用神经网络实现VBR视频通信量的在线预测

VBR(Varible Bit Rate)视频信号具有时变性、非线性和突发性等特点,实现该信号通信量的高精度预测难度较大.针对以上问题,本文提出了一种用于VBR视频通信量预测的自适应神经网络模型,网络训练采用离线与在线相结合的方式,同时通过删除不重要的权重,以优化网络的拓扑结构,提高网络的推广能力,降低网络在线学习的计算复杂度;对VBR视频通信量预测的模拟结果表明该模型具有高的预测精度,并能满足通信系统对预测实时性的要求.     

基于光流的快速人体姿态估计

针对目前深度学习领域人体姿态估计算法计算复杂度高的问题,提出了一种基于光流的快速人体姿态估计算法.在原算法的基础上,首先利用视频帧之间的时间相关性,将原始视频序列分为关键帧和非关键帧分别处理（相邻两关键帧之间的图像和前向关键帧组成一个视频帧组,同一视频帧组内的视频帧相似）,仅在关键帧上运用人体姿态估计算法,并通过轻量级光流场将关键帧识别结果传播到其他非关键帧.其次针对视频中运动场的动态特性,提出一种基于局部光流场的自适应关键帧检测算法,以根据视频的局部时域特性确定视频关键帧的位置.在OutdoorPose和HumanEvaI数据集上的实验结果表明,对于存在背景复杂、部件遮挡等问题的视频序列中,所提算法较原算法检测性能略有提升,检测速度平均可提升89.6%.     

高炉物料消耗计量数据自动认证系统的设计与实现*

以某钢铁企业为背景,针对手工认证方式实时性差、精确度低的特点,设计并实现了一套计量数据自动认证系统.该系统通过分析计量数据异常的类型,建立计量数据分析处理智能模型,实现了对计量数据按班进行差错分析和自动认证的功能,认证结果可以自动报送ERP系统.自动认证系统基于Oracle 9i数据库和PowerBuilder 8.0前台开发软件实现,具备自动认证和报表统计功能,是钢铁企业信息管理系统的重要组成部分.     

分布式系统可靠性模型研究

为描述分布式开发环境中的软件可靠性增长情况,提出一种分布式开发环境下软件系统的可靠性模型。在实际的软件可靠性数据集上,通过使用适应性度量和AIC准则,对所提模型进行验证和评价。实验结果证明,该模型能捕获大量的可靠性成长曲线,具备较强的适用性和灵活性,且使用该模型所描述的分布式软件开发环境更符合实际情况。     

汉语自然话语的音高下倾

该研究使用电话对话语料,在统计的基础上对语句的音高下倾进行了考察。发现绝大多数语句的音高都是逐渐下降的,音高曲线前高后低的走势有其生理上的原因,并且具有标界功能。少数语句音高不下降,这与词语的载义重度、焦点及音节本调有关。该文又对陈述句和疑问句的音高进行了考察,发现与陈述句相比,疑问句的整体音域较大,句末无疑问语气词的是非问句末尾两音节间的降幅较小。     

不同品种薯尖的总酚、总黄酮含量及抗氧化活性比较

为筛选出抗氧化活性较高的薯尖品种、为薯尖的开发利用提供理论依据,本研究比较了四种不同品种薯尖(福薯7-6、福薯18、宁菜、7001)的叶、茎尖、柄、茎4个部位的总酚、总黄酮含量。并且以DPPH·清除率、总还原力、·OH清除能力、超氧阴离子自由基清除能力为抗氧化活性衡量指标,分析了4个品种各个部位的抗氧化活性及其与酚类物质含量的相关性。实验表明:4种薯尖的总多酚含量介于4.42~98.15 mg GAE/g DW,总黄酮含量介于0.97~36.17mg RE/g DW,DPPH·清除率介于5.13~53.1 mg trolox/g,总还原力介于5.65~115.00 mg Vc/g,·OH清除能力介于0.04~0.06(Vc mg/g),超氧阴离子清除能力介于27.11%~54.50%;在4个部位间,叶、茎尖的酚类物质含量及相关抗氧化活性总体上显著高于其他部位;4种薯尖中只有福薯7-6和福薯18在叶部位的总黄酮含量无显著差异,且各个品种在茎尖和柄部位的·OH清除能力均无显著差异;总酚、总黄酮含量与抗氧化活性均呈正相关。总而言之,不同品种、不同部位薯尖的总酚、总黄酮含量,以及其抗氧化活性均存在一定差异。经过筛选认为7001品种薯尖的酚类物质含量及其抗氧化能力最高,可作为优质抗氧化剂的资源。     

基于ArcGIS Engine的暴雨参数自动查算系统设计与实现

由于小流域一般缺乏实测水文资料,设计洪水多根据各省的设计暴雨洪水查算手册,查算各暴雨洪水参数,间接推求。但暴雨参数种类繁多,传统的手工查算任务繁重,影响工作效率。本文主要探讨基于ArcCIS Engine开发暴雨参数自动查算系统的系统设计依据、查询数据库建立途径及系统功能实现方法,在查算数据库建立时考虑了经纬度坐标的运用,提高了工程定位的准确性。通过应用于江西省暴雨参数查算的实例验证了其可行性、可靠性和高效性。     

C合金化对AlCrFeCoNi2.1共晶高熵合金微观组织和拉伸性能的影响

目的 为了显著提高AlCrFeCoNi2.1共晶高熵合金的室温力学性能,利用C合金化的方法研究不同碳含量对微观组织和室温拉伸性能的作用规律。方法 采用电弧熔炼–滴铸方法制备了不同C含量的(AlCrFeCoNi2.1)–x%C(x=0、1、2、3,原子数分数)共晶高熵合金,利用XRD、SEM和EDS等手段研究了不同C含量下微观组织、相结构和拉伸性能的变化规律。结果 添加C元素后,合金未形成新相,仍然由FCC相和B2相组成,但其微观组织呈现出由层片状向树枝晶转变的特征。随着C含量的增加,屈服强度和抗拉强度增大,但伸长率有一定的降低,其中(AlCrFeCoNi2.1)–3%C(原子数分数)合金的屈服强度可达到791 MPa,抗拉强度可达到1 332 MPa,同时伸长率仍有6.1%,与AlCrFeCoNi2.1合金相比,屈服强度和抗拉强度分别提高了99 MPa和296 MPa。结论 该强化效果主要来源于C原子的固溶强化作用和微观结构的改变。     

移动流媒体用户QoE评估模型

HAS(HTTP Adaptive Streaming)能够实现流畅播放和视频质量的平衡,为用户提供更好的服务质量体验。大多数基于HAS的流媒体用户体验质量(Quality of Experience,QoE)模型考虑了当前系统或网络条件,但对用户所处环境的客观影响、用户心理因素的考虑较少。面向移动流媒体客户端的应用场景,从客观感知影响参数和心理效应影响参数两个方面来考虑移动端流媒体的QoE影响因素,设计用户QoE评估模型。提出移动设备抖动状态检测和用户观看位置检测方法,并将设备抖动状态、用户观看位置与流媒体服务质量相结合,再根据心理学系列位置效应来综合评估用户的质量体验情况。最后通过实验证明了所提的用户QoE模型能够提供准确有效且符合用户实际体验的QoE评估结果。     

一种基于语义分析的汉语语音识别纠错方法

汉语语音识别的研究越来越重视与语言处理的结合,语音识别已经不是单纯的语音信号处理。N-gram语言模型应用到语音识别系统中,大大增强了系统的正确率和稳定性,但它也有其自身的局限性,使得语音识别出现许多语法和语义的错误结果。本文分析了语音识别产生语音和文字方面的错误的原因和类型,在概念层次网络语言模型的基础上提出了一种基于语句语义分析和混淆音矩阵的语音识别纠错方法。通过三个发音人、5万字的声音语料和216句实验语句的纠错测试,本文的纠错系统在纠正语义搭配型错误方面有比较好的表现,可克服N-gram语言模型带来的一些缺陷。本文提出的纠错方法还可以融合到语音识别系统中,以便更好地为语音识别的纠错处理服务。