一种高效的XML多分支路径查询算法

目前XML单路径查询和简单的分支路径查询已经得到了较好的解决,但如何高效地实现XML多分支路径查询还没有很好的方法。提出一种高效的XML多分支查询算法MBPQ。算法MBPQ首先对XML文档和被查询的多分支路径结点分别按照各自不同的方式进行编码,并将被查询的多分支路径拆分成单路径,最后将单路径查询匹配成多分支查询结果。在单路径查询结果匹配过程中,算法MBPQ利用栈控制匹配过程,按照查询树从左到右、自底向上的顺序匹配具有共同祖先结点的单路径查询结果,从而提高匹配效率。实验表明,与现有的XML多分支查询一般算法相比,算法MBPQ的查询效率高。     

路径分支混淆研究综述

代码混淆是一种便捷、有效的软件保护方法,能够较好地对抗以逆向分析为基础的MATE攻击,随着以符号执行为基础的自动程序分析技术的发展,出现了能够抵抗符号执行的新代码混淆方法——路径分支混淆。依据路径分支信息的构成,以及分支信息在对抗符号执行分析上的差异,对分支混淆技术进行了分类,并给出了分支信息泄露与符号执行的联系;按照分支混淆的分类,对当前分支混淆的研究进展进行了介绍和总结,分析了各类分支混淆的优缺点;最后,对分支混淆技术的发展进行了展望。     

基于分支覆盖的回归测试路径选择

回归测试是迭代式软件开发的重要环节,测试数据生成是回归测试的前提.传统的回归测试方法,从已有的测试数据中选择部分测试数据,并生成一些新的测试数据,以验证程序的正确性.但是,该方法容易生成冗余的测试数据,从而降低了回归测试的效率.研究了回归测试的分支覆盖问题,通过利用已有测试数据的路径覆盖信息,并选择一定个数的路径,以覆盖所有的目标分支.首先,以若干路径形成的集合作为决策变量,以路径最少、覆盖的分支最多以及包含的未覆盖路径最少为目标,建立路径选择问题的3目标优化模型;然后,采用遗传算法求解上述模型时,设计了基于目标重要性的个体评价策略;最后,基于已有的测试数据与选择的路径之间的覆盖关系,确定需要生成的测试数据.将所提方法应用于6个基准工业程序测试中,并与其他方法比较.实验结果表明,采用该方法选择的路径,能够覆盖更多的分支,需要生成的测试数据更少,回归测试消耗的时间更短.     

应用谐波分析方法进行触觉图象识别的研究

本文提出圆周拟合触沉图形的边缘，分析触沉图形边缘与拟合圆在径向上偏差频谱，实现常用工作几何图形的识别方法。     

一种顾及步行引导的多标准路径规划方法

以独立图层表达各种交通模式是交通系统空间数据表达的主要形式。虽然这种数据建模方式完全满足可视化和数据管理需求,然而各种交通模式的分图层独立表达使得交通模式之间的连接关系构建成为瓶颈问题,直接导致有着最为迫切需求的多标准出行路径规划难以实现。首先提出了一种多模式交通网络逻辑一体化模型,及其自驾车、公交、步行等交通模式无缝转换的技术流程,在此基础上,发展了一种顾及步行模式的多标准出行路径规划方法,实现了用户透明的自动化交通模式组合,为出行者提供满足个性化需求的、多标准的出行信息服务。     

基于改进分支定价法的车辆路径优化研究

为克服分支定价算法中基于{0,1}的分支策略在求解车辆路径问题时效率和稳定性方面的缺陷,提出了一种双重禁用的分支策略。该分支策略在分支阶段首先通过筛选一组出弧数量最多的集合,然后按照一定的规则将其分为两组,左右分支分别对包含这两组弧的路线进行禁用,禁用的范围不仅局限于分支阶段,在之后的定价阶段同样需要禁止该弧的使用。双重禁用的分支策略不仅实现了分支定界树所需的分支功能,而且达到了求解效率和质量的平衡。通过采用包含强时间窗约束、载重约束、里程约束的车辆路径问题相关的算例,验证了相对于基于{0,1}的分支策略具有较强的寻优和稳定性能。     

一个新的多分支全局软件流水方法

在指令级并行性很高的体系结构中，为了得到比较好的并行优化效果，通常需要设置多个分支控制机构，本文提出一个新的支持多个分支操作并行执行的全局软件流水方法──ＧＰＭＢ．并用衡量全局软件流水方法性能的两个主要参数：时间开销和空间开销把我们的方法与其它几种全局软件流水方法进行了比较．模拟实验结果表明：ＧＰＭＢ方法的时间开销和空间开销都比较小，所需要的硬件支持也比较少．     

基于路径识别的移动机器人视觉导航

跟随路径导引是自主式移动机器人广泛采用的一种导航方式,其中视觉导航具有其他传感器导航方式所无法比拟的优点,是移动机器人智能导航的主要发展方向。为了提高移动机器人视觉导航的实时性和准确性,提出了一个基于路径识别的视觉导航系统,其基本思想是首先用基于变分辨率的采样二值化和形态学去噪方法从原始场景图像中提取出目标支持点集,然后用一种改进的哈夫变化检测出场景中的路径,最后由路径跟踪模块分直行和转弯两种情况进行导航计算。实验结果表明,该视觉导航系统具有较好的实时性和准确性。     

车型识别专家系统的设计

为了在各种智能交通管理系统中对车型进行准确的识别,通过对高速公路上以地感线圈为传感器而采集到的大量车辆样本进行数据分析和特征提取,提出以数据中的某些特征值作为识别依据,用隶属度函数充当知识库的识别方法,建立了车型识别专家系统,通过实验获得了较满意的识别率。     

基于计算机视觉的车体提取及跟踪算法研究

在对比图像背景差分算法与帧间差分算法的基础上,给出一种基于计算机视觉原理的车体提取及跟踪算法,对算法流程及其在车体识别、分割与跟踪过程中的具体实现方法进行了论述,并以某地交通治安卡口系统采集的图像数据进行了算法验证.     

智能车辆导航路径识别的模糊神经网络方法研究

研究了采用模糊神经网络来识别 JL UIV- 2型视觉导航智能车辆模糊和脏污的导航路径的方法 ,提出了两种模糊神经网络模型 .第 1种模糊神经网络有 5层结构 ,采用正态分布概率函数作为模糊化函数 ;第 2种模糊神经网络有 6层结构 ,采用 π函数作为模糊化函数 .同时采用改进的快速 BP算法对这两种模糊神经网络进行训练 ,并采用实际模糊和脏污的条带状导航路标图象进行了识别试验 .试验结果表明 ,所提出的模糊神经网络可使智能车辆有效地识别出模糊和脏污的导航路径     

基于奇异值分解和多尺度小波变换的车牌字符识别研究

小波变换作为一种新兴的技术,在提取字符的结构特征方面有其自身的优势,而奇异值分解又是一种有效的代数特征提取方法。采用了两级识别方法,粗分类利用多尺度小波变换、特征值分解和3近邻法得到动态候选集,根据该候选集进行细分类。实验结果表明,该方法能够较好地对车牌字符进行分类。     

基于先验知识的月球车视觉系统特征提取方法

为了满足月面巡视探测器的自主导航要求。提出一种新的基于先验知识的特征点提取算法。首先,根据先验知识对原始图像进行预分割成危险区域和安全区域,然后在危险区域里面进行特征点的选取工作,对特征点用于以后的匹配和目标定位,进而用于视觉系统的导航工作。与传统算法相比,提取方法可以有效减少计算量,使选取特征点更加准确,提高后续匹配阶段的处理速度和匹配精度。在模拟试验场的双目视觉照片中,通过实验取得较好的效果。     

基于计算机视觉的轴承外径检测系统的研究

本文开发了适应在线检测需要的轴承外径机器视觉检测系统。简明、精确的标定方法和高效精确的图像处理算法(如空间矩亚像素边缘定位算法)使系统达到了较高的检测精度。检测结果表明,系统具有非接触、速度快、精度高、现场抗干扰能力强等优点。     

整体模式辨识 构造及学习系统

在"按模式记忆"理论的基础上,本文提出了一个多层次网络结构的"整体模式辨识、学习及构造系统"的构造设想.对于激励本系统的整体模式,系统能自动地辨识出该整体模式所含的基本构成信息要素及其相应的构成规则,并在辨识的过程中同时自动地实现对该模式的学习及记忆.另外,系统还可由一些简单的信息要素通过自组织构成整体模式,系统中已记忆住的模式可按它们的共同属性进行联想.     

公路智能车辆视觉辅助导航系统的研究

自主驾驶与辅助导航是目前智能计算机领域研究的一个热点.文章研究了一个简单,易行的公路智能车辆视觉系统,这个视觉系统的输入视频图像是由安装在行驶于高速公路上车辆前方的摄像机所采集的路面状况的长序列图像.算法的核心是解决基于卡尔曼滤波的车道线和运动目标的检测与跟踪问题.     

基于区域分割的水下目标实时识别系统

在真实水下环境中,检测和识别水下日标一致是研究的重点。介绍了一种基于最优阈值分割算法的水下目标自动实时识别系统。首先运用去噪、图像均衡等方法对实时摄取的水下图像进行预处理,接着运用基于遗传算法优化的Otsu（即大津方法）最优阈值分割算法对所得图像进行区域分割,提取图像的特征向量,最后采用BP神经网络对提取的特征向量进行自动分类从而最终确定了水下目标的类型。水槽仿真试验表明系统能够在恶劣的环境下自动地检测水下目标,而且该方法具有较强的抗光线干扰能力和较高的准确度。     

基于异边结构的汽车犯规线识别技术的研究

建立了异连结构的模型,并提出了基于异连结构模型 来识别交通路口的犯规线的算法,虽然该算法并不复杂,却能够使该技术问题得到较好解决,该方法结合二值算法、细化算法,在实践中得以实现并取得良好效果。