基于小世界网络的复杂系统故障传播模型

为了从复杂机电系统自身固有的网络拓扑结构出发来研究故障的传播机制，采用小世界网络理论分析方法，对系统网络拓扑结构统计特性进行分析，建立了基于小世界聚类特性的故障传播模型．结合故障的扩散强度，按照分步扩散的原则对故障传播的过程进行了描述，同时用蚁群算法求得扩散能力最强的故障传播路径及相应的关键节点．用该模型对喷射发动机的故障传播过程进行分析，结果表明，该方法可以有效地找到系统中存在的脆弱点，从而为设计改进和故障预防提供了重要依据．     

基于小波变换的模极大值图像边缘检测算法

将小波分析技术运用到图像边缘检测中以勾勒图像轮廓，提出了基于小波变换的模极大值边缘检测算法．利用二次B样条小波和Mallat算法对图像进行了边缘检测．仿真结果表明：该方法去噪效果好，能提取图像中较弱的边缘，且边缘具有很强的连续性，明显优于传统的边缘检测算子．     

一种改进的TCP友好拥塞控制算法

比较和分析了各种TCP友好拥塞控制算法,提出了能避免瞬时突发流干扰的拥塞控制算法.该算法根据TFRC算法模型,改进了模型参数的计算方法,并在网络发生拥塞时,利用"最小速率限制定时器"确定网络拥塞时按最小速率发送所持续的时间,从而避免瞬时突发流对网络带宽估计的影响,实现网络拥塞的准确判断,保证传输的平稳性和有效性.     

基于Gabor变换的表情识别系统的设计

针对Gabor特征维数和冗余度较高的缺点,对Gabor小波变换特征进行分块,提取了所有子块局部统计特征,然后使用PCA+LDA方法对这些特征进行选择,最后采用决策树分类法进行了人脸表情识别.实验结果表明:此方法在维数降低的同时,其识别性能比传统的方法更具优势.     

分散矩形特征结合软级联的人眼检测研究

采用优化的分散矩形特征结合软级联进行了人眼检测研究,针对分散矩形特征会造成特征数量暴增的问题,给出了一种优化解决方案;针对级联分类器训练过程中训练难度不断加大的问题,提出了一种按指数规律调整每层的最小检出率和最大误检率的方法 .优化后训练所需时间缩短为优化前的1/3,改进后分类器性能相比原始特征有所提高.人眼检测实验结果表明：该分类器具有更好的分类能力.     

基于改进分水岭算法和Canny算子的医学图像分割

针对分水岭算法存在的过分割问题和医学图像的特点,比较并选取了彩色分量图像梯度信息的最大值,达到提取图像有效边缘信息的目的,然后利用阈值分割方法消除无效梯度信息,并用分水岭算法处理所得到的梯度图,再结合Canny算子提取的物体边缘得到分割结果.实验结果表明:该方法能够有效消除局部极小值和噪声干扰,得到精确的分割结果.     

基于CUDA的H.264/AVC视频编码的设计与实现

为了提高编码速率,将视频编码中计算量较大的运动估计和离散余弦变换(DCT)系数计算移植到图像处理器(GPU)上处理.根据H.264/AVC的编码要求和处理器的并行结构,提出了一种并行处理方法,并利用统一计算设备架构(CUDA)的计算平台,实现了H.264/AVC中的运动估计和DCT变换系数的计算.实验表明:在GPU上采用并行计算方法可较大程度地提高视频编码速度.     

基于复杂网络理论的流程工业系统安全性分析

以复杂网络理论为基础，通过对流程工业系统的结构脆弱性分析，提出了一种新的系统安全性评估方法．通过构建流程工业系统网络模型、分析其拓扑结构特性和固有特征，建立了基于复杂网络特性的连锁故障模型，用该模型对网络中故障点所引起的级联效应进行了分析，并对连锁故障的严重程度进行了仿真．以田纳西一伊斯曼化工过程为例，对所提出的方法进行了分析验证，结果表明，该方法可以从复杂网络角度分析和理解系统连锁故障的本质，识别系统中的关键点和脆弱点，为安全控制和故障预防系统的合理设计提供了依据．     

基于多色集合的贝叶斯诊断网络构造方法研究

为了解决贝叶斯诊断网络知识表达不一致的问题，构建了故障模式和物理组件之间的映射框架，并提出了一种基于结构分解的层级式多重故障结构模型．引入多色集合理论，对这种结构模型的底层框架进行形式化描述，使得模型便于计算机表达和操作．通过对多色集合的推理矩阵进行迭代搜索实现贝叶斯诊断网络（BDN）自动生成，并给出了具体的推理步骤．以汽轮机设备为例对提出的方法进行了有效性验证，结果表明该方法有助于BDN知识表达的规范化和构造过程自动化程度的提高．