基于物联网人流图像匹配的密度估计方法

研究图像匹配的人流量密度估计,提高估计的准确率。针对在基于人流图像的密度估计过程中,人流存在着突变性、不可预见性、非线性等特点,当瞬时的人流量密度发生较大突变的情况下,例如短时内人流密度大幅增加或减少,人流密度变化会影响估算结果,造成人流密度估计不准确的问题。为了解决上述问题,提出一种采用物联网的人流密度估计方法,通过采集不同时刻的图像人流信息,运用人流图像计算补偿匹配技术,充分考虑图像帧之间的特征联系,对下一帧与前一帧图像的差异人数量特征进行补偿,弥补传统方法的缺陷。实验证明,改进方法能准确估计人流大幅变化时的密度,取得了不错的效果。

基于相位截断菲涅耳变换的彩色图像加密系统

针对相位截断的加密系统无法抵御信息泄露的问题,提出一种基于相位截断菲涅耳变换与随机振幅掩模的加密系统,以抵御信息泄露的问题。将图像分为3个独立的颜色通道,并加入随机幅度掩模通道,对4个通道分别进行菲涅耳衍射截断处理。通过级联处理过程提高了秘钥与密文之间的关联性并消除了信息泄露的风险。最终进行了仿真试验,结果证明,该算法对一般攻击具有较好的鲁棒性,同时解决了信息泄露的问题,优于已有的同类型算法。

一种快速因果网络骨架学习算法

针对传统因果网络结构学习算法难以适用于高维网络的问题,该文提出1种快速且适用于高维网络的因果网络骨架构建算法。采取基于最大依赖性、最小冗余度的互信息加速策略,在2个节点间找出2个因果节点集,在这2个因果节点集的并集内分别对节点进行条件独立性测试。真实数据实验表明,在对高维网络进行结构学习时,该文算法的时间复杂度优于传统算法;由于减少了条件独立性测试的次数,提高了网络识别的准确率。

基于SSH框架的动态表单设计与实现

目前Web应用系统中用户对表单的需求不断变化,因此需要一种动态、灵活、安全、快速有效的表单设计方法以方便系统管理和维护。介绍如何运用J2EE的SSH开源框架设计出一种动态表单管理的方法,对其实现过程进行描述。

工业机器人远程故障监测与预警系统

针对传统的工业机器人在工作过程中缺乏实时监测,难以掌控工作状态等特点,本文提出基于物联网的工业机器人远程故障监测与预警系统。系统首先利用物联网技术对工业机器人进行工作状态数据采集和整理,利用云服务使得系统支持PC端和移动端同步监测数据,最后对积累下来的历史数据进行分析,对异常状态及时进行预警。通过该系统的研究,能够提高工业机器人的工作质量,减少设备维护成本,对推进数字化工厂有着重要的意义。

基于Web的产品3D展示技术的研究与实现

对Web中的3D展示技术概念和实现方法进行阐述,在3D虚拟商品展示系统中用户只要点击鼠标,就能对产品进行360度全方面观察,还能真实地与商品进行操作交互,提高网站的趣味性、可靠性和丰富网站内涵。一方面解决商品二维展示的不完整性和不可靠性,另一方面更是为电子商务提供更广阔的销售前景。

基于低阶条件独立测试的因果网络结构学习方法

基于条件约束的方法可从数据集中学习到变量间的因果关系,并构建出因果网络图.但是在高维数据情况下,基于条件约束方法的缺点是准确率较低且耗时多,从而严重影响此类方法在高维数据中的应用推广.因此,本文提出了一种基于低阶条件独立测试的因果网络结构学习方法,采用低阶条件独立测试来加速构建因果粗糙骨架;利用分裂?合并策略把高维网络分裂成若干个子网络,并进行因果网络结构学习以提高其准确率;最后整合成完整的因果网络图.实验结果均验证了该方法的可行性.

产学研项目驱动式的工科教学改革新模式

传统工科专业课的单纯课堂授课模式,已经远远不适合当今工科专业的发展。这种模式存在许多不足,包括理论知识更新太慢、新技术难以推广、学生动手能力缺乏和课程的枯燥无味等缺点。本文提出了基于产学研结合的"项目驱动式",企业与高校通过项目结合,让高校教师团队带领学生,为企业解决发展中的技术难题,为学生提供一个实际的项目场景,为教师提供一个良好的教学环境。

数据挖掘技术在科技项目评审专家遴选系统中的应用

本文分析传统科技项目评审专家遴选过程存在不足等问题,提出了利用数据挖掘技术的聚类、关联、推荐等方法来辅助系统,实现科技项目评审的客观、公正、公平、公开为目的。系统主要围绕"政策-项目-专家-评估"全过程的模式,一方面提高了系统的科学性,另一方面降低了科技管理人员的工作难度。未来系统的模型研究将通过程序实现,应用到科技服务平台系统。

基于jQuery框架的产品3D展示技术的研究与实现

本文介绍了产品3D展示的优点,分析了搭建网站所要应用的技术,以及如何利用jQuery技术实现产品的3D展示,为商家降低开发成本。产品的3D展示为网站本身增添了不少特色,而且也更凸显出产品独有的特点,为客户提供全方位的产品信息,从而对提高产品的销售率,也为未来电子商务的发展有着重要的意义,前景是非常可观的。

基于RBAC的工艺品电子商务管理系统

电子商务网站是网络信息化时代的产物,它带动了许许多多行业的发展,随着行业类网站的规模越来越庞大,其中网站的用户类别繁多、分类更细化。为了使得电子商务系统的管理者较方便地维护好各类用户,本文利用RBAC角色权限访问控制方法应用于电子商务的后台管理设计,取得较好的效果。

两种基于条件独立性测试的高维数据因果关系推断算法的比较

机器直觉推理与因果模型的研究是AI基础理论体系的重要组成部分之一。针对目前因果关系推断在高维数据情况下,传统的基于条件独立性测试出现消耗时间多和准确率差等现象。本文对两种基于条件独立性测试的高维数据因果关系推断算法进行比较:一种是通过降低条件集维度的方法、另外一种是构建粗糙网络及分裂-合并策略方法,每个算法都有其优缺点。通过分析总结,在今后的工作中,可以根据实际情况选择合适的方法来解决高维数据因果关系推断问题。

基于SVD算法的智能新闻推荐系统的设计与实现

针对目前综合信息发布平台信息数据量多、内容杂、分类不科学,导致网络访客淹没在信息海洋中。该文提出了基于SVD技术的智能新闻推荐算法,首先定义用户的兴趣爱好模型,根据用户访问网站的日志,不断调整用户的兴趣爱好模型,实时为客户提供精准的内容推荐。该算法的设计符合目前综合信息服务平台的实际需求,系统的实现证明该算法应用的效果良好,同时具备可扩展性。

基于因果强度的时序因果关系发现算法

为准确推断时间序列间的因果网络,针对传统因果强度衡量方法的不足,提出一种基于信息熵的因果强度衡量标准(归一化因果熵)。为改进传统方法量纲不统一且冗余较多的缺点,通过归一化处理使量纲不同的节点间强度具备可比性,通过排除节点间的间接影响大幅减少冗余,更准确地衡量时序节点间的因果强度;在此基础上,设计时间序列的因果推断算法,以归一化因果熵衡量节点间因果关系的强弱,筛选强关系形成完整因果图。实验结果表明,该算法相比起传统算法更准确有效。

一种结合关联规则的协同过滤推荐算法

针对协同过滤算法在计算相似度时未考虑项目之间内在联系的问题,提出一种结合关联规则的协同过滤改进算法.改进算法首先应用Apriori算法,挖掘项目之间的强关联规则,尤其是两个以上项目之间的强关联规则;接着,将强关联规则过滤和拆分;最后将拆分后的强关联规则集成到相似度矩阵中.为适应时效变化和防止用户作弊,在计算相似度时,改进算法还考虑到项目的时效和用户可信度等因素.Movie Lens上的实验结果表明,改进算法提高了推荐系统准确性、有效性和适用性.

基于个性化服务技术的中小微企业信息平台的设计

本文分析传统中小微企业信息服务平台存在着信息发布单一、用户体验较差等问题,提出了利用个性化信息服务技术的多分类支持向量机、用户情感分析等方法来辅助系统,搭建个性化信息服务平台,以基础服务平台为基础,以用户建模为准线,多方位多层次地挖掘出精准的服务产品,让企业可以全自动地获得"量身定做"的个性化服务为目标。

网络入侵检测技术在中考报名系统的应用

目前,网络入侵攻击的事件频繁发生,对计算机网络安全造成严重影响,因此需要一种较好的入侵检测技术,来防止网络入侵的各种攻击,提高计算机系统的安全性。先介绍网络入侵检测技术基本方法,接着结合改进BP神经网络算法对入侵检测技术进行改进,最后通过实验验证方法的可行性。

C＋＋程序设计的教学改革策略

文章针对当前c＋＋程序设计课程存在的学生对教学课程兴趣不够浓厚、教师教学费力和教学效果不佳等问题，提出了理论结合实践的教学方式、利用比赛、课程设计等方式的教学改革建议与策略，通过实践，有明显的效果。

基于多项式有限混合模型的Slope One算法改进

针对多项式有限混合模型参数估计过程中存在的初始化依赖、参数易收敛到边界值以及容易陷入局部最优等问题,引入了最小信息长度准则,优化多项式有限混合模型的参数估计过程。在此基础上,采用基于多项式有限混合模型的聚类算法对用户评分行为进行聚类,利用模型求解得到的聚类归属概率对Slope One算法实施改进。实验结果表明:应用最小信息长度准则对多项式有限混合模型进行优化后,聚类效果明显提高;同时,相比于基于用户聚类的Slope One推荐算法,改进算法具有明显的改进效果。

基于RBAC和SSH的权限管理系统的设计和实现

基于角色的访问控制模型RBAC能够很好地解决复杂的权限管理问题。流行的J2EE框架SSH为RBAC提供灵活的实现平台。介绍RBAC模型的基本状况,并作适当改进。在具体的项目中,在SSH框架基础上,使用Spring的IoC容器存储对象,使用过滤器拦截控制访问,具体实现RBAC模型,从而构建良好的权限管理系统,并取得很好的效果。