鉴别相对梯度直方图特征提取与分类方法

在相对梯度直方图特征的基础上,结合Fisher线性鉴别分析和角度距离相似性度量方法,提出了一种鉴别相对梯度直方图特征提取与分类方法。充分利用相对梯度直方图和鉴别分析的优势,使所得特征保留更多的对分类有利的信息;引入角度距离相似性度量,很好地克服了传统余弦相似性度量的缺陷,使人脸分类更准确。通过FERET、YaleB和PIE 3个人脸图像子集上的实验证实,鉴别相对梯度直方图特征提取与分类方法能显著提升图像梯度描述特征的分类精度,并对人脸的光照变化具有良好的健壮性。     

α-Al_2O_3:C晶体热释光曲线和线性调制光释光曲线相似性研究

释光工作原理为采用能量对接受过辐照的晶体进行激发,并对其释放出的光子进行测量。根据激发能量形式的不同分为热释光和光释光。其中,热释光(TL)采用温度逐渐升高的方式对晶体进行激发,线性调制光释光(LM-OSL)采用激发光源强度逐渐增加的方法对晶体进行激发,这两种释光方式之间存在着很高的相似度。α-Al2O3:C晶体是一种非常适合释光剂量测定的晶体。致力于通过设定一定的模拟实验条件,采用Maxima数学软件对α-Al2O3:C晶体的TL曲线和LM-OSL曲线进行模拟,并研究这两种曲线之间的相似性。初步研究表明,在特定的模拟实验条件下,α-Al2O3:C晶体的TL曲线和LM-OSL曲线的峰值右侧部分极为相似,几乎达到重合的程度。     

改进的双边滤波算法

针对传统双边滤波不能较好保持边缘特征以及不易于硬件实现这一现状,文章提出一种新的改进的双边滤波算法。该算法加入了基于相似性判断的补偿函数,有效保持了边缘;对指数函数采用Thiele型连分式逼近,更易于硬件的实现。经实验,该算法在主观评价和客观质量上均取得了较好的效果。     

浅析中英习语的文化异同及其翻译技巧

习语是语言经过长期使用而提炼出来的固定词组、短语或短句,是蕴含着丰富民族文化内涵的语言符号,同时也是一个民族历史文化沉积的产物,习语是人们在日常生活中习以为常并且习惯性使用的约定俗成的一种语言形式。中文和英语中都存在众多习语。习语通常包括成语、俗语、格言、歇后语、谚语、俚语、行话等。随着社会的不断发展,尤其是受互联网的影响,语言也在不断的更新与发展。在习语的翻译过程中,要仔细了解两种文化的相似与差异,使习语翻译更加正确和贴切。     

利用动态污点跟踪优化模糊测试的方法

针对目前模糊测试方法存在大量无效测试用例的缺陷,提出了一种利用动态污点跟踪优化模糊测试的方法.该方法通过将外部输入的测试用例标记为污点数据,并记录污点数据的传播路径,然后利用传播路径相似度比对来判断某个测试用例是否有效,若测试用例无效则直接丢弃,若测试用例有效则进行并行化处理,进一步对测试用例进行分析.通过构建原型系统对上述方法进行验证,结果表明优化后的模糊测试比未优化的模糊测试在性能上提升了近一倍.     

快速路网实时OD预测的时间颗粒度选择

常见的基于实测数据的origin-destination(OD)预测方法分为两类:一类基于历史信息,即根据上一天或上一周同一日相同时段的数据进行预测,简称同比预测法;另一类则是根据同一天相邻时间段的数据预测本时段的OD,简称环比预测法.预测所用基础数据的时段长度称为时间颗粒度.时间颗粒度的大小对OD预测结果的稳定性、准确性具有重要影响.针对上海快速路网,采用ADF单位根检验和KMeans聚类分析方法,研究时间颗粒度对预测结果的影响,提出了时间颗粒度选择的建议,同比预测方法相比环比预测法更容易得出稳定、合理的预测结果,30~60min的时间颗粒度预测效果较好.     

基于ICA与小波阈值的癫痫脑电信号去噪方法

在癫痫性发作的自动检测中,脑电信号的去噪对检测结果起着至关重要的作用。文中提出了一种新的基于ICA与小波阈值的癫痫脑电信号去噪方法。该方法首先利用ICA将多通道癫痫脑电信号分解为若干独立分量;其次基于独立分量与脑电信号间的夹角余弦识别含噪独立分量并用小波阈值对其去噪处理;最终,在去噪后的癫痫脑电信号与原始癫痫脑电信号中提取样本熵作为脑电特征,并结合超限学习机完成癫痫性发作的自动检测。实验结果表明,在去噪后癫痫脑电信号上的分类性能均优于原始癫痫脑电信号,该文所提方法一定程度上达到了自动去除脑电噪声的效果。同时,该方法避免了去噪过程中对噪声人工辨别及干净参考噪声选取等问题。     

基于图像感知哈希技术的钓鱼网页检测

文中提出一种基于图像感知哈希技术的钓鱼检测方法,简称Phash———将网页以图像格式保存,提取图像的主要可视信息的像素点,由这些像素点组成感知哈希序列,再进行哈希序列的相似度匹配。该方法既克服了钓鱼网页存活时间短的问题,又能快速地与特征库进行匹配。实验表明,该方法是有效的,在保证一定误判率和召回率的情况下大大提高了匹配速度。     

一种基于相似度量的离群点检测方法

离群点检测在是数据挖掘的重要领域,广泛应用在信用卡欺诈检测、网络入侵检测等重要方面,文中在结合层次聚类和相似性,给出高维数据的相似度量函数与类密度的概念,并基于类密度重新定义高维数据的离群点,从而提出一种基于相似度量的离群点检测算法;实验表明:算法对高维数据中的离群点检测有一定的价值。     

平板边界层湍流的数值分析

对于不可压缩平板边界层的时间模式的直接数值模拟(DNS)而言,在转捩后继续计算,就可以得到湍流直接数值模拟结果.分析计算结果发现,当湍流充分发展后,其平均流剖面、各种量的脉动均方根值和雷诺应力等沿平板法向的分布都具有相似性.不过,从转捩完成至湍流充分发展之间有一过渡过程,其间上述相似性不成立.这一结果为简化但又较准确地计算工程技术问题中的湍流提供了一种可能性.此外,还分析了其他一些湍流特征,如形状因子和位移排移厚度随时间的演化规律.为了观察到相干结构,须将展向的计算域缩小一半,以增加分辨率,研究结果表明,湍流边界层近壁区存在相干结构,其主要表现是准流向涡或涡对.