ASON及其在电力通信网中的应用

智能电网对电力通信提出了新的要求,ASON作为下一代光网络的核心技术之一,为构建电力通信骨干光网络提供了可能。本文概述了ASON的技术特点,具体分析了ASON应用在电力通信网络的优势和不足,并结合基于ASON的六安城区网络改造实例,从Mesh拓扑结构优化、业务保护方式选择两个方面探索了ASON在电力通信网络的应用。     

融合区域和全局特征提取的医学图像检索技术

针对胸部CT扫描图像库，提出了一种融合区域和全局特征提取的医学图像检索方法。为了提取局部感兴趣区域，给出了一种基于灰度层共现矩阵的区域增长算法，分割出病灶区域，再结合迭代阈值算法进行病灶边界的磨合。为了避免身体姿势问题造成的图像角度差异，利用具有旋转不变性的Zernike矩提取图像的全局特征，融合感兴趣区域的形状和分布特性以及整幅图像Zernike矩全局特征作为图像匹配准则的客观依据。实验结果表明，该算法能够比较有效地应用于基于内容的医学图像检索系统中。     

综合底层、语义特征和相关反馈的医学图像检索

医学图像数据库的不断庞大使得医学图像检索成为研究热点。文章根据胸片图像的特点,提出了一种结合图像纹理、形状和语义信息的胸片图像检索方法。同时,还将相关反馈技术融合到算法中。据此,实现了一个图像检索原型系统,依据所设计的评价实验,将不同实验的检索结果进行了比较和分析。实验证明,该文提出的方法具有良好的检索效果。     

基于CLA算法的跨社交平台用户身份匹配

近几年,面向跨社交平台识别分布在不同社交网络上的同一用户依然是一个未解决的难题。该研究可以解决商业应用、资源整合、好友推荐等方面的相关问题。现有的算法如通过文本挖掘、单纯的用户属性无法取得良好的效果。提出CLA(Combined Link and Attribute)算法实现用户身份匹配。通过好友亲密度获得候选用户,结合基于网络结构的链接信息和用户属性信息进行用户匹配度计算。其中,链接信息相似度利用朋友匹配度计算得到。将该算法应用于多种社交网络,实验结果表明,该算法效果优越于传统的算法效果。     

基于颜色-纹理自相关算法的内镜图像检索

为了同时有效的提取内镜图像的颜色和纹理信息,体现各特征的空间相关性,本文提出了一种颜色-纹理自相关算法应用于内镜图像检索.即通过纹理谱和自动阈值分割算法提取出纹理图像,并与颜色特征向量相融合再计算其相关性,得到距离分别为1、3的颜色-纹理自相关向量.在相似度匹配阶段采用Generalized Tversky Index...     

基于概率主题模型的文档聚类

 为了实现普通文本语料库和数字图书语料库的有效聚类,分别提出基于传统LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型和TC_LDA模型的聚类算法.TC_LDA模型在LDA模型基础上进行扩展,通过对图书文档的目录和正文信息联合进行主题建模.和传统方法不同,基于主题模型的聚类算法能将具备同一主题的文档聚为一类.实验结果表明从主题分析角度出发实现的聚类算法优于传统的聚类算法.     

新媒体平台电视节目高效组织和浏览研究

为实现电视节目的快速传播和高效利用,提出了电视节目的新媒体平台高效组织和浏览技术.首先,通过传统广电媒资数据向新媒体平台的快速迁移实现电视节目的快速发布.然后,采集并分析用户的观看行为,通过基于投票的方法计算出视频热点区域,并添加中插故事点.最后,结合观看行为、用户和节目间相似性等信息,通过改进的协同过滤方法实现电视节目的个性化推荐.系统在多个省、市、县电视台的新媒体部门进行了试运行,结果表明系统操作简单、运行高效、能够显著提升电视节目的观赏体验,具有广泛的应用前景.     

案例驱动线上线下混合教学设计与优化

本文介绍了“单片机技术”课程开展线上线下混合教学实践。教学设计融合“翻转+对分+“主导-主体””多元化教学理念开展混合式教学,依托在线学习平台对学生学习数据统计和分析设计更合理的教学策略,结合案例驱动的动态翻转课堂教学法,将案例需求穿插在知识点学习全过程,依据课中测评动态调整课堂翻转形态,帮助教师精准教学。最后本文统计并分析15周学生学习数据,结果表明学生能够积极参与线上线下混合教学各阶段学习,反馈的数据指导教师对学生差异化精准辅导,有利于提升班级整体学习水平。     

一种新的人脸识别算法

针对基于SVM的人脸识别算法运算量较复杂的问题,提出了一种基于RS-SVM的人脸识别算法.进行基于几何特征的特征提取,在人脸图像上标记24个特征点形成12个测量距离,作为脸部特征.为了从所有提取的特征中选择出与人脸识别相关的、必要的特征,使用了粗糙集理论(Rough Set)的属性约简算法进行特征选择,有效降低特征维数.然后用支持向量机(SVM)进行分类.实验证明,该方法可以有效降低SVM的运算复杂度,并具有良好的识别效果.     

基于ZigBee技术的多节点设备无线物联自组网设计

设计了一种基于ZigBee的多节点设备无线物联自组网络,采用ZigBee芯片CC2530构建终端采集节点、路由节点和协调器节点。终端采集节点周期性采集数据并通过多跳路由和协调器将数据上报到PC监控端。系统节点之间能够自组织构建网络,节点发生故障时,网络能够自我修复,使系统正常工作。