改进的SIFT算法在医学图像检索中的应用研究

针对SIFT算法提取的关键点不具有结构意义、提取运算复杂,应用于医学图像检索中匹配错误率较高的缺点,提出了一种改进的Harris-SIFT算法,将SIFT算法中特征点的检测方法改为Harris角点检测。提取的关键点更均匀合理且具有结构意义,提取运算更简单。通过实验验证,改进算法减少了误匹配率,提高了检索速度。     

岑王老山常绿落叶阔叶混交林群落优势种种间联结性与种间相关性分析

种间联结及种间相关性能够反映植物群落中物种间的关系和群落的稳定程度,对植被的恢复与重建、生物多样性保护等具有重要的意义和价值。本研究基于岑王老山1hm2样地中胸径大于1cm的每木调查数据,采用方差比率法(VR)、种间联结(AC)系数、Ochiai指数、Pearson相关系数、Spearman秩相关系数以及PCA排序,对群落中13个优势树种的种间联结性和种间相关性进行分析,并进行生态种组的划分。结果显示:(1)群落总体呈现显著正联结,表明群落正处于演替的稳定阶段;(2)种间联结性与种间相关性分析中的正负关联比均未超过1,但达到显著正关联的种对数明显大于达到显著负关联的种对数,说明群落整体联结性与群落中达到显著关联的种对数关系更为密切;(3)相关性检验中虽然结果相似,但Spearman秩相关检验的结果更为灵敏;(4)生态种组的划分与相关性检验表现出一致性,说明物种的生态学特性以及对资源的利用方式对其种间关系具有较大的影响。     

专利实施率低的原因及其对策的探讨

随着我国改革逐步深化,对外开放不断扩大.专利事业也成功地走过它起步的十年.并取得了很大的成绩。专利申请逐年递增.十年来累计专利申请量达45万件,授权量达23万件。但据调查表明,我国的专利实施率不到20％,实施率低.大大影响了专利制度作用的发挥。本文就专利实施率低的原因及提高实施率的对策作些探讨。     

一种基于Map Reduce的关联规则挖掘算法

提出了一种基于Map Reduce模型的Apriori改进算法,该算法利用Map Reduce模型分布式处理海量的输入数据,结合Apriori算法,得到局部频繁项集,通过聚合处理得到全局频繁项集.实验证明,该算法是有效的.     

可执行UML建模技术研究

能够降低软件开发成本、提高软件生产效率、可移植性、增加软件的可重用性的技术越来越受到人们的关注,通过可执行UML技术,使得软件开发在前期可以得到执行和验证,通过可执行UML的动作语言可以解释对象之间的行为等。