基于目标检测及跟踪的视频摘要技术研究

为了能够在不丢失有用信息的前提下对海量监控视频进行摘要,提出一种基于目标检测及跟踪的视频摘要技术。首先根据混合高斯模型对视频进行背景建模,获得监控视频的背景;然后通过背景减法对运动目标进行检测,得到前景运动目标;其次对检测到的运动目标采用分层关联的思想进行目标跟踪,得到运动目标的完整信息;最后将这些运动目标及视频背景重新组装成摘要视频。实验结果表明,该方法能够有效地对监控视频进行浓缩,形成的摘要视频能够完整地保存原有视频信息,减少了存储空间,降低了成本,方便了相关人员及时获取有用信息,提高了工作效率。     

一种基于混合模型的时间序列数据挖掘系统

时间序列数据挖掘是在从数据仓库中提取出有效历史数据的基础上，对其进行一定的处理，从而发现隐含、未知的有效信息．本阐述了一种新的基于灰色—回归—模糊神经网络混合模型的时间序列数据挖掘系统，重点讨论了灰色—回归—模糊神经网络混合模型的建立过程，并应用于浙江省可持续发展预测，取得了满意的结果．该混合模型融合多种智能计算方法优点于一体，为时序数据挖掘提供了一种新的实用方法．     

阻尼器在框架结构中的优化布置策略

基于基础隔震体系的动力特性提出将阻尼器安装在框架结构底部楼层的优化布置策略。首先通过计算场地特征频率ω与减震结构底部隔震层固有频率ωn的比值初步确定结构底部安装阻尼器的楼层数;随后针对减震结构层间位移容许值,通过几次简单的试算即可最终确定所需的阻尼器数量及其安装位置。采用Etabs和Perform-3D两种分析软件,选取2条实际强震纪录和1条人工模拟的加速度时程曲线对一栋10层的减震结构进行了弹性和弹塑性时程分析,表明在底部楼层安装阻尼器的减震结构具备与基础隔震体系类似的动力特性。     

用神经网络方法识别结构损伤的研究

首先提供了结构损伤前后固有频率的变化包含了损伤位置的程度信息，研究了利用动态响应和神经网络技术进行结构参数识别的方法，并确定了结构损伤的位置与程度，建立了一个BP网络结构损识别模型，计算结果表明，该BP网络能准确实现结构损伤判别与定位，说明该方法有效，可靠。     

高校思想政治理论课多媒体案例教学法探究

高校思想政治理论课多媒体案例教学法是在信息技术迅猛发展的背景下出现的一种全新的教学方法。通过分析思想政治理论课多媒体案例教学法的优势,并对其应用的特点和注意事项进行了比较详细的举例分析,充分证明了多媒体案例教学法应用于高校思想政治理论课教学必将起到事半功倍的效果。     

基于罚函数法的冷连轧轧制规程优化设计

 合理的轧制规程是使轧制过程达到最佳状态的重要保证。规程设定中采用具有自学习功能的BP神经网络取代传统轧制力数学模型,选用Levenberg Marquardt算法对轧制力进行预报。采用等相对负荷目标函数,考虑到现场和设备所受限制,确定约束条件。利用罚函数法将有约束的最优问题转换成无约束的最优问题,对某厂冷连轧现场规程进行了优化设计,并对优化前后的轧制规程进行了分析和比较,优化效果令人满意,满足实际生产要求。     

镍钼矿氧压水浸过程铁和硫的转化溶解行为模拟研究

针对镍钼矿中硫铁矿的氧压水浸行为,以硫铁矿为研究对象,研究压力场下初始硫酸浓度、温度、氧分压、矿物粒度对硫铁矿氧压水浸行为的影响。结果表明:硫铁矿氧压水浸过程中,铁元素主要以离子形式存在溶液中,少部分以三氧化二铁、铁矾留在渣中;硫元素在整个反应过程中主要以硫酸根的形式存在溶液中,少部分以单质硫的形式存在渣中;外加初始酸的条件下,反应初期耗酸量大于成酸量为耗酸反应,反应中后期成酸量大于耗酸量为成酸反应;不加初始酸的条件下为成酸反应。     

Vague集的模糊熵和距离测度的相互诱导关系

Vague集自提出以来,由于它在各个领域中的广泛应用而引起众多学者的注意,而模糊熵和距离测度是其中的关键技术。目前已有多种Vague集的模糊熵和距离测度的计算方法被提出来,但所有这些研究都没有讨论两者之间的联系。论文基于Vague集的模糊熵和距离测度的公理化定义,给出两者之间的相互诱导关系,建立了模糊熵和距离测度之间的联系。     

使用贝叶斯优化对遥感影像目标进行精确定位

针对大尺寸遥感影像目标检测中检测边框不精确的问题,提出使用高斯过程贝叶斯优化对遥感影像中的目标进行精确检测与定位。研究分为两个阶段,第一阶段使用基于边缘信息的EdgeBoxes算法对大尺寸遥感影像进行目标候选区域的选取,用分类器得到初始检测结果;为了得到更加准确的边框,在第二阶段,基于高斯过程的贝叶斯优化对每个目标的边框进行微调：①以目标初始边框为基准,在其周围选取与初始边框相交的边框集合,并得到一个高斯过程分布;②使用贝叶斯优化估计出下一个边框,并将其加入边框集;③求分类器对所有边框的得分,得分最高的边框作为下次迭代的基准边框;④重复若干次贝叶斯优化后得到最终的边框。实验结果表明：EdgeBoxes方法以较少的候选框可以得到较大的召回率,使用高斯过程的贝叶斯优化可以明显地提高检测边框的精度。     

基于迁移策略的分布式遗传算法多用户检测器

针对简单遗传算法多用户检测器的收敛速度慢和“早熟”问题,利用解相关算法的抗多址干扰能力和分布式遗传算法的快速全局寻优优势,提出了一种基于迁移策略的分布式遗传算法解相关多用户检测器。计算机仿真结果表明:该多用户检测器的检测性能明显优于简单遗传算法多用户检测器和解相关多用户检测器,更易于实现。