单文档窗口分割视图和普通视图的切换

本文介绍了利用VISUAL C 6.0编制含有分割视图和普通视图的基于单文档的多视图界面,以及视图之间的视图切换的方法。实现了在一个单文档框架中包含分割视图和普通视图,视图切换方便简单,满足了在一个程序中同时用分割视图和普通视图来显示数据,并用一个实例来详细说明编制的过程。     

多视图匹配算法的研究

研究了一种利用使用多个实化视图进行连接来回答查询的方法．给出了最优重写的搜索空间和匹配方法,并扩展到具有复杂选择条件和分组操作查询和视图的匹配．结果表明此算法具有较好的性能和扩展性．     

MFC中的多视图与属性页技术

本文简单介绍了在Windows NT环境下用VC 7.0有关基于FormView的多视图与属性页技术,最后给出两者在实际中的应用实例.通过对比可以清楚地判别出两者所适用的环境,使编程更加合理化.     

基于MFC的对象序列化机制探讨及其应用

该文介绍了MFC框架下的对象序列化机制,给出了对象动态存储和恢复算法及该机制在实践中的应用．     

基于特征多视图提升Naive Bayesian的Boosting改进算法

AdaBoost作为一种有效的集成学习方法,能够明显提高不稳定学习算法的分类正确率,但对稳定的Naive Bayesian分类算法的提升效果却不明显.为此,利用多种特征评估函数建立不同的特征视图,生成多个有差异的加权朴素贝叶斯(WNB)基分类器;尝试使用几种不同的方式将样本权重嵌入WNB基分类器的参数中,对WNB产生扰动,进一步增加基分类器的不稳定性.实验结果表明,对比AdaBoost所提算法,BoostMV-WNB能够明显提升WNB文本分类器的性能.     

基于约束的多视图参数化设计算法

介绍了基于约束的零件形位信息描述方法，提出了基于约束的ＣＡＤ数据模型，阐述了基于约束的多视图参数化设计的概念，详细介绍了参数化计算法的原理及实现过程，对所提出的参数化设计算法进行了评价。     

在SDI中对基于CFormView类的不同视图的切换

用VC 6.0开发单文档应用程序指令中,使用基于CFormView类的视图.可以实现包含控制的类似于时话框的视之间的相互切换.     

多视图几何轻量级三维重建算法

针对现有深度学习三维重建网络内存消耗严重、效率低下的问题,提出了高效的多视图几何三维重建网络(high efficiency multi-view stereo network,H-MVSNet)模型,将原始图片序列和预测的粗略深度图融合,进一步提高最终深度图的质量;构建轻量级的特征提取模块和正则化模块,减少提取冗余度;采用由粗到精的策略,建立高效的深度图细化模块,减少计算量。实验表明,H-MVSNet模型在DTU数据集中的精度误差可达0.327mm,计算一张分辨率为640×480的深度图仅需0.44s,内存消耗可低至2.46GB,显著提高了三维重建的精度和准确度。     

共享多版本源视图的多实化视图异步增量维护

为了解决补偿和多版本在多实化视图维护上性能不理想的问题,提出了共享多版本源视图的多实化视图异步增量维护方案SMVM(源多版本视图维护).在SMVM中,集成端的实化视图直接定义在多个数据源的共享引用多版本源视图上,并且在收到源视图的数据更新后,向其他相关数据源发送基于版本的维护查询,以此来进行多实化视图的异步增量维护.这样在完全避免数据源并发更新导致增量查询异常的同时,提高了多个实化视图异步增量维护的整体性能,且基于元组标志的视图增量补偿方法使得对源视图的维护更有效.实验结果验证了SMVM的可行性和有效性.     

基于边缘检测的深度图与单视图配准算法

为解决由单视点图像和相关深度数据所创建的立体图像部分存在的重影问题,提出基于边缘检测的深度图与单视图配准算法.对单视图和深度图进行边缘检测得到各自的边界后,以单视图的边界为基准,配准深度图的边界及其邻域的深度数据.实验结果表明,该算法与已有的算法相比,匹配质量明显提高,使在立体图像中的重影现象得到了缓解.     

基于PDF文本的信息隐藏技术

针对网络环境中信息安全传输问题,给出了一种文本信息隐藏模型。通过分析PDF文档结构,提出了几种实用的文本信息隐藏算法。实验结果证明,算法具有一定的鲁棒性和隐蔽性。     

基于联合动态稀疏表示方法的多图像人脸识别算法

采用联合动态稀疏表示方法构造一种新型的多图像人脸识别模型.该模型在多张人脸图像的稀疏表示矩阵上,利用动态数集得到联合动态稀疏表示矩阵,识别多图像的人脸.在多张人脸图像作为测试样本的情况下,利用多图像之间的关联性提高人脸图像识别的准确率.最后利用CMU人脸图像库对该算法进行仿真,结果表明其识别率较其他算法有很大的提高.     

多式联运一单制大数据平台的构建

为了解决传统多式联运业务参与主体间缺乏统一的信息共享平台,没有形成统一的多式联运一单制票证单据,无法保证数据安全等问题,将区块链技术和大数据实时流处理技术结合,构建区块链技术下多式联运一单制大数据平台,并结合多式联运业务特征,分析新平台的实际应用场景,为区块链技术和大数据技术在多式联运领域的运用提供新思路。     

用类实现一个应用处理多种文档

介绍了如何用ＶｉｓｕａｌＣ＋＋语言的一个Ｗｉｎｄｏｗｓ和ＭＦＣ的应用程序中同时处理两种类型以上的文件。例如在一个报表制作程序中,既要处理存贮报表格式和内容的数据文件,又要处理对数据进行运算的命令文件。这两个窗口不论是外部表现还是内部处理机制都是完全不同的。ＭＦＣ对Ｗｉｎｄｏｗｓ函数的封装和模块化的程度很高,实现时遇到了麻烦,在此通过实验获得的解决这一问题的一些经验,供读者参考。     

基于遗传算法的动态文本聚类

为了解决动态文本聚类中聚类中心陷于局部极值点的问题,该文提出了基于遗传算法的动态文本聚类方法.采用二进制编码方式对聚类中心进行编码、类内中的点与其类中心的欧氏距离作为适应度函数.通过遗传算子的操作对类中心进行逐步迭代,直至适应度函数收敛,得到使聚类划分效果最好的聚类中心.实验表明该方法可以克服局部极值点的问题,且聚类结果的评价指标Purity(纯度)也比较好.     

基于投影法的文档图像分割算法

提出了一种基于投影法的中文文档图像分割算法,从文档图像的投影出发,根据文档图像水平投影的统计特性,进行灰度值累加,找到每行文字所在坐标;根据文字的竖直投影形状特征,进行竖直方向上的分割,通过对字符图像的分割,实现对整篇文档的分割;对各种字体的文档图像的灰度图进行了试验.结果表明,该算法能够准确地对文档图像进行分割.     

一种基于主题的Web文本聚类算法

设计了一种基于主题的Web文本聚类方法(HTBC):首先根据文本的标题和正文提取文本的主题词向量,然后通过训练文本集生成词聚类,并将每个主题词向量归类到其应属的词类,再将同属于一个词类的主题词向量对应的文本归并到用对应词类的名字代表的类,从而达到聚类的目的.算法分四个步骤:预处理、建立主题向量、生成词聚类和主题聚类.同时,对HTBC与STC、AHC、KMC算法从聚类的准确率和召回率上做了比较,实验结果表明,HTBC算法的准确率较STC、AHC和KMC算法要好.     

基于JPEG图像信息隐藏F5算法的改进

针对F5算法的缺陷, 通过改进其嵌入方式, 规避相应算法的检测, 提出一种改进算法, 该算法克服了F5算法的弱点. 实验结果表明, 该改进算法有效可行, 可极大提高算法的隐蔽性.     

一种基于黑洞算法的模糊C均值文本聚类方法

FCM算法应用于文本聚类时,由于初始聚类中心点选择的随机性,以及容易陷入局部最优的问题,导致文本聚类效果较差.为了提高FCM算法的聚类精度,提出了采用黑洞算法寻找FCM最优初始聚类中心的方法.黑洞算法是一种启发式优化方法,在FCM初始聚类中心寻优的过程中,始终保持黑洞为全局最优解,最终发现FCM的最优初始聚类中心.实验结果表明,基于黑洞算法的FCM文本聚类方法可以解决FCM算法对初始中心点敏感和容易陷入局部最优的问题,聚类精度明显提高.     

单实例分类算法研究

针对不平衡分类问题的极端情况,即用于训练的样本极少甚至只有一个实例,该文提出了一种单实例分类算法,这种方法使用球面作为分类面,在目标类的单实例在球内和反类尽量位于球面外的约束条件下,最大化该分类球面的半径,该方法能够有效地处理线性可分的数据分布.当输入样本分布结构呈高度非线性时,该算法通过核映射将低维输入空间中的非线性可分问题变换为高维特征空间中可能的线性可分问题,并以内积形式刻画,最终在特征空间上通过核技巧获得原问题的解决.通过对标准数据集和实际数据集的实验,验证了单实例分类算法在处理数据不平衡问题上的有效性.