STL模型布尔运算的实现

首先建立STL模型的拓扑结构从而获得三角面片间的相邻关系．通过两个实体间的棱面相交性测试获得交点和交线，进而提取交线环．利用约束Delaunay方法对相交的三角形进行二次三角形划分，将相交表面沿交线环剖分为多个面域，利用射线法判断各个面域相对于另一实体的位置关系．通过提取相交环来决定有效的相交线降低了位置关系判断的复杂性，提高了布尔运算的稳定性．     

基于动态部分缓存共享机制的改进RED算法

为了解决Internet中网络业务流量不断增长而引发的网络拥塞问题,采用部分缓存共享机制对随机早期检测算法进行改进。根据网络节点缓存资源实时使用情况模糊动态调整丢弃阈值,结合采用比例调度算法,提高了网络共享资源的使用效率,保证了不同网络业务的服务质量。仿真试验结果表明,改进RED算法可以提高网络节点的成功转发率,改善关键业务的延迟指标,具有更好的拥塞控制性能。     

Techniques of Image Processing Based on Artificial Neural Networks

This paper presented an online quality inspection system based on artificial neural networks. Chromatism classification and edge detection are two difficult problems in glass steel surface quality inspection. Two artificial neural networks were made and the two problems were solved. The one solved chromatism classification. Hue, saturation and their probability of three colors, whose appearing probabilities were maximum in color histogram, were selected as input parameters, and the number of output node could be adjusted with the change of requirement. The other solved edge detection. In this neutral network, edge detection of gray scale image was able to be tested with trained neural networks for a binary image. It prevent the difficulty that the number of needed training samples was too large if gray scale images were directly regarded as training samples. This system is able to be applied to not only glass steel fault inspection but also other product online quality inspection and classification.     

Distribution-based CFAR detectors in SAR images

1. INTRODUCTION Many researches have been made on automatic target recognition (ATR) from SAR images in the past few years. Lincoln Laboratory has developed a complete, end-to-end ATR system[1-4]. The whole system inclu- des three stages: detection (or prescreening), discri- mination and classification. In the detection stage, a two-parameter CFAR (constant false alarm rate) detector is used as a prescreener to select candidate targets in an SAR image on the basis of local brightne…     

浅析数学教学中的发现式教学法

发现式教学法是在教师的指导下,通过演示、实验、观察、推测、分析、归纳、解答等手段,引导学生就象当初数学家发现定理那样发现问题,发现知识。它是启发式原则的进一步深化与发展。它有利于提高学生学习质量,有利于培养学生独立研究的能力。     

利用改进的GLA算法快速检测球场区域

球场区域检测作为球和球员检测的预处理，是体育视频语义分析和球场三维重建的关键步骤。该算法首先引入了一种分裂和合并机制对GLA进行了改进。然后，利用改进的GLA将每帧的图像象素值进行量化分类，找到主色。最后，结合找到的主色，融合多个非连通的主色区域，利用球场区域为凸多边形的性质，采用Sklansky算法确定球场区域的边界。文中所示算法全部采用基于缩略图的计算方式，实验结果证明该算法具有很高的准确性，并且计算非常快，可以满足球场区域检测的要求。     

数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用

基于通用入侵检测轮廓,建立了一个基于数据挖掘技术的异常检测模型,采用关联规则、序列规则对数据进行挖掘,用判定树分类技术对获得的规则进行分类.实验表明,本模型具有较好的效益.     

一种自动分割视频对象的新方法

提出了一种视频对象自动分割及跟踪方法。该算法首先进行相邻帧差分检测和Canny边缘提取,得到相邻帧差分边缘模板;其次在相邻帧差分边缘和当前帧边缘的基础上,检测出视频对象的初始边缘模板。然后分为快变和慢变两部分进行跟踪,并对视频对象边缘模板更新以适应对象的运动;最后根据跟踪更新出的视频对象二值边缘模板,通过文中提出的填充技术及模板轮廓修正得到精确的视频对象模板提取出视频对象。实验验证表明,该算法对目标的整体运动和局部形变都有较强的适应性。此外,算法还具有简便、准确性高的特点。     

基于模糊数据挖掘技术的入侵检测算法与应用

基于数据挖掘技术的入侵检测技术是近年来研究的热点,目前有不少入侵检测系统中都采用了关联分析的数据挖掘方法,现有的关联分析算法只能够解决数据中分类属性的挖掘,对于数值属性则不能直接使用,然而网络流量数据中包含了许多反映入侵状况的数值属性,已有学者提出了将数值属性先进行分类而后再进行关联分析的挖掘方法,然而这种方法带来的问题是在进行异常和正常划分时存在明确的界限,即“尖锐边界问题”,由于网络安全概念自身具有一定的模糊性,因此明确的界限可能会导致误报和漏报的情况产生,从而影响检测效果,文中提出了一种基于模糊关联挖掘技术的入侵检测算法,并采用遗传算法确定划分模糊集合的隶属度函数参数,最后的实验结果说明了该算法的有效性。     

基于nested-loop的大数据集快速离群点检测算法

针对已有的多数离群点检测算法存在扩展性差,不能有效应用于大数据集的问题,在已有的基于距离的离群点检测算法的基础上,设计模信息表存储结构,利用向量内积不等式关系以及合理的存储分配和调度策略,提出一种高效离群点检测算法DBoda.该算法通过在预处理中存储每个点的模信息,减少点间距离的计算量,并对嵌套循环方法进行优化,进一步减少I/O的开销.理论分析和试验结果表明,所提算法具有时间消耗小和适用于处理大数据集的特点,可以有效地解决离群点检测中的算法时间复杂性和算法扩展性问题.