基于区域时变聚类采样机制的物联网 大数据传输算法

为解决传统物联网大数据传输算法存在的网络链路抖动频繁、传输能力受限以及传输误码率大的不足,提出了一种基于区域时变聚类采样机制的物联网大数据传输算法。首先,根据物联网信号发射中常用的LTE-5G信号特性,采取分信道传输及抽样过滤技术来实现数据传输过程中的正交化,消除节点间因信号频率相似而导致的干涉现象,提高网络数据传输效率;随后,几何聚类机制与能量-阈值映射裁决方法,构建了稳定聚类采样方法,利用功率最佳及能量最佳的方式来实现传输节点的筛选,强化传输链路的稳定性能,降低因链路抖动而导致误码的风险。仿真实验结果表明:与常见的超高斯频率漂移传输提升机制(Transmission Mechanism of Super Gauss Frequency Drift Transmission, SGFD-T机制)及拉普拉斯信道滤波传输机制Laplasse Channel Filtering Transmission Mechanism,LCF-T机制)相比,所提算法具有更大的上传带宽和更低的数据采集错误率与误码率。     

基于相似度模型耦合角度制约规则的图像匹配算法

为了克服当前图像匹配方法主要通过测量距离的方法来实现图像匹配,忽略了图像间的相似度,导致算法存在错误匹配较多以及鲁棒性较差的问题。本文提出了基于相似度模型耦合角度制约规则的图像匹配算法。采用FAST检测方法对图像特征进行检测,快速获取鲁棒特征点,以改善算法的匹配正确率。随后,利用SURF特征描述机制,通过计算特征圆域内的Haar小波响应值,对特征点进行描述。引入结构相似度SSIM(structural similarity index measurement)模型,将其与欧氏距离模型相结合,构造相似度模型,从结构相似度与测量距离两方面出发,将特征点进行粗匹配。最后,利用特征点的余弦关系,求取特征点间角度,建立角度制约规则,对粗匹配结果完成优化。实验结果显示:与典型的匹配方法相比,该算法具有更好的匹配性能较好,在多种几何变换下仍具有理想的匹配精度。     

多酸基配合物Cu(bip)2(H2PMo12O40)的合成、结构及表征

采用水热法成功合成出一例由氮杂环配体构筑的多酸基配位聚合物Cu(bip)_2(H_2PMo_(12)O_(40)),并通过元素分析、X-射线单晶衍射、红外光谱、X-射线粉末衍射以及热重分析对其进行表征.根据结构分析,该化合物属于三斜晶系,空间群为P-1,晶胞参数为a=10.0046(7)?,b=11.7982(8)?,c=12.0116(8)?,V=1242.98(15)?~3,金属Cu~+离子与两个bip配体结合成独立的单核单元,并通过π…π堆积作用构成一维链状结构,多酸H_2PMo_(12)O~-_(40)离子穿插在一维链之间.电化学工作站分析结果表明,该配合物对NaNO_2的还原表现出良好的电催化活性.     

基于编号IP ACL的访问控制的实现

访问控制是网络安全防范和保护的主要策略,它的主要任务是保证网络资源不被非法使用和访问.本文通过ACL的原理、分类及配置使用,来阐述如何在网络中配置一个合适的编号IP ACL实现访问控制,加强网络管理.     

网络管理中子网掩码的使用

子网掩码是每个网管必须掌握的知识,只有掌握它,才能够真正熟练的在网络工程中应用子网掩码。本文通过IP地址和子网掩码的原理及实例来说明子网掩码在网络工程中的使用。     

基于结构与内容的网页主题信息提取研究

结合HTML网页内部特征与外部的结构布局，提出采用映射表这种网页映射模式对网页视图进行变换，基于结构与启发式规则对网页进行区域分割与识别，并利用向量空间模型对网页内容分析，从而准确得到具有高语义内聚性的网页主题内容.实验结果表明，此方法对各种复杂结构的网页主题信息提取较为理想.     

复杂背景下的遥感图像特征识别算法

摘要：针对复杂背景和可变光照下的静态彩色图像人脸检测,提出一种基于多目标优化和蚁群算法的遥感图像特征识别方法。首先将遥感图像特征选择转化成多目标优化问题,然后利用特征子集维数和识别率加权构造了目标函数,最后利用蚁群算法的全局寻优和正负反馈投机实现特征子集搜索,从而找到遥感图像中的最优特征子集,实现准确识别。仿真实验结果表明,算法能够很快的找到最优特征子集,消除无用和冗余特征,降低了特征维数,识别率高。     

基于梯度调节规则的图像修复算法研究

当前较多图像修复算法采用单一大小样本块进行图像修复,不能适应图像不同差异的纹理丰富度变化,使得修复结果存在块效应以及模糊效应等不足。本文利用图像的梯度值,设计了基于梯度调节规则的图像修复算法。将图像的梯度信息引入优先权计算,联合数据项、置信度项目构造优先权计算函数,以计算优先修复块。利用图像的梯度变化率,建立梯度调节规则,用以调节样本块大小,适应不同的纹理丰富度。引入SSD(Sumofsquareddifferences)函数从源区域中寻找最优匹配块,实现图像修复。实验结果显示,所设计方法修复的图像具有良好的视觉效果。