基于GML的WebGIS地理信息建模

文章分析了目前的地理信息系统的建模方法及其存在的问题,结合XML/GML技术,研究基于GML的地理信息的建模方法与实现技术。并以旅游地理信息系统为开发实例,给出了基于GML的泉州市旅游地理信息的建模方案和具体实现方法。

XML的关系数据库技术与应用

分析 XML的数据库应用的系统模型 ,研究 XML技术在数据库领域的优势、应用和实现技术 .同时 ,以 SQL Server 2 0 0 0的相关 XML技术为基础 ,通过网上选课系统实例 ,给出解决方案和具体实现 .

泉州旅游交通WebGIS的设计与实现

分析桌面地理信息系统的实现,结合互联网环境下的多层Web应用开展技术,讨论目前互联网环境下桌面型地理信息系统实现方法、空间数据的Inertnet发布技术.以ArcView及IMS(IP Multimedia Subsys-tem)作为互联网地理系统的开发与发布技术平台,设计福建泉州旅游交通地理信息系统,实现福建泉州旅游交通地理信息的互联网发布与查询.

一种快速的反向k近邻查找算法及其改进

提出一种快速的反向k近邻查找算法,该方法利用现代计算机具有外存便宜、运行速度快的特点,预先计算数据之间的距离,并组织为数据索引块存储于外存,由计算机在空闲时自动进行维护.在进行反向最近邻查询时,只需读入相应的索引块,就可进行直接查询,其时间复杂度为O(N),而且不受k的影响.为减少索引块的读取时间,提出一种改进方法来有效地压缩索引块,仅用必要的二进制位来存储对象之间的距离,并将冗余减少到最低水平,提高了算法的效率.最后通过实验分析评估算法的有效性和效率.

XML的WebGIS实现模型及其数据共享

信息共享是Internet应用的本质要求,开放性与共享性也是WebGIS的发展方向.文中根据GIS的特点,针对HTML的缺陷,把XML技术引入到WebGIS中,讨论基于XML的WebGIS实现模型,研究利用XML技术在Web上实现GIS数据共享的方法,并给出应用实例.

改进的防火墙技术

安全问题是每个企事业单位内部网所面临的重大问题,网络安全技术是当前谈论的热门话题,防火墙技术是企事业内部网络最重要的安全技术之一。本文分析了目前以防火墙为基础的网络安全中的几种关键技术及其实现方法,提出并分析了两种改进的防火墙技术及其结构特点。

基于XML的WebGIS计算模型

分析了目前WebGIS的实现技术,以及WebGIS中广泛使用的HTML的局限性,探讨XML技术及其在WebGIS中的应用,把XML应用于WebGIS中,研究基于XML的WebGIS的计算模型和实现方法。

无索引空间数据库的基于最优点的集合最近邻查找算法

针对度量空间中的无索引空间数据库,提出一种基于最优点的集合最近邻查找算法及其改进算法.采用真实数据集与人工生成的数据集对算法进行测试,评估所提出算法的效率.实验结果表明,所提算法的效率优于组最近邻居查询算法,并且对于高维数据空间,所提出的算法有较高的稳定性.由于查询区域中数据点的数量比较少,改进的基于最优点的集合最近邻查找算法的效率总体上要比改进前高.

福建九龙江口红树林变化的遥感监测

将LANDSAT MSS/TM/ETM数据与中国环境与灾害监测预报小卫星(HJ-1A/B)数据相结合,同时融合光谱信息、地学特征、纹理特征等多种信息,利用最大似然分类方法,提取了以福建省九龙江口红树林省级自然保护区为重点的九龙江口从20世纪70年代至2010年近40年间红树林面积的变化信息.结果表明九龙江口红树林面积在近40年呈现出减少(20世纪70—80年代)、缓慢增加(20世纪80—90年代)以及大幅度增长(2000年以后)3个主要阶段.其中人为活动(围垦、人工造林等)是九龙江口红树林面积大幅震荡的关键因子.

基于ADASYN与AdaBoostSVM相结合的不平衡分类算法

对于平衡数据集支持向量机(support vector machine,SVM)通常具有很好的分类性能和泛化能力,然而对于不平衡数据集,SVM只能得到次优结果,针对该问题提出了一种基于SVM的AS-Ada Boost SVM分类算法.首先,通过使用ADASYN采样,提高少类样本在边界区域的密度;然后,使用基于径向基核支持向量机(radial basis function kernel mapping support vector machine,RBFSVM)模型弱分类器的Ada Boost SVM算法训练得到决策分类器.通过将该算法在各种不平衡数据集上的测试结果与单纯运用ADASYN技术、Ada Boost SVM、SMOTEBoost等其他分类器进行比较,验证了该算法的有效性和鲁棒性.

基于背景动态更新与暗通道先验的火灾烟雾检测算法

烟雾检测在现代智能消防中有着重要的应用前景,随着计算机视觉和模式识别技术的发展,基于视频图像的火灾烟雾检测算法不断被提出。针对目前检测方法适应性不强、在复杂环境下检测性能不高的问题,提出了一种基于背景动态更新和暗通道先验的烟雾检测算法。算法首先通过改进的背景动态更新算法提取运动前景;然后,结合暗通道先验知识确定前景中的疑似烟雾区域;最后,利用烟雾颜色特征、旋转不变的LBP纹理特征和HOG特征的线性融合通过最近邻分类器(KNN)进行识别。通过在多个视频场景下的实验,表明该算法受环境因素影响较小,且具有良好的烟雾检测能力。

一种基于多智能体策略的人工免疫网络数据分类方法

在传统的人工免疫网络基础上,将多智能体技术的典型策略融入到免疫网络的进化过程中。算法引入了邻域克隆选择,操作过程从局部到整体,能够更加全面地模拟免疫网络的自然进化模型;同时在免疫网络进化过程中增加了抗体间的竞争和协作操作,提高了网络的动态分析能力。后续实验中,分别采用常用的三组UCI数据和一幅红树林多光谱TM遥感图像对算法加以验证,实验结果表明算法对遥感图像有较高的分类效率,对UCI数据也有较好的分类效果,表明该算法是一种有效的数据分类方法。

微机动画技术及应用

讨论在微机上实现的几种动画技术，以及微机动画在科学计算可视化、模拟和教育等方面的应用，对计算机动画研究进行了一些讨论与展望．

一种基于码本背景建模和多特征融合的火灾烟雾检测算法

该文提出一种基于码本模型和多特征融合的火灾烟雾检测算法。主要步骤是:首先,利用码本模型提取出视频中运动的前景像素;然后,结合暗通道先验知识对前景像素进行过滤,消除部分干扰像素;最后,统计疑似烟雾区域的颜色直方图、纹理直方图和边缘方向直方图特征,利用多特征融合的方式加以分类识别。多个视频场景测试结果表明,该算法具有良好的烟雾检测能力和抗干扰能力,可以基本满足实时性的要求,具有一定的实际推广价值。

多种群协方差学习差分进化算法

种群多样性与交叉算子在差分进化(DE)算法求解全局优化问题中具有重要作用,该文提出一种多种群协方差学习差分进化(MCDE)算法。首先,采用多种群机制的种群结构,利用每一子种群结合相应的变异策略保证进化过程个体多样性。然后,通过种群间的协方差学习,为交叉操作建立一个适当旋转的坐标系统;同时,使用自适应控制参数来平衡种群的勘测与收敛能力。最后,在单峰函数、多峰函数、偏移函数和高维函数的25个基准测试函数上进行测试,并同其他先进的进化算法对比,实验结果表明该文算法相较于其他算法在求解全局优化问题上达到最优效果。

平衡搜索的改进人工蜂群算法

针对人工蜂群(ABC)算法局部搜索能力弱的问题,提出一种平衡搜索的人工蜂群算法(BSABC).首先,采用一种基于对数函数的的适应度评价方式,用于减小选择压力,在一定程度上避免陷入局部最优.其次,受微分进化算法的启发,提出一种新的搜索策略,通过当前最优个体指导进化方向,使候选解的产生倾向于当前最优解,同时避免陷入局部最优.对6个经典测试函数进行仿真实验,并与经典的改进人工蜂群算法对比测试,结果表明:所提出的算法在收敛速度和收敛精度上都有显著的提升.

联合加权重构轨迹与直方图熵的异常行为检测

为解决多目标打斗、抢劫等异常行为检测精度不高的问题,提出一种联合加权重构轨迹与直方图熵的异常行为检测算法。首先,采用背景相减法结合宽高比提取行人目标;然后将卡尔曼滤波器及HOG特征融入时空上下文算法中,实现短时间内被完全遮挡行人的鲁棒跟踪;最后对跟踪轨迹进行训练,构造正常行为字典并稀疏重构待检测轨迹,通过联合加权最小重构残差和直方图熵,实现对异常行为的有效检测。通过对比实验,表明该算法对于打斗和抢劫等异常行为具有较好的检测效果,在静态背景且无遮挡的情况下,检测率可达92%以上。

一种结合时空上下文的在线卷积网络跟踪算法

基于卷积神经网络提取抽象特征缺乏时空信息的问题,结合时空上下文模型作为卷积神经网络的各阶滤波器,提出一种在线卷积神经网络的视觉跟踪算法.首先对初始目标进行归一化处理并提取目标置信图,跟踪过程中结合时空信息更新得到时空上下文模型,第1层使用更新后的模型对输入进行卷积,并对卷积结果进行滑动窗口取片,第2层再使用时空模型分别对取片结果进行卷积,提取目标简单抽象特征,然后叠加简单层的卷积结果得到目标的深层次表达,最后结合粒子滤波跟踪框架实现目标跟踪.实验表明:结合时空上下文模型的在线卷积网络结构提取的深度抽象特征,保留相关时空信息,提高复杂背景下的跟踪效率.

自适应特征融合的多尺度相关滤波目标跟踪算法

针对单一特征目标跟踪算法不能较好地适应复杂场景的变化,容易受跟踪目标的尺度变化、形变、遮挡以及背景混杂等影响导致跟踪失败的问题,提出一种自适应特征融合的相关滤波目标跟踪算法.首先根据目标的HOG和CN特征,采用上下文感知相关滤波框架得到2种特征下滤波响应值,并且进行归一化处理;然后按照响应值占比分配权重并线性加权融合,将得到融合后响应值用于确定目标位置;再引入尺度相关滤波器,用于估计目标尺度变化,增强尺度应变能力;最后通过设定的预定义阈值来判断位置和尺度滤波模型的更新,提高模型的更新质量.采用OTB Benchmark数据集进行实验,分别与基于相关滤波和基于上下文感知框架等11种目标跟踪算法进行对比,结果表明,该算法在精确度和成功率上均取得较为理想效果,其中精确度为82.5%,成功率为54.2%;而且在尺度变化、形变、快速运动、遮挡等复杂场景挑战下具有较好的鲁棒性.

基于多类数据分类的改进克隆选择算法

针对传统的克隆选择算法(CSA)只依次单独针对某一类样本数据进行监督学习从而造成分类效率和精确度不高的问题,提出一种基于改进克隆选择算法的多类监督分类算法。算法通过进化学习可以同时获得多类样本数据的最佳聚类中心,进化过程中抗体适度值的计算综合考虑各类的类内相似性和类间差异性,从而保证得到的最佳聚类中心更具代表性。后续的分类实验中,分别利用常用的4组UCI数据和红树林多光谱TM遥感图像对算法进行验证,实验结果表明遥感图像的分类总精度达到92%,Kappa系数为0.91,UCI数据分类结果也较好,证明该算法是一种有效的多类数据分类算法。