一种探索高熵合金相形成的端到端机器学习框架

探索高熵合金(HEAs)的相形成规则对于新型合金的设计具有明确的指导意义。提出一种端到端的框架用来从特征池和模型池中分别选择特征子集和机器学习(ML)模型。在该框架中,模型池中的模型基于其获得的特征重要性来选择适合自身的特征子集;通过评估每个模型和其对应的特征子集的拟合结果,用于建立目标任务的预测模型;最终,获得影响HEAs相形成的重要因素。研究结果显示,建立的相预测模型可将430种HEAs分成5种相,测试准确度达到87.8%,并且通过分析模型发现,当原子尺寸差异大于8.295%时,HEAs的单相固溶体的形成受到抑制。

串行生产线的状态及输出与其缓冲区容量的关系分析

本文在极大代数线性系统的基础上,讨论了具有缓冲区的串行生产线的状态及输出的演变与其缓冲区容量大小的关系.对于定常串行生产线,得出输出状态与其缓冲区容量大小无关的结论.对于时变串行生产线,也得到了一些相似的结论.

图像相似性计算的级联小波变换

研究图像不同幅度局部(子图像)小波变换之间的关系,分析这种关系下的图像相似性.首先用小波矩阵表示推导子图像小波变换之间的级联关系,在此基础上研究基于级联小波变换的线性相似性.最后以特定类型的医学图像为对象,研究子图像之间和k-规格小波相似性测度,并讨论相应的相似性测度算法.数值实验结果表明,CT、MRI图像中相邻子图像之间具有很高的线性相似性.

在公共与分离配置方式下具有缓冲区的生产线系统性能的比较

In this paper, the efficiencies of two production lines, one is with commonly, the other is with separately buffer capacities are compared, the result is that the former one is better than the latter

WSN中基于链路质量和节点能量的AODV路由算法研究

为了满足无线传感网络能量的高效使用以及数据传输的稳定性的要求,需要对无线传感网络路由层协议进行改进。本文提出一种基于节点之间链路质量和节点能量状态的LE-AODV路由协议,LE-AODV路由协议采用跨层设计,路由发现过程中通过MAC层和物理层获取链路质量信息和节点能量信息来选取最优路径,并通过节点能量状态更新机制避免网络中热点的产生。本文使用Castalia仿真器对LE-AODV路由协议进行仿真,仿真结果表明,LE-AODV路由协议可以有效的提高分组投递率和网络生存时间。

基于CHMM的背景差算法

为了解决背景差算法在前景提取的过程中对光照变化的敏感性和提取的前景中容易产生椒盐噪声的问题,提出了一种基于耦合隐马尔科夫模型的背景差方法。对像素的马尔科夫性进行了分析,并对像素建立耦合隐马尔科夫模型,通过时间统计的方法统计了像素隐含状态的转移概率,通过实验的方法选取了合适的前景标准差和背景标准差,利用Viterbi算法来求解耦合隐马尔科夫模型的最优隐含状态问题,运用该算法对一段交通监控视频进行分析,表明了该算法能够有效的抑制光照变化的影响,并且能够在一定程度上抑制前景噪声的出现。

运动人体阴影检测算法

为了抑制运动人体检测与跟踪中运动人体阴影的影响,提出了一种基于光照模型和图像纹理特征的阴影检测算法。首先依据光照模型理论,将互相关函数引入算法,并根据背景图像和当前图像对应像素点的互相关函数值判断其是否为阴影点。在此基础上,依据图像的纹理特征,将交叉熵函数引入算法,对互相关函数判断为非阴影点的像素,进行二次判断。该算法利用泰勒级数将交叉熵函数中的对数和除法运算转化为乘法运算,简化了运算过程。通过白天和晚上两种条件下的实验,验证了算法的准确性和有效性。

仿射变换下图像不对称度计算方法

一个人的器官如果比其他人出现了更多的不对称,就可能是一种疾病的征兆。根据不对称性原理,提出了一种改进的三维医学图像不对称计算模型,通过对中耳区域三维医学图像不对称度的研究,给出了不对称度量化的数值计算优化方法,从而来诊断胆脂瘤型中耳炎。实验结果与医生的诊断之比较表明,利用T分布检验方法诊断胆脂瘤的置信度可达到98%。同时该计算模型具有客观性和可度量性,在其他可利用不对称性进行计算机辅助诊断领域具有较好的推广价值。

胆脂瘤诊断的计算模型及算法

人体中对称性随处可见,如果某人的器官与其他人相比出现较多的不对称,这可能是疾病的征兆.根据不对称性理论,提出一种三维医学图像不对称计算模型.通过对中耳区域三维医学图像不对称度的研究,给出不对称度量化的数值计算方法,通过对计算结果进行分析诊断胆脂瘤型中耳炎.通过与医生的诊断进行比较,利用数值计算诊断病人胆脂瘤准确率达到82%.由于计算模型的客观性和可度量性,其在利用不对称性进行计算机辅助诊断领域具有一定的推广价值.

CT图像的不对称性计算方法及应用研究

在医学上,人的头部一般认为是对称的,所以经常通过计算这种对称性来诊断一些疾病。提出了一种方法,通过不对称性原理对胆脂瘤疾病的辅助诊断。首先从CT图像中提取头部图像,确定一个关于头部左右两边总体上的对称面,然后利用对称面来计算左右中耳区域CT值的不对称性,最后,根据它们之间的不对称性来辅助医生诊断胆脂瘤疾病。同时,还提出了一种中耳区域分割方法,进一步提高了胆脂瘤计算机辅助诊断效率和准确率。

一类并行机器系统的最优控制的分析

In this paper, an optimal control of a parallel- machine system, which is pulled by a Markov(or semi-Markov) demand, is studied. The piecewise constant control is proved to be available.

基于表面粗糙度的三维模型质量评价研究

数字水印的嵌入会引起三维模型数据的失真,正确评价含水印三维模型的质量可以为三维水印算法的测评提供统一标准。提出了一种新的三维模型质量的评价方法,它首先利用网格模型中二面角为基本度量单位计算出整个原始三维模型的粗糙度,然后在嵌入水印以后用同样的方法计算出含水印三维模型的粗糙度,最后得到嵌入水印前后粗糙度的增量,并将其作为水印嵌入对三维模型造成的失真度的度量。大量实验结果表明,相比传统的质量评价方法,该方法更加适用于三维网格模型。该质量评价方法还可用于评价各种水印攻击对含水印三维模型造成损害的程度。

基于区域的图像拼接算法

为了在实时视频监控中能够有效地检测和跟踪目标,提出了一种基于区域的图像拼接算法。该算法根据空间几何知识建立摄像机旋转投影模型,对需要拼接的图像进行二维空间坐标变换,使所有的图像都转换到同一坐标系下。最后,根据已知的云台旋转参数来设定配准特征空间,进而对图像进行配准和拼接。算法中建立了一种新的摄像机旋转投影模型,可以有效地进行图像的空间坐标转换,并且通过设定配准特征空间,有效地改进了配准和拼接算法。在PC机上的实验结果表明了该算法的准确性和有效性。

融合LBP纹理和局部灰度特征的材料图像分割

为了提高材料图像的分割精度,提出了融合局部灰度特征和LBP纹理的谱聚类分割算法。针对LBP算子无法区分邻域灰度差值幅度,提出几种改进的T-LBP算子,以表示图像纹理变化程度。构造邻域向量差用以描述局部特征;利用灰度直方图选取样本点;融合T-LBP特征与像素灰度特征及局部特征构造相似性矩阵;利用谱聚类算法进行图像分割;采用线检测方法抑制具有方向性的纹理噪声。对陶瓷材料图像和合成图像的实验结果表明,算法分割精度高、抗噪性强,具有较高的正确分类率。提出的融合LBP特征和灰度特征的谱聚类分割算法弥补了现有材料图像分割算法的不足,提高了材料图像的分割精度,适用于区域繁多、纹理复杂的材料图像;与其他算法实验结果的对比验证了该算法的有效性。

一种在医学图像中挖掘非对称区域的方法

介绍了一种在包含复杂结构的医学图像中利用近似对称性,通过消除对称区域,有效挖掘出非对称区域的算法。首先使用基于对称度的刚性配准算法对三维灰度医学图像进行自我镜像对齐,然后对配准后的图像使用改进的自适应溶蚀算子以消除那些近似对称的区域,多精度迭代上述两个步骤以获得最终的非对称区域。在人类头部CT的胆脂瘤检测实验中,该算法显示出良好的挖掘效果,检测成功率达到80%。

IR-UWB系统中基于能量检测的TOA估计

针对传统能量检测算法中到达时间(TOA)估计精度不高的问题,提出了一种基于MMMR进行归一化门限设置的TC算法。首先,产生符合FCC频率限制的脉冲超宽带(IR-UWB)信号;其次,建立IEEE802.15.4a(CM1,CM2)信道模型,得到接收信号;最后,对所接收信号进行能量分析,得到TOA估计。利用所接收能量块中最大最小值的算术平均值和整个能量采样序列的均值设置MMMR-TC算法的阈值,既包括了噪声,也包括了有用信号。仿真结果表明:MMMR-TC的MAE总体性能均优于经典的MES、MES_SB和TC;通过仿真实验确定了能量阈值;特别是在低SNR时,CM1信道下MAE约低于经典TOA估计算法的10%,CM2信道下约为20%;所提算法几乎在所有信噪比范围内都能有效提高TOA估计精度。

基于Gabor滤波的灰度图像彩色化方法

提出一种基于Gabor滤波的分层次图像彩色化方法。使用Gabor滤波提取图像纹理特征,利用纹理特征将目标灰度图像分割为多个子区域。其中,每个子区域与源参考图像的单个纹理区域相对应,且拥有单调的色彩;分别对子区域进行彩色化,从而降低全局图像彩色化的复杂度。实验结果表明,此方法能抑制图像颜色传输时颜色的丢失,有效地提高彩色化质量。

数字海洋云计算平台工作流安全机制

云计算技术业已成为计算机资源交付使用的一种越来越受关注的方式。随着云计算技术的发展,其安全问题也面临巨大挑战。工作流管理系统是"数字海洋云计算平台"的重要组成部分,其中,资源鉴权和用户身份认证贯穿于工作流管理系统所有过程。文中研究数字海洋云平台上用户管理和定制复合模型工作流过程中的安全问题。根据数字海洋云平台上用户定制服务流时使用公有、私有资源安全问题和用户身份认证等功能,提出了一种工作流安全机制,结合手机和电子邮箱的双因素口令技术。

基于稀疏字典学习的羊绒与羊毛分类

为准确鉴别羊绒与羊毛纤维,提出了一种基于稀疏字典学习的分类方法。首先,对纤维图像进行预处理实现数据增强,获取纤维图像特征矩阵;之后,对特征矩阵进行字典学习,获取过完备字典与稀疏编码;最后,通过稀疏编码与字典实现羊绒与羊毛的分类和鉴别。该方法使用光学显微镜以及扫描电子显微镜图像作为数据集,实验结果表明,与支持向量机分类器以及基于稀疏表示的分类算法相比,本文方法的分类准确率可提高5%~10%,分类准确率最高可达到91%,可用于后续实际的羊绒与羊毛纤维分类与鉴定工作。

一种基于物联网的多天线RFID纱锭定位系统

针对纺纱厂需要对大量纱锭筒管的位置信息采集的需求,在纱厂引入RFID技术。典型的RFID阅读器只有一根天线,一次只能读一个电子标签。为了实现一个RFID阅读器一个工作周期能够读取多个电子标签,设计了一种多天线RFID阅读器。描述了此种多天线RFID阅读器的硬件组成与软件构成,同时对多天线RFID阅读器的线圈数目、阅读距离与切换时间之间的关系进行了探索。为解决RFID系统对数据传输的需求,根据中间件思想构建了基于WebServices技术的接口,介绍了其具体实现的模型,为企业内部间、不同企业之间的信息提供了一个松耦合的系统集成方案。