分布式测控网络系统EFMS模型研究

为了对现实世界的分布式测控网络系统进行理论分析,克服在实际应用中缺乏一种高度概括和抽象的模型用于分析指导、进行形式化描述的缺点。提出了一个基于实体、作用关系、消息、服务四要素的分布式测控网络系统数学模型———EFMS(Entity,Function,Message,Server)。本文从理论抽象的角度分析了四要素之间的关系,对系统的关键要素实体进行了定义和分析,并用成熟的Petri Net理论对数学模型的实体及其所描述的分布式测控网络进行了分析。理论分析表明,EFMS数学模型的建立,对分布式测控网络的分析具有概括、抽象、可分析、可指导的特点。

生态足迹模型在旅游环境研究中的应用——以中国32个地区为例

旅游环境承载力的理论和计算方法一直是国内外研究的热点。在W ackernage提出的生态足迹模型的基础上建立了旅游生态足迹模型,用于衡量地区旅游环境承载力。通过应用该模型对中国沿海地区旅游生态足迹的计算和分析,阐述了建立旅游生态足迹模型的出发点和今后的研究发展方向。

基于EFM的手机教育游戏中的任务系统设计研究

随着移动学习的兴起,手机教育游戏应运而生。教育游戏具有教育性和游戏性的双重特点,平衡两者的关系对于教育游戏至关重要。在EFM教育游戏设计模型的基础上,结合移动学习理论体系中的活动学习理论和非正式学习理论,从系统论角度阐述了手机教育游戏系统中任务系统、资源系统和规则系统之间的关系,从多个角度分析了任务系统的重要性,并针对任务系统的设计提出一些关于游戏性设计的相关建议,以期为手机教育游戏设计中平衡两者关系提供指导。

基于Gabor小波和增强Fisher模型的掌纹特征提取

对于其他身份识别的生物特性而言掌纹有着很多的先天优势,因此在各个领域得到了非常广泛的应用。本文通过研究掌纹的特征,提出了一种基于Gabor小波和增强Fisher线性判别模型(EFM)的掌纹特征提取算法。先对预处理掌纹,在对掌纹灰色图像通过算法进行Gabor小波变换后,得到Gabor的掌纹特征向量。随后,通过主成分分析变换高维特征向量至低维空间,最后在此空间内利用EFM变换矩阵提取到掌纹的特征。由于Gabor函数在特征提取方面有着优良的性能,对高维特征的降维处理问题可有效解决,同时,算法也提高了Fisher线性判别式(FLD)的推广能力,可以较好地实现掌纹的特征提取。

基于Gabor特征和增强Fisher模型的目标检测和识别

研究基于Gabor特征和增强Fisher线性判别模型(EFM)的目标检测和识别问题。用Gabor滤波器族对样本和场景图像进行分解,得到高维特征向量。然后利用主成分分析(PCA)将高维特征向量变换到低维空间,根据新的特征幅值检测场景图像中可能存在的车辆目标,并对检测到的目标用EFM进行特征分析后,与样本训练得到的特征进行相似性分类。实验证明本文算法在降低特征维数的同时,仍能较好地识别车辆目标。本文还对车辆个数和位置确定等问题也提出解决方法,并用实验对算法进行验证。