引入全局算法的小批量K-Means

提出一种引入全局算法的小批量K-means.算法应用全局搜索算法,解决在大数据情况下运算耗时问题和传统K-means对初始中心点敏感的问题.实验结果表明,该方法在获得最佳结果的前提下可以节省大量的计算时间.     

基于随机森林的连续情感识别和跟踪算法

现有的大多数情感识别算法在进行连续情感识别时稳健性较差,影响了识别的精度。为此,提出一种基于随机森林的连续情感识别和跟踪算法,可持续识别出人脸在正常交流过程中的各种情感。在训练阶段,首先重建输入图像的三维脸部模型。并通过图像融合来构建连续情感表示(CEP)和用户无关情感表示(UIEP)。然后,由三维脸部形态、CEP图像及其情感值构成增强型训练集,并利用该训练集来构建随机森林。在情感估计阶段,随机森林同时进行两种回归操作:一种是针对三维脸部表情的跟踪;一种是针对当前情感的识别。当前时间步骤的CEP图像和之前时间步骤的三维脸部形态作为输入,计算当前时间步骤的情感值和三维脸部形态作为输出。当随机森林没有合适的输出时,利用UIEP图像进行复原优化,获得经过复原的三维脸部形态和情感。仿真实验结果表明,所提算法的性能优于当前大多数情感识别算法,实时连续情感识别时的皮尔逊相关系数也较高。     

基于贝叶斯网络的乳腺肿瘤超声诊断定量分析

利用贝叶斯网络建模方法,定量分析了1 500例良性肿瘤和500例恶性肿瘤临床乳腺肿瘤超声检查相关参量的诊断参考价值以及各参量之间的关联程度.研究结果表明,在超声检查中,形态检查参量的诊断价值最高(40.3%),其次分别为阻力指数(25.0%)、钙化灶(18.4%)和血流信号(16.3%)等检查参量.此外,阻力指数与血流信号之间的关联性比较强,约为0.432.贝叶斯概率模型在乳腺肿瘤超声智能诊断的前期应用研究,有助于帮助医生根据各检查参量诊断参考价值和各参量之间关联程度分析,实现乳腺肿瘤超声的智能诊断,提高诊断准确率.     

激光加工在线监测技术研究进展

激光加工技术是一种非接触式先进加工技术,主要利用激光与物质相互作用过程中产生的光物理、光化学反应对物质进行加工.现阶段,激光加工技术在航空航天、汽车制造、医疗卫生、仪器仪表和核工业等领域有着极为重要的应用价值.随着该技术工业化程度的不断加深,对其加工效率和加工质量提出了越来越高的要求.相比于使用成本较高的超短脉冲激光器实现这一目标,使用监测技术对加工过程进行观察和调控是更为合理的手段.传统的离线监测技术采用先加工后分析的方式对激光加工进程和加工缺陷进行监测,这种方法往往伴随着较差的时效性和较低的工作效率,在面对工况复杂多变、工件结构和组分多样化的实际工业生产时无法大规模应用.因此,在线监测技术作为一种必要的辅助手段,目前逐渐被广泛地应用到激光加工过程中.本文首先从时间尺度上分析了激光与物质相互作用的机理,阐述了不同脉宽激光加工时的一系列物理现象,明确了在线监测系统工作的切入点.针对国内外在激光加工过程中应用的在线监测技术进行了系统综述,详细分析了由声学传感器、光谱仪、光电二极管、视觉传感器和温度传感器等单一传感器构成的在线监测技术各自的工作原理、系统组成以及优缺点,同时阐述了这些传感器之间相互复合以及将传感器与新兴的人工智能技术结合的在线监测技术的应用现状,并基于现有在线监测技术的不足对其未来的发展趋势进行了展望.     

基于组合故障频繁树的最小失效诱因模式定位方法

针对定位实际软件中最小失效诱因模式可能受到屏蔽效应影响的问题,提出了一种基于组合故障频繁树的最小失效诱因模式定位方法及其迭代框架.该方法首先依据组合测试用例集及测试结果构建组合故障频繁树,然后从组合故障频繁树中抽取频繁参数值组合作为可疑失效诱因模式,并根据其可疑得分进行排序.基于给出的失效诱因模式迭代定位框架,反复迭代直到满足某一个停止准则为止.利用仿真实验对存在和不存在掩蔽效应影响的2种情形进行有效性验证.实验结果表明,在这2种情形下所提方法均能定位最小失效诱因模式,有效减少附加测试用例的数目.     

基于遗传算法的频谱池ICI 优化算法

为优化基于小波的频谱池系统中的载波间干扰( ICI: Inter-Carrier Interference) ，提出了一种基于遗传算法的载波间干扰优化方案。采用遗传算法获得最佳权重向量，抑制认知用户子载波干扰能量。该算法可在不牺牲认知用户带宽的条件下，优化认知用户载波干扰能量。仿真结果表明，在满足认知用户目标误码率条件下，明显抑制影响授权用户的载波间干扰，使授权用户获得更好的误码率性能。     

设计同等位相异值遗传算法解决一维多峰函数早收敛问题

研究了等位异值遗传算法(BDGA,Bit Difference Genetic Algorithm)在多峰连续函数上的有效性,BDGA算法从整个种群(即所有个体)的角度来进行突变,通过定义等位异值变异算子进行有向导的变异计算,将每一位基因值的差异性在不同代遗传中加以保留,进而维持种群的多样性,结合简单群体与精英保留策略,很好的解决了遗传算法解多峰问题的早熟收敛问题。使用BDGA算法对经典一维多峰测试函数进行计算,实证了算法的高效性。BDGA算法结构简单,收敛速度快,应用方便,为遗传算法应用的优化提供了参考。     

基于GPS的物联网智能终端定位技术研究与应用

对基于GPS全球定位系统及其地面接收模块的终端节点定位技术进行了研究,并将其用于物联网智能终端定位系统的开发与应用。该技术实现对物联网终端节点所处位置实时定位,并且还提供各智能终端定位所需的统一基准时间,可用于实现物联网中任何两个智能终端节点之间任何时间、任何地点的连接。此外,它还可以应用于动态组建大范围无线传感器网络。     

计算机专业应用型本科教学模式与考核方式的探讨和实践

本科阶段应用型人才的培养方式关乎学生以后职业生涯的发展和我国企业竞争力的提升，是目前高等教育的重点研究方向。本文讨论了理论教学在应用型本科人才培养中的地位，以数据结构课程为例探讨了专业基础课的教学模式和考核方法的改革方案，并对教学实践进行了总结。     

高保真电视胸腔镜肺叶切除术模拟

电视胸腔镜(VATS, Video-assisted thoracoscopic surgery)肺叶切除术仿真系统对外科医生手术培训及规划具有重要价值。为实现高保真电视胸腔镜肺叶切除术的模拟,设计了一套有效模拟VATS手术过程中不同手术操作的肺叶切除术模拟器。采用基于位置的动力学仿真框架实现了手术器械-软组织和软组织间交互作用、软组织切割以及手术缝合操作引起的变形模拟;并采用了Marching Cubes算法对模型进行面绘制,尤其是切割操作的渲染;使用GPU并行计算的方法加速手术模拟和面绘制。实验结果表明,本文方法可实现高保真、稳定、高效的VATS手术仿真效果。