线性动态系统基于块采样的卡尔曼平滑推理算法

针对线性动态系统在复杂噪声环境中的不确定性的传递问题,提出了用块采样推理方法逼近状态和噪声的后验分布.该方法在时序采样中,样本在基于条件独立性准则下可一次性更新,这通常比单独更新来得简单和有效.通过引入Dirichlet过程混合模型(Dirichlet Process Mixture,DPM),能够较方便地获得马尔科夫链式样本.结合卡尔曼平滑技术,使块采样算法能够在分布空间逼近基础上取得较高的精度.仿真结果显示,块采样平滑算法具有较好的效果.

用于重复充电运营记录的基于块采样的高效聚集查询算法

现有查询分析方法通常将实体识别作为线下预处理过程清洗整个数据集,然而,随着数据规模的不断增大,这种高计算复杂性的线下清洗模式已经很难满足实时性分析应用的需求。针对重复充电运营记录上的聚集查询问题,提出一种将近似聚集查询处理与实体识别相结合的方法。首先,通过基于块的采样策略采集样本;然后,在采集到的样本上利用实体识别方法识别出重复的实体;最后,根据实体识别的结果重构得到聚集结果的无偏估计。所提方法避免了识别全部实体的时间代价,通过识别少量样本数据即可返回满足用户需求的查询结果。真实数据集和合成数据集上的实验结果验证了所提方法的高效性和可靠性。

基于块采样的纹理合成算法改进

通过引入最小误差映射表数据结构,改进图像重叠区域最小误差分割算法,以提高纹理合成过程的纹理块匹配速度.通过对可接受误差范围参数进行调整,实现纹理选取过程的优化,提高合成图像的质量.以二值化的原始纹理块和合成图像中的黑色像素点百分比折线对比、黑色区域数量折线对比作为合成效果的评价依据,给出合成图像效果的评价算法.试验结果表明,改进算法在提高合成速度、改善合成效果方面都较理想.

基于块采样的交通运输低碳化能力查定仿真

在交通运输低碳化能力查定中,针对传统方法查定指标获取不清晰且查定全面性较低问题,提出基于块采样的交通运输低碳化能力查定方法。分析交通运输低碳化能力维度,获取交通运输低碳化能力维度数据,获取查定指标,建立交通运输低碳化能力查定模型。引入空间-时间、总量-时间维度,实现交通运输低碳化能力查定。实验结果证明所提方法在各个能力查定范围的查定指标全面性均高于传统方法,是交通运输低碳化能力查定领域的创新方法。

一种基于块的纹理综合算法

纹理综合是当前计算机图形学、计算机视觉和图像处理领域的研究热点之一,它的应用范围也十分宽阔,比如图像修复,纹理取代,动画制作,图像编码乃至图像错误隐藏等。本文讨论了一种基于块的纹理综合算法,它是在Image Quilting方法的基础上,通过寻找最佳像素块,采用自适应采样块,从而提高了搜索合成的速度。

应用PSO的快速纹理合成算法

应用PSO的快速纹理合成算法是一种高效的纹理合成算法,应用粒子群优化(PSO)算法对基于块采样的纹理合成算法的搜索匹配过程进行了改进,改变了原算法的全遍历搜索过程,在不影响合成质量的前提下加快了合成速度.本算法对于按序和随机的各种应用都能在一台中等的PC机上几秒内合成高质量的纹理.并对算法执行中的粒子数、迭代次数对合成速度和合成效果的影响进行了详细的分析.

混沌粒子群优化的纹理合成算法研究

粒子群算法在搜索后期由于搜索空间有限,容易陷入局部极值,过早地进入早熟状态。针对这种情况,将混沌优化搜索技术用于粒子群算法,利用混沌运动的遍历性、随机性等特点,提出了一种混沌粒子群优化的块采样纹理合成算法。实验结果表明,混沌粒子群算法比粒子群算法具有更好的全局寻优能力,克服了粒子群算法的缺点,得到了较高质量的纹理合成图像。

基于QPSO的纹理合成算法

针对PSO算法搜索空间有限,容易陷入局部最优点的缺陷,提出一种以块算法为基础,量子粒子群优化算法(QPSO)为优化策略的纹理合成方法。实验结果表明,与标准PSO算法相比,由于量子粒子群优化算法(QPSO)显著的全局收敛性,这种新型的纹理合成方法,使最后的合成图像中采样块结合处更流畅,纹理更细腻。

多领域机器翻译中的非参贝叶斯短语归纳

多领域机器翻译一直以来都是机器翻译领域研究的重点,而短语归纳是重中之重。传统加权的方法并没有考虑到整个归约过程,本文提出了一种使用层次化的Pitman Yor过程进行短语归约,同时把多通道引入到模型中,使得在短语归约的过程中平衡各领域的影响;从模型角度,本文的方法为生成式模型,模型更有表现力,且把对齐和短语抽取一起建模,克服了错误对齐对原有短语抽取性能的影响。从复杂度上来说,该模型独立于解码,更易于训练;从多领域融合来说,对短语归约过程中进行融合,更好地考虑到整个归约过程。在两种不同类型的语料上验证了机器翻译的性能,相对于传统的单领域启发式短语抽取和多领域加权,BLEU分数有所提高。

电子式互感器中数字同步和数字通信技术

针对当前电子式互感器的研制情况,着重研究并解决了电子式互感器的数字同步和数字通信的关键技术难点。在数字同步技术方面,使用数字移相和相位均衡技术将数字信号波形大范围地前移并保持近似于线性的群延时;使用二次插值技术在小范围内进行精细的相位调整。在数字通信方面,针对IEC 61850-9-2LE标准互操作性较差的缺陷,提出分布式采样值控制块的思想,定制了分布式采样值控制块之间的通信协议。实验分析表明了所提出方法的可行性。

有效解决数据缺失问题的聚集查询算法

近年来,工业界和学术界面临着非常严重的数据缺失问题,缺失值极大降低了数据可用性。现有的缺失值填充技术需要较大的时间开销,很难满足大数据查询实时性的需求,为此,研究在有缺失值的情况下高效处理聚集查询,将基于采样的近似聚集查询处理与缺失值填充技术有效的结合,快速返回满足用户需求的聚集结果。采用基于块(block-level)的采样策略,在采集到的样本上进行缺失值填充,并根据缺失值填充的结果重构得到聚集结果的无偏估计。真实数据集和合成数据集上的实验结果表明,该文的方法比当前最好的方法在保证相同精度的前提下,大大提升了查询效率。