关联规则的相似性度量与聚类研究

由于进行关联规则挖掘过程中会产生大量规则,给关联规则的后期分析与利用带来了巨大障碍。针对关联规则的特点,提出了一种新的规则相似性度量方法,通过相似性度量方法推出新的规则距离度量方法,运用系统聚类中的类平均法进行聚类。实验结果表明,该距离度量方法考虑了关联规则的整体信息,依据聚类谱系图和规则散点图,确定了类和类的个数,有利于规则的分类处理。

非下采样Contourlet变换的图像融合及评价

分析和研究了非下采样Contourlet图像表示方法及其在图像变换中的优点,提出一种基于非下采样Contourlet变换的图像融合方法。首先将待融合源图像分解成不同尺度、多方向的频带;然后采取不同的融合方法对分解的高低频分量进行融合处理,低频系数采取局部能量优先的加权法融合,高频系数则采取局部梯度优先的加权法融合;最后将融合的各频带进行逆非下采样Contourlet变换得到融合图像。实验表明,在几种不同的客观评价标准下,该方法优于传统的小波域中的融合效果,能有效消除小波变换带来的光谱扭曲和假边缘现象。

生物信息学中蛋白质结构的B样条结构曲线计算模型研究

蛋白质结构建模是生物信息学中一个基础而重要的问题·根据蛋白质分子自身的链式结构特点,基于蛋白质分子主链(即骨架)上的Cα原子,运用B样条空间曲线理论,提出了一种蛋白质骨架结构生物信息学分析模型———B样条结构曲线(BSSC)模型·利用BSSC模型的连续性、可控性、可扩展性等特点,可对蛋白质结构相关的诸多生物信息学问题进行分析和研究·

方向非抽样小波变换在多传感器图像融合中的应用

本文分析和研究非下采样方向滤波器组及具有平移不变性的非抽样小波变换的优点,提出了基于方向非抽样小波变换的图像融合方法。首先利用非抽样小波变换将待融合源图像分解成不同尺度,不同分辨率的高低频分量,再对高频分量利用非下采样方向滤波器组进行方向分解,然后采取不同的融合方法对分解的高低频分量进行融合处理,最后将融合的各频带进行相应逆变换得到融合图像。实验表明,在不同评价标准下,本文方法优于传统小波变换和拉普拉斯金字塔变换的融合效果,并能有效地消除小波变换所带来的光谱扭曲和假边缘现象。

基于频域的遥感图像互信息配准方法

针对直接利用互信息进行图像配准存在的误差和插值假象问题,结合图像的频谱特性提出了基于频域的互信息计算方法,引入退火的思想改进了梯度上升法,利用它迭代搜索互信息最大值,使用相关长度估算最佳参数域,使得参数初始化更接近于最大值。实验结果表明,该方法对于多谱段遥感图像,较之传统方法具有明显的收敛性和稳定性。

一种改进的步态识别方法

步态识别通过人体走路的姿势来识别人的身份。近年来,步态作为一种生物特征识别技术备受计算机视觉研究者的关注。对某个人的一个步态序列利用动态Viterbi算法得到一个样本姿态序列,对其多个步态样本姿态序列的对应姿态取平均得到这个人的特征姿态序列,对特征姿态采用主成分分析法和线性判别分析法处理特征空间,并用最近邻法进行识别。利用CASIA数据库对本文方法进行验证,取得了较高的识别率,并对体形变化具有较强的鲁棒性。

平底物体撞水响应分析

从二维的Navier Stokes方程出发 ,借助于拉普拉斯变换与数值逆变换技术 ,采用边界元方法对二维刚性平底物体撞水 (粘性流场 )的响应问题进行了分析 .在拉氏变换域内将线性化的Navier Stokes方程转化为求解相应的势函数和流函数 ,前者满足拉普拉斯方程 ,后者满足Helmholtz方程 .

非下采样方向滤波器组在遥感图像融合中的应用

利用具有平移不变性的非下采样方向滤波器组(NSDFB),结合具有平移不变性的àtrous小波变换,提出了一种基于NSDFB的低分辨率多光谱图像和高分辨率全色图像的融合方法。将多光谱图像亮度、色度、饱和度(IHS)色彩空间的I分量和全色图像(PAN)分别进行àtrous小波变换,并对得到的高频系数分别进行NSDFB分解,从而得到多方向的高频信息,然后将高低频系数分别通过一定的融合算子进行融合、重构,得到I′分量,最后通过IHS逆变换得到融合图像。实验结果表明,在几种不同的客观评价标准下,该方法优于传统的IHS、主成分分析法(PCA)和小波变换方法的融合效果,能有效地改善主成分分析法(PCA)和小波变换所带来的虚假边缘和光谱扭曲现象。

时间序列趋势加权平滑预测模型研究

时间序列预测模型在生产性行业里具有广泛的作用 .在时间序列预测中 ,实测值序列所呈现的趋势对于数据预测起着不容忽视的作用 .本文提出了趋势加权平滑预测思想 ,利用权函数的形式对实测值序列中的趋势性成分进行提取并加以利用 ,能够使预测值更加趋近于实测值 .我们将该思想应用到一类实时量预测模型实例中 。

基于序列结构信息的多序列比对算法

在介绍生物信息学中多序列比对定义和原理的基础上,给出了序列结构信息集的表示形式和基于序列结构信息的度量函数,该函数只与参加比对序列自身信息有关,不受主观因素的影响,能更客观、有效地反映生物序列之间的进化距离。通过利用该函数计算序列间的进化距离,在渐进比对的基础上,采用迭代策略,不断修正指导树,进而提高比对的准确性,避免了局部最优问题。最后,通过实验模拟,本算法在保证不提高计算时间复杂度的基础上,提高了序列比对的准确性,同时也很好地反映了生物学意义。

基于VC++的动态链接库的创建与调用方法

首先介绍了Visual C++6.0中动态链接库的制作和装载方法、步骤,然后介绍了动态链接库的动态调用和静态调用方法,并给出了相应的实例。

基于多方向àtrous小波变换的多传感器图像融合

分析和研究了非下采样方向滤波器组及具有平移不变性的àtrous小波变换的图像变换的优点,提出了一种基于多方向àtrous小波变换的图像融合方法。首先利用àtrous小波变换将待融合源图像分解成不同尺度,不同分辨率的高低频分量,再对高频分量利用非下采样方向滤波器组进行方向分解,然后采取不同的融合方法对分解的高低频分量进行融合处理,低频系数采取平均加权法融合,高频系数则采取局部梯度优先的加权法融合,最后将融合的各频带进行逆非下采样方向滤波器组变换和逆àtrous小波变换得到融合图像。实验表明,在几种不同的客观评价标准下,该方法优于传统小波域中的融合效果,能有效地消除小波变换所带来的光谱扭曲和假边缘现象。

军队任职院校排课问题的数学建模

针对军队任职院校课程表编排特点,在分析军队任职院校排课因素、约束条件以及求解目标等问题的基础上,建立相应的数学优化模型,构建其基本求解框架,并利用遗传算法解决排课问题。

基于产出教育背景下的毕业设计选题探讨——以计算机科学与技术专业为例

针对目前本科毕业设计选题存在的问题,结合产出教育要求,探讨毕业设计选题原则,在此基础上对毕业设计选题方法提出一些相关建议。

基于概率选择学习对象的粒子群优化算法

针对标准微粒群算法容易陷入局部极小的缺陷,对标准粒子群速度进化公式进行改进,提出一种基于概率选择学习对象的粒子群算法。找出比当前个体好的粒子,形成候选学习对象集,计算候选集中每个粒子被选中的概率,形成学习对象集,并加权利用学习对象集信息。该算法使得每个粒子可以充分利用整个种群的信息,有效地保证粒子群的多样性。对3个Benchmark测试函数进行了仿真,结果显示,该算法能有效地改善寻优性能,具有摆脱局部极值的能力。

IETM馈线数据模块的设计与应用

在IETM综合保障的应用中,馈线数据的开发对装备中电路的查看、部件的查找、信息的交互帮助很大,通过对馈线数据模块的总体构架和模块基本功能设计开发,提高IETM的使用效益。开发过程中依据馈线数据Schema模型对用例电路的馈线数据信息进行XML格式化,通过XML序列化和反序列化技术实现数据的调用和查询,利用XML专用数据存储技术原生数据库来存储XML文档,保持数据格式的完整性,最后结合XSL+CSS样式单来显示数据内容。

可复用技术在工业控制系统开发中的研究

用于工业控制系统开发的每种开发工具都有自己的优势和不足,本文结合作者在多个课题中积累的经验,讨论了当前工业控制系统开发中常用开发工具间代码重用的方法。通过可复用技术,解决了工业控制系统开发中窗体重用问题,充分发挥了各种开发工具在软件设计中的优势,提高了软件开发的生产率,降低了系统开发难度和成本,缩短了开发周期。同时,由于重用部分大都经过严格的质量认证,并在实际运行环境中得到了检验。因此,可复用技术有助于改善软件质量,提高软件的灵活性和标准化程度,有利于工业控制系统的升级与维护。通过多个项目的开发发现,可复用技术在实际应用中具有很大价值。最后,给出了可复用技术的具体实例。

基于趋势的实时量预测建模及并行实现

提出了基于趋势的预测思路 ,建立了基于趋势的实时量预测模型 .利用高性能并行计算环境 ,结合并行处理技术将预测模型并行化 ,较好地解决了预测系统中数据量大。

基于内容的图像检索中OSR特征不变量的研究

提出了一组用于描述对象空间关系的特征不变量 ,可以证明 ,该特征不变量描述的空间关系具有平移、旋转和放缩不变性 .基于该特征不变量 ,还给出了对象空间关系的相似性判别公式 ,实验表明 ,利用相似性判别公式能快速而有效地进行对象空间关系的相似性匹配 。

蛋白质结构的多分辨率分析及其应用

基于蛋白质骨架结构的BSSC生物信息学分析模型 ,利用多分辨率曲线小波分解方法 ,实现了对蛋白质骨架结构的多分辨层次描述 ,从而提供了一种在不同分辨率层次上对蛋白质结构进行分析和研究的新思路 ,为生物信息学中有关蛋白质的结构比较与分类、蛋白质折叠模式及其分子进化等问题的研究开辟了一条新途径。