毕业设计分组答辩成绩统计算法研究

目前国内高校招生规模都比较大,毕业答辩分组进行的情况非常普遍。本文针对分组答辩中,各答辩组的评分标准很难完全统一的问题,提出一种基于各答辩组平均成绩相同、成绩分布标准差相同的分组答辩成绩一致性统计算法,推导了相关计算公式,编写了计算程序。计算实例表明,本文方法可以在一定程度上克服上述影响,同时也为进一步探讨更加科学的统计平均算法奠定了必要的基础。     

大数据环境下的车牌统计算法的数据分片研究

【目的】在大数据环境下,寻找最佳的输入数据分片数量,以便改进统计算法的运行效率。【方法】以车牌统计为例,调整相关多个参数以改变算法中输入数据的分片数量,并分析不同参数下算法运行时间的差异。【结果】最佳的分片数量下的运行效率近似于最差的分片数量下运行效率的2倍。【结论】大数据处理中,合理的输入数据的分片数量有助于提高算法的运行效率。同时也分析了分片数量与算法运行时间的函数关系,以期找到最佳的分片数量区间。     

约束非线性规划求解的一种统计方法

对于约束非线性规划问题,通常用迭代法借助Mathematic软件来求解,或者借助于Lingo软件来求解,文章是采用统计学思想,得出了通用求解算法,并用Mat lab软件得出结果.文章把非线性规划问题转化为对系统函数求稳定中心的问题,由于我们是在微微放大了非线性规划问题的约束区域后求稳定中心的,从理论上讲,在得到稳定中心以后,应该对其稳定中心进行检验,看是否真的满足非线性规划问题的约束条件.但由于我们考虑的辅助正数非常小,对不满足非线性规划问题的约束条件的情况,也是在边界条件之内的.实例表明,我们的方法有较强的可操作性且具有较高的计算效率.     

特征统计算法及其在NP组合优化问题上的应用

特征统计算法是为了解决复杂多极值优化问题而开发的一种新的全局优化算法。为了检验该算法的性能,应用它在一类具有代表性的NP组合优化问题-旅行商问题(TSP)上作了计算。结果发现,该算法虽不是专为TSP问题而开发,却在该问题上取得了很好的结果。所得到的结果表明,特征统计算法可以作为解决这类NP组合优化问题的一个新的途径。     

一种改进时空域联合的视频对象分割算法

针对移动缓慢的视频对象,提出一种改进时空域联合的视频对象分割算法。时域上通过改进高阶统计算法,利用累积帧差的递归高阶统计算法检测出视频序列中视频对象运动区域。空域上利用Canny算子获得较精确的单帧目标边缘,进行了时域和空域的融合,得到精确运动对象模板后提取运动对象。实验结果表明,该算法与传统递归高阶统计算法相比能精确地对移动缓慢的视频对象进行提取,有一定的理论意义和适用性。     

改进强度统计算法及混沌序列复杂度分析

在原强度统计算法的基础上,增加了一个条件判断和一个加权值,设计了一种改进的强度统计算法.以超混沌Lorenz系统为例,利用该改进强度统计算法,对超混沌Lorenz系统产生的超混沌、混沌、周期序列的复杂度进行了分析,其结果表明超混沌序列的复杂度大于混沌序列,混沌序列的复杂度大于周期序列.最后,利用该改进强度统计算法对多个混沌和超混沌系统的复杂度进行了分析,得到了相同的结果,验证了该改进强度统计算法的有效性.     

基于AR模型的汽车舒适性频域统计算法

在八自由度整车振动模型的基础上提出了汽车舒适性的一种统计算法,该算法在频域上利用AR模型离散生成随机路面输入,通过数值求解动力学方程并运用统计方法来确定有关指标,算法考虑了悬架阻尼的变化情况,更为符合实际工况。 文中的算例验证了算法的有效性。     

水泥旋窑熟料结块的粒度分布统计算法

针对水泥旋窑熟料结块的模拟图像，提出了粒度的统计算法。该算法的计算量少、速度快、准确度高、实用性强，较好地满足了图像实时处理的要求。用该算法所获得的粒度分布参量，为水泥旋窑自动控制打下了基础。     

公路视频中实时车流密度检测算法

公路上固定相机拍摄的视频中背景难以自动更新、运动目标难以快速准确识别和车流密度难以快速获得的问题,提出了一种车流密度实时检测算法。首先,将统计直方图法和多帧平均法相结合,提出固定窗口背景自动更新算法来获得视频的背景图像;其次,使用背景差分法获得前景区域、前景掩码和背景区域;第三,使用腐蚀和膨胀的方法去除微小区域,以及将较大区域内部的空白点进行填充;第四,提出使用行扫描标记算法获得运动目标的最大矩轮廓,并消除运动目标的部分阴影;最后,根据设定阈值过滤掉微小目标,统计瞬时车流量,并根据预设值计算车流密度。该系统使用Visual Studio 2010和Open CV实现,实时效果良好。     

对编码结构光采集图像的区域分割

对图像进行阈值有关处理时,局部内容的处理效果会受到图像中其他部分的影响,导致分割效果不佳,且常用的分割方法是针对单一连通域的处理,并不适用于分割由大量连通域构成的形体内容。为了对这样的内容进行分割,本文提出一种基于数理统计原理的分割算法,自动的划分出采集图像中主要内容的部分,并利用两个参数控制轮廓的尺寸和外形。通过实验对比了直接处理和本文方法处理的识别符号数量,结果表明,本文算法将图像中前景区域划分后再针对该区域进行图像处理比直接全图处理的效果更好,提升了符号的识别率。