一种基于兴趣约束的新型组播地址分配方法

基于兴趣的约束关系提出了一种新型的组播地址分配方法———建立布种模型,通过布种模型的初始化和推演实现组播地址的静态和动态分配.论文结合二维点阵和PR四分树定义了布种模型的空间数据结构,并提出自适应生长/剪枝算法和检索算法实现组播地址的动态分配和快速搜索.算法分析和性能测试表明该方法效率高,可满足大规模分布式虚拟环境中的组播地址分配和检索.最后简介了该方法在分布式仿真运行平台BH RTI中的实现.

基于时序和兴趣度约束的加权关联规则挖掘算法研究

为了解决关联规则挖掘算法中频繁集信息挖掘不完善和时序周期对事务集频繁项挖掘的影响问题,提出了一种基于时序和兴趣度约束的加权关系规则挖掘算法。该算法首先利用时序滑动函数对时序事务集进行发生概率估算和权值赋值,依据兴趣度约束函数和剪枝定理进行事务集化简,然后根据支持度和k-支持期望进行加权频繁事务集抽取,最后依据置信度进行加权关联规则导出。实验结果证明,该算法能够快速有效地挖掘出符合用户兴趣度的关联规则。

遥感视频卫星运动车辆目标快速检测

随着遥感卫星成像技术的快速发展,遥感视频卫星的出现为运动车辆目标信息获取提供了新手段。然而在遥感卫星视频中,运动车辆目标仅为几个或十几个像素并与背景的对比性较低,难以获取车辆的局部细节特征,使得传统监控视频的运动车辆检测方法直接应用到卫星视频图像会存在很多的问题。在分析遥感卫星视频运动车辆目标检测与传统监控视频运动车辆目标检测差异的基础上,本文提出了一种感兴趣区域自动约束的遥感卫星视频运动车辆快速检测方法:首先是快速自动获取运动车辆目标的感兴趣区域;其次在感兴趣区域约束下,基于改进的高斯背景差分方法实现感兴趣区域内运动车辆快速检测。应用Skybox-1卫星视频数据进行了运动车辆目标检测实验并进行了定性与定量分析。实验结果表明,本文方法可以有效自动减少动态背景变化导致的伪运动目标,具有较高的检测率、较高的检测质量、极低的虚警率以及较高的运行效率,可自动高效实现卫星视频图像中运动车辆目标的高精度检测。