语义Web作为背景知识的本体匹配

提出了一个基于语义网为背景知识的本体匹配模式,即自动寻找和检索各种网络的知识资源得出映射,根据一些关键问题获得可行的模式、提供一个良好性能的匹配方法.采取了一个大规模的匹配为实验背景,检验了以语义网为背景知识的本体匹配模式的可行性、局限性、与其他技术的结合性.实验结果表明以语义Web为背景知识的方法本体匹配的精确度为70%.说明以语义Web为背景知识的本体匹配是对现有技术的补充,并可兼容于其他方法,其匹配的精确度也有了进一步的提高.     

基于混合t聚类的鲁棒非刚体点匹配

针对非刚体形状控制点匹配中存在的对应性和有偏性问题,提出一个基于混合t聚类的鲁棒点匹配模型。该模型结合了混合t分布聚类和薄片样条匹配各自的优点,混合t聚类充分利用t分布的小样本和较大尾迹优势取得局部聚类的鲁棒性,并可方便地引入新的成员分布概率建模局外点,解决全局的鲁棒性;薄片样条能完全分解非刚体映射的仿射和非仿射变换。实验证明,利用确定性退火和EM(期望最大化)迭代技术,对模型中的鲁棒聚类和非刚体点匹配进行联合优化,可以有效解决非刚体点匹配的对应性和有偏性问题;通过在退火过程中应用一个模型选择准则,可以进一步提高匹配的精度,对比结果证实了该模型的鲁棒性。     

视觉显著性检测：一种融合长期和短期特征的信息论算法

针对传统视觉显著性检测算法单纯使用当前观测图像的信息或是先验知识的不足,该文引入了长期特征和短期特征的概念,分别代表先验知识和当前观测图像的信息,并提出了一种基于信息论的算法将它们融合。首先,分别根据人眼跟踪数据和当前观测图像的内容来训练长期和短期稀疏词典并对图像进行稀疏编码,将得到的稀疏编码作为长期和短期特征。其次,针对现有算法只能在整幅图像上或是在一个固定大小的局部邻域内进行统计的缺陷,该文提出一种基于信息熵的特征概率分布估计方法,该方法可以根据当前观测图像的具体情况自适应地选择一个最佳的区域大小来计算长期和短期特征出现的概率。最后,利用香农自信息来输出图像的显著性检测结果。同8种流行算法在公开的人眼跟踪测试库上进行的主观和定量的实验对比证明了该文算法的有效性。     

基于直方图互确认的图像阈值化分割

目前图像阈值化中存在的主要问题是分割结果的有效性以及分割数目的确定.本文提出一种新颖并且原理简单的图像阈值化算法,根据图像在直方图上的直观分布,提出一种新的阈值判断机制,该机制基于峰谷对阈值的影响,累积所有直方图对阈值的认可程度,并结合一些加速策略,使得算法具有很强的实用性和适用性,算法结合最终的认可程度的百分比确定取...     

农村10kV电网无功补偿的计算

<正>在农村10kV电网中,根据每条线路长度和接线特点,将供电线路大体划分成几个负荷区域(临近变电站的用户划归到变电站补偿区域内),在负荷区域中心处安装无功补偿电容器组,平衡局部用户缺少的无功功率,减少无功流动,是比较合理、可行的办法。现结合有关规程,将10kV电网的无功补偿计算做如下探讨。     

神经网络稳定性的逻辑分析

神经网络稳定性分析的传统方法是采用权矩阵的定量分析。本文提出一种基于推理和矛盾分析的逻辑分析法，并阐明导致网络不稳定的局部结构因素，这有利于神经网络的分析和设计。     

炼油常减压装置常顶系统腐蚀分析及防护

本文详细阐述了常减压装置加工高硫原油时常压塔顶冷祷凝冷却系统的腐蚀情况,针对多次发生的泄漏,分析主要原因为：加工原油劣质化;常压塔顶注水量不足,初凝区后移;常压塔顶介质流速过大,冲刷腐蚀严重。针对上述原因采取了以下措施：优化原油采购及掺炼比例;完善工艺防腐措施,提高常压塔顶注水量;适当降低常压塔顶负荷等。这些措施实施后,取得了较好的防腐效果。     

目标识别中SVM线性可分性研究

该文主要研究了目标识别中SVM线性可分的充要条件以及线性不可分时软间隔分类的内涵。首先给出了SVM特征空间线性可分充要条件的简洁清晰、物理意义更明确的证明过程,然后证明了SVM特征空间线性不可分情况下,SVM软间隔分类超平面引入惩罚因子的实质,给出了惩罚因子的新解释。     

Marr-Hildreth边界检测器定位性能分析

本文分析了Marr-Hildreth边界检测器(-△2G)在检测图象中的阶跃(step)边界时产生定位误差的三个原因,即由于侧向曲率、高斯滤波和噪声干扰带来的影响.首先导出了拉普拉斯、二阶梯度方向导数和侧向曲率三者之间的关系式,指出由于侧向曲率的影响,拉普拉斯在检测弯曲边界时必然产生定位误差.依据按曲率分段逼近阶跃边界的模型,给出了误差的定量分析.最后解释了高斯滤波和噪声干扰对定位的影响.     

一种快速TLS握手协议分析与实现

介绍了一种快速的TLS握手协议。这种协议通过在客户端缓存服务器端配置及初始会话时建立的各种协商参数,从而减少了以后会话协商时的通信流量。它在具有高延迟网络环境中更加有用。这种协议也提供对标准的TLS握手协议兼容。