基于PSO-BP神经网络的企业信用风险评估模型研究

企业信用风险评估是金融领域的重要课题。本文针对单独运用BP神经网络评估信用风险时存在的不足,提出了一种基于PSO-BP神经网络的企业信用风险评估模型。该模型首先应用主成分分析方法降低输入BP网络的信用评估指标维数,并且采用粒子群优化算法优化BP神经网络的权值。实验表明,新模型采用的算法具有收敛速度快,预测精度高的优点,是一种有效可靠的企业信用风险评估模型。

OGRE引擎中基于BVH的角色动画的实现研究

OGRE是一个被广泛使用的开源三维图形渲染引擎。为了提高角色动画的制作效率,应该减少一些中间转换的环节,本文提出采用解析标准BVH文件的方法:通过结构体函数直接将解析后的数据加载到内存中,利用OGRE引擎对其进行实时渲染。实验结果证明,在OGRE引擎中,解析后的BVH文件的运动数据能够成功驱动模型,并且实现高逼真的3D渲染效果。

Dynamo抛物方程在外区域对初始时刻几何的误差估计

本文导出了从Dynamo理论中提出的抛物方程的解在外区域上对初始时刻几何的连续依赖性.

Heisenberg自旋链系统的初边值问题

本文研究Heisenberg自旋链系统的非齐次初边值问题光滑解的存在性与唯一性.运用有限差分法与精细的先验估计,对具有Gilbert阻尼的Heisenberg自旋链系统进行了研究.

在外区域上具有不同初值的倒向热方程

基于Payne和Straughan关于具有相同初值的倒向热方程在外区域上的初值时刻几何的连续性研究技巧,研究了具有不同初始数据的倒向热方程在外区域上的不适定问题的解对初始时刻几何的连续依赖性.在一定条件下,用对数凸性的方法导出仅依赖于初始数据的连续依赖性的不等式.同时,可以应用数值模拟比较不同初始数据时解的图形.

IDSS的实现技术探讨

探讨智能型决策支持系统(IDSS)的实现技术,以DSS模型语言IFPS/plus为工具建立的“贷款审批决策系统”说明了使用模型语法表达定性数据和符号推理的方法,这种方法把专家系统(ES)的功能直接嵌入DSS,对许多IDSS的构建是有效的。

求解大规模0-1背包问题的主动进化遗传算法

针对遗传算法求解大规模0-1背包问题中存在的不足,将定向变异机制引入到遗传算法中,提出了基于主动进化遗传算法的0-1背包问题求解算法。该算法利用概率编码方案对种子个体进行编码,每代种群中的个体通过对该代种子个体进行测度而产生,用于定向变异的诱变因子将参与种子个体的进化。实验结果表明,该算法具有较好的全局寻优能力和执行效率。

基于特征的参数化高效建模技术

针对工程中复杂而完美的倒角、线角建模常常需要巨大的时间代价,本文提出了一种基于特征与参数化相结合的高效建模技术.通过给出封闭多义线的定义及其参数化的特征描述,实现了倒角截面特征的参数化定义和自动生成;结合ACIS实体的边界表述法,实现了放样路径及其相邻边的自动选取,智能地定义用户坐标系;利用面向对象方法,结合Ob-jectARX二次开发编程,系统地提出针对倒角、线角的高效建模算法,并在建模软件开发中进行应用,极大地提高了建模的效率.

一种基于Gabor描述的概率子空间人脸识别方法

该文提出了一种Gabor小波域的概率子空间人脸识别方法,简称GPSA方法。考虑到Gabor小波在人脸识别中的优势,首先给出了一种改进的人脸图像Gabor特征描述方法,在此基础上建立基于Gabor特征的概率子空间模型,人脸识别按照概率匹配方式进行,从而有机集成了Gabor特征描述和基于类内、类间变化的概率子空间分析两者所提供的鉴别信息,增强了人脸识别系统的鲁棒性。在包括190人的人脸数据库上的实验结果表明,所提出方法的识别性能较现有的概率子空间分析方法有了较明显的改善。

基于二维直方图信息熵的图像检索方法

针对传统颜色直方图完全丢失颜色的空间分布信息的缺点,提出了基于二维直方图信息熵的图像检索方法。该方法不仅利用了图像象素的颜色统计信息,还用到了相邻像素之间的相关性及颜色在图像内的空间分布特征,充分考虑到了图像的颜色统计、空间信息等特征。首先提取出图像的二维直方图特征;接着,为降低特征的维度,计算出二维直方图相应的信息熵并用其进行相似性度量。实验表明该方法实现简单,而且能够较准确地描述出图像的颜色统计、空间分布等信息,从而有效地提高了检索的精度。

基于BP神经网络的图像识别研究

BP神经网络具有较强的容错性和自适应学习能力,因而在数字图像识别领域有着广泛的应用。本文在经典BP神经网络的基本算法的基础上,对BP算法的参数设置进行了优化,实现了一种基于分类的改进BP神经网络算法。通过探讨BP神经网络在数字图像分类识别中的应用,详细考察了各种参数对识别效果的影响。实验结果证明改进后的算法有很好的实用价值。

一种结合密度聚类和区域生长的图像分割方法

提出了一种基于改进区域生长规则的彩色图像分割方法.采用RGB空间中的颜色相似系数度量像素间的颜色相似性,并将基于密度的聚类算法DBSCAN应用于区域生长规则.由于计算在RGB空间进行,省去了向其他颜色空间的转换过程,从而提高了图像分割效率.实验结果表明,此方法可对彩色图像进行有效分割,并具有一定的抗噪性.

虚拟现实场景在线可视化编辑技术的实现

随着虚拟现实技术的快速发展,VR在建筑领域的应用越来越广泛,虚拟场景的可视化编辑成为一个热门的研究课题.通过对建筑产品虚拟展示系统的研究,结合多年的工程经验和面向对象方法,给出了虚拟场景对象原型的定义;结合VRML和HTML的脚本编程,提出一个快速实现虚拟场景可视化编辑的技术方法;开发了在线可视化编辑系统,在实际项目中进行应用,极大地提高了工作效率.

基于高斯混合模型的层次聚类算法

选择合适的聚类数和准确划分类间重叠的数据是聚类分析领域2个被广泛研究的问题.提出了一个基于高斯混合模型的层次聚类算法(HCGMM),该算法基于重叠度的衡量,而且不需要预先指定聚类数,能够很好地解决以上两个问题.算法根据高维空间中混合模型每2个组成成分之间的重叠情况自动运行或停止,从而准确划分类间重叠的数据,并自动确定聚类数.最后,通过标准的数据的测试,以及通过把它应用于不同类型的真实彩色图像分割表明,该算法是有效的,而且对噪声影响不敏感.把它和其他层次算法进行比较和分析,以证明该算法的优越性.

一种基于POI的Web表格生成

互联网技术的飞速发展使得基于Web的应用越来越普遍,同时也更加复杂。基于Web的动态Excel表格就是一个典型的实例。随着开发技术的不断发展,一些开源项目凭借其公开、自由以及免费等众多优势产生了越来越大的影响,很多项目都采用了开源技术。文中介绍了一种开源的基于Java的Excel报表开发组件POI引擎,阐述了其表格显示原理。通过在Web上实现动态Excel表格,给出了一种典型应用,并结合一个实际项目中的例子进行了分析,探索出了一种开发Web动态Excel表格的方法。

引入基于主题复述知识的统计机器翻译模型

针对传统的基于双语平行语料的复述获取方法在复述获取和应用的过程中忽视文档上下文的缺点,引入基于主题模型的上下文信息来改善复述获取—主要致力于如何计算上下文无关的复述生成概率和上下文相关的复述生成概率.研究如何将上述2种概率融入统计机器翻译建模,以提高翻译系统的性能.多个测试集上的实验结果证明了该方法的有效性.

基于元胞自动机的图像边缘检测新方法

具有自组织性并行行为的元胞自动机模型已逐步应用于图像处理领域。在已有的基于元胞自动机的图像处理算法基础上,结合元胞自动机和图像边缘的种种特征,提出了一种新的适用于图像边缘检测的元胞自动机模型。实验证明,新模型更加有效地勾勒出图像细节边缘。同时,该模型也适用于高分辨率遥感图像中小目标的边缘检测和提取。

一种改进的基于广义直方图的图像检索方法

传统的基于颜色直方图特征的图像检索方法简单、高效,但是其完全丢失颜色的空间分布信息;针对这个缺点,有人提出了基于广义直方图的图像检索方法,然而其也没有考虑到像素间的方向信息,丢失了图像的局部细节信息。在广义直方图的基础上提出了改进的基于广义直方图的检索方法,新方法首先计算出原图像在0°,45°,90°,135°4个方向上的平滑图像,并将其分别与原图像对应的象素点组成二元组,统计每个二元组出现的概率,构造出4个方向的广义直方图,最后综合4个广义直方图进行检索。实验表明,与原始的广义直方图法相比,新方法能够较准确地描述出图像象素间的空间位置关系及方向细节信息,从而有效地提高了检索的精度。

基于图形轮廓的快速聚类算法

聚类是数据挖掘中的一项重要课题.在大型数据集中有效地发现具有任意形状、密度和尺度的簇结构是目前聚类算法研究中的一个开放性的问题.基于图形轮廓的思想,提出了一种快速的聚类算法PROFCLUS,使用数据点在图形空间分布形成的图形进行聚类,可以描述和发现任意类型的簇结构;聚类过程只扫描一遍数据集,通过渐进地构造图形映像的轮廓,使用少量的轮廓点信息进行增量的聚类,其时间复杂度接近于线性.实验验证表明,PROFCLUS可以对簇密度差异较大的数据进行有效聚类和噪声数据点识别;同时,与其他基于密度的算法相比,PROFCLUS大幅度提高了聚类效率.

改进的基于广义图像共生矩阵的图像检索方法

综合考虑了传统灰度共生矩阵法与基于广义图像灰度共生矩阵法各自的优点,提出了改进的基于广义图像灰度共生矩阵的图像检索方法。新方法构造了广义图像四个方向的灰度共生矩阵,并提取四个共生矩阵的纹理参数进行检索。实验结果表明,新方法对图像的旋转及尺寸变化具有更好的检索性能。