红外模糊图像的无参考质量评价方法

图像质量评价是对图像处理算法的优劣给出合理的评估,在很多无法获取原始参考图像的应用场合中使用无参考质量评价方法。通过对红外图像结构分析得知图像所具有的不确定性往往是模糊性,而不是随机性,因此将模糊集理论中模糊熵的概念引入到红外图像质量评价中,提出一种针对红外模糊图像的无参考质量评价方法,并从算法的有效性、一致性和准确性三个方面进行比较分析。仿真实验结果表明,该方法具有计算复杂度低、运算速度快和主客观评价一致等特点,且在总体性能上优于均方误差(MSE)和峰值信噪比(PSNR)全参考图像质量评价方法。     

基于TensorFlow的移动设备手写数字识别模型设计与实现

通过使用TensorFlow开源深度学习平台,来构建手写数字识别模型并将该模型移值到Android系统平台上,实现基TensorFlow的移动设备手写数字识别。仿真实验表明,通过TensorFlow构建的识别模型能够快速高效地在手机端实现手写数字的识别。     

基于Hadoop平台的并行kNN网络舆情分类算法

针对网络舆情数据存在数据量大、分散度高、数据非结构化等特点,而常用的文本分类算法难以实现对网络舆情快速、准确分类的问题,因此提出一种基于Hadoop平台的并行kNN网络舆情分类算法,利用Hadoop分布式存储特性和设计并行kNN的MapReduce程序来解决处理大批量数据时存在的问题.对并行kNN算法进行分类能力和分类效率进行测试验证,实验结果表明,基于Hadoop平台的并行kNN网络舆情分类算法在处理大批量网络舆情数据时,能够快速、高效和准确对网络舆情数据进行分类.     

一种新的多约束尺寸可变的装箱问题

多约束尺寸可变的装箱问题作为经典装箱问题的扩展,具有极为广泛的应用背景。在以货车运输为主的物流公司的装载环节中,运输成本不仅仅由车厢的空间利用率决定。分析了该类装箱问题与传统的集装箱装载问题的区别,并据此给出了一种新的尺寸可变装箱问题的定义。除了经典装箱问题中物品体积这一参数,还引入了物品类型、箱子类型等参数,建立了数学模型,将经典的FFD（First Fit Decreasing）算法进行了推广,提出了新的算法MFFD,并分析了相关的算法复杂性。最后对FF、FFD以及MFFD算法进行了模拟实验,实验结果表明,在相关参数符合均匀分布的条件下,MFFD算法效果较好。     

基于OBE的Java程序设计教学模式实践

阐述OBE教育理念对Java程序设计课程进行教学理念、方法、模式的改革。通过线上线下混合式教学，改变传统教学模式中学生由被动接收者向主动参与者的转变。通过教育教学模式的改革，可以提高学生学习的积极性，并有效的提升教学质量。