基于改进MGR融合算法的视频信息融合框架

针对视频信息具有的多模态性质,提出了融合视音频多种模态特征信息的视频融合分析框架,用以提高视频检索的正确率和效率.该框架根据从视频底层提取出的多种图像特征、音频特征,采用基于图嵌入框架的降维算法MFA降维,根据降维后得到的各种特征向量,训练SVM分类器进行分类,并用改进后的MGR融合算法对SVM分类器输出的序号矩阵进行融合分析.实验结果表明该融合框架融合多种特征提高了分类识别的效率,采用了改进的融合算法降低了计算复杂度,提高了系统的整体性能.     

The Impact of Trade Policy Arrangements on China and World Economy in Post-MFA Era

With Multi-Fiber Arrangement （MFA） eliminated on Dec 31, 2004, the debates and concerns on the trade of textile and apparel have been growing. The objective of this study is to examine the impacts of alternative policies on China and World economy after canceling MFA. Based on a general equilibrium model of the Global Trade Analysis Project （GTAP）, study shows that China and World will significantly benefit from further trade liberalization. However, if USA, EU and Canada converted to TBT to restrict import, the gains from eliminating MFA would be largely offset. Based on our analysis, some policy implications are discussed.     

基于MFA方法的循环经济可实施方案分析——以江门甘蔗化工集团为例

江门甘蔗化工集团是一家涵盖轻工、化工、医药、建筑材料、电子机械的大型企业。研究江门甘蔗化工集团的循环经济发展方案,促进企业节能降耗和减污增效,不仅有利于集团可持续发展,而且对于类似企业以及广东省循环经济的建设都具有重要意义。本课题针对江门甘蔗化工集团初步提出的10个备选循环经济实施方案开展研究,从物质流分析(MFA)方法角度,提出根据循环经济综合指数(CE)值选择优选方案,分析了该集团的主要物质流、能量流和水平衡,计算出方案1～10的CE值,为实现物质最大减量化而推荐出3个优选方案,为江门甘蔗化工集团继续深化循环经济建设提出重要途径。     

典型钢铁企业物能消耗与烟粉尘排放分析

以典型钢铁生产企业为研究对象,基于企业实际生产数据,采用物质流分析法(MFA),构建物质代谢模型.建立了能源、资源利用和污染物排放分析指标,定量描述了钢铁企业的资源能源消耗及烟粉尘排放情况.结果表明:企业层面,高炉-转炉长流程吨钢总资源消耗量为208.6 t,燃料能消耗量占能源消耗总量的93.9%,吨钢烟粉尘排放量为648.08 g,烧结和炼铁工序贡献最大,分别占总排放量的45%和36%.电炉短流程总资源消耗量为1.31 t,电能消耗量占能源消耗总量的96.7%,吨钢烟粉尘排放量67 g.工序层面,烧结、炼焦和炼铁三个主排放工序的排放量分别为222.50 g/t烧结矿、118.20 g/t焦、245.27 g/t铁.据此,提出企业节能减排和产业结构调整的方向性建议,以减少环境压力,实现钢铁企业的可持续发展.     

差分进化算法研究及其应用

针对一种新兴的进化算法--差分进化算法,介绍了该算法的基本原理、算法流程和控制参数选择, 然后利用差分进化算法求解了多元函数的极值问题.差分进化算法具有随机选取初始值的优点,数值实验结果表明了该方法的正确性和有效性.     

正交边际Fisher分析在人脸识别中的应用

提出了一种新的名为正交边际Fisher分析的方法用于降维,并且证明了了该方法可以同时最大化类内数据的紧致性和最小化类外数据的分离度。在人脸识别的实验中,表明该方法的性能比原来的边际Fisher分析有较大的提高。     

基于小波分析与Boll改进谱减法的普米语语音增强算法

小波分析和Boll改进谱减法具有很好的减噪效果,但同时也存在"音乐噪声"和语音失真.为了解决这2个问题,基于这2种算法,研究了一种它们的联合算法并对加噪后的普米语进行语音减噪实验.通过对减噪后语音的试听和波形图的观察以及信噪比的对比,对实验的结果进行分析.实验结果表明,针对叠加了随机高斯白噪声的普米语,算法能有效地减少这2种方法单独使用时所产生的"音乐噪声"和语音失真.     

对模拟退火算法解不均匀性的改善

模拟退火算法(SA)是一种对复杂的组合问题很有效的最优化算法,例如LSI设计中的布局设计,但模拟退火算法需要很长的执行时间,所以许多的研究者都在研究更快的模拟退火技术.在观察到模拟退火算法得到的结果可能会产生不均匀性,并且在几个简单集成模块布局问题的实验中发现这种不均匀性超过了30%,由此提出了一个改善SA算法结果的方法,称之为TOSA算法.通过对标准布局问题的实验,证明了SA算法结果的不均匀性和TOSA算法的有效性.在应用TOSA算法对8个全局标准布局问题IBM01～IBM02和IBM07～IBM12进行的布局实验中,相较于原始的模拟退火算法,在解的质量上获得了平均4%～7%的改善.     

边界监督多重集典型相关分析

多重集典型相关分析(multiset canonical correlation analysis,MCCA)仅仅考虑了多组数据间的相关性信息,不能有效地反映样本数据的几何结构与鉴别信息,因此为了解决这个问题,首先在LDA思想的启发下,构建了监督多重集典型相关分析(supervised multiset canonical correlation analysis,SMCC)的理论框架,并以此为基础,结合边界Fisher分析(marginal fisher analysis,MFA),提出了边界监督多重集典型相关分析(marginal SMCC,MSMCC).该算法的基本思想是在最大化数据相关性的同时,还要最大化组内数据的类间离散度以及最小化组内数据的类内离散度.在人脸图像与目标数据库上的实验结果验证了所提算法的有效性.     

基于二维模式匹配的图像检索快速算法

图像检索快速算法是基于内容检索研究的重要内容 .首先推广改进了已有文本二维模式匹配快速算法 ,然后将该算法应用于图像内容的检索过程中 ,并实验研究了精确匹配和近似匹配图像检索快速算法的有效性