基于沈峻算子的引导滤波方法研究

针对超声图像附带大量噪声的问题,提出了一种基于沈峻算子(Shen-Castan)的引导滤波方法,采用边缘检测中的沈峻算子对引导滤波进行改进以减少滤波结果中的边缘光晕现象。沈峻算子可以对含噪图像进行边缘检测,将该边缘检测结果与原始图像叠加,获得边缘增强的引导图像,该图像将作为含噪图像的引导图像来进行引导滤波。仿真实验显示,基于沈峻算子的引导滤波方法在保持算法原有平滑降噪功能的基础上,客观评价标准如峰值信噪比与结构相似度也得到了提升。

基于CloudSim的萤火虫算法优化与应用研究

针对萤火虫算法存在过早收敛、易陷入局部最优的问题,提出一种对荧光素值进行改进的优化算法。该方法通过将每个萤火虫的荧光素值作为计算萤火虫移动位置的参数来选出最佳移动位置,从而进行寻优。在Cloud Sim仿真平台上进行仿真实验后发现,改进后的算法在搜索精度与性能方面有显著的提升,且能够有效地防止出现收敛过快、目标函数值极易陷入局部最优的情况,缩短了完成任务的时间,提高了系统的处理能力。

定制订单领域本体构建方法的应用研究

针对当前已有定制订单领域语义业务流程建模方法缺少统一规范的本体这一问题。本文运用本体技术为定制订单领域业务流程建模标注提供高效领域本体构建方法,同时定制订单语义业务流程本体集,从而为系统化集成现有技术工具构建定制订单的语义业务流程模型打下基础。该模型针对3D打印首饰,汽车,服装等行业电商定制生产过程进行了实验性应用。同时所提出方法构建定制订单本体为下一步构建领域本体库提供基础本体。

PKPM房产模块的模型驱动开发

针对传统软件开发方式下软件开发效率低、难以维护等问题,采用模型驱动方法对PKPM房产模块进行设计和实现。该方法采用UML用例图、类图和过程蓝图作为系统分析和设计的建模语言,为系统模型创建、模型转换和代码生成提供表示基础。开发经验表明,采用的模型驱动开发技术能有效提高开发效率并改善系统的可维护性等主要质量特性。

知识模块导图及其构建

教材可视化导学资源是在线课程教学内容开发的重要组成部分。基于课程教材知识体系的结构化特性和思维导图的组织形式,采用UML元建模方法建立知识模块导图元模型。在分析对比知识模块导图与思维导图差异基础上,进一步给出知识模块导图的构建规则、过程方法和实例,为课程导学资源开发与应用提供框架和指南。应用实践表明,知识模块导图在导学资源敏捷开发和提升教学效率两方面均具有良好效果。

一种改进的非局部均值超声图像降噪算法

针对传统图像降噪算法对超声图像进行降噪时效果不佳的问题,提出了一种改进的超声图像降噪方法。利用伽玛分布噪声模型和图像块匹配思想对非局部均值滤波算法进行改进,从而得到更好的降噪效果。通过与高斯滤波算法、中值滤波算法、双边滤波算法进行对比,证实改进算法的降噪效果较传统方法更优,与早期非局部均值算法相比在峰值信噪比、均方误差方面性能更优。

基于项位置索引的闭合连续序列模式挖掘算法

为解决现有的闭合序列挖掘算法挖掘大量低效和冗余的序列模式导致的挖掘效率低下,利用频繁项的位置索引,通过索引位置向后扩展频繁连续局部候选项来增长候选序列,采用向前与向后扫描两种策略检查当前候选序列的闭合性,提出了一种具有连续约束的基于频繁项位置索引的闭合连续序列模式挖掘算法LCCS(located closed contiguous sequence data mining)。实验结果表明,LCCS算法通过直接定位频繁项的位置降低数据库的扫描次数,提高了算法挖掘效率,并且得到具有连续约束的闭合序列,有效地解决了产生大量冗余模式的缺陷。