支持向量回归的颅内压时间系列无损估计方法

在对时间序列数据挖掘框架进行研究时发现:在利用线性映射函数刻画误差和特征间的关系时,不能获得对颅内压力信号的精确估计。为了提高对颅内压估计的精确性,本文采用支持向量回归构建存在于特征和误差间的非线性映射函数,实验结果表明:基于支持向量回归的非线性映射函数预测效果明显优于先前所采用的线性最小二乘法所构成的线性映射函数策略。

基于语义搜索引擎的云资源调度

针对现有云资源调度存在的非自动调度、云资源的非优化使用等问题,提出了采用语义搜索引擎(semantic search engine,SSE)实现云资源调度的有效方法。SSE是由美国加州大学欧文分校与电子科技大学联合开发的,它利用云资源与云用户请求的语义信息构造相应本体,进行资源的较优匹配,自动、快速地为云用户需求建立一个优化的解决方案。首先,给出了基于SSE的云资源调度体系结构;其次,给出了SSE的体系结构、SQDL&SCDL匹配器的本体构造方法。仿真实验表明,基于SSE的云资源调度比传统的云资源调度的点对点通信性能提高了约15%,子任务执行时间减少了约18%,表明它是一种可行且高效的云资源调度方法。

宽幅扫描仪色差一致性校正与边缘融合拼接

针对CIS (Contact Image Sensor)宽幅扫描仪多根CIS传感器之间存在的物理差异导致采集到图像存在色彩差异的问题,提出了一种基于多传感器像素映射的图像色差一致性校正算法。针对特殊的工程图纸存在底色干扰问题,提出了一种底色消除像素映射算法,以最大可能的保留图像内容和细节。由于多根CIS传感器安装位置存在交叉,导致直接采集到的图像边缘有像素重叠现象,需要对采集图像进行融合与拼接。本文提出了一种行匹配的窗口算法实现图像的融合拼接。测试结果表明,色差一致性校正算法、底色消除算法和图像边缘融合拼接算法能有效解决CIS宽幅扫描仪技术问题,具备良好的算法性能与图像处理效果。