基于改进相关邻域模型的SAR图像RCS重构

提出了一种基于改进相关邻域模型的SAR图像RCS重构滤波器，特别对高分辨率的SAR图像具有很好的去斑效果。本算法虽然是一种RCS重构算法，但是通过采用非线性积累的方法，可明确地把图像划分为阴影、背景和目标区，直接达到SAR图像目标检测的结果。本算法在平滑图像的同时，克服了多视平滑降低图像分辨率的固有缺陷，并且能较好地保持图像的边缘信息，能极大地提高后续SAR图像解释的效率。     

弱链路下基于全对等模式和相关性检测的资源信息共享

针对恶劣网络通信环境导致的数据采集和信息交互异常问题,提出了一种基于多维时序数据子序列的相关性检测方案.该方案针对相同时间段内的多维资源状态时序数据进行相关性计算.在获得其相关性矩阵后,先与已训练好的正常检测模式比对,若结果被判定为异常,再与已训练好的异常检测模式比对,若结果仍被判定为异常,则最终认定结果为异常.通过这种双重检测,尽可能避免对正常数据的误判.仿真结果显示:该方案在确保检测实时性的同时提高了检测的准确率.     

高分子环行链在界面上吸附的Monte Carlo模拟

用Monte Carlo方法模拟了高分子环形链在界面上的吸附情况,得到不同吸附层里的构象数量(最大链长为N=19)和链原子数量(最大链长为N=13).计算了均方根吸附层厚度和平均吸附层厚度,研究表明,在同一吸附层里,其构象数量和链原子数量均随链长的增加呈增大趋势;链长一定时,随着吸附层递增,所含链原子数量呈递减趋势;均方根吸附层厚度和平均吸附层厚度均随链长的增加呈增大趋势.     

一种面向实体的演化式多文档摘要生成方法

本文针对多文档摘要没有考虑实体、仅仅生成通用摘要的问题,提出面向实体的演化式多文档摘要生成方法。本文首先利用一个概率主题模型联合建模文档主题的演化和实体的参与情况,然后结合实体对句子进行评分和选择,针对不同的实体,同一个句子可能获得不同的评分。此外,本文在真实数据集上进行了大量的实验和分析,实验结果表明,该方法可以面向不同的实体生成关于事件发展的个性化摘要,同时与现有方法相比,该方法还得到了更好的通用摘要。     

基于多尺度特征的高分辨率SAR图像机动目标识别

针对客观世界本身的多尺度特性及多尺度分析方法的有效性,提出了能够体现目标宏观和微观固有多尺度信息的SAR图像目标识别方法。该方法通过引入目标先验信息分割出反映目标形状的区域;并根据SAR图像目标对Gabor滤波器组的不同响应,利用多尺度信息及尺度间的相依性提取新的多尺度特征;最后按照方位信息建立多尺度特征库用以指导目标识别。通过MSTAR的实测SAR目标数据集进行了多尺度特征建立和目标识别测试,试验结果表明了该方法的有效性。     

边缘计算中基于任务分解的任务分配算法

大规模任务使得任务服务质量遭受到巨大挑战.边缘计算环境能够为大规模任务处理提供很好的执行模式.针对这一问题,提出了一种基于任务分解的任务调度算法(Task Decomposition based task Allocation Friendly algorithm,TDAF).该算法主要包含2个模块:任务分解模块和任务...     

利用鱼眼视图的轨迹可视化方法

地理信息轨迹的可视分析中往往在一个较大的尺度下进行,但传统的数据可视化方法在大尺度下可能导致重要信息被用户忽略。为了更好地为可视分析提供信息,文中提出了一种利用鱼眼视图在大尺度下对地理信息轨迹细节进行放大的方法。在大尺度下可视化中,采用指数函数构建多个鱼眼视图,并将利用这些鱼眼视图对包含细节信息较多的一些高密度轨迹地理区域进行放大,从而强化在大尺度下被弱化的轨迹信息;同时在提高图像空间利用率以及节点密度均匀的布局准则下,利用不同地理区域的轨迹密度的相对比例对多个鱼眼区域进行布局。结果表明,通过使用鱼眼视图,在大尺度下被弱化的细节信息被显著强化,使得可视分析用户可以在大尺度下同时兼顾细节信息。     

基于网络环境的化学远程合作学习研究

本文以"苏丹红"研究和学习过程为案例,对高等学校参与下基于网络环境的化学远程合作学习的实施、研究方法等问题进行了研究,对中学化学合作学习中的若干问题进行了讨论。