基于匹配算法的网格资源管理系统

基于匹配算法的网格资源管理调度层次模型,采用了群匹配算法作为调度策略,满足了网格对调度系统可扩展性和全局最优调度的需求。     

一种新的三维网格多细节层次模型生成方法

提出了一种新的基于半边折叠的递进网格构造算法和一种引入了细分算法的多细节层次模型生成方法,并给出一组实例说明了算法的有效性.     

基于层次模型的低耦合RFID中间件研究

RFID中间件是RFID系统应用的关键,数据管理算法体现着中间件的智能化程度,是中间件的重要组成部分。传统中间件上数据管理算法的实现直接嵌入到中间件架构,二者的高耦合限制了平台的可扩展性和适用性。以设计实现一种可灵活设置功能组件的层次模型的RFID中间件为基础,提出了数据管理算法组件与中间件平台低耦合的设计,提升了中间件的可扩展性。最后介绍了此设计的一个应用实例。     

基于空格编码的文本数字水印算法设计

借鉴OSI参考模型,提出一种新的水印层次模型和相应的自下而上的设计方法,在此基础上设计了基于空格编码的文本数字水印算法。该算法属于脆弱型水印,拥有良好的安全性能和较高的水印容量,具有一定实用价值。     

求解非线性最优化问题的Newton算法研究

本文概述了非线性规划中Newton算法的基本原理和发展，阐述了Newton算法与其他算法的混合算法，并探讨了Newton算法的超线性收敛性，从而进一步阐明了此算法的研究方向。     

字符串的模式匹配算法——基于KMP算法的讨论

重点对基本的串匹配算法和KMP算法进行了探讨。通过对这两种算法的比较分析提出了一个新算法，此算法具有比基本的串匹配算法更优越的时间复杂性，并且相对KMP算法而言更简洁易懂。     

层次模型的关系表示法

层次模型是ＤＢＭＳ所支持的三大数据模型之一．论述了利用关系模型表达层次模型的方法,用关系代数表示层次模型的ＤＬ／１语言;描述了增加和删除的算法,比较其检索效率,给出了一个具体设计实例     

RSA算法的一种简单快速变异算法

介绍了标准RSA算法，在此基础上提出了一种新的RSA算法的变异算法，新算法通过修改RSA算法中的模N=pq的结构为N=pqr，使用较，1、的素数来实现；实验证明，此算法的解密速度比标准算法的速度提高1．7倍，而且其加密强度和安全性不受影响。     

带有限期作业排序快速算法的另一种实现方法

介绍了带有限期作业排序问题的概念，以及使用贪心方法求解此问题的一般算法和一种改进的快速算法。根据改进的快速算法的基本思想，给出了另一种更直观，更易于理解和实现的方法，并分析了此算法在最好、最坏和平均情况下算法的时间复杂性，说明在平均情况下此算法的时间复杂性并不比快速算法的时间复杂性差。     

混合优化算法及在约束优化问题中的应用

针对混沌优化方法和Alopex算法的特性，将改进的Alopex算法嵌入到混沌优化算法中，提出了一种混合优化算法，此算法充分发挥了改进的Alopex算法的快速搜索能力和混沌优化方法细致寻优的特性，提高了算法的收敛速度，避免了优化算法陷入局部最优的缺陷；同时将混合优化算法应用于约束优化问题中．仿真结果表明了混合优化算法的有效性．     

信息系统综合计算模式的一个应用实例

通过一个应用实例来阐述信息系统综合计算模式的设计思想和技术 .它涉及数据库设计 (用C语言 )方面的主库、参数库、字典库、变更库的设计及存储压缩技术 ,功能模块方面的增、删、改、查算法或自动生成器等 .期望由此给出一个由综合计算模式设计的系统的完整概貌 .     

面向中医望诊的人脸图像配准

对可疑病人脸色与病例库中标准病例脸色之间的配准进行了研究.从人脸检测、特征提取到人脸配准,提出一套解决方案和实现算法.将基于肤色模型和动态外观模型的人脸多特征点精确定位方法相结合,应用于面向中医望诊的人脸图像特征定位中,利用所得特征点对人脸划分区域,在各区域内提取颜色特征,实现了基于颜色的图像配准.     

ME4ET:一个基于EDOC ER模型的模型转换工具

模型驱动体系结构（MDA）是一个以模型和元数据为中心的软件体系结构．在MDA体系中，抽象模型是软件开发的主要产品．与传统的软件开发过程相比，模型转换，特别是平台无关模型和平台相关模型之间的转换，在MDA体系中具有重要作用．模型转换需要自动化的模型转换工具的支持以减少软件开发的成本．介绍一个MDA模型转换工具——ME4ET．陔上具支持EDOC ER模型的建模，并支持将EDOC ER模型自动转换为数据库平台和EJB平台上具体的实现，主要介绍ME4ET工具的模型转换规则和算法．     

基于关联的自适应分类规则发现模型

为了对现实中的大规模数据集进行分类挖掘，提出了一个基于关联的自适应分类规则挖掘模型，研究了该模型在预处理、多层分类规则的挖掘、算法的可扩展性、效率和输入参数的自适应等方面的技术和方法．     

数据挖掘在热轧平整机轧制力计算偏差补偿模型中的应用

分析了数据库技术及数据挖掘常用算法,以热轧平整机轧制力计算偏差补偿为例,建立了数据挖掘的热轧平整机轧制力补偿模型．经实际检验,模型在生产应用中完全满足生产实际要求,对现有的基于二级数学模型计算的薄规格板带后期工艺再处理生产的进一步优化具有深远的意义．     

基于单幅正面照和统计模型的三维人脸重建方法研究

为提升单张图片三维重建的效率、提高重建的精准度,提出了一种基于单张图片和统计模型的三维人脸重建技术。首先基于智能行为理解组（intelligent behaviour understanding group,IBUG）,采用监督下降算法（SDM）进行训练来建立二维人脸特征点参数模型;再应用该参数模型对给定图片进行特征点提取;然后基于北京工业大学3D数据库（BJUT-3D）进行三维人脸统计模型的构建;最后,以三维人脸统计模型为基础,使用学习因子自适应梯度下降法对能量函数进行迭代优化,得到统计模型参数化向量,使用该向量来调整统计模型,实现与给定图片相匹配的三维人脸模型构建。实验证明,与现有的方法相比,本文方法重建出的三维人脸模型具有更高的精确度和自适应度。     

基于改进块贝叶斯学习的多通道心电信号重构

为提高可穿戴心电监护系统的重构精度，本文提出了一种结合多测向量模型的块稀疏贝叶斯学习心电信号重构算法，并在算法的求解过程中使用快速边缘似然最大化算法。对MIT-BIH心律失常数据库、MIT-BIH噪声测试数据库和PTB诊断数据库中心电信号的实验表明，相比于其它传统的压缩感知重构算法，该算法具有重构精度高、运行时间短的优势；相比于基于单测向量模型的块稀疏贝叶斯算法，该算法的重构精度提高了35%，重构速度提高至原来的8倍；在重构含噪声心电信号的情况下，该算法获得比其他重构算法更好的重构效果。因此，本算法在可穿戴心电监护系统中具有良好的应用前景。     

一种高效的分布式数据库完整性技术

研究高效的分布式数据库完整性技术以准确评估完整性检查的预期代价,现在仍是一个难以解决的问题.为此,文中提出了一个新的完整性检查策略,设计了分别采取局部预测试策略和支持测试策略的两种完整性测试生成算法,并使用人工智能的降维技术建立代价评估模型,为完整性检查代价估算提供一个量化比对的依据.文中还通过分布式数据库实验对完整性测试、数据获取量、网络数据传送量和参与计算的网络站点数进行了验证,结果表明,文中提出的策略、算法有效降低了分布式数据库的完整性检查代价,所建立的代价评估模型能对代价进行准确评估.     

广域环境下的空间模型库管理

模型管理是决策支持系统研究的核心.从空间分析模型的分析入手,讨论广域环境下空间分析模型的表示方法和实现方法,通过对空间模型库的组织和管理的设计,能够使一个模型库系统适应不同的区域环境下的要求,从而使模型能够与子区域对应,提高模型的重要性和独立性.     

基于树形通用背景模型的高效说话人辨认

为了提高基于G auss混合模型通用背景模型(GMM-U BM)的说话人辨认系统的运算效率,提出一种基于树的核心挑选算法(TBK S),通过将U BM中的各个G auss分布按组织成树形结构,来减少从中挑选核心分布的运算量。实验结果表明:对1 000个说话人进行辨认,TBK S与现有的基于特征矢量重排序的剪枝算法(ORBP)相结合,将基于GMM-U BM的辨认系统的运算速度提高21.9倍,误识率却只上升不到4%;TBK S和ORBP相结合,可大幅度提高GMM-U BM系统的运算效率,而基本不降低识别率。