一种基于几何特征编码的运动搜索

提出了基于姿态的几何特征来描述人体躯干和四肢的关系,并通过特征编码函数,将复杂的运动数据转换成简单编码流,通过合并特征编码与索引树的思想,从而建立基于编码的数据库索引,实现了快速而有效的基于内容的运动搜索,并支持索引的线性扩展。在2×106帧的运动数据库上的实验验证,表明该搜索方法的实时性和有效性。     

基于混合索引结构的传感器网络查询系统仿真

检索场域内节点q的k个最近邻节点感知信息是无线传感器数据库系统时空查询方法的重要一环。结合索引结构和非索引结构的最近邻节点查询框架,提出了基于混合索引结构的传感器网络最近邻查询系统模型及算法,采纳贪婪路由协议中的非索引结构的位置路由算法将用户需求转发到节点q,q分析用户查询需求,结合k计算查询区域半径,同时基于改进的索引结构查询体系得到用户需求信息。为拓展算法在动态拓扑网络结构的移动无线传感器网络上的应用,探讨了一种改进的最近邻查询方法。通过大量实验仿真,证实所提混合索引结构方法充分吸收了索引结构和非索引结构等体系的优点,在减少系统能耗和提升网络服务质量等方面均有所改进。     

面向资源语义共享的分布索引策略研究

针对大规模对等网络环境下信息资源语义异构和高效定位问题,本文提出了一种基于多元数据规范模板的可扩展的、面向语义的元数据描述框架,并在此基础上提供一套混合的组织索引体系,其中结合了DHT和社区的特点,基于核心信息单元和扩展信息单元对资源位置、MST组群和社区入口进行有效索引,并且基于不同信息单元之间语义关系提出了语义扩展路由的概念。基于此组织索引体系提出了一种面向语义的混合资源发现方法,有效提高了资源查全率,通过仿真试验说明了本系统与现有相关系统相比具有较高的查询效率和可扩展能力。     

基于动态索引和缓冲池的空间数据服务优化技术

以提高海量空间数据服务的性能为目标,针对数据访问行为和数据索引机制进行了研究,基于人的因素对于数据的影响,提出了非均匀空间访问概佘、基于关注度的动态索引和缓冲池技术,设计实现了双索引运行模式,并结合实际数据进行了仿真验证.结果表明,该方法可有效提高数据命中速度和总体服务性能.     

实时地形绘制的两级瓦片四叉树索引

针对地形场景绘制的海量数据管理和实时性要求,提出一种两级瓦片四叉树索引方法:首先将地形数据在水平面上进行初级方格剖分,然后在每个初级方格面片上构建瓦片四叉树,分块数据被两级索引唯一标识。以此为基础,设计了自底向上的视点扩散绘制数据检索算法。实验结果表明,该索引能够大幅度减少辅助信息存储,并提高绘制检索的速度。     

稀疏森林:真彩色直方图快速生成算法

基于空间数据索引技术,提出了一种新的真彩色图像颜色直方图生成算法,这种算法采用一种新的空间数据结构——稀疏森林,通过将RGB空间中三维颜色(点)投影至(r,g,0)平面进行"降维",将三维空间点索引变成一维数据索引问题,降低了问题的复杂度。进一步,利用B树高度平衡、多分支、低深度、结构紧凑等特点,对一维数据进行索引。理论与实验结果表明,稀疏森林保留了全部颜色空间信息,生成、索引速度快,可以方便地进行点查询和区域查询,并且空间效率比较高。     

战场环境中基于对等计算的分布式时空索引技术

对时空信息进行合理组织可以高效完成时空查询,从而快速支持军事决策和行动的顺利完成。针对战场环境中时空数据的分布独立性,各节点的自治性、动态性及协作性,提出了分布式基于对等计算的时空索引(pear to pear spatio temporal indexing, P2PSTI)结构,该索引基于分布式哈希表(distributed Hash table, DHT)技术组织节点的拓扑结构,采用Hilbert曲线将时空对象映射到一维空间,并利用该曲线的局部保持特性设计了高效的查询算法,大大降低了路由消息数量,提高了时空查询性能。实验结果表明,P2PSTI查询性能好,索引维护代价低,负载均衡策略效果明显。     

新闻事件多维频繁模式挖掘——基于多维属性索引树方法

提出一种基于多维属性索引树的新闻事件多维频繁模式挖掘方法。该方法首先根据新闻事件属性建立多维关系数据库,然后将属性集按其特性分成非内容属性集和内容属性集两部分,依据非内容属性集创建多维属性索引树,同时利用概念分层对索引树属性进行概念泛化,以解决数据稀疏问题;最后基于多维索引树挖掘新闻事件多维频繁模式。通过真实数据集上的实验,验证了方法的有效性和优越性。     

非正交码移键控和码索引调制算法

针对正交码移键控(code shift keying, CSK)误比特率(bit error rate, BER)性能下降和非正交码索引调制(non-orthogonal-code index modulation, N-CIM)未能充分利用扩频码自相关性的不足,提出一种非正交CSK和码索引调制(non-orthogonal-CSK-code index modulation, N-CSK-CIM)算法。发送端信息比特分为调制比特和扩频码映射比特;调制比特用来进行符号调制,映射比特映射为扩频码的索引和码相位索引。首先根据调制比特进行符号调制,然后利用映射比特映射的扩频码索引选择同一原始扩频码,并根据码相位索引进行码移键控产生新的扩频码,调制后的符号实部与虚部分别用这一新的扩频码进行扩频。仿真结果表明,在加性高斯白噪声(additive white Gaussian noise, AWGN)信道和瑞利衰落信道中,相同信噪比时, N-CSK-CIM算法的BER性能优于N-CIM算法和正交CSK算法。     

仿真数据收集中的实时数据库技术研究

研究了实时仿真应用系统中的数据库技术。为实现仿真中数据收集、存储和事务调度的实时性，满足对所收集数据的实时使用需求，提出了一种新的稀疏索引技术。该技术在不影响数据收集任务的前提下，可以提供对所收集数据的高效查询。通过比较实验，验证了实时数据收集系统的可行性和有效性。     

高速运动目标视频序列分层技术研究

视频序列分层技术是视频内容检索系统的关键部分 ,讨论了目标高速运动下的视频序列分层技术。采用高阶统计量、图像能量理论及块处理技术 ,快速拼接、重建视频序列中各镜头的背景 ,利用重建背景进行视频分层。实际视频序列的测试结果验证了该算法的有效性 ,层次分割的准确性 ,适用于实际高速运动视频序列的层次分割。     

面向对象的技术

本文较详细地介绍了面向对象技术的基本概念和这项技术的主要特征:信息隐蔽、数据抽象、性质继承和方法确定。并阐述了与面向对象技术相适应的数据结构和面向对象的语言,最后分析了面向对象技术迅速发展的原因。     

Indexing of Content-Based Image Retrieval System with Image Understanding Approach

1 .INTRODUCTIONMuchattentionhasbeenpaidtoCBIR (content basedimageretrieval)inrecentyears[1 2 ] ,andvarioustech niqueshavebeenappliedtoretrieveimagesbasedonlow levelfeatures,includingcolor,texture,sketchandshape .These previouseffortshave producedmanyinterestingresults[4～ 9] basedondifferentimagefeaturesandmetrics.Especially ,theCBIRsystemsbasedonrelevancefeedback ,keywordsannotationandothernovelmethodsworkwellundermanykindsofimagequeries.However,therearestillsomeproblemsconcern ingCB…     

并行离散事件仿真框架研究

在综合分析并行离散事件仿真的研究现状的基础上，归纳了并行离散事件仿真难以应用推广的原因：对并行离散事件仿真性能的影响因素及关系的研究不够深入全面，缺乏性能预测工具；针对这种现象总结了理想的并行离散事件仿真系统应具备的特征，并提出了一个并行离散事件仿真系统的实施框架，探讨了基于Agent技术的实现方法。     

约束信息的模板表示模型及其应用

工程约束信息包含着对约束设计过程的抽象和设计模式的总结，将其高效规范地表示出来，对提高工程设计的效率十分必要。文章从这一着眼点出发，首先根据约束特点分类工程设计约束；在分类的基础上和不失一般工程意义的前提下，给出以模板为载体，多种知识表述方法相结合的约来信息表示形式，并将其应用于冷冲模CAD系统的设计中；实践证明，文章的方法在提高工程设计效率和方便用户等方面具有良好的效果。     

视频图像中字幕区域自动提取算法

视频的自动标注是视频检索系统中的重要模块,而字幕的提取与定位则是视频标注的重要步骤。提出了一种基于小波变换与模糊聚类神经网络相结合的字符区域自动提取算法。该算法尤其适合于中文字幕的提取与定位。实验结果表明,该算法对中文字幕检测与定位的精度达92％左右。     

基于参数估计的层次诊断模型研究及应用

针对大型系统多故障诊断的复杂性,提出利用抽象技术建立的简化层次模型进行诊断。把抽象技术分为结构抽象和行为抽象,结构抽象建立在系统的描述方法之上,采用的行为抽象技术为Box-Jenkins建模方法(B-J法)的参数模型。介绍了层次模型的一种形式化方式-抽象树的建立方法。利用不同层次的参数模型参数值序列之间的变化关系并采用由上至下的分层诊断策略进行故障诊断。仿真实例的结果表明减少了计算量,提高了诊断效率。     

一种最优的核Fisher鉴别分析与人脸识别

基于核的Fisher线性鉴别分析(KFDA)已成为抽取非线性特征的最有效方法之一。但是,针对必然面临的奇异性问题,如何抽取非线性最优鉴别特征还没有得到很好的解决。基于同构映射的思想,我们提出了一种最优的核Fisher鉴别分析(OKFDA)方法,从理论上巧妙的解决了奇异情况下最优鉴别矢量集的求解问题。在FERET人脸库的子库上的实验结果验证了OKFDA方法的有效性。     

人工神经元网络的研究现状与展望

人工神经元网络是在现代神经科学研究成果的基础上提出的用来模拟人脑功能基本特征的一门研究学科,它不是人脑神经元网络的全面、真实描述,而是这种网络的某种抽象、模拟和简化。研究这一技术的目的在于探索人脑信息加工、存贮和搜索的机制,从而为人工智能与信息处理等学科的研究开辟一条新的技术途径。本文着重介绍了人工神经元网络的研究概况、典型模型和实际应用,展望了未来人工神经元网络的研究与发展。