稀疏保持典型相关分析特征选择与模式识别

构建一种基于稀疏保持典型相关分析(Sparsity Preserving Canonical Correlation Analysis,SPCCA)的特征提取算法.在典型相关分析(Canonical Correlation Analysis,CCA)的基础上,利用稀疏保持投影(Sparsity Preserving Projections,SPP)将样本之间的类别信息引入,从而提高识别率.首先,提取同一类训练样本的两组特征向量,由SPP构建稀疏重构权重矩阵;并建立相应的判据准则函数来描述两组特征向量之间的关系;然后根据所建立的准则函数提取出相应的典型投影矢量集;最后将两组特征通过不同的特征融合策略进行融合,并在分类识别中进行应用.典型相关分析算法将两组特征向量的相关性特征作为有效信息来用于分类,既能融合信息,又能过滤冗余信息.同时SPCCA算法中引入了两组特征的权重矩阵,在一定程度上提高了融合特征的鉴别力,提高了识别精度.在MFEAT、UCI手写体数字库及ORL、PIE人脸数据库上的实验结果证明了本文方法的有效性和稳定性.

基于HEVC的车辆异常事件检测

当前传统交通事故检测和查阅主要通过人工监测的方法,这种方法效率低且实时性差,本文提出一种基于最新压缩域视频编码标准HEVC(High-efficiency video coding)的车辆异常事件检测方法。首先对HEVC码流中提取出的运动矢量信息进行运动矢量累积迭代和中值滤波的预处理,之后根据提取出的块划分信息和运动矢量信息计算运动对象的运动强度,然后根据运动强度值和八连通区域法提取出运动对象,最后根据空间距离法和运动强度判别法检测出视频序列中发生的车辆异常事件。实验证明,该方法可以准确地检测出视频序列中发生的车辆异常事件;对于有着快速移动的运动目标以及多个运动目标的视频效果更好。

一种适用于大型仓储环境监测的WSN节能路由协议

根据大型仓储环境监测应用的实际情况,设计了一种无线传感器网络节能路由协议—集中式非均匀分簇多跳(Centralized Unequal Clustering Multi-hop,CUCM)路由协议。CUCM协议采用基站集中式控制的方式,根据剩余能量和通信距离两个参数来选择簇头和多跳路由,而且不需要每轮都进行重分簇,减少不必要的能量消耗。仿真结果表明,该协议能够有效节约节点能量,延长网络寿命,适用于大型仓储环境监测应用。

试论计算机网络服务质量的优化方法

随着社会经济快速发展,促使计算机时代的快速到来。如今,计算机网络与人们的生活息息相关,密不可分。随着人们生活质量水平不断提高,对计算机网络服务质量提出更高的要求。因此,进行计算机网络服务质量优化方法的研究是十分有必要的。只有不断优化计算机网络服务质量,保障计算机网络服务,提高计算机网络运行速度与安全性,保证整个计算机网络水平,才能满足人们的生活需求。因此,本文就计算机网络服务质量优化方法展开探究。

绝对值方程的初始含解区间的求解算法

对于求解绝对值方程的区间算法,提出了绝对值方程的初始含解区间的一个求解算法。该算法通过分析一类特殊的区间线性方程组的解集性质,得到了绝对值方程的含解区间。理论分析和数值算例都说明算法是正确且有效的。

计算机网络安全隐患及其防范策略探索

随着科学技术的快速发展,人们已经步入了信息网络时代,计算机的使用范围越来越广,已经成为人们生活工作中重要的一部分。但是,人们在使用计算机网络进行工作与学习的过程中,常常受到病毒、黑客等攻击,对网络安全造成很大的威胁。本文就计算机网络安全隐患进行分析,并探讨相关的预防策略,提高计算机网络的安全性。