基于关键点匹配的视频镜头边界检测

镜头边界检测就是找到每个镜头的起始和结束帧,它是视频分析的基础,也是基于内容的视频检索的第一步.因此,其效率和准确度直接关系到整个视频检索的成败.然而,由于摄像头和物体运动的影响,现有的镜头边界检测的准确率较低.为了解决这个问题,论文提出了基于关键点匹配的镜头边界检测方法.该方法通过比较连续两帧关键点匹配的数量,确定镜头边界,并且具有较高的准确率.     

改进“各半调节法”实现分光计的快速调整

基于"各半调节法"的基本原理,结合文献报道的一个"合理假设",该文拓展了"各半调节法"的使用范围。在半透平面镜只有一面可见十字叉丝的情况下,提出了一种快速调整分光计的方法,并通过实验证明新方法用来调整分光计切实有效。     

内地西藏班(校)初中生自我效能感与学业成绩的关系

采用自我效能感综合量表对262名内地西藏班(校)初中生进行调查,探讨其自我效能感与学业成绩的关系。结果表明:多数学生的自我效能感均处于中等水平;一般自我效能感和学业自我效能感无显著性别差异,自我调节学习效能感存在显著性别差异;预科生的一般自我效能感最高,初一、初二学生的一般自我效能感无显著年级差异,预科至初二学生的学业自我效能感和自我调节学习效能感随年级升高而降低;学业自我效能感、自我调节学习效能感与学业成绩呈显著正相关。     

周期和相位差快速调整策略

在城市交通信号协调控制中,当需调整周期相位差时,应尽快完成调整.论文探讨了如何从原方案尽快平稳过渡到新方案的问题,提出了一种周期相位差协调调整的快速算法,并进行了算例分析.该算法既可用于城市交通多时段定时协调控制算法中,也可用于城市交通实时协调控制算法中,具有一定的实用价值.     

一种新的排序方法——影射排序法

提出了一种新的排序方法－影射排序法，在很多问题的应用中使用此方法可提高程序的运行效率，其时间复杂度为Ｏ（Ｎ）。     

基于查询日志分析的中文网页关键词抽取方法

以全文索引为基础的网页搜索引擎检索相关度偏低。针对这一问题,本文提出了一种基于查询日志分析的中文网页关键词抽取方法。该方法利用用户对网页与查询词的相关性判断来选择关键词。为了量化用户的相关性判断,提出了单位篇幅停留时间、逆向点击率、排名补偿因子3个指标,并对其进行综合加权。在查询串分词、同义词识别及多义词消歧、关键短语组配方面,也做了特殊处理。实验结果表明:抽取关键词的准确率较高,综合性能也高于TF.IDF和SVM方法。该方法能得到较满意的关键词抽取效果。     

HC—400冷轧机液压辊缝微调控制的研究

介绍了ＨＣ—４００六辊冷轧机的液压辊缝微调控制系统及为提高板带村出口厚度精度所采取的技术措施．建立了系统的数学模型．并进行了仿真研究．对理论分析和实验结果进行了比较．结果表明：由于采用了自行研制的辊缝仪组成主要的位置闭环直接检测辊缝位置，所以有效地消除了各种因素尤其是支撑辊偏心所带来的对出口厚度精度的影响，经在线轧制生产检验．该系统可满足轧制高精度板带材的需要．     

二次扭矩调节系统的仿真研究

本文以二次调节系统中液压马达的扭矩为控制对象进行了仿真研究．首先在恒压网络中实现恒排量控制，完成了恒扭矩调节的最初模型，在此基础上引入压力反馈信号，实现对扭矩较恒排量更为精确的控制，从而消除了因负载变化而造成的扭矩误差     

适应性指挥控制组织研究进展(Ⅱ)——组织适应性调整方法和测试方法综述

从组织适应性调整方法和组织实验测试方法2个方面对适应性C2组织的国内外研究现状进行了综述。其中,组织适应性调整方法包括:基于三阶段方法的组织适应性调整方法,基于粒度计算的组织适应性调整方法和基于组织结构分层的组织适应性调整方法;组织实验测试方法包括:基于DDD-III的组织实验测试方法,基于Extend的组织实验测试方法和组织全闭环虚拟实验测试方法。给出了各种适应性调整方法和实验测试方法的具体描述,并分析了各种方法的优缺点,最后给出了适应性C2组织下一步的研究方向。     

Incremental training for SVM-based classification with keyword adjusting

This paper analyzed the theory of incremental learning of SVM (support vector machinc) and pointed out it is a shortage that the support vector optimization is only considered in present research of SVM incremental learning. According to the significance of keyword in training, a new incremental training method considering keyword adjusting was proposed, which eliminates the differcnce hetween incremental learning and batch learning through the keyword adjusling. The experimental results show that the improved method outperforms the method without the keyword adjusting and achieve the same precision as the hatch method.