基于链接聚类的Shark-Search算法

根据对Shark-Search主题爬取算法的分析,提出了一种基于链接聚类的改进Shark-Search算法.并通过几个对比实验对该算法进行了验证.实验结果表明,新算法能够更有效地识别链接与主题的相关性.

基于网页分块的Shark-Search算法

Shark-Search算法是一个经典的主题爬取算法.针对该算法在爬取噪音链接较多的Web页面时性能并不理想的问题,提出了基于网页分块的Shark-Search算法,该算法从页面、块、链接的多种粒度来更加有效的进行链接的选择与过滤.实验证明,改进的Shark-Search算法比传统的Shark-Search算法在查准率和信息量总和上有了质的提高.

聚焦换能器声场特性的快速检验方法

高强度聚焦超声(HIFU)已在无创肿瘤治疗方面展示出巨大的应用潜力,而换能器聚焦性能的优劣对疗效起到至关重要的作用,因此声场的精确测量成为实际应用的重要保障.由于加工工艺和安装精度的限制,聚焦换能器的实际声场和理想声场可能存在一定偏差.针对传统三维扫描测量存在速度慢和精度低的问题,提出了一种基于双平面双精度测量的聚焦换能器声场特性快速检验方法.通过沿理想z轴的高精度一维扫描确定换能器倾斜角范围,在声压极值点所在横截面内利用低精度和高精度变邻域搜索法实现最大声压点的精准定位,进一步通过焦域内双平面最大声压点构建声场的实际轴线,完成实际声场焦点的精确定位,最后基于实际焦平面内轴向与径向的高精度测量结果,计算获得焦域尺寸、旁瓣大小、分布对称性和声功率等性能参数.利用构建的声场扫描实验系统对聚焦换能器声场进行三维扫描和快速测量,结果表明在相同的测量精度(0.1 mm)下可以有效提高测量速度百倍以上,具有测量速度快、测量精度易于调节和性能分析全面等优点.方法为聚焦换能器检验提供一种高精度的快速声场测量新技术,在超声治疗仪器的检验中具有重要的指导意义与应用价值.

基于分区搜索算法的快速聚焦策略研究

针对爬山算法在自动聚焦中出现的诸如准确率差、速度慢等问题,提出了一种结合自适应步长和两步搜索法的分区搜索算法。方法根据聚焦评价函数值大小和曲线线形将聚焦评价曲线分为平缓和陡峭两个区域,平缓区域使用自适应步长进行搜索,提高自动聚焦搜索速度;陡峭区域使用两步搜索法,避免假峰值干扰所导致的聚焦错误,提高自动聚焦准确率。实验结果表明,分区搜索算法相较于爬山算法聚焦速度提升了11.25%,且具有更好的准确性和抗干扰能力。

数字自动对焦中的搜索算法研究

设计了综合的对焦搜索算法。利用对焦范围上下限、预判定搜索方向、评价函数值连续下降两次才认为越过对焦曲线峰值与设定下降阈值,改进了爬山搜索法。在对焦镜偏离光学对焦范围情况下,利用对焦范围上下限与预判定搜索方向,改进了穷举搜索法;对完焦后再校验场景是否正确,光照低于设定阈值时则关闭搜索,可提高抗干扰能力;利用成像曲线,变倍镜移动时能快速地对焦。实验表明:采用综合搜索算法能够实现准确、快速的对焦,避免搜索陷入局部峰值,具有良好的抗干扰与稳定性。

全自动细胞芯片检测仪中自动聚焦系统的研究

为了提高自动聚焦系统的聚焦速度和聚焦精度,提出采用爬山搜索算法和聚焦评价函数相结合的方法。阐述了灰度差分评价函数,灰度梯度向量模方评价函数,灰度涨落变化评价函数,Robrt梯度评价函数和拉普拉斯评价函数对同一组图片的评价,评价结果曲线表明:除了灰度涨落变化评价函数外,其余函数都能精确聚焦,且不同聚焦函数的聚焦时间最大相差为1.85%。

自动对焦中的优化爬山搜索算法

图像对焦越准确,高频分量的能量越多,系统的对焦评价函数反映了图像高频分量的能量。自动对焦的过程就是运用爬山搜索算法求取对焦评价函数最大值的过程。普通的爬山搜索算法会受到对焦评价函数局部极值的干扰而不能准确对焦,优化的对焦评价函数能有效地排除这种干扰,使系统可靠地对焦。本文详细介绍了优化爬山搜索算法的原理和实现方法。

基于差分方程预测模型的自动聚焦算法

针对自动聚焦中峰值搜索算法抗干扰能力差、实时性差且视频质量反复变化的问题,在充分分析聚焦曲线特点的基础上,实现一个较传统峰值搜索算法更好的自动聚焦算法。该算法将聚焦曲线分为聚焦区和散焦区,在散焦区使用大步长的差分方程预测模型搜索方向,在聚焦区使用小步长的单调性判断法搜索峰值。通过实验表明,该算法拥有更好的实时性与准确性,且视频质量不发生明显的变化。

定题搜索引擎Robot的设计与算法

定题搜索引擎将信息检索限定在特定主题领域 ,提供特定主题的信息检索服务 ,是新一代搜索引擎的发展方向之一。该文介绍了一个定题搜索robot系统NetBat2 .0 2版 ,它可以实现在web上爬行下载主题相关网页。定题搜索的关键技术是主题相关信息的搜索及网页相关度分析。该文分析了传统定题搜索算法的优缺点 ,提出了基于反向链接结合超链文本分析的定题搜索算法。文章还对基于内容的网页相关度分析算法进行了详细的论述。对比搜索实验表明系统有着较好的性能 。

基于人类视觉的快速自动调焦法

为了提高自动调焦算法的性能,对调焦评价函数和调焦搜索算法进行了研究。在分析人类视觉系统(HVS)特性研究成果的基础上,提出了一种基于HVS加权的小波调焦评价函数。根据视觉多通道特性和视觉敏感度带通特性,对不同方向、不同空间频带的小波高频系数分别赋予不同的权值。为了克服爬山法搜索速度慢的缺点,提出了一种基于SOM神经网络的搜索算法,采用训练完成的SOM神经网络预测镜头的最佳聚焦位置。实验结果表明,提出的小波调焦评价函数得到了比传统小波调焦评价函数更优的调焦特性曲线;采用本文的搜索算法平均仅需要采集处理7.3幅图像就能找到最佳聚焦位置,与基于全搜索的爬山法相比,节省了大量的搜索时间。说明提出的调焦方法不但可以得到符合人眼视觉的调焦效果,还可以实现快速自动调焦。

林业主题爬虫的算法研究与设计

针对目前通用搜索引擎对林业主题信息覆盖率和查准率较低的不足,提出了一种基于Shark-Search算法的林业主题爬虫设计方案。详细讨论了该主题爬虫的爬行策略、算法描述及实现,并通过实践构建了林业主题搜索引擎"搜林"。实验结果表明,相对于通用搜索引擎,"搜林"减少了搜索结果的信息量,提高了林业主题信息搜索的准确率。

基于高清网络摄像机的自动聚焦算法

针对传统的聚焦评价函数运算量大、峰值搜索算法易受干扰且视频质量反复变化的问题,实现一种较传统聚焦评价函数与爬山算法相结合的聚焦算法更好的自动聚焦算法。采用TI公司的TMS320DM368处理器自带的自动聚焦(AF)引擎作为硬件实现的聚焦评价函数;采用的峰值搜索算法将聚焦曲线分为聚焦区和散焦区,在散焦区使用大步长的GM(1,1)模型预测搜索方向,在聚焦区使用小步长的爬山算法搜索峰值。实验结果表明,该算法拥有更好地实时性与准确性,适用于高清网络摄像机的自动聚焦。

一种基于链接和内容分析的自适应主题爬虫算法

主题网络爬虫是主题搜索引擎中的一种关键技术,针对OTIE算法参数考虑不全的问题,提出结合链接和网页内容分析的自适应算法,通过结合网页链接重要性和内容相关性得分得到主题网页下载优先级的综合评分,同时考虑在爬取主题网页中的隧道穿越问题。从ODP中选择主题和种子网页,将本算法与Best-First算法、Shark-Search算法和OTIE算法进行比较。实验结果表明,本算法不仅具有明显较好的查全率,而且具有很好的查准率。

基于元胞聚焦搜索的移动机器人路径规划方法

针对移动机器人路径规划存在的问题,结合元胞聚焦搜索算法建立一种移动机器人路径规划方法。首先,该方法利用人工势场法对移动路径进行规划,建立了移动环境的生成指标和评价参数,并利用元胞聚焦搜索算法对路径实施优化。最后使用仿真实验,深入研究影响此方法的关键因素。与其他算法相对比,实验结果表明该方法具有更好的精确度和有效性。

基于本体的主题爬虫技术研究

最好优先搜索算法在主题页面附近搜索时能够表现出良好的性能,但算法只关注能"立即回报"的链接而容易遗失那些有远期价值的链接,导致当搜索位置距离主题团较远时容易迷失搜索方向。在最好优先搜索算法基础上,引入了本体帮助主题爬虫识别那些"未来回报"的链接,对抛弃的主题无关链接再基于领域本体进行一次其他主题相关度的判断实验。实验结果表明,基于本体的主题爬虫能够抓取大量主题相关度高的网页,提高了主题资源覆盖率,有效解决了传统算法无法穿过隧道的问题。

基于视频图像处理的快速对焦方法研究

对焦速度与精度是自动对焦系统中最重要的两个参数,它们决定系统能否迅速地定位到焦点处,以获取清晰的图像。通过对比连续帧图像局部区域清晰度评价函数值来判断对焦趋势,同时控制对焦驱动电机的转动方向,最后进行反向搜索并与最大判据值比较以寻找到最佳成像位置,成功对焦所需最长时间小于2 s。经过大量实验证明该方法具有较好的实时性和精确性。

基于自适应免疫进化算法的聚焦爬虫搜索策略

聚焦爬虫是主题搜索引擎的核心部件。针对目前聚焦爬虫搜索策略的不足,提出基于主题相关度和页面重要性相结合的综合相关度来判别页面主题相关性,并采用自适应免疫进化算法这种搜索策略指导聚焦爬虫的爬行,实验结果证明,该算法下载的主题相关网页数所占比例明显高于最佳搜索和广度优先搜索算法的比例,具有更高的搜索效率。

基于图像处理自适应变步长调焦搜索算法

研究文献时发现虽然采用固定步长调焦具有调焦过程稳定的特点,但由于调焦时间较长、效率较低等问题,很难应用于实际要求实现快速调焦的系统中。现有的变步长调焦点搜索算法存在计算公式推导过程复杂、算法计算量较大等问题,在实际要求实现快速调焦的系统中,也很少使用。为了解决此问题,本文提出一种新的基于图像处理自适应变步长调焦点搜索算法。该算法的具体调焦策略:当远离最佳调焦位置时,任意清晰度评价函数上两点组成的直线与水平直线构成的夹角较小,增加调焦步长,实现粗调焦;当处于最佳调焦位置附近时,减小调焦步长,实现细调焦。最后分别使用变步长、固定步长和本文提出的基于图像处理的变步长搜索算法对不同的清晰度评价函数进行自动调焦,实验结果表明:本文提出的变步长搜索算法在保证调焦精度的前提下,可以对基于灰度时域的清晰度评价函数实现快速调焦。通过对比调焦时间发现,本文提出的基于图像处理的自适应变步长搜索算法具有调焦时间较短、计算量较小等优点。

红外成像系统中自动对焦功能优化方法研究

为了在红外成像系统中实现高效的自动对焦功能,深入分析和讨论了红外成像系统中自动对焦功能的优化方法及特点。结合具体的工程化应用,提出了一种对图像清晰度评价函数局部随机起伏噪声的估计方法,该方法可以提高自动对焦功能的可靠性,通过将图像清晰度评价函数的灵敏度作为反馈量引入爬坡过程,优化了爬坡算法的收敛速度。其优化方法在工程应用中的实施效果,验证了设计的正确性,优化方法的有效性。

一种改进的自动聚焦搜索算法及实现

文章针对传统的爬山搜索算法容易落入局部最大值圈套,且在大幅离焦状态下搜索速度慢,消耗时间长等问题,提出了一种新的自动聚焦搜索算法,该算法的核心思想是聚焦电机根据变倍跟踪曲线实现初步聚焦,通过算法改进,聚焦速度和效果有很大提高。