基于Voronoi K阶邻近的DEM内插方法研究

内插数字高程模型(Digital Elevation Model)是矿山地表建模的重要工作之一.针对传统逐点内插法选点的不足,引入了Voronoi K阶邻近的概念,并在此基础上描述了一种基于Voronoi K阶邻近内插的矿山地表建模方法.这种方法选取待定点的K阶邻近点作为内插参考点,并且按照欧几里德距离和Voronoi距离定义内插参考点的权重.实验表明,相比传统的内插方法,该方法改善了在邻近点选取上的不足,具有较高的时间效率,满足DEM内插的精度要求.     

适用于不等保护的自适应视频编码方法

为了提高视频编码效率,同时便于设计有效的不等保护方法,提出一种同时考虑视频内容空间特性和时间特性的视频编码方法.首先确定可表征宏块内容空间特性和时间特性的参数,然后确定反映宏块与空间邻近及时间邻近宏块之间相关性强弱的加权因子,最后将宏块划归到对恢复视频质量影响较大的重要slice组或一般slice组进行编码.与不考虑视频内容特性的编码方法相比,该方法不但可以进一步提高编码效率,而且更有利于识别对恢复视频质量影响较大的宏块,以便利用不等保护方法对这些重要宏块提供较多的保护.实验结果表明,在编码比特率相近的条件下,该方法对恢复视频质量平均提高了0.22 dB和0.46 dB,且在slice组具有相同大小的前提下,该方法定义的重要slice组对恢复视频质量平均提高了1.52 dB和1.20 dB.     

一种用于监控视频编码的高效率模式选择算法

提出了一种基于宏块级运动预检测的模式选择算法.采用低复杂度的联合运动检测准则对当前宏块运动程度进行评估.根据当前宏块与空间相邻宏块的运动程度将宏块分级,并采用不同的编码模式判决方法.该算法能较好地区分背景噪声与运动物体,并尽可能保留运动宏块细节.对一些典型监控场景视频序列的仿真实验结果显示,该算法平均节约了75.2%的编码时间.与H.264参考软件中的模式选择算法相比,该算法不但节约了1.31%的平均码率,而且平均峰值信噪比提高了约0.08dB.     

基于加权置信度的运动捕捉数据低级时域分割算法

针对传统的低级时域分割算法不能很好地应用于运动捕捉数据(具有高维性)的问题,提出了一种基于加权置信度的运动捕捉数据低级时域分割算法.首先计算每个时间点在各维上作为分割点的置信度;之后将这些置信度按照对应的过零强度进行综合,得出加权置信度;最后通过寻找加权置信度的局部最大值点,并根据合适的阈值加以限定,确定出全局的分割点.通过测试多组数据,选择得到最优结果时的阈值.用卡耐基梅隆大学运动捕捉数据库的数据进行了试验.结果表明,该方法可以有效地对动作捕捉数据进行分割;在最优阈值条件下,该方法在各方面指标上均显著优于基于曲率或全身速率的方法.     

云计算环境下基于张量分解的缺失关联规则挖掘算法

针对云计算环境下由于数据缺失导致关联规则发现误差较高的问题,提出一种基于张量分解的缺失关联规则分布式发现算法,从而建模关联规则、缺失数据并近似它们的置信度.利用Apriori算法进行局部数据相关以获得频繁项集,通过CANDECOMP/PARAFAC (CP)分解方法分解张量置信度,使用共轭梯度算法进行迭代以最小化近似张量的成本,当存在缺失数据的情况下,利用分布式算法将局部相关与全局相关结合发现缺失关联规则.仿真结果显示,算法的平均误差仅为5.55％,最大误差不超过10％,低于其他几种较新的缺失关联规则算法,相比基于聚类的关联规则算法,平均执行时间减少了16.5％.结果表明,所提基于张量分解的分布式算法在缺失数据的情况下,性能优于其他的关联规则算法,能更加有效地提供缺失规则置信度的近似解.     

基于边界敏感网络的时序行为候选生成算法

针对视频序列中人体行为检测的问题,提出一种基于边界敏感网络的时序行为候选生成算法,在原有边界敏感网络的基础上通过对时序评估模块和候选评估模块引入更深层的卷积神经网络,进而对视频特征有更好的表达。同时在后处理阶段,在NMS(non-maximum suppression)算法中引入新的置信度分数高斯加权衰减方法。实验结果表明,该算法可以有效提高行为检测问题中时序行为候选生成任务的召回率。在公开数据集Activity Net上,提出的方法在保证生成相同数量候选的同时有更高的平均召回率。     

基于空间划分的海量数据K邻近新算法

逆向工程中,对测量数据的处理首先要建立数据点之间的拓朴结构,这通常通过计算点的K邻近来实现.文中在分析现有算法的基础上,提出了一种新的基于空间划分的海量数据K邻近算法.该算法综合考虑了点云密度、点云数量以及K值对小立方体栅格边长的影响,通过确定合适的小立方体栅格边长以及排除不包含点云数据的小立方体栅格来确定邻近点最佳搜索范围,从而提高了搜索速度,保证了搜索结果的正确性.最后通过逆向软件的二次开发编程验证了算法.     

基于离群点检测的分类结果置信度的度量方法

为度量在网络日志中网页分类模型的预测结果,将度量为可信的结果加入网址分类集合,提高网络日志中访问链接的分类效率,提出一种基于离群点检测的分类结果置信度的度量方法.采用基于Bagging构建多个弱分类器对待分类数据进行预测,并对每个预测结果构建各类别的概率向量,根据离群点检测来度量模型的预测结果是否为可信.在UCI公共数据集上,使用主流的基于k均值和基于局部密度的度量方法进行了对比实验.实验结果表明,应用基于离群点检测的分类结果置信度,基于k均值的度量方法和基于局部密度的度量方法均显著提高了准确率.另外,在工程项目爬取的网页分类中也取得了同样的效果.     

一种基于最大-最小贴近度的簇内数据融合机制

考虑到邻近节点对环境监测的数据往往存在一定的空间相关性,提出一种基于最大-最小贴近度的簇内数据融合机制.簇头节点首先对簇内成员节点的融合数据进行校验,根据置信空间判断数据是否采用,然后再对数据进行融合.仿真实验结果表明,该方法能有效解决由于节点采集的数据的可信程度不一致问题,并能显著延长网络生命周期.     

文本分类中一种改进的特征项权重计算方法

TF-IDF方法是文本向量化过程中一种常用的特征项权重计算方法,衡量的是特征项在整个文档集中的重要性.针对文本分类过程中TF-IDF方法未能体现特征项对类别的区分能力和对类别的代表性问题,基于文档类别,结合特征项的类间区分度和类内贡献度,提出一种改进的TF-IDF权重计算方法,并采用KNN和SVM模型对改进后算法的分类性能进行了验证.实验结果表明,与传统的TF-IDF方法相比,改进后的权重计算方法不仅在整个测试数据集上能够取得较高的宏平均精确率、宏平均召回率和宏平均F1,而且使测试数据集绝大部分类别的分类性能得到了较大提升.因此,改进后的TF-IDF权重计算方法是有效且可行的.     

Meta分析中异质性方差区间估计方法及改进

Meta分析中的异质性程度可以用异质性方差度量。为了估计异质性方差,人们研究并给出了各种估计方法,如矩估计、最大似然估计、经验贝叶斯估计等。在点估计的基础上,还进一步研究了异质性方差的区间估计,从而更加准确和有效地度量异质性大小。构建置信区间的方法也有很多,如似然估计,WALD型置信区间,基于Q统计量的置信区间等。本文在介绍已有的几种异质性方差区间估计方法的基础上,给出了假设 近似服从正态分布的情况下,异质性方差的区间估计方法,导出了异质性方差置信区间的解析表达式。仿真计算及实例分析表明该方法是稳健、可靠的。     

柔性宏/微空间机械手系统的误差补偿

利用一个柔性宏 /微机械手空间机器人结构 ,即在一台大型的柔性宏机械手的末端安装一台小型的微机械手 ,以提高柔性空间机器人的作业精度。基于机器人摄动理论和正、逆运动学理论 ,推导利用微机械手的快速和精密运动消除柔性宏 /微机械手误差的补偿原理。仿真结果表明补偿前 ,宏 /微机械手末端点因弹性杆件变形引起的在 x方向的最大误差近 6 m m,在 y方向的最大误差近 8m m,采用所提出的方法进行补偿后 ,末端误差几乎为零。所提出的误差补偿方法能够有效地提高机器人末端点的定位和跟踪作业精度     

试论中学语文教学中的“语言”与“言语”

有无必要将语言和言语区分开来,语言学界的意见并不一致.本文立足于中学语文教学,认为语言和言语的区分与中学语文教学有着十分密切的联系,把二者区分开来有利于中学语文教学一系列问题的解决.文章从宏观和微观两个不同的角度,结合中学语文教学的实际,对中学语文教学的性质、目的、方法以及词汇、语义、语法教学中的一些具体问题,提出了自己的看法,从一个侧面说明了在语言研究中区分语言和言语的必要性.     

大学生运动成就心理控制点与情绪的关系

就大学生运动成就心理控制点与情绪的关系进行了调查分析．结果表明：运动成就内部控制点与积极情绪体验相联系，自信心水平较高；外部控制点则与消极情绪体验相联系，自信心与自我能力感较低．心理控制点、失败控制点在各种情绪体验中表现出较显著的差异     

模拟集成电路测试系统软件分析

介绍模拟集成电路的硬件结构，并对直接程序编程和页表式程序编程进行了讨论，文中着重介绍用Ｔｕｒｂｏ Ｃ语言进行编程的基本测试软件包，并举例说明。     

LSI/VLSI设计的一种方法及有关规则

本文给出了LSI/VLSI设计的一种方法,对其设计过程中的一个重要环节,即版图的设计规则展开了讨论。文中讨论了积木式布局方案中单元版图的设计方法和应注意的问题,并给出了具有实用价值的三个规则:4μm硅栅CMOS工艺设计规则,标准单元设计规则及宏单元设计规则。     

MEMS的建模与仿真研究

概述了MEMS的计算机辅助设计的建模、仿真方法。系统级仿真是MEMS计算机辅助设计最重要的环节，而宏模型的建立则是系统级仿真的关键。主要介绍了目前使用得较多的建立宏模型的两种方法——节点分析以及VHDL-AMS，并指出二者在建立宏模型的优缺点。     

威布尔分布三参数的拟合特性

利用Monte Carlo方法分别考察了由相关系数优化法、概率权重矩估计法和最大似然法拟合得到的威布尔分布三参数的分布规律和相关性，在指定置信度下给出了Monte Carlo模拟求得的三参数置信区间。以安全寿命的置信区间大小作为判据，对拟合参数的3种方法进行了比较。结果表明，3种方法拟合得到的参数和安全寿命近似服从正态分布，形状参数与尺度参数存在正相关，而位置参数与前两个参数存在负相关。拟合数据的最佳方案是先用相关系数法求参数初值，再用最大似然法进一步精确求解三参数。     

土石混合料压实特性的离散元分析

填料性质是影响土石混填路基压实效果的主要因素.本文用离散元程序PFC2D建立土石混合料振动压实模型,从颗粒粗糙度、颗粒刚度、最大粒径、含石量对土石混合料压实效果进行分析.结果表明:以压实度为指标控制土石混填路基压实质量时,必须用最大粒径、含石量对标准干密度修正.研究弥补了宏观试验无法反应的微观问题,对工程实践有重要的指导意义.     

基于最大拉应变理论的岩石损伤机理

以岩石内部微元体为研究对象,研究了在宏观应力作用下微元体的应力分布特点.将微元体应力的分布按正态分布考虑,结合最大拉应变强度准则,提出岩石微元体破坏的控制条件是最大拉应变.据此建立了微元体的三种破坏方式,研究了不同破坏方式对岩石承载能力的影响,推导出各破坏方式发生的条件及概率,并将微元体的三种破坏与三个方向的损伤因子联系起来,实现了细观与宏观的结合.在此基础上,建立了考虑各向损伤异性的岩石损伤本构模型,推导了参数的求解方法.最后对该模型的合理性进行了验证,发现利用该模型能够很好地解释不同应力条件下岩石的破坏方式以及围压对岩石峰值强度和残余强度的影响规律.