基于Adaboost-CSHG的特定类目标跟踪识别

目标跟踪识别是计算机视觉领域的热点研究对象。首先采用基于Adaboost的目标检测算法,训练得到了特定类目标坦克模型的级联分类器,对图像中的坦克目标完成了 “粗检测”;通过构建类属超图(CSHG)模型,采取Adaboost与CSHG相结合的方式,有效滤除了大量虚警,实现了对坦克目标的“精检测”,同时完成了对目标的跟踪;最后利用基于类属超图的目标识别原理对目标进行识别,实验结果表明该方法在简单背景和复杂背景图像条件下均具有可行性。     

BAT:一种资源受限DTN中的高效数据传输策略

在延迟容忍网络(DTN)中,已有的数据传输研究通常只考虑了节点的移动对数据转发的影响,而没考虑节点缓存等资源的限制因素。如何有效利用有限的节点资源进行高效的数据传输是一个需要重点研究的问题。提出了一种在资源受限DTN网络中高效数据传输的策略BAR(Buffer Aware Transmission Policy for DTNs)协议,BAR利用节点的相遇概率信息来提高中继的方向性,还利用当前缓存信息来提高资源的利用效率。仿真实验比较了BAR和现有的几种主流传输策略的传输性能,结果表明BAR在投递率、传输延迟和资源消耗等方面都具有明显的优势。     

一种基于群体智能的多主体聚类算法*

目前聚类算法普遍存在对初始化参数和异常数据敏感,难以找到最优聚类以及聚类的有效性等问题.利用群体智能和多主体系统具有的自组织性、健壮性、可扩展性和简单性等优点,给出了一种新型的优化聚类算法.在三维空间搭建主体运行环境,丰富主体的记忆、通信以及信息协调能力,增强主体的分析和判断能力.实验证明,该新型聚类算法具有运行速度快,准确性高以及对数据的输入顺序不敏感,能应付异常数据,处理高维、高复杂性数据等优点,可应用于图像处理、模式识别、文档归类等多个领域.     

基于机载LiDAR数据的三维树木建模方法

提出一种基于机载激光雷达系统LiDAR数据树木可视化建模的方法。利用机载LiDAR数据的特点,结合L-系统分形的思想,对传统的L-系统方法进行随机化、参数化的扩展和改进,由此对数据进行建模。针对LiDAR数据分布空间由内到外的层次特点,采取分步的建模策略,在外层建立从LiDAR数据中提取L-系统参数的方法。实验结果表明,该方法具有较好的建模效果,适用于三维数字城市、虚拟现实以及林业领域。     

近期磁性材料市场的突出热点

近来磁性材料板块的异军突起，使得磁性材料板块已无可争议地成为2006年市场行业板块中第一个热点。磁性材料板块如此强劲的原因是：①需求推动。根据Morgan Stanley分析．京都议定书的生效是钕铁硼需求大幅增长的直接推动力。因为相当多的环保节能产品都需要应用磁性材料，     

无线局域网认证协议及安全性证明

身份认证和密钥协商方案的安全性是网络和分布式系统安全的重要基础和前提。本文提出了一种适用于无线局域网的认证机制WKE，并采用BAN逻辑对之进行了安全性分析和证明。     

基于线性矩阵不等式的最优鲁棒励磁调节器设计

以发电机之间的关联作用作为每一台发电机的扰动，将N机电力系统化为N个定义了扰动集的独立子系统，分别建立各子系统鲁棒控制模型。通过求解线性矩阵不等式，得到最优鲁棒控制策略。该控制策略既分散实现，又保证全局稳定。将鲁棒励磁调节器安装在两区域互联系统的发电机上，仿真表明，当联络线不同位置发生短路扰动时，系统都能保持良好的功角稳定性和电压调节精度。     

IKE安全机制的研究

研究了Internet密钥交换协议(IKE)安全机制的体系结构，分析了利用主模式和积极模式进行认证密钥交换创建一个ISAKMP SA的第1阶段，以及用快模式协商一个非ISAKMP SA的第2阶段，并对IKE的4种认证算法进行了比较，分析了IKE存在的安全缺陷。     

我国钢材剪切（加工）配送的现状及未来发展

钢材物流及剪切(加工)配送是现代营销的重要手段。经过多年的发展，物流配送已成为我国钢铁企业建立稳定的供货渠道，形成供应链的重要手段。     

发电机转子绕组匝间短路故障的分析与检测

深入分析了发电机发生转子绕组匝间短路故障后的电磁特性，得出当发电机发生匝间短路故障后，若端电压和有功功率保持不变时，无功功率会相对减小的结论；同时推出在一定的状态下，有功功率、无功功率和励磁电流之间的对应关系。利用人工神经网络具有不需要精确的数学模型及诸多参数的优点，把人工神经元网络方法引入到发电机转子绕组匝间短路的故障诊断技术中，可通过对故障样本的比较，诊断出转子绕组匝间短路的故障情况。