2-D骨架提取算法研究进展

关注2-D骨架提取问题,将其算法分为骨架提取的对称轴分析方法、细化方法以及形状分解方法3大类,分别给出了这3类方法的基本思想和发展脉络,希望通过这样的工作为模式识别、可视化和医学图像处理等相关领域的同行提供一个比较系统和清晰的整体算法框架的参考.     

FODA方法在MIS可重用构件开发中的应用

领域工程是创建重用构件的活动,它强调对领域模型和体系结构系统的创建.领域分析是识别、捕捉、组织、分析和表示软件域中相关信息,确定软件的体系结构、框架和构件,以支持软件重用的软件工程过程,是解决软件重用的关键技术之一.介绍了由软件工程组织提出的FODA领域分析方法,对FODA方法在MIS系统可重用构件开发中的应用进行了研究.表明FODA方法是进行可重用构件开发的有效途径.     

第二代人的可靠性分析方法的新进展

本文探讨了第一代人的可靠性分析方法的局限性,并在此基础上重点介绍了以“失误分析技术”（ＡＴＨＥＡＮＡ）和“认知可靠性和失误分析方法”（ＣＲＥＡＭ）为代表的第二代ＨＲＡ方法,它们是当前ＨＲＡ领域中的具有应用和发展前景的新框架思想     

人因失误的后果-前因追溯表

认知可靠性和失误分析方法(CREAM)属于第二代人因可靠性分析方法。该文研究CREAM中的追溯分析方法在人因失误事件根原因分析中的应用,对人因失误基本原因的分类和后果前因关系进行归纳、整理和补充,给出了简洁的后果前因追溯表和具体的追溯分析步骤和框架,便于实际应用。应用于ThreeMileIsland事故中的一个重要人因失误事件的追溯分析,得出了设计、规程和认知等方面的根原因。结果表明,追溯分析方法在工业系统人因事故的根原因分析中是实用而有效的方法。     

小波变换在图像融合中的研究

本论文从基于小波变换的图像融合入手,系统的介绍了小波分析和研究了二维小波变换在图像融合中的框架及其应用。由于小波分析在时域和频域同时有良好的分辨性,利用多尺度分析方法,可以在不同的尺度下观测信号不同精度的局部特征。最近几年,多分辨率分析已经成为解决图象处理的最可靠方法之一。目前,小波分析的研究比较热门,是近年来国内外一个比较活跃的研究领域并在图像融合处理中占有重要的地位。     

特定领域语言MISPC及其编译框架实现技术

基于C语言扩展定义一种新的特定领域编程语言MISPC, 并描述其应用于多媒体和无线网络领域主流场景的特征, 利用Backus-Naur范式对其数据类型等进行描述. 针对该语言特点, 提出一个面向异构平台的编译框架, 以生成较高性能的目标代码. 结合领域中一个经典算法进行验证, 实验结果表明, 对比不同输入规模、 不同版
本的代码实现, 显著提高了领域开发的效率, 并可获得最高5.59倍的执行加速比. 通过定义相应高层语言并构建编译框架, 提供领域编程框架的系统解决方法和技术, 有效降低了领域编程和调试的难度, 提升了领域开发效率及程序性能.     

我国电子政务云框架服务体系研究与实践

电子政务一体化建设,包含了统一规划、顶层设计、统一网络平台、统一安全支撑平台和统一应用支撑平台等核心内容。随着云计算理念的深入发展,云框架服务体系及应用将成为电子政务一体化建设的新趋势。框架服务体系在国际电子政务领域一直是一个持续研究、应用和深化的热点,本文在对我国电子政务领域框架服务体系的研究及多年实践基础上,提出云框架服务中间件的建设观点,对我国电子政务2.0时代的云框架服务领域的突破具有启发和引导意义。     

欧阳修《采桑子》中转喻现象浅析

转喻从传统修辞学的一部分到当代认知语言学的热点研究领域，现已形成了一个较完善的理论体系。本文采用转喻的定义和分类的一种理论框架对欧阳修的著名词作《采桑子》中的转喻现象进行分析，提供了一种更有理据性的分析方法，以期挖掘出在其抽象文字下的具体含义。     

领域分析方法研究及应用

通过对传统的OOA技术和面向特征的思想在领域分析中优缺点的比较分析,介绍了一种将两者结合的领域分析方法,即基于特征的面向对象领域分析方法。描述了此方法的分析和建模过程,以及所产生的领域模型。采用该方法对集团化企业供应物流领域进行分析与建模,界定了该领域的范围、子领域,建立了采购计划子领域的领域模型。此方法有利于获取领域业务构件,提高软件复用度。     

基于Wup的语义相似度计算的全局本体语义

异构数据集成领域大量应用了本体研究方法来解决数据语义异构问题,其中有不少的语义相似度计算方法.因此,在WordNet环境下的语义相似度计算方法上,提出了Wup语义相似度计算模型框架用以解决两个局部本体之间的语义问题,并提出了构建全局本体的语义分析方法.     

基于综合相似度迁移的协同过滤算法

数据稀疏性问题是传统协同过滤算法的主要瓶颈之一.迁移学习通常是利用目标领域与辅助领域的潜在关系,对辅助领域进行知识迁移,以此来提高目标领域的推荐质量.现有的基于相似度迁移模型,普遍只利用了用户评分信息,并且在评分相似度计算上忽略了用户评分标准个性差异.针对这些问题,提出了一种综合相似度迁移模型,在相似度计算上,即利用了用户评分信息同时也利用了用户属性信息,并且考虑了用户间对满意度的打分标准的差异性,采用了用户评分分布一致性来衡量用户评分相似度的方法,提高了相似度计算的准确性,从而提高了数据迁移的质量.实验结果表明,该模型较其他算法能比较有效地缓解数据稀疏性问题.     

Incorporating Domain Knowledge into Data Mining Process： An Ontology Based Framework

0 IntroductionTeosda,yth meyan hya voerg daantiazbaatisoenss t hhaatv ec hmaonrgee t ahnadn glarrogwe cdoatnatibnaus--ously. One of the i mportant research issues is incrementalmining. Otherwise, various researchers have made sugges-tions that domain knowledge should be incorporated intoknowledge discovery ( KDD) process[1]. We focus on somesteps of the KDDprocess-those steps tying up with data min-ing,called a data mining (DM) process .Agrawalet al[2]showed an active data mining process ,…     

Daas： A Web-based System for User-specific Dietary Analysis and Advice for the Public Healthcare Domain

This paper presents a Dietary Analysis and Advice System (DAAS), a web-based system for providing, within the public healthcare domain, user-specific diet advice based on a preliminary analysis of current diet or eating habits and lifestyle, using knowledge from domain expertise and experts‘ interpretation of national dietary guidelines.     

基于MATLAB实现高阶系统的时域分析

采用MATLAB语言编程实现了高阶系统时域的稳定性、快速性、准确性分析。用户只需键入传递函数即可获得所需各种特性曲线和时域性能指标。为提高高阶系统分析和设计效率提供了一种新的工具，应用实例验证了它的有效性。     

基于双向情感分析的实时性音乐推荐系统设计

目前的音乐推荐系统,一般采用基于个体兴趣的推荐方法,这种方式虽然能满足大部分情景下的用户需求,但无法感知到用户实时性的心情变化。考虑到不同情绪状态下用户对于音乐的需求往往也会发生改变,提出一种基于双向情感分析的算法并构建了实际系统,实时分析用户的情感需求来进行音乐推荐。一方面基于音乐在频域的梅尔倒谱系数构建特征分类器完成歌曲的情感分类;另一方面通过获取用户在社交网络中的实时文本信息,基于自然语言理解分析出用户当前的情感需求,最终为用户产生音乐推荐列表,实现基于情境感知的实时音乐推荐。实验表明,使用该个性化推荐算法具有更高的准确性,用户群体可以获得更为满意的用户体验。     

一种新的协同通信功率分配方案

协同通信是一种新的空间分集技术,而功率分配技术直接影响了协同通信的有效性和可靠性.针对这个问题,给出了一种新的具有可调系数的功率分配框架,讨论了在每个用户功率受限情况下的功率分配方案,并且基于该框架研究了以2用户的比特误码率之和最小为目标函数的功率分配方案.仿真表明,在不同用户信道情况下进行用户协同,当功率受限时,采用合适的功率分配可以使系统中各用户的误码性能得到较好的权衡.     

一种结合用户相似度的社会化推荐算法

在对现有的概率矩阵分解算法研究的基础上,针对其中只使用评分信息来做预测存在较大误差的问题,提出了一种结合用户相似度的社会化推荐算法(SRUS).首先,以概率矩阵分解算法(PMF)为基础,结合用户相似度信息进行建模;其次,使用潜在特征空间将评分矩阵和相似度矩阵关联到一个统一的框架中;最后,对这2个矩阵进行矩阵分解,实现算法的优化推荐.将这一算法与PMF算法进行比较,实验表明,SRUS算法在数据稀疏性、冷启动和精确性方面具有更优的效果.     

嵌入式数据分析类仪器软件应用框架的开发

基于嵌入式数字化仪器的领域分析,提出了数据分析类仪器嵌入式软件的体系结构和框架描述,并采用构件化技术进行框架设计,开发了一系列针对该类仪器软件的可配置、可扩展的通用构件库和专用构件库.同时,在构件库设计和框架设计中使用了多种设计模式,使框架设计更合理、更易于使用.应用该框架,用户可以按照应用需求选择构件库进行分析类仪器软件系统的构建,以提高开发效率和软件质量,同时获得极短的开发周期.     

闭环系统稳定性计算机辅助分析软件SYSANAL的应用

ＳＹＳＡＮＡＬ是新开发的闭环系统特性分析软件，它能够分析系统函数的特性；绘制Ｂｏｄｅ图，Ｎｙｑｕｉｓｔ图和根轨迹，此软件的大量特点是其基于Ｗｉｎｄｏｗｓ的友好界面，使用方便运行快捷，在分析高阶系统特性时特别有效，本文介绍软件主要特点，使用方法及应用。     

基于K-medoids项目聚类的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法通常针对整个评分矩阵进行计算,存在效率不高的问题,提出一种基于K-medoids项目聚类的协同过滤推荐算法.该算法根据项目的类别属性对项目进行聚类,构建用户的偏好领域,使用用户偏好领域内的评分矩阵进行用户间相似度的计算,得到目标用户的最近邻居集,并生成推荐结果.与常用的K-means聚类方法相比,采用K-medoids方法对项目类别属性进行聚类,不仅克服了评分聚类可靠性不高的问题,而且算法还具有更好的鲁棒性.实验结果表明,该算法能有效提高推荐质量.