针对DTMB-A系统的自适应峰均比降低算法

针对地面数字多媒体广播演进方案(DTMB-A)中由于采用了较大FFT长度而带来的高峰均比问题,提出一种基于动态星座图扩展的自适应峰均比降低算法。首先介绍了针对APSK调制方式的动态星座图扩展算法,明确了星座点可扩展区域的选择方式;随后基于峰值抵消信号推导了动态星座图扩展算法的最优时域系数;最后针对现有动态星座图扩展算法对初始限幅门限值敏感的问题,提出一种在迭代中自适应调整限幅门限值的方法。仿真结果表明:所提算法的降峰均比性能优于现有动态星座图扩展算法,同时在初始限幅门限值设置不理想的情况下具有较好的鲁棒性。     

基于运动矢量场的二维到三维视频转换技术

给出了基于运动矢量场分析的二维到三维视频转换方案.提出了基于运动矢量场分析的背景运动矢量自动调整算法,并且给出了通过最大运动矢量对深度伸缩系数调节方法.实验证明,采用该方法对背景运动的视频同样取得了较好的深度图效果.并且对提高三维视频生成的质量有益.     

配电网的回路阻抗法潮流计算与仿真可视化

提出了一种用于配电网快速潮流计算和仿真信息可视化的新方法:结合十字链表与关联矩阵,给出了阻抗矩阵自动生成算法,并可以任意顺序求解各支路电流和各内节点电压;提出了基于right-looking LU分解法的并行高斯消去算法,利用GPU(图形处理器)加速求解复系数回路阻抗方程组;采用GIS(地理信息系统)和虚拟现实技术,对潮流计算结果进行仿真可视化.仿真算例表明,该方法对节点编号无特殊要求,适用于有环、无环的配电网潮流计算,具有计算速度快、精度高、仿真结果显示直观形象的优点.     

基于字典学习的传统民族服饰多标签标注算法

为了实现对传统民族服饰图像文化内涵的自动挖掘,提出了基于字典学习的传统民族服饰图像多标签标注算法.该算法在原有相似系数结构不相关字典学习方法基础上,对重建系数判别能力进一步增强,实现多标签标注任务.首先,利用支持向量机(SVM)算法对重建系数进行线性分类;接着,为每一类别构建一个字典,同时对SVM分类错误的样本进行惩罚;然后,将字典与重建系数不断迭代求解;最后,利用测试样本重建误差和重建系数在分类器中的分类效果完成标签预测.实验结果证明了该方法性能上有所提升,并且在不同数据上的结果更加稳定.     

多元数据的多点表示模型

提出了多元数据的多点表示模型.该模型采用多个平面矢量来表示多元数据的各个属性变量.每个平面矢量用一个复变函数来描述,整个数据集表达为一个复变函数矩阵.该模型可以统一描述多种常用的图表示方法,如平行坐标、雷达图、星座图等.该表示模型的参数可以利用机器学习算法进行优化,从而有效地揭示,数据结构并进行可视化模式识别.     

关于三维地震可视化的分析

在地质开采、石油勘探、地形模拟等领域,可视化技术有着十分重要的意义.应用三维地震数据可视化技术,可以对原始地震测井数据做出正确解释,从而得到石油资源是否存在、位置和储量等重要信息.可视化过程主要分为:数据预处理、映射、绘制、显示四步.数据预处理主要对原始数据进行规则化处理,使其满足可视化数据要求;映射是将处理过的数据映射成几何数据,即进行几何构造建模;绘制的过程将几何数据变换成图像数据;显示过程即将图像数据显示出来.可视化绘制算法可以分为面绘制(Surface Rendering)和体绘制(Volume Rendering)两大类,体绘制技术是一个重要的研究方向,具有较大的研究价值和应用前景,体绘制的传统算法是光线投射法,本文结合地震数据的特点.对该算法进行改进,然后对改进算法的性能进行了评价,得出减少重新采样的计算量是提高体绘制算法效率的有效方法.     

一种支持向量机的动态自适应加权算法

针对现有回归型加权支持向量机直接选择加权系数法存在的不足,提出了一种对加权系数进行寻优的新方法——动态自适应加权算法.通过对权系数进行的自适应迭代调整,以确定其最优值,并进行了实验仿真.仿真结果表明：采用该方法确定的最优加权系数,可以对预测样本数据进行更准确的回归估计.     

大规模虚拟地形的图像径向权混合生成算法

结合图像处理技术和径向权混合方法,提出一种基于图像集的大规模虚拟地形自动生成算法.该算法首先由多幅图像色彩数据生成标准化地形拼接块模型,并通过滤波处理消除地形块内部的跳变现象;借助定义在地形块上的有限支撑径向权函数,对毗邻地形块的子块进行加权混合处理,实现了地形块的无缝拼接平滑过渡.该算法支持相关参数的交互式调整,使用户能够对地形的形状和平滑程度等进行有效控制.实验结果表明:该算法可以自动、快速、高效地生成满足不同形状和规模要求的虚拟地形模型.     

一种线性自抗扰控制器参数自整定方法

针对线性自抗扰控制器参数难于整定的问题,提出了一种基于动态响应过程时序数据挖掘的参数自整定算法. 算法以线性自抗扰控制器中线性误差反馈律的两个增益信号回路的动态响应为参数调整对象,通过改进变收缩系数的随机搜索算法进行参数整定,记录动态响应过程数据,基于关联关系挖掘得到控制参数调整策略应用于线性自抗扰控制器的参数自整定. 为验证本文提出的参数自整定方法的实际效果,以液压自动位置控制系统为控制对象,分别采用阶跃响应仿真和Monte Carlo实验进行对比研究. 结果表明,基于数据挖掘参数自整定的线性自抗扰控制器动态响应较好,鲁棒性较强,改进了变收缩系数随机搜索算法调整时间较长以及传统线性自抗扰控制器超调较大的缺点,是一种具有实用性的线性自抗扰控制器参数自整定方法.     

一种LSH索引的自动参数调整方法

针对LSH技术的固有缺点提出了一种根据数据自动调整LSH索引结构关键参数的方法,该方法面向数据集,使得索引结构可以针对不同数据集的统计特征选取适当的散列函数,而不用手工调整LSH索引结构中的关键参数,提高了LSH算法的准确性,且在进行查询时不增加额外的时间空间开销．模拟实验表明,和使用原始LSH算法相比较,使用该方法进行最近邻查询得到结果集的相似性可以提高10％左右,相似偏差可以减小8％左右;并且由于参数调整过程在查询过程之前,因此改进LSH算法和原始LSH算法在进行查询时有相同的时间空间性能．     

多用途星座图表分析法及其统计学意义

以传统的星座图表分析法为基础，提出学生－得分、问题－得分、学生－时间、问题－时间等多用途的星座图表分析法，并对其统计学意义进行了分析．     

基于关联图的改进关联规则在推荐系统中的应用

提出了推荐模型中的关联规则挖掘方法的改进,给出了自定义的页面权值的定义,并改进了基于关联图的关联规则挖掘算法,将页面权值应用于关联规则的挖掘中。此算法是利用Web日志中经过预处理后得到的数据进行规则挖掘,将处理后的数据应用正态分布函数来得到页面权值。用页面权值重新计算支持度,最后将得到的支持度应用于改进的规则挖掘算法中,形成一种基于权值的关联图的关联规则算法。     

赋权有向图最短路问题的新解法--前趋法

Dijkstra算法被公认为解决最短路问题的最好算法,但它的缺陷之一是不能解决存在负权的最短路问题.一种解决这类问题的新方法--前趋法可弥补Dijkstra算法的这一缺陷.实例表明、前趋法是一种解决存在负权的最短路问题的行之有效的简便算法.     

等摩尔系列法测定配合物稳定常数的数据处理

为了处理等摩尔系列法测定配合物稳定常数的实验数据,首先根据数学计算要求编制计算公式,用Excel对采集数据进行数学计算,然后处理计算后的数据进行作图,并使用Excel绘制了斜线、边框等难以实现的图形,所得图形清晰美观,结果表明该方法可以处理复杂的实验数据,处理效果好,图形清晰,完全满足实验要求.     

基于图形正则化低秩表示张量与亲和矩阵的多视图聚类

针对聚类中忽略局部结构、 低秩表示张量与亲和矩阵高度依赖性等问题, 提出一种基于图形正则化低秩表示张量与亲和矩阵的多视图聚类方法. 首先, 提出一个统一的框架学习多视图子空间的图正则低秩表示张量和亲和矩阵; 其次, 进一步通过基于张量核范数的张量奇异值分解分析高阶交叉视图关联性, 并利用图形正则化保留嵌入在高维空间中的局部结构; 最后, 利用约束二次规划为每个视图分配自适应权重. 在7个数据集上的实验结果证明了该方法聚类效果更好.     

基于图的流行排序的视觉跟踪

为了克服基于检测的目标跟踪中的模型漂移问题,在基于检测的目标跟踪框架下提出一种新的基于图的流行排序的目标跟踪方法。该方法能够抑制在跟踪过程中目标变形、尺度变化以及遮挡等带来的背景信息的影响。首先,把目标矩形框划分为不重叠的图像块,构造一个k-正则图,即以这些图像块为图结点,构造k-正则图,边权定义为结点之间的底层特征的相似性。其次,为每一个图像块分配一个权重,用于表示该图像块在目标表达中的重要性,以此抑制背景信息的干扰,并通过半监督的方式进行计算。特别初始化一些背景或目标图像块,设其权重为1,其他为0,通过流行排序算法计算所有图像块属于背景或目标的权重。此外,使用多尺度特征金字塔的方法处理跟踪过程中的目标尺度变化,同时提高了初始图像块的可靠性。最后,把所有图像块的底层特征进行加权,连接成一个向量,作为矩形框的特征表达,并使用结构化输出(Struck)算法进行跟踪。在几个公共视频序列上进行了实验,结果表明,研究方法的跟踪性能极大地超过了其他跟踪方法。     

基于路径分析和关系描述的知识图谱补全方法

面对相对复杂的互联网信息,知识图谱能够将其表达成更加便于理解的形式,通过可视化技术加以显示并提供有价值的参考.但伴随数据实体及实体关系的快速扩增,知识图谱的稀疏性和连通性不足等问题日趋凸显.提出一种基于路径分析和关系描述的知识图谱补全方法,并以泛娱乐领域相关数据为例,对该方法的有效性进行验证.构建基于泛娱乐知识特点的泛娱乐领域知识图谱,并在该知识图谱上进行验证实验.实验结果表明,提出的方法能够很好地推理出知识图谱中的隐含与遗漏路径,有效地实现知识图谱补全,从而发现具有丰富价值的隐含知识.     

学习非唯一的最佳聚类数

确定“最佳聚类数”一直是聚类算法面临的一个难题。为了确定一族合理的聚类数而不是单个聚类数,提出了一种基于谱分析的算法,并能处理较为复杂的数据集。该算法构建了数据点之间的相似度图,在不同的分析粒度下,用图上的“随机游走”来传播相似度,采用了一个新的评判标准,“广义特征差”来寻找聚类数族。实验结果表明该算法在聚类数不唯一的情况下能够有效地确定聚类数,并且和其他几种算法相比具有较优的计算复杂度。     

基于图分割的蚁群聚类算法

提出了采用两种策略更新信息素来控制蚂蚁行进路径的方法.根据信息素的浓度确定图边的权值,运用了图分割算法断裂所得图的边,从而达到对数据进行聚类的目的.实验结果证明算法是有效的.