阿拉伯语被动式语态探究

笔者学习和执教阿拉伯语多年,对于阿拉伯语一个极深的感受就是被动式语态的大量存在和运用,在本文中,笔者将从阿拉伯语语言的形成、发展角度探究其被动式语态如此之多的原因及深层次的文化内涵。     

基于谱技巧稀疏保持判别分析(英文)

稀疏保持判别分析(SPDA)是一种新型的基于图的半监督降维(SSDR)方法,近年来已被成功应用于解决诸多实际问题(如人脸识别).SPDA基于数据的稀疏重构关系建图,由于稀疏的特性,从而包含自然的判别信息.然而,在SPDA计算中涉及到稠密矩阵的特征分解从而导致在存储和记忆方面会耗费大量时间,为此,我们提出了一种新的SSDR算法-基于谱技巧稀疏保持判别分析(SSPDA),该方法将稀疏表示与谱技巧结合在一起.具体地,首先把投影函数的计算转化为一个回归类优化问题,然后借助岭回归技巧得到投影方向向量,从而有效的避免了稠密矩阵的特征分解问题.在两个单标号人脸数据上的实验结果表明了该算法的有效性.     

软件老化过程建模、预测及软件再生策略研究

研究基于Linux网络服务器的软件老化过程建模、预测及软件再生策略问题.通过引入动量项及模拟退火算法的人工神经网络(BP)改进算法,对软件老化过程进行建模和预测.克服了BP算法收敛速度慢,易陷入局部极小值的缺陷,并提出将基于阈值的软件再生策略用于软件老化现象的主动性容错,提高软件系统的可靠性和可用性.仿真结果表明,该策略既降低了软件失效率,又减少了系统由于软件恢复而暂停服务的时间.     

自适应比例合成反马赛克算法的提出与应用

为解决实际应用中的反马赛克问题,给出一种自适应比例合成算法.对G通道进行梯度比例合成插值,R,B通道采用G通道的梯度校正双线性插值结果,从复合峰值信噪比(CPSNR)和计算量两个角度,将自适应比例合成算法与其它几种典型的反马赛克插值算法进行对比.自适应比例合成算法以较小的计算量获得较高的CPSNR,适合于实际应用.该算法已应用在某多通道CMOS图像采集系统中,效果理想.     

基于学习的彩色人脸图像超分辨率重构研究

提出了一种基于四元数模型的彩色人脸图像超分辨率重构算法.该算法利用主成分分析的主要思想,同时结合插值算法的理论,前期进行整体约束,后期进行分块处理,对人脸图像进行超分辨率重构.同时使用奇异值分解去除彩色图像中的噪声,针对主成分分析算法不太忠实于原图像的弱点进行改进;使用四元数表示彩色图像,将R,G,B三个分量同时进行处理.分析结果表明,该算法既利用了彩色分量的相关性,又提高了运算效率.