系统较好的满足了该企业在开发新产品时需要解决规则形体在平面局域中形体的识别及定位的需求。     

基于数据的旅游管理决策支持系统研究

针对复杂环境下的旅游管理决策问题, 对基于数据的智能决策支持系统进行研究. 首先提出了综合多种智能技术的决策支持系统体系结构, 对系统涉及到的3S、大型决策表分解等关键技术进行了分析; 然后从旅游信息类别、时空模式、旅游规划与导航, 以及旅游状态和安全事故预测预警等方面给出了系统采用的数据分析方法, 并给出了系统的多个应用实例.