档案图像处理模型研究

经扫描获取的档案图像,往往需要经过档案图像处理才能被档案图像信息系统所使用,档案图像处理的好坏直接影响到档案图像信息系统的质量,因此对处理模型进行研究具有重要意义.通过对档案图像处理模型的现状进行分析,针对政府资源类档案,指出档案图像处理的要求,提出一种档案图像处理模型.该模型能够满足一般档案图像信息系统的应用要求,可为档案图像信息系统的建设提供指导.     

基于51单片机的公厕蹲位显示系统设计与实现

为实现都市公厕信息化管理,给广大市民和旅客提供公厕使用情况的信息服务,公厕蹲位显示系统采用51单片机进行数据采集并控制LED屏显示,以实现高性价比的目的。本系统用磁控开关作为信号源,通过"STC12C5A60S2单片机最小系统+08接口+LED显示屏"的精简硬件结构将蹲位使用情况信息实时、准确地显示出来。该系统现已在实际项目应用中通过测试,具有耗电量低、成本低廉、灵敏度高、美观大方等优点。此外,从更广阔的应用角度考虑,试图将该系统推广到银行营业排队人数显示、停车场剩余车位显示等公共服务领域信息可视化应用场景中去。     

优化小波神经网络停车泊位多步预测

【目的】通过改进停车泊位预测方法为交通出行提供有益帮助。【方法】利用李雅普指数对停车泊位序列进行分析,指出序列具有混沌特性,可进行多步预测。利用db32小波函数具有双正交性、紧支撑性以及消失矩阶数较大的特征,对归一化的停车泊位序列进行多尺度分解与重构,并作为小波神经网络(Wawelet neural network,WNN)的隐含层函数。为提高预测精度和降低预测时间,分别使用粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)和极限学习机(Extreme learning machine,ELM)来优化WNN。其中,使用PSO对WNN的权值进行调整,逐步迭代得到最优值;使用ELM将全局最优值作为单隐层前馈神经网络的输入,使得算法尽快收敛。优化后的WNN结合迭代多输出法对停车泊位进行预测。将上述预测方案称为极限学习机和粒子群算法双重优化的小波补缀网络多步预测(Multi-step prediction based on wavelet neural networkimproved by extreme learning machine and particale swarm optimization,MP-EPWNN)。【结果】仿真实验表明,相对于BP神经网络、遗传算法优化小波神经网络、极限学习机优化小波神经网络、粒子群优化小波神经网络4种算法,MP-EPWNN算法的预测均方误差平均降低了96.6%,预测所需的时间平均降低了65.97%。【结论】MP-EPWNN算法预测停车泊位是有效的。
     

长江黄金邮轮网站的安全设计

长江黄金系列邮轮陆续下水,越来越多的国内外游客将体验长江黄金系列邮轮带来的旅游价值.其邮轮网站将在企业宣传和票务营销方面发挥更加突出的作用,网站安全设计至关重要.通过对当前网站安全隐患的分析,描述了解决网页内容免受黑客木马攻击的替换算法,并给出对应程序段;改进了口令认证方式,并指出MD5加密能够提高数据库的安全性;提出...     

第2代图像压缩技术回顾与性能分析

在回顾图像压缩技术发展历程的基础上，对基于分形、基于小波和基于人工神经智能的3种第2代图像编码技术进行了分析比较，总结了它们的应用特点，并指出了它们的发展方向．     

优化小波神经网络停车泊位多步预测

【目的】通过改进停车泊位预测方法为交通出行提供有益帮助。【方法】利用李雅普指数对停车泊位序列进行分析,指出序列具有混沌特性,可进行多步预测。利用db32小波函数具有双正交性、紧支撑性以及消失矩阶数较大的特征,对归一化的停车泊位序列进行多尺度分解与重构,并作为小波神经网络(Wawelet neural network,WNN)的隐含层函数。为提高预测精度和降低预测时间,分别使用粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)和极限学习机(Extreme learning machine,ELM)来优化WNN。其中,使用PSO对WNN的权值进行调整,逐步迭代得到最优值;使用ELM将全局最优值作为单隐层前馈神经网络的输入,使得算法尽快收敛。优化后的WNN结合迭代多输出法对停车泊位进行预测。将上述预测方案称为极限学习机和粒子群算法双重优化的小波补缀网络多步预测(Multi-step prediction based on wavelet neural networkimproved by extreme learning machine and particale swarm optimization,MP-EPWNN)。【结果】仿真实验表明,相对于BP神经网络、遗传算法优化小波神经网络、极限学习机优化小波神经网络、粒子群优化小波神经网络4种算法,MPEPWNN算法的预测均方误差平均降低了96.6%,预测所需的时间平均降低了65.97%。【结论】MP-EPWNN算法预测停车泊位是有效的。     

一种改进的局部对比度图像增强算法

基于加权自适应直方图均衡法,本文提出了一种局部对比度增强算法.它既考虑了图像细节的增强,也考虑了噪声的抑制.针对图像中不同区域存在对比度差异的情况,通过参数设置使高对比度的区域细节增强较少,而低对比度的区域则加大增强细节的力度,从而改善图像视觉效果.由于在图像的增强处理过程中,忽略了对应于原图像中梯度小于某一域值ε的像素的计算,从而减少了图像增强需要的计算量.实验表明算法是有效的.     

一种改进的局部对比度图像增强算法

基于加权自适应直方图均衡法,本文提出了一种局部对比度增强算法.它既考虑了图像细节的增强,也考虑了噪声的抑制.针对图像中不同区域存在对比度差异的情况,通过参数设置使高对比度的区域细节增强较少,而低对比度的区域则加大增强细节的力度,从而改善图像视觉效果.由于在图像的增强处理过程中,忽略了对应于原图像中梯度小于某一域值ε的像素的计算,从而减少了图像增强需要的计算量.实验表明算法是有效的.     

PC维修的理论基础———从计算机的体系结构谈起

探索PC维修的理论对计算机本科专业教学具有意义,对维修实践活动具有指导意义。对应概念级、逻辑级和物理级3个层次,分别使用层次结构、Princeton结构和1-3-5-7结构对计算机的体系结构进行描述,在此基础之上,明确指出了3种结构和PC维修之间的关系。即计算机的层次结构描述了软硬件的分层结构,是PC软硬件故障定位的理论基础;计算机的Princeton结构描述了计算机功能构件模块化及其连接方式,是PC进行拔插法维修的理论根源;PC的1-3-5-7结构描述了物理器件的层级结构和连接方式,可用于指导PC开机过程分析。教学实践表明,既有理论分析又有DIY的实践活动,有助于学生更加深入地理解计算机专业知识。     

一种改进的神经网模型研究及应用

针对用遗传算法优化神经网络时存在＂近亲繁殖＂以及在后期搜索效率低的问题,分析常见遗传编码存在的问题,把每一个网络转换成一个规范形式,从而排除神经网络的冗余编码,并通过评价节点相关性删除对网络输出无贡献的隐节点.为提高算法寻优速度,将自适应交叉变异概率用于遗传操作,并限制进入交叉的两个个体适应度距离要满足规定的阈值,从而保持种群的多样性,最后从不同角度验证本文所提出的方法的有效性.实验表明该方法对保持种群的多样性,加快进化速度比较有效,一定程度上缓解＂早熟收敛＂,从而大大减少学习参数,提高学习效率.