基于HVS与PCNN的彩色图像增强

提出一种新的彩色图像增强方法:将RGB空间转化为HIS空间后保持H分量不变,对S分量进行指数拉伸;而对I分量则利用脉冲耦合神经网络的特性将原始图像的灰度信息与空间信息一起耦合到神经元的内部活动项,然后利用人类视觉系统模型构建动态阈值与其比较得到增强图像.实验证实了这种方法的有效性.     

基于粒子群寻优机制的图像分割方法

利用粒子群优化（eso）算法全局寻优、快速收敛的特点,结合模糊C-均值（FCM）图像分割算法提出一种新算法,用PSO算法代替了FCM算法的基于梯度下降的迭代过程,使算法具有很强的全局搜索能力,很大程度上避免了FCM算法易陷入局部极小的缺陷;同时也降低了FCM算法对初始值的敏感度。实验结果表明,与FCM相比该算法聚类更准确,效率更高,具有较高的分割速度和良好的抑制噪声的能力。     

基于多分类器的房地产客户分类

利用数据挖掘中分类的技术,根据房地产客户的信息,对客户购买力、购买欲进行评估,根据客户是否会购买,将其分为两类:重点客户和一般客户.从损失成本和辨别能力方面考虑,构建了一个组合分类器模型.使用Weka软件,利用多个公司的客户历史数据,与决策树、神经网络、支持向量机以及贝叶斯网络的分类性能做了比较,发现该组合分类器在稳定性、正确率方面优于其他分类器.     

基于机制设计理论的企业自主创新促进机制研究

近年来,国家将自主创新确立为发展战略,并制定了一系列的激励措施.但是,由于现有的自主创新激励机制并不同时具备机制设计所设定的三个约束条件,企业界对国家的自主创新战略响应不够积极.文章根据机制设计理论,从＂技术可行性＂（机制设计者目标在技术上可行）、＂参与约束＂（人们自愿参与）和＂激励相容约束＂（人们自愿付出实现目标的努力）三个方面进行企业自主创新促进机制的建设,使得企业具备自主创新的能力,自愿参与自主创新、自觉实施自主创新战略,并主动为实现国家的自主创新发展战略而努力.     

基于开放式的错误处理机制的设计与实现

本文探讨了软件项目中错误处理机制的作用及应用需求,结合软件项目开发中的实践经验,利用XML进行配置和描述,巧妙地设计与实现了一种通用的,基于开放式的错误处理机制,该机制配置灵活、操作方便、通用性好.     

基于PCA-ABBP强分类器的矿区采空塌陷危险性预测

为了准确、快速地预测矿区采空塌陷危险性,针对矿区采空塌陷影响因素之间存在信息重叠以及利用单一BP神经网络进行预测时存在的局部极值等问题,提出了一种PCA-ABBP强分类器模型。以北京西山某地的24组采空塌陷数据为样本,选取了采空区空间叠置层数等7个变量作为矿区采空塌陷的影响因素,以前17组数据作为训练样本,建立基于PCA-ABBP强分类器的矿区采空塌陷危险性预测模型。利用该模型对后7组数据进行预测,预测结果与实际完全相符,而单一BP神经网络预测的平均误差为17.14%,验证了所提出模型的有效性和可靠性。     

基于图像式行驶记录仪的汽车-自行车交通冲突特性研究

汽车与自行车事故在我国交通事故总数中占有重要比例。为了研究汽车与自行车交通冲突／事故特性,本文选用50辆出租车,利用图像式汽车行驶记录仪在北京市开展了为期一年的交通冲突调查,从冲突类型、冲突时间、冲突地点及交通控制方式、冲突车速及交通流、驾驶员视线遮挡等方面综合分析汽车一自行车冲突特性,研究结果对道路交通安全管理、道路设计及事故预防技术具有重要的意义。     

基于CORBA规范的新型事件机制的研究与设计

现有事件机制多采用客户端/服务器端的模式,虽然很灵活,但会导致服务器端负担过重的问题.本文将CORBA事件服务引入到传统的事件机制当中,在客户端与服务器端增加了事件通道,使客户端和服务器端关系变得松散,以此减轻服务器端负载.     

基于DMF和多码元累加判决的扩频捕获方法

本文提出了基于匹配滤波器PN码捕获、改进的多码元累加门限判决以及多驻留捕获验证的统一框架,运用建模和统计分布的数学方法分析了整个系统的检测概率、虚警概率、平均捕获时间三个最重要系统指标。仿真表明,多码元累加方法有效提高检测概率,通过选择合适的累加次数N,可逼近系统的最优的捕获特性,在工程设计中具有重要意义。     

基于细胞神经网络的图像分割及其在医学图像中的应用

细胞神经网络（cellular neural network,CNN）在图像处理方面的应用研究已有很大进展. 其中,指定目标提取CNN现有算法应用于灰度图像时,其有效性依赖于初始点的选择. 以医学图像为例,对这种局限性进行了分析,并提出了一种改进CNN算法,实现了对图像中任意灰度区域的目标物体分割. 同时利用梯度信息和轮廓提取CNN确定轮廓,有效抑制分割过度. 人脑磁共振成像（MRI）中肿瘤分割的实例表明,改进的算法具有实用性和有效性.     

基于CORBA通知服务与拦截的通信机制研究与设计

CORBA为解决异构环境的应用提供了很好的基础,其安全性一直是备受关注的重点。CORBA遗知服务弥补了事件服务中存在的两个重要缺陷,增加消息过滤机制和服务质量控制：OMG提出CORBA拦截规范。使得CORBA系统的对象调用更加安全可靠。本文深入对CORBA通知服务和CORBA拦截机制进行研究,把事件通道同拦截机制结合,设计出一种更安全可靠的通信机制。     

基于变分的图像分割算法

提出了一种新的基于变分的图像分割算法. 该算法以图像的边缘点为插值点，通过极小化一个能量函数产生光滑的阈值曲面，进而实现图像分割. 为了使所产生的阈值曲面保有原图像的边缘信息，同时又不过度锐化图像的边缘，采用非凸的能量函数，并通过引入二元能量函数，提出一种全局收敛的松弛算法，将一个非凸优化问题转化为一系列本质上的凸优化问题，从而克服了采用传统的梯度下降法会出现收敛速度较慢、甚至不收敛的困难. 实验结果验证了算法的有效性. 此外还初步探讨了相应优化问题求解过程中的参数确定问题.     

基于视频图像的火灾探测方法

图像型火灾探测是利用摄像机作为探头,对拍摄到的现场视频进行处理和分析,通过形体、颜色等变化特征探测火灾.本文提出一种基于视频图像的火灾探测方法,首先探测视频中是否存在移动区域,然后对移动区域内满足火焰颜色特征的区域利用HIS模型进行分割,分别分割计算区域的圆形度,面积变化率,闪烁频率及面积变化趋势特征等,最后通过分析特征进行火灾的探测.在此基础上,对提取的各项特征进行综合分析,从而实现火灾的探测和判别.仿真实验结果证明了算法的有效性.     

基于模糊神经网络的图像恢复技术

通过分别引入输入与输出空间的合理剖分,定义了一种新的模糊神经网络(FNN), 即选择型FNN, 该系统是一种多层前向网络, 在最大模意义下构成一类函数泛逼近器.基于一组具有实际意义的模糊推理规则, 得出了一个简单实用的推理型FNN. 利用选择型FNN与推理型FNN的有机结合, 得到FNN滤波器, 它不仅结构简单, 易于设计参数学习算法, 而且能同时有效去除图像信号中的脉冲噪声和保持图像结构. 实验结果表明, 与其他滤波器(如:中值滤波, 自适应加权模糊平均(AWFM)滤波等)相比, FNN滤波器在去除各种噪声, 保持图像未污染部分结构等方面性能卓越     

基于超混沌系统的图像加密算法

鉴于目前大多基于混沌序列的图像加密算法,其置乱与扩散阶段是完全独立的,用到不同的状态变量,且密钥流完全依赖于密钥算法,即密钥算法不变,对不同的明文进行加密,使用的密钥流完全是一样的,难以抵御明文攻击或者选择性明文攻击.而本文设计了一种具有动态可变的基于超混沌系统的加密算法.首先,对超混沌序列进行优化预处理,得到随机性更理想的混沌序列,其次利用优化预处理后的混沌序列创建与明文图像相关的动态可选序列,最后构建与动态序列相关的密钥用于图像加密.这样若明文与混沌序列发生微小的变化,都会带来完全不同的密钥流.通过仿真和大量的分析,结果证明该算法具有较好的安全性和较高的有效性.     

基于三维Arnold变换的图像加密算法

基于三维Arnold变换,提出了新的数字图像加密算法。首先利用采用一雏分段线性混沌系统产生一次一密的密钥,然后利用三维Arnold变换对图像进行置乱。这种置乱是依赖于密钥的。进行通过一种依赖于密钥的替代和混淆使置乱后图像的像素灰度值改变并产生互相依赖,即将每一像素值扩散到其它像素中去。实验仿真和分析表明,该算法密钥空间大,算法易于实现,能抵抗差分攻击、统计分析和明文攻击。     

基于小波变换的图像扩散滤波方法

图像的非线性扩散滤波基于热扩散方程, 其关键是确定适当的扩散量与扩散方向. 在已有的滤波模型中, 扩散系数依赖于梯度, 因而容易受到噪声的干扰. 为了克服这一缺陷, 首先给出了一种新的计算扩散系数的多尺度方法. 然后建立了一类用于图像恢复的非线性小波扩散（NWD）模型. NWD模型有较强的抗噪能力, 但同已有的模型一样, 需要较大的计算量. 为此, 通过NWD模型的简化, 给出了线性小波扩散（LWD）模型. LWD模型由输运与扩散两部分组成. 由于存在输运, 所以其滤波是各向异性的, 能够较好地保持边缘, 尽管在边缘点处扩散是各向同性的. LWD模型的优点是简单易于分析, 具有较小的计算量. 最后给出了所提模型与已有模型相比较的数值实验结果.     

基于双向非局部模型的图像插值

如何充分利用自然图像的自相似特性来进行图像恢复是近年来图像处理领域研究的热点问题之一.事实上,自相似体现为两方向相似结构,当一组相似块被安排成矩阵时,该矩阵的行与行、列与列之间均存在相似性.为此,提出一种双向非局部模型,该模型对称地利用了两方向相似结构,此外,该模型直接将相似块作为字典来表示每一图像块且对表示系数进行Tikhonov正则化.将双向非局部模型用于图像插值,获得了目前最好的恢复效果,无论峰值信噪比还是视觉质量,相比已有算法都有很大地提高.     

基于IEEE 802.15.3a信道的UWB能量检测系统的平均捕获性能

文中针对IEEE 802.15.3a信道下UWB能量检测系统的"检测窗口内多径能量和的概率密度求解"与"捕获性能指标计算的平均方式"两个理论问题,以簇生点过程描述检测窗口内的随机变量,给出多径能量和均值及方差的闭合解,并以对数正态分布近似其概率密度,推导出捕获命中集的闭合表达式.同时分别基于"检测概率平均"和"信道样本平均"两种方式,结合Markov链和信号流图推导出信号捕获的平均性能指标,并深入分析了两种平均方式的适用条件.实验结果表明,点过程模型的命中集在不同信道条件的两种平均方式下都具有较好的适用性;不同的平均方式下捕获性能具有明显差别,需要针对系统应用背景加以区分使用.     

阿卡波糖对胰α-淀粉酶的抑制动力学研究

为探究以马铃薯淀粉为底物时阿卡波糖对胰α-淀粉酶(来自猪胰)的抑制动力学,采用3,5-二硝基水杨酸显色法及双倒数作图法(Lineweaver-Burk法),体外模拟人体生理环境,建立胰α-淀粉酶最佳反应体系。结果显示,阿卡波糖在体外对胰α-淀粉酶活性具有明显的抑制作用,且作用效果随阿卡波糖浓度升高而增强,其半抑制浓度IC_(50)=5.975×10~(-6)mol/L,即3.854×10~(-3)mg/mL。通过双倒数作图法得知,胰α-淀粉酶的Km=12.309 mmol/L,阿卡波糖对胰α-淀粉酶的抑制类型为非竞争性与竞争性抑制混合型。本研究证实了以马铃薯淀粉为底物测定阿卡波糖对胰α-淀粉酶的抑制作用更为灵敏,为其它抑制剂以马铃薯淀粉为底物时抑制胰α-淀粉酶活性的研究提供了比较依据;且证实了阿卡波糖对胰α-淀粉酶有较强的抑制作用,可为临床治疗2型糖尿病时减少阿卡波糖的副作用提供一定的参考。