基于多维侧窗聚类分块的退化书法文档二值化

书法字文档图像在不良光照条件下的灰度值分布差异较大, 低光照区域图像对比度较低、笔画形态纹理特征出现退化, 传统方法通常仅考虑了局部信息的均值、平方差、熵等因素, 在形态纹理方面考虑较少, 从而对低对比度区域的特征信息不敏感. 针对此类问题, 本文提出了一种多维侧窗聚类分块的退化书法文档的二值化方法CS-SWF (clustering segmentation based SWF), 该方法首先利用SWF卷积核描述具有相似形态学特征的像素块, 之后提出多种修正规则利用下采样提取低纬度信息去修正特征区域. 最后, 对特征图中聚类块进行前后景分离, 得到二值化结果图. 本文使用FM、PSNR和DRD为指标, 将现有方法和本文方法进行对比, 实验结果表明, 在自建的100张手写退化文档图像数据集下, 本文方法在低对比度暗部区域的二值化效果较为稳定, 在精准度和鲁棒性上优于对比算法.     

实时CORBA系统中ORB间通信机制研究

实时CORBA系统是一类重要的分布式中间件,它不仅具有实时系统的特征,而且具有网络通信的特征,其ORB间实时通信的实现是系统满足实时性的一个关键。本文着重在实时CORBA规范1．1的基础上探讨ORB之间通信的机制,同时简要介绍了TAO系统对实时CORBA规范所作出的改进,最后简要阐述了自己对开发实时CORBA应用系统的观点。     

一种使用Bi-ADMM优化深度学习模型的方案北大核心CSCD

ADMM算法被广泛应用于传统机器学习模型优化领域,它解决了某些深度学习的优化问题。该算法在优化深度学习模型方面的表现已经超过了大多数基于梯度的优化算法,而Bi-ADMM算法比ADMM算法的收敛速度更快、更稳定。文章提出了一种优化深度学习模型方案dlBi-ADMM算法,并用该算法来训练深度学习模型。首先,文章采用加速近端梯度算法优化耦合变量来降低矩阵求逆运算的复杂度;然后,详细给出每个变量的优化子问题的具体函数;最后,通过实验证明文章所提dlBiADMM算法优化的结果比dlADMM优化的结果更能提高模型的精度,且dlBi-ADMM算法比dlADMM算法在时间效率上表现更好。     

时钟抖动对射频脉宽调制性能的影响分析

在全数字发信机系统中,射频脉宽调制(RF-PWM)将基带调制信号的幅度与相位信息编码为输出脉冲的宽度和位置。由于数字信号处理器件的非理想特性,其时钟信号的上升沿和下降沿存在抖动误差,影响RF-PWM的输出信号质量。基于3种RF-PWM实现方案,本文通过公式推导确定了时钟抖动引入的非线性失真项,并给出了时钟抖动影响下不同方案输出脉冲信号底噪的数学解析式。最后利用Matlab软件,对不同方案在时钟抖动条件下的基波、奇次谐波和底噪进行仿真验证,结果证明理论推导正确;同时对信号的矢量幅度误差(EVM)和邻信道功率比(ACPR)进行仿真,分析出时钟抖动对信号带内外性能的影响。结果表明,时钟抖动引入的非线性失真主要体现为底噪的抬高;不同RF-PWM实现方案时钟抖动的影响特性各有不同,其中五电平方案对时钟抖动影响具有抑制效果,且随时间分辨力的增大而增大。     

基于鲁棒性的移动自组织网络路由选择算法

移动Adhoc网络中传输流时,通常受到节点的移动性引起的路由中断影响。当传输实时数据流时,必须提供具有鲁棒性的路由。提出了基于鲁棒吞吐量的路由选择方法进行路由选择,可以极大地提高MANET网络系统的吞吐量速率。按需鲁棒路由算法（distributedon-demand routing and flow admission,DRFA）方案选择性的发现路由,保证准备传输的流或文件不中断（包括不重新选择路由）的传输。     

云计算下基于改进遗传算法的聚类融合算法

针对无监督聚类缺少数据分类等先验信息、基聚类的准确性受聚类算法影响以及一般聚类融合算法空间复杂度高的问题,提出一种基于改进遗传算法的聚类融合算法（CEIGA）;同时针对传统聚类融合算法已经不能满足大规模数据处理对于时间的要求的问题,提出一种云计算下使用Hadoop平台的基于改进遗传算法的并行聚类融合算法（PCEIGA）。首先,基聚类生成机制产生的基聚类划分在完成簇标签转化后进行基因编码作为遗传算法的初始种群。其次,通过改进遗传算法的选择算子,保证基聚类的多样性;再根据改进的选择算子对染色体进行交叉和变异操作并使用精英策略得到下一代种群,保证基聚类的准确性。如此循环,使聚类融合最终结果达到全局最优,提高算法准确度。通过设计两个MapReduce过程并加入Combine过程减少节点通信,提高算法运行效率。最后,在UCI数据集上比较了CEIGA、PCEIGA和四个先进的聚类融合算法。实验结果表明,与先进的聚类融合算法相比,CEIGA性能最好;而PCEIGA能在不影响聚类结果准确度的前提下明显降低算法运行时间,提高算法效率。     

基于融合网络的通信软件体系结构探讨

重点介绍了融合网络NGN的体系结构，并对这一体系结构进行了较系统的论述与分析，指出开放性和可编程性是其最重要的两个特征，并通过对NGN的两个应用——JAIN和JAIN Parlay网络的分析加以论证，此外还对NGN的下一代应用——NGA网络作了简要介绍，并对NGN未来发展作了预测。