基于高阶累积量和瞬时特征的调制识别算法

从特征参数提取角度出发，提出了一种基于高阶累积量和瞬时特征的信号调制识别算法。该算法从调制信号高阶累积量中提取出稳健的特征参数，并结合改进的瞬时特征参数，采用决策树的方法对信号进行调制识别。与传统决策论识别算法相比，本算法特征参数较少，识别类型多。最后仿真结果表明，该算法在较低信噪比下具有很好的识别率（〉95％）。     

PDMiner:基于云计算的并行分布式数据挖掘工具平台

随着信息技术和互联网的发展,各种信息呈现爆炸性增长,且包含丰富的知识.从海量数据信息中挖掘得到有用的知识仍然是一个挑战性的课题.近几十年来,数据挖掘技术,作为从海量数据信息中挖掘有用信息的关键技术已经引起了广泛的兴趣和研究.但是由于数据规模的增长,以往的很多研究工作并不能有效地处理大规模数据,因此,开发设计或者扩展已有算法使之能处理大规模数据集,已经成为数据挖掘中非常重要的研究课题.近年来,基于云计算的数据挖掘技术研究已经成为一个热点话题,本文中我们研究开发一个基于大规模数据处理平台Hadoop的并行分布式数据挖掘工具平台PDMiner.在PDMiner中,开发实现了各种并行数据挖掘算法,比如数据预处理、关联规则分析以及分类、聚类等算法.实验结果表明,并行分布式数据挖掘工具平台PDMiner中实现的并行算法:1)能够处理大规模数据集,达到TB级别;2)具有很好的加速比性能;3)大大整合利用已有的计算资源,因为这些算法可以在由这些商用机器构建的并行平台上稳定运行,提高了计算资源的利用效率;4)可以有效地应用到实际海量数据挖掘中.此外,在PDMiner中还开发了工作流子系统,提供友好统一的接口界面方便用户定义数据挖掘任务.更重要的是,我们开放了灵活的接口方便用户开发集成新的并行数据挖掘算法.     

基于决策树的超市客户数据挖掘与仿真

FoodMart超市市场部想提高客户满意度和客户保有率，于是计划对会员卡方案重新定义，以便更好地为客户提供服务并且使提供的服务能够更加密切地满足客户的期望。本文基于对FoodMart超市客户数据的分析，适当选取某些客户类型特征作为决策属性，并利用ID3算法从FoodMart超市客户数据中挖掘客户分类规则。并利用java语言编程实现了ID3算法。仿真的结果不仅为FoodMart超市会员卡重新定义制定最佳的指导策略，而且在理论研究和工程实践中都具有重要的意义。     

基于改进遗传算法的云计算任务调度研究

针对云计算服务集群任务调度算法的效果，提出一种基于改进遗传算法的任务调度算法。该算法采用检测种群个体多样性生成初始种群，遗留优秀个体，检测个体相似度增加交叉操作的有效性等策略实现任务调度的改进。实验表明，该算法在云计算任务调度中是一种有效的算法，缩短了任务的执行时间并节约系统资源。     

基于改进聚类算法的基础数据准备研究与应用

为了解决数据挖掘本身的局限性，提出了适用于制造企业的基础数据的改进K-means算法。该算法应用AHP方法将原始数据根据其特征属性进行加权预处理，可以将基础数据进行更精确的细分，完善了基础数据的准备，为企业提供了更加直观科学的决策依据。并通过实例验证了该方法的可行性。     

非光滑优化信赖域算法的改进

给出了无约束非光滑优化问题的一种改进的信赖域算法。改进后的算法不仅满足全局收敛性，而且算法中增加的内循环在有限步内必终止，进一步减少了矩阵的运算量。最后给出一些初步的数值实验。     

基于GSFLA的电力系统谐波估计算法

针对非线性动态负载引起的谐波难于检测的问题，提出了一种新的谐波估计算法。该算法借助蛙跳算法（SFLA）的全局搜索性对未知参数进行优化估计；引入高斯分布估计算法（GEDA）的思想，对蛙群中适应度好的蛙进行分布估计再生，提高收敛速度；结合进化代数改进蛙跳规则以改善局部搜索性能。实验仿真数据显示，与PSO算法相比，振幅平均估计精度提高了5．3％，相角平均估计精度提高了4．7°。研究表明，该算法（GSFLA）用于电力系统的谐波估计有更快的收敛速度和估计精度。     

基于Rabin密码体制的图像分存改进算法

图像分存是图像保护的重要措施之一；本文在分析Rabin密码体制及二次剩余定理的基础上，提出了对基于二次剩余定理的数字图像分存改进算法。改进算法为无损图像分存；实验结果表明：图像分存后，安全性高，图像恢复效果好。     

基于粗粒度单元的离群点检测算法研究

对现有的基于单元的算法进行改进，利用KNN算法思想得到距离与比例参数的合理先验值，以加快离群点检测的收敛速度；同时通过扩大单元粒度，减少了单元区域查询次数与算法的空间复杂度，从而在整体上提高了离群点的检测效率。通过实验，验证了改进后算法的可行性，同时比较了其与原算法在不同参数下的性能优劣。     

基于VDM的复杂装备故障数据分析

在历史故障数据基础上，分别掏建故障信息、装备信息、装备使用状况的数据集市，通过数据挖掘模型和可视化交互平台，形成基于可视化数据挖掘（Visual Data Mining，VDM）故障分析架构。以此架构为基础，探讨了故障数据仓库的建立以及故障数据挖掘算法，对实际故障数据进行预处理，并分析故障责任、故障趋势、故障分布等特性，得到图形化的分析结论，为装备的设计、制造、维护提供支持。     

基于树的不确定数据频繁项的挖掘算法研究

本文针对UF-growth算法在构建环节的不足,提出了一种改进的映射频繁项树PUF-tree算法。该算法基于数据库映射技术,通过改进原算法的构建过程,能在一定程度上消除原算法的性能瓶颈,提高算法的效率。     

一种基于动态排序的最大频繁项集挖掘算法

集合枚举树是最大频繁项集挖据算法中常采用的数据结构。在此算法中,最大频繁项集的挖掘过程也可以看作对集合枚举树的搜索过程。为缩小对集合枚举树的搜索空间,本文提出了一种新颖而高效的剪枝方法:根据已挖掘得到的最大频繁模式动态排列枚举树节点的顺序,最大限度的施行剪枝,从而缩小搜索空间。该算法采用位图的数据格式与深度优先的搜索策略。实验结果表明,该算法能有效提高最大频繁项集的挖掘效率,在采用相同的测试数据情况下,效率优于FPMax。     

一种改进的Knockout抠图方法

通过对Knockout算法的研究分析,针对其在实际应用中需要用户大量的交互工作以及因模型简单造成的抠图不精确问题,提出了一种改进算法。该算法用区域生长方法将用户输入的前、背景线段生长聚合成前、背景区域;然后用轮廓查找方法找到两个区域的轮廓作为Trimap的前、背景轮廓线;最后使用优化颜色样本的方法对每个未知像素点的样本进行优化,提高抠图的精确度。实验结果表明,改进后的算法需要用户较少的工作量,能够得到传统Knockout算法更好的抠图效果。     

一种基于Markov随机场模型的核磁共振图像分割方法

为了提高核磁共振(MR)图像分割的效果,提出了一种基于Markov随机场模型的分割方法。该方法利用Markov随机场描述图像的先验分布,结合MAP准则获得分割优化函数,通过ICM局部迭代使分割优化函数收敛。迭代过程中引入了后验概率矩阵的平滑;提高了分割的精度和速度。实测数据的实验结果证明了所提方法的有效性。     

基于置换图的便笺存储器分配

在当今的嵌入式系统中,广泛地将片上存储器组织为软件管理的便笺存储器(SPM).Li等研究发现,对于很多嵌入式应用,其相干图中的数组生存期满足包含性.他们证明了满足生存期包含性的数组相干图为超完美图,并提出了一个基于超完美图的SPM分配算法.他们的算法在面向嵌入式应用的SPM分配上获得了当前最好的性能.本文进一步证明满足生存期包含性的数组相干图为置换图.置换图是超完美图的一个子类.在现有技术的情况下,置换图在判定及区间着色方面比超完美图有优势,如存在线性时间的识别算法,存在线性时间的最优区间着色算法.基于此理论结果,我们将Li等的算法在保留原算法逻辑的基础上,改进为基于置换图.实验表明,改进后的算法在很多不满足生存期包含性的相干图上仍能取得最优SPM分配,获得比基于超完美图的分配算法更好的分配结果.     

基于压缩感知思想的图像分块压缩与重构方法

压缩感知理论在数据获取、数据存储/传输、数据分析和处理方面有很大优势,成为近年来的研究热点.考虑到大多数图像信号信息分布有差异,编码端,在对图像分块的基础上,融合熵估计和边缘检测方法计算各图像块的信息含量,再从两个不同的角度进行分类采样:依据信息量多少将图像块分为平滑、过渡和纹理3类,使用不同的采样率采样;依据信息量的分布特征,采用不同的采样率分配策略进行采样.在解码端,根据不同类型的图像块构造不同的线性算子进行重构,再运用改进的迭代阈值算法去除块效应和噪声.实验证明,算法在提升图像重构质量的同时缩短了重构时间,并且对纹理边缘多的图像的重构效果较其他方法理想.     

融合块结构的等周算法及其在CT图像分割中的应用

等周分割是一种基于图谱理论的分割算法,能有效提高图像分割质量且有较高的效率及稳定性.本文提出了一种融合块结构的等周分割算法.该算法采用块结构来减少图中节点数.并根据CT图像特征,将该算法应用到CT图像分割中.实验结果表明,融合块结构的等周分割算法在CT图像分割中取得较好的分割效果,并大大提高了分割效率.     

单张正面人脸图像的三维人脸重建方法研究

针对基于单张正面人脸图像进行三维人脸重建时所需脸部侧面深度信息缺失的问题，提出基于BP神经网络快速三维重建方法。通过建立BP神经网络估计出正侧面人脸数据的关系，从而由输入的正面数据得到侧面数据，并对BP算法做出改进，加速了算法的收敛，提高了拟合的精度。然后利用获取的人脸侧面数据调整CANDIDE-3人脸模型，生成近似图...     

H.264中快速分数像素运动估计算法研究

为了减少分数像素运动估计的计算量,提出了一种快速分数像素运动估计算法.该算法根据块尺寸大小采用不同搜索策略:对16×16块采用改进的快速分级搜索算法,而对比16×16小的块采用基于方向的T形CBFPS搜索算法.实验结果表明,该算法在保证视频质量的同时大大减少了分数像素运动估计的运算量.