图结构上下文及在图聚类中的应用

图结构特征的提取以及距离度量是计算机视觉和模式识别中的重要内容。针对传统的图上下文描述子中只考虑每个柱形区域内的特征点数目而忽略特征点之间的结构信息的问题,提出一种图的结构上下文描述子及距离度量方法。首先对图的所有顶点建立图结构上下文描述子;其次,利用二次卡方（QC）距离方法实现图的距离度量;最后,采用最小生成树聚类算法实现图聚类。实验表明,该方法对于一些非刚性变换的图聚类有较好的效果。     

基于改进即时学习算法的动液面软测量建模

油田动液面参数软测量预测应用中,软测量模型随生产的进行会逐步退化,导致预测结果偏差较大,无法在油田生产过程中加以使用.对此,提出采用基于子空间相似度的即时学习策略来对动液面预测模型进行自适应动态更新.通过对生产阶段数据进行子空间的相似度计算,提高建模样本选取的准确性.设计两个记忆参数改变以往即时学习策略模型的更新方法,在减少计算量的同时提高动液面的预测精度.与以往即时学习算法进行实验对比,结果表明,改进算法对油田动液面测量精度高,适应性强,符合油田生产标准,可以应用于油田实际生产.     

P2P环境下考虑信任的协同过滤推荐模型研究

在P2P环境下,节点面临丰富的可用资源,因此很难快速定位自己感兴趣的文件。提出了一种考虑信任的协同过滤文件推荐模型,不仅提高了推荐准确度,还提高了节点的满意度,并有效地控制了由于信任问题导致的交易失败。     

多尺度形态梯度和标记分水岭的时频谱图分割

时频谱图干扰强,目标之间、目标与干扰之间有重叠,其分割是重要而困难的问题.提出一种基于图像熵定义的时频谱图多尺度形态梯度图像融合方法,将该方法与标记分水岭分割结合形成一种基于多尺度形态梯度和标记分水岭的时频谱图分割方法.实验结果表明,与基于单尺度形态梯度和标记分水岭的分割方法相比,新方法实用性更强;与Otsu法相比,新方法分割更准确.     

崖柏球花和球果形态特征的补充描述

崖柏(Thuja sutchuenensis Franch.)是我国特有植物,为濒危物种,在1998年世界自然保护联盟(IUCN)濒危物种红色名录中曾被确认为野外绝灭.已有文献中缺少对崖柏雌球花形态的描述,对雄球花小孢子叶数目和形态、每小孢子叶具小孢子囊数、球果种鳞数、可育种鳞位置、种子特征的描述也不够全面.本文根据野外居群的观察和标本研究对上述形态特征进行了补充描述,同时,对不同发育阶段雄球花形态和种子败育特征进行了观察.     

基于社交关系的问答系统及最佳回答者推荐技术

近年来,社区问答服务系统(CQA)越来越受到人们的欢迎,但随着提问规模的膨胀,获得回答的问题比重逐步降低,且答案质量无法得到保障.为了提高问答系统中问题被解答的概率,并提升答案可信度,文中提出了基于社交关系相似度的社交问答系统(SQA),主动寻找与提问者社交关系紧密且能够回答问题的用户,并提出了针对提问者与最佳回答者的推荐方法.实验结果表明,在主观性强或实时性强等问题集上,文中方法能更快地得到让提问者满意的答案.     

基于形态学和提升小波的心电信号去噪方法研究

心电信号是一种典型的微弱信号,含有大量噪声,还具有强烈的非线性和非平稳性.针对传统小波计算量大,很难同时将心电信号中高频和低频噪声去除的问题,提出一种结合形态学与提升小波阈值去噪的算法,通过形态学滤波器去除信号的低频噪声,提升小波阈值去噪法去除信号中的高频噪声.经过对MIT-BIH心律失常数据库中的心电信号进行仿真,结果表明,结合形态学算法与提升小波去噪算法的去噪方法,能同时有效去除信号中的低频和高频噪声,提高了心电信号的质量.     

基于相似系数的双资源单元构建问题的研究

单元制造能够结合工作车间方式的灵活性和流水线方式的高效率,同时也能以近似刚性流水线的成本来生产多品种少批量产品,因此它成为现代企业的宠儿。今在文献回顾的基础上,总结了目前研究存在的问题,构建了以相似系数为基础的双资源约束的单元构建模型,并将应用提出的数学模型与文献中的案例进行对比分析,发现5个对比案例在Voids和EEs两个指标上都优于以往的文献结果,从而证明了所提模型的有效性。     

不确定多指标决策问题的相对相似关系法研究

针对指标权重未知的不确定多指标决策问题,从描述区间数的相似性程度出发,提出了一种全新的区间数相对相似度和决策方案相对相似度定义,给出了区间数相对相似关系理论并得到了一些相关结果;然后在通过相对相似度对决策指标权重进行度量的基础上,采用备选决策方案在决策方案集中的总体相对相似度值大小选取最优对象并排序,以此给出了不确定多指标决策问题的相对相似关系法.通过算例分析了该算法和离差最大化算法的相异,说明了该算法的适用性和合理性.     

基于退化特征相似性的航空发动机寿命预测

针对航空发动机结构复杂、性能退化参数众多、寿命预测精度低等问题,提出了一种基于退化特征相似性的寿命预测方法。首先通过基于Relief算法的退化特征筛选、基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的特征提取和基于核函数的特征平滑,提取低维正交多变量退化特征;然后进行特征的相似性匹配,寻找与当前样本特征片段最相似的一组历史样本中的特征片段集合,将这些片段对应的RUL信息融合并采用密度加权方法得到当前样本的寿命预测估计值;最后通〖JP2〗过美国国家航空航天局(national aeronautics and space administration,NASA)提供的航空涡轮扇发动机仿真数据集验证了该方法的有效性,其寿命预测性能高于现有几种代表性方法。