基于颜色特征的动物图像分类识别仿真系统设计

为解决动物图像分类识别问题,提出了一种基于颜色特征的动物图像分类识别方法。该方法很好地利用了颜色直方图和低阶统计矩的属性。首先确定选择HSV颜色空间,依据图像的颜色直方图特性调整低阶统计矩数值作为特征描述量,再通过K近邻方法判断图像所属类别,并构建仿真系统。实验另外对比了组合类与单一类特征在识别准确率上的差异。实验表明,该方法能较有效地识别出不同种类的动物,平均正确识别率可达89%。仿真系统具有实用性,组合类特征可在一定程度上提高识别准确率并降低识别时间。

基于Adaboost的动物二分类识别方法

针对动物图像的分类识别问题,提出了一种基于Adaboost分类器的动物二分类识别方法。首先对样本图片进行边缘特征提取,选取八种具有显著形状不变性的特征描绘子,并对其合理性和优越性进行验证。后用Adaboost分类器对所得特征矩阵进行训练,得到最有效的分类特征,并对从Shape Database形状图片库中选取三组动物图像进行十折交叉验证实验。狗和牛、牛和象、青蛙和牛的正确分类识别率分别达到85%、90%和92.5%。实验表明该分类识别方法能较准确进行二分类识别,是一种较有效的动物图像二分类识别方法。

控制图经济设计的随机梯度优化方法

控制图作为一种实施统计过程控制的工具,在现代制造业的质量管理中具有广泛应用。控制图的经济设计可以提高过程控制效率,降低过程控制成本。本文提出一种基于随机梯度估计的控制图经济设计优化方法,首先应用广义似然比法估计平均运行成本的梯度,并分别结合逐步增加仿真样本量和随机化仿真样本量的随机近似方法得到控制图的最优控制上界。最后,重点展开介绍了本文提出的控制图经济设计方法在休哈特控制图和指数加权移动平均控制图中的应用。

随机梯度估计及其在系统管理中的应用

随着信息技术与系统管理的深度融合发展,蒙特卡洛仿真技术和随机梯度估计方法在系统管理中受到越来越多的重视。梯度估计是优化复杂系统结构、估计复杂系统参数、度量和控制风险的重要工具。由于梯度估计包含比系统表现估计更多有用的信息,如何对随机梯度进行准确估计在随机仿真领域得到了广泛的关注,并且它是基于梯度的优化方法中的核心问题。对常用的随机梯度估计方法进行了梳理,并举例介绍了其在系统管理中应用的主要挑战、求解思路及对管理学研究的启示,以期为系统管理提供理论和方法学基础。

区块链视角下数字音乐的版权保护探讨

互联网时代数字音乐取得迅猛发展,数字音乐版权保护工作在其繁荣发展过程中具有重要意义,而在实践中,数字音乐的版权保护却面临着各种困难,阻碍了数字音乐乃至音乐产业的持续健康发展。作为近年来各行业关注焦点的区块链技术,在数字音乐领域得到了广泛的应用,进而为数字音乐的版权保护问题提供了新的解决思路。分析当下数字音乐版权保护面临的困境以及区块链在版权保护方面发挥的现实作用,进一步探究区块链在数字音乐版权保护中存在的局限和风险,为区块链更好地保护数字音乐版权提供完善路径,以期促进我国区块链技术发展、推进数字音乐版权保护工作。