基于观察矩阵的时域扩散光学层析成像方法

荧光极易受到外界因素干扰,影响到光子的输运过程,导致时域扩散光学层析成像效果较差,设计一个基于观察矩阵的时域扩散光学层析成像方法。以光子正常发射的行动轨迹作对照,建立扩散输运模型,使光子在扩散前后能量保持守恒,建立时域稳定条件下重建光子信号方程,计算层析映射率,建立观察矩阵并对观察矩阵中获得的图像小波变换处理,实现基于观察矩阵的时域扩散光学层析成像。实验结果表明,经上述研究的方法成像后,图像的组织体吸收系数、组织体约化散射系数与实际图像曲线基本一致,具有较好的成像效果,满足方法设计需求。

改进的认知诊断模型项目功能差异检验方法——基于观察信息矩阵的Wald统计量

Hou,de la Torre和Nandakumar(2014)提出可以使用Wald统计量检验DIF,但其结果的一类错误率存在过度膨胀的问题。本研究中提出了一个使用观察信息矩阵进行计算的改进后的Wald统计量。结果表明:(1)使用观察信息矩阵计算的这一改进后的Wald统计量在DIF检验中具有良好的一类错误控制率,尤其是在项目具有较高区分能力的时候,解决了以往研究中一类错误率过度膨胀的问题。(2)随着样本量的增加以及DIF量的增大,使用观察信息矩阵计算Wald统计量的统计检验力也在增加。

2维隐马尔可夫模型的基本问题求解

研究了 2维隐马尔可夫模型的三个基本问题 ,包括概率评估问题、最优状态问题和参数估计问题 .通过把 2维隐马尔可夫模型行或者列上的状态序列看作一个马尔可夫模型 ,从理论上分别给出了解决这三个基本问题的新算法 ;

基于MLP-HMM的跨站脚本攻击检测

针对隐马尔科夫模型(HMM)在跨站脚本检测中对初始先验假设估计不准确和以极大似然准则规定的HMM参数分类能力差的缺陷,提出了一种基于MLP-HMM的跨站脚本检测模型。首先,使用自然语言处理(NLP)方法解决数据高维复杂性问题。然后,通过多层感知机(MLP)神经网络学习对整个模型进行权值微调得到初始观察矩阵。最后,将该观察矩阵代入HMM中,增强HMM参数构建能力和分类能力。结果表明,结合MLP的HMM相比于原始HMM以及传统算法在跨站脚本检测上检测率有显著提高,并缩短了检测时间。

基于DirectX的灵活相机效果的实现

DirectX是由微软公司创立的多媒体编程接口。在DirectX中,世界中的物体经过世界变换,观察变换,投影变换最终渲染在屏幕上,本文主要论述在观察变换过程中,通过改变观察矩阵来实现不同的相机效果。

全国高等教育研究部分中、青年学者理论研讨会在湖南大庸市召开

由鄂西大学、上海高教研究所、华中理工大学《高等教育研究》编辑部联合发起并主持的高教研究中青年学者理论研讨会于5月4日至5月10日在湖南省大庸市召开。