基于运动对齐预测模型的分布式视频压缩感知重构

为了提高分布式视频压缩感知（Distributed Video Compressive Sensing,DVCS）的率失真性能,文中提出根据视频非关键帧图像的时间相关性将帧内各块分为静止块与运动块两类,并对它们设定不同的测量率以提高压缩感知（Compressive Sensing,CS）捕获信息的效率.在重构过程中,提出运动对齐多假设预测模型进行重构,该预测模型在测量域内实现运动估计,并根据运动信息在参考帧内寻找到待重构块的若干候选匹配块,利用它们的线性加权和残差重构得到非关键帧图像的重构结果.仿真实验结果表明,文中所提出的DVCS重构算法能有效提升系统的率失真性能,与现有方法相比,在重构时间基本不变的情况下,获得更好的主客观视频重构质量.     

论宋代休闲词的创作与文化功能

“休闲”二字有特殊的文化内涵,意指精神上的安宁与自由。宋代休闲词创作达到繁荣,是与宋代商业文化高度发展、休沐制度日趋完善及词人休闲需求密切相关的。按创作内容,宋代休闲词可分为享乐词、闲情词与隐逸词。宋代休闲词的文化功能主要表现为娱乐、社交和审美三方面,其根本是实现了文人精神层面的宣泄与放松,从而完善人格、陶冶性情。     

基于辅助变量盲辨识方法的肌电信号识别分类

表面肌电信号(sEMG)是神经肌肉活动发放的生物电信号。本文从信号产生的根源出发,建立FIR模型,该模型的输入为信号源是不可测的,为了克服该不足本文提出采用盲辨识的方法辨识模型系数,以该系数作为表面肌电信号的特征,对6种手势动作识别分类,实验表明,该方法运算量小,分类能力较好。     

数据流挖掘技术研究

随着数据流系统、传感网络和移动设备的广泛传播,数据流中的数据分析与挖掘技术应运而生。对数据流挖掘算法进行分析和总结,指出数据流分析与挖掘技术存在的缺陷及进一步的研究方向。     

基于最大间隔法的蠓虫分类模型

考虑两种蠓虫Af和Apf的鉴别分类问题,通过对已知数据的分析并讨论其分布图．利用最大间隔法的思想,建立了两种蠓虫的分类模型,通过对非线性同题的分析,采用循环代替与数值计算方法,得出了所给数据的蠓虫分类结果。最后应用最大间隔法和超平面思想,讨论了高维空间的蠓虫分类问题。     

基于BP神经网络的教材质量评价研究

教材质量评价是教材管理工作的关键环节。为了对教材质量进行科学有效地评价,提高评价工作的效率,建立了基于BP神经网络的教材质量评价模型。经过BP神经网络的构建、训练和分类等主要工作,建立了一个具有较高准确率的教材质量评价模型。通过分析结果表明,该模型能够科学和高效地评价教材的质量,具有较高的实用性。     

电能质量数学模型的构建及实现

近年来,非线性电子控件和以微处理器为基础设备的负载器件被广泛使用,从而导致出现了越来越多的电压扰动,电子电子设备的使用会产生电压波动,引起谐波、电压下降、电压上升、电压中断、闪变和波形失真等电能质量（PQ powder quality）问题,该文将电能质量扰动信号可以分为暂态和稳态两种类型,以这两种扰动类型为基础,构建出电压暂降、电压暂升、电压中断、脉冲干扰、振荡暂态等暂态波形和含有不同谐波的稳态数学模型。     

基于非负矩阵分解最小二乘的多视角行人分类算法

针对不同视角的行人样本具有较大的类内差异性,造成多视角行人识别错误率较高的问题,提出一种基于非负矩阵分解最小二乘的多视角行人分类算法.采用非负矩阵分解的方法对多视角的行人样本图像进行子空间分解,提取基向量;引入协同表示的方法并在最小二乘约束下,对子空间进行稀疏表示获得稀疏分解系数;利用近邻子空间方法对分解系数进行分类.基于自行构建的多视角行人数据库进行对比实验,结果表明该算法的准确性和有效性优于其他方法.     

基于公共sRNAs库的病毒检测分析研究

以公共的small RNAs(sRNAs)新一代测序数据为材料,通过生物信息学的分析方法检测生物实验系统样品中存在的病毒,讨论病毒与宿主间的关系,病毒的种属特性,进而指导生物实验设计.从GEO Datasets数据库下载917个已发表的sRNAs高通量测序数据,通过生物信息学分析共检测出来自334个样品库的2,107条高度同源的病毒序列和2,930条疑似的病毒序列.这些病毒主要是正链RNA病毒、反转录病毒和双链DNA病毒,集中在花椰菜花叶病毒科、反转录病毒科、杆状病毒科和芜菁黄花叶病毒目.     

基于可靠性测度的多类支持向量机

多类分类问题是我们经常遇到的问题,常用的方法是将多类问题转化为若干个二类问题,然后利用二类支持向量机(support vector machine,SVM)进行分类,如一对余SVM,一对一SVM,决策树SVM等.在这些方法中,大都没有考虑所生成的多个分类器之间的可靠性和重要性问题.为了改进这一点,本文以一对余SVM为例,提出了两种基于可靠性测度的多类分类算法,算法的思想可用于一对一SVM,决策树SVM等其他多种分类器中.为了检验所提算法的有效性,本文进行了比较试验,实验结果表明所提算法不仅提高了分类准确度,而且具有更为广泛的推广能力.