多特征融合的尺度自适应相关滤波跟踪算法

针对传统的核相关滤波跟踪算法特征表达不足且不能解决尺度变化导致的跟踪失败问题,提出了一种多特征融合的尺度自适应相关滤波跟踪算法。首先,在位置预测阶段,利用Hue和梯度方向直方图两种特征和各自的位置滤波器作用得到的输出响应值,自适应分配权重实现目标位置的预测。其次,在尺度预测阶段,通过在目标位置采集多尺度图像,组成样本独立训练尺度滤波器,并根据样本的尺度滤波响应值,对目标的尺度进行估计,使跟踪算法能够适应目标的尺度变化。最后利用两帧图像间的差异性,自适应调整学习率,进行位置滤波器的更新。实验结果表明,改进算法相较于传统的核相关滤波跟踪算法,在跟踪成功率和跟踪精度上分别提高了25%和13%。当目标尺度变化较大时,改进算法仍能稳定跟踪。     

融合多源先验信息的舰船备件可靠性评估

舰船工作环境常导致备件的实际可靠性规律与设计参数不一致。在实际使用消耗量较小的条件下,全面分析备件可靠性信息来源,通过定义似然权重系数,融合多源先验信息,建立指数型备件可靠性的贝叶斯评估方法。最后,通过仿真分析验证方法的合理性。结果表明,所提出的基于似然权重的先验信息融合方法可以较好地融合不同信息源的可靠性信息,估计方法具有较好的稳定性。     

高校图书馆服务与MOOC融合发展研究

介绍了MOOC的基本概念及其发展情况，探讨了MOOC时代高校图书馆的角色定位，分析了MOOC时代高校图书馆的独特优势，指出高校图书馆只有与MOOC融合发展，才能适应信息化社会的需要。     

应用型人才培养模式下学前教育专业实践基地建设探究——以绥化学院为例

实践基地建设是培养学前教育专业应用型人才的必要举措,是培养准幼儿教师专业技能与实践智慧,促进其尽快适应幼儿园岗位要求的有效途径。应用型人才培养模式下的学前教育专业实践基地建设的有效途径包括:明确办园定位,加强专业建设,彰显教学示范作用,最终实现产教融合。     

新趋势下促进河南产业融合发展的总体思路和对策建议

产业融合是在全球经济一体化、高新技术层出不穷迅猛发展的背景下,出现的一种新的发展模式和产业组织形式。推进河南产业融合发展,促进虚拟经济与实体经济深度融合,是培育河南经济新的增长点、提升河南产业竞争力的重大举措。本文给出了新趋势下促进河南产业融合发展的总体思路和对策建议。对丰富产业融合相关理论、为政府提供相应的决策建议有一定的意义。     

以系统思想推动部队党委决策的科学化

着眼贯彻习近平主席的指示精神,努力实现决策的科学化,部队党委应构建可靠的信息系统、强大的咨询系统、高效的决断系统、有力的纠错系统,从而使自身职能作用得到充分发挥,不断增强新世纪新阶段我军履行历史使命的能力。     

基于层次任务网络的应急资源协作规划方法

应急响应一般涉及多个部门,各参与部门需要通过合理的协调方法规划应对方案,协同使用应急资源是不同部门间应急行动方案制定的关键.为处理规划过程实时产生的资源冲突,文章提出了基于层次任务网络(hierarchical task network,HTN)的多部门分布式协作任务规划框架,将规划方案行动的生成过程作为需要考虑的协作问题,并通过协作过程与规划过程的嵌套,减少规划无效方案而提高协作效率.其次,探究并设计处理重用性资源的协调机制,使用多种优先级判断规则消解资源使用冲突.进一步,在建立的协作框架和资源协调机制的基础上,提出基于HTN的协作规划算法.最后通过实验案例说明了应急资源协作规划方法的应用,并对本方法的有效性和相对于原有方法的效率优势进行了验证.     

京剧元素在中国钢琴作品中的运用探索

京剧作为我国古老的文化体系和精髓,在我国拥有着广泛的群众基础。由于世界一体化进程加快,不同国家地域之间的文化交流逐步加深,中西方文明在不断交流中融合。钢琴这门乐器自传入我国并得到充分发挥运用已经有着上百年的时间,在这漫长的岁月里,我国的音乐家在掌握了钢琴的演奏技巧和内涵下,充分与我国传统的京剧元素所具有的唱腔、旋律、曲调进行融合运用,创造出了一种全新的音乐表现形式,其精湛的作品在世界音乐舞台上大放异彩,取得了令人瞩目的成就。     

基于三支决策的二阶段分类模型研究

当对三支决策边界域进一步划分时,边界域知识存在划分信息不足,从而导致分类精度不高,针对上述问题提出一种新的基于三支决策的二阶段分类模型(TWD-TP).第一阶段根据贝叶斯规则构建三支决策中样本的条件概率,通过求解最优化损失函数得到所需阈值,然后按照三支决策规则对数据集进行划分.三支决策是基于最小风险贝叶斯决策理论的划分,在其正域、负域中包含一定的误分类样本;在第二阶段通过类标签索引分别将正域、负域中误分样本作为增量信息引入延迟决策域,形成重构边界域,最后对重构边界域进行划分.实验结果表明:所提出的TWD-TP模型不仅能在三支决策划分中筛选出高误分类特征的样本,同时其重构边界域中不能被划分的样本得到正确划分,分类精度进一步提高.