基于改进的AdaBoost和支持向量机的行人检测

针对AdaBoost算法在训练样本和特征较多时训练时间过长的问题,提出了一种改进的AdaBoot算法与支持向量机组合的分类器.对多重分类器的输出结果以非线性的方式组合,采用交替的方式轮流对不同的特征进行学习,将多重分类器处理完后的结果作为另一种输入样本,再以一个分类器做一次分类.实验表明该算法用于行人检测可行、性能稳定.

基于蚁群算法的组卷策略

针对目前组卷系统数量多但真正能满足用户需求的却非常少的问题。提出了一种新型的智能组卷策略,以试题反应理论为理论基础,将题库中的题目加上鉴别度、关联度、难易度、猜测度、作答时间等属性。以蚁群算法自题库中挑出对于不同程度的学生最合适的测试卷。实验表明本文算法能快速有效地完成组卷过程,具有较强的实用性。

基于Delphi7的网络通讯系统的设计与实现

本文先简单介绍了Delphi实现即时通讯的原理、与Window的关系以及网络接口编程的方法。接着使用 Socket接口对网络通讯系统进行设计与实现。

基于改进的SOM和ART的动态手势识别

提出一种动态手势识别算法,将动态手势识别问题转换为轨迹识别问题.首先以SOM算法作为分类器提取手势特征,将多维手势信息投影到二维平面中,根据每帧的顺序产生一平面轨迹,将产生的平面轨迹输入到改进的ART网络进行识别.实验结果表明,该算法用于动态手势识别是可行的且性能稳定.

网络环境下互动学习模式对大学计算机基础学习效果的影响

应用合作学习理论,探讨网络合作学习方法是否适用于独立学院非计算机专业的计算机应用基础课程,是否可以提升学生的学习效果及学习动机。实验表明对学习基础差的学习动机有提升,网络合作学习对计算机应用基础的学习效果有帮助。学习基础差的学生其合作态度高于学习基础好的学生。

局域网中网络邻居访问响应慢问题的分析与研究

本文首先对网上邻居的工作原理进行了相应的探讨，然后通过时计算机局域网中网络邻居访问响应慢的问题进行分析．并找出引起网络邻居访问响应慢问题可能存在的原因及其解决的办法。

基于WEB的冷却塔选型系统的设计与实现

分析了Delphi对多层数据库及Web的支持、CAD图片的存储以及Delphi中实现AutoCAD图形的预览及编辑,阐述了冷却塔选型系统的具体实现过程。

基于轨迹特征分析的行人异常行为识别

提出一个以行人为目标的视频监控系统,利用行人的移动轨迹特征来判断是否发生异常行为。利用背景相减法来检测是否有目标的存在,并利用目标的各种信息来追踪行人;建立目标行为模型,利用模型有效地识别目标的各种行为;利用轨迹对比的方式完成相关事件的轨迹检索,并供后续查询。实验表明,本算法可行、性能稳定。

一种基于IPv6的入侵防御系统的分析与研究

入侵防御技术是为了弥补传统的防火墙和入侵检测的不足而发展起来的一种新兴技术。伴随着IPv4向IPv6的过渡,网络攻击事件的特征也将会有新的特点,这必然要求原来基于IPv4环境下的入侵防御技术做出相应改变。该文首先对IPv6协议及安全性进行分析,然后设计并实现了一个IPv6及其过渡环境下的入侵防御系统(IPS)。

基于改进的K-Means算法入侵检测框架

针对现有网络入侵检测系统存在虚警和报警信息数量大等问题,提出一种改进的K-Means分群算法。该算法针对网络流量中的数据,首先利用改进的KMeans分群算法调整群中心的位置以寻找最佳群中心,让数据资料更加适合分群。接着运用差分算法,寻找出最适合的分群组数与最佳的分群结果。在检测时利用样本与各群间距离来识别是否属于异常或正常群组。仿真实验表明,该算法分群准确率高,误判率低,有效地提高系统的性能。

一种基于不变特征的图像匹配算法

提出了一种基于图像不变特征的目标匹配算法.算法首先采用了一种改进的SIFT图像特征点提取技术提取目标的SIFT特征向量;建立改进的Kd-Tree特征结构,使用BBF搜索策略完成特征的匹配,接着建立目标的姿态变换空间对匹配点进行HOUGH聚类,去除错误的匹配点,最后对匹配点按照最小二乘法拟合出目标的姿态参数,从而完成目标的定位.实验结果表明,在目标发生平移、旋转和缩放以及场景部分遮挡、视角变化等因素引起的图像变形时,算法均能够稳定地匹配出目标.

基于多特征选取和类完全加权的入侵检测

为提升入侵检测系统的整体性能,文中提出一种新的算法。首先使用孤立点滤除算法进行数据前期处理,通过特征选取算法筛选出各分类器中最佳的特征空间,以增强各分类算法的训练模型。再进一步运用十倍交叉验证法对分类模型实施性能评估,把具有最佳捕捉率的分类模型作为预测测试样本类别时的加权分类模型,最后得出整体推论结果。仿真实验表明该算法整体分类准确率提高到96%,成本值减低为0.198 3,能够成功地改善网络异常入侵检测的分类性能。

一种新的基于频域的相关跟踪算法

提出了一种定位精度高、运算量小的实时相关跟踪算法.算法通过对目标进行差分尺度空间滤波,提取目标的区域特征,增强了相关匹配峰值强度和抗干扰性;其次,将大规模的相关匹配运算由时域转换到频域进行,从而保证了相关跟踪的实时性;利用加权的目标边缘质心和形心的偏差量后向抑制模板更新时的漂移量,从而减弱模板更新时的模板漂移现象,保证了复杂场景下的目标跟踪.实验表明,算法能够适应在低对比度、复杂场景下的目标跟踪,同时对跟踪过程中摄像头抖动也不敏感.仿真结果表明,该算法运算耗时低,配准峰值强.

基于灰度标准差的光流模型的步态识别算法

步态识别主要是通过人体走路的姿势来识别人的身份.提出了一种改进的光流法和隐马可夫模型相结合的技术,使用背景减除和阈值化为目标和背景图像建立模型,由使用灰度标准差筛选的光流法模型提取每一个运动目标的特征,取得时间序列的特征向量,把特征量化和状态分类的结果交给隐马可夫模型来判断运动目标的姿态.仿真实验表明,本算法识别率高,速度快.

基于线程管理-端口截听的木马检测系统的设计

随着互联网越来越生活化,层出不穷的木马已是网络安全的主要威胁,其隐蔽性很强,使一般检测工具难以检测.本系统通过直接扫描系统内核中的活动线程以及截拦活动线程的网络数据流量来进行木马的检测.可以检测出当前所有类型的进程隐藏木马.

防火墙技术发展的一大趋势——分布式防火墙

文章首先简要介绍了分布式防火墙的产生及基理,进而介绍了分布式防火墙的主要特点,并在此基础上,对分布式防火墙的技术优势作了进一步的阐述。

利用改进的半正定规划的支持向量机识别车牌

针对现有车牌识别系统效率低的问题,提出了一种改进的支持向量机算法。首先对车牌进行预处理和定位,将每个特征区域构建一个多核心组合。以半定规划求解最佳的权系数。使用改进的半定规划来解决多核学习算法,降低搜索空间。最后构建车牌识别模型。仿真实验表明,该算法效率高,稳定性好。

依托区域优势构建应用型独立学院非计算机专业计算机课程体系

通过多年独立学院非计算机专业计算机基础教育的实践,结合我院所处区域的特点,构建并形成了一套符合独立学院非计算机专业计算机课程体系。坚持面向应用的原则,以学生为本,分层次教学,教学效果显著。

混合式创意教学法在VB程序设计中的应用

信息科技的飞速发展使得以往单一的教学方式与技巧无法满足现代教育的需要,混合式创意教学法应运而生。混合式教学将传统教学与科技结合,使教学突破时间、空间与距离的限制,弥补了传统教学的缺点。探讨了混合式创意教学模式在VB程序设计课程教学中的应用,根据学科与专业构建不同的课程体系,将网络教学与课堂教学混合,教学案例与专业混合;教学评价采取多元化评测手段,从在线课程讨论、课程提问、出勤及期末考核等方面进行考核评定。

计算机基础课程体系改革方案探究

在大学计算机课程教学改革深入开展的大环境下,计算机基础技能已经不是教学的重点。进一步改革计算机基础课程体系,提高大学生的计算机素养成为了新的研究课题。通过问卷调查数据分析目前大学生的学习心理,结合目前的计算机基础课程开设现状,提出了一套适合独立学院现状的课程改革实施方案。