基于压缩感知的高效视频解码算法

无线多媒体传感器网络系统存在无线信道随机衰落以及高误码率等问题,对视频应用的影响尤为突出。压缩感知理论应用于视频信号编码提供了一种抗无线信道随机衰落以及降低误码率的思路,但由于压缩感知重构算法的高复杂度,使得在解码端很难高效实时地恢复出视频序列。本文通过改进SL0算法的迭代搜索方向、迭代搜索方法 以及循环终止条件等提出了一种快速高效的基于平滑范数的压缩感知视频解码算法（Accurate direction smooth l0 algorithm,ADSL0）。算法采用严格的下降方向以及修正的迭代步长,保证了迭代路径的最优。实验结果表明,本文所提算法在重构精度和重构耗时上都明显优于其他同类算法。     

产品设计规划问题建模及遗传算法求解

针对目前产品设计过程规划研究中存在的不足,在充分考虑实际设计过程中存在的各种不确定因素的基础上,以产品开发过程中的全体任务为规划对象,以设计迭代时间和成本为目标,将设计过程规划问题描述为基于仿真的随机优化问题进行处理。提出一种模型求解的混合遗传算法,该算法引入最优计算量分配技术进行样本分配,极大地提高了算法的搜索效率,有效地改善了遗传算法搜索的可靠性。以汽轮机轴承转子系统的设计为例,对提出的方法的有效性进行了验证,仿真结果表明,该建模方法有效且算法求解效率高。该方法可推广应用于各种产品设计过程的规划,具有普遍意义。     

联合标签预测与判别投影学习的半监督典型相关分析

目的 典型相关分析是一种经典的多视图学习方法。为了提高投影方向的判别性能,现有典型相关分析方法通常采用引入样本标签信息的策略。然而,获取样本的标签信息需要付出大量的人力与物力,为此,提出了一种联合标签预测与判别投影学习的半监督典型相关分析算法。方法 将标签预测与模型构建相融合,具体地说,将标签预测融入典型相关分析框架中,利用联合学习框架学得的标签矩阵更新投影方向,进而学得的投影方向又重新更新标签矩阵。标签预测与投影方向的学习过程相互依赖、交替更新,预测标签不断地接近其真实标签,有利于学得最优的投影方向。结果 本文方法在AR、Extended Yale B、Multi-PIE和ORL这4个人脸数据集上分别进行实验。特征维度为20时,在AR、Extended Yale B、Multi-PIE和ORL人脸数据集上分别取得87%、55%、83%和85%识别率。取训练样本中每人2（3,4,5）幅人脸图像为监督样本,提出的方法识别率在4个人脸数据集上均高于其他方法。训练样本中每人5幅人脸图像为监督样本,在AR、Extended Yale B、Multi-PIE和ORL人脸数据集上分别取得94.67%、68%、83%和85%识别率。实验结果表明在训练样本标签信息较少情况下以及特征降维后的维数较低的情况下,联合学习模型使得降维后的数据最大限度地保存更加有效的信息,得到较好的识别结果。结论 本文提出的联合学习方法提高了学习的投影方向的判别性能,能够有效地处理少量的有标签样本和大量的无标签样本的情况以及解决两步学习策略的缺陷。     

基于实值遗传算法与TAFSVM的遥感图像分类

支持向量机已经被成功应用于遥感图像分类。一种新型具有良好特性的支持向量机--全间隔自适应模糊支持向量机被提出。这种新型的支持向量机具有通过训练集的模糊性来增强泛化能力;对不平衡训练集具有自适应性,对正负数据采用不同的损失算法,可以提高正确分类率;通过引进全间隔算法来代替软间隔算法,可以得到更低的泛化误差等优良特性,符合遥感图像数据的内在规律。并且运用实值遗传算法对其进行参数优选,得到一种新的分类器——AGATAFSVM。最后将该分类器应用于遥感图像分类。实验结果表明,该分类器非常适用于遥感图像分类,分类精度和稳定性明显高于径向基神经网络分类器、 最近邻分类器和标准支持向量机。     

改进的基于邻接树的贝叶斯网络推理算法

分析比较Shafer-Shenoy结构和Hugin结构两种经典的基于邻接树的贝叶斯网络推理算法。针对Hugin算法在推理分析领域的局限性,通过在Hugin算法的消息传播过程中引入零因子标志位和零因子处理机制,提出一种Hugin算法的改进算法R-Hugin。该算法具有良好的推理分析性能,并从理论和实验两个方面证明R-Hugin算法的正确性和有效性。     

滞后不确定系统的无辨识自适应智能控制方法

针对带有大纯滞后、不确定性的工业过崔，提出一种无需辨识的自适应智能控制方法。该方法不需要对过程建立数学模型，只要检测过程的实际输出和期望输出，通过模糊预测控制来自正单神经元自适应PSD控制律，即可以对滞后不确定、建模困难的工业过程实现自适应控制。仿真结果表明用该方法控制滞后不确定系统具有简单、实用、鲁棒性强的特点．     

应用词法分析方法抽取Web查询接口模式

Deep Web中蕴含着大量高质量的数据,然而只有通过Web查询接口对Web数据库提交查询才能获取这些数据,因此,自动获取Web查询接口模式是实现Web数据库集成的关键.将Web查询接口模式的抽取过程看作一个词法分析的过程,通过构建EGLM-FA(元素分组及标签匹配有限状态自动机)来完成对Web查询接口模式的抽取.首先应用Html呈现引擎将Web查询接口所在页面进行解析,利用查询接口Form中的DOM节点及其坐标信息构建相应的NSS(节点空间结构),之后再将所有的NSS组成NSS列表,将NSS列表作为EGLM-FA的输入,进而抽取出Web查询接口的模式.     

基于BP网络模型的立项评估研究与应用

在项目管理立项评估数据的基础上,通过科学设计BP神经网络模型结构,结合Matlab7.0软件将BP算法的评估模型首次应用在科研项目的立项评估中。通过科研项目立项评估模型的实际运行,证明了该评估算法的有效性,有力提高了科研部门的立项评估水平。     

一种基于信息融合的安全信息管理模型

文章针对当前各种网络安全设备独立分散地工作带来的问题提出了一种安全信息管理模型,采用信息融合的概念和方法从误用检测和异常检测两个过程对信息进行处理.最后,利用安全信息关联和融合的结果进行量化的实时安全风险评估.     

基于DSP+FPGA的高速信号采集与处理系统的信号完整性分析

在分析各种破坏信号完整性的原因的基础上,结合一个基于DSP＋FPGA结构的信号采集和处理系统,阐述了实现信号完整性的具体方法。