一种基于编码的双距离树高维索引

提出一种基于编码的双距离树（EDD-tree）高维索引结构.对于高维空间中的数据点,首先通过k平均聚类算法将其聚成若干类,然后分别计算每个点对应的始点和质心距离,并对其进行编码得到对应的统一化索引键值,最后用基于分片的B＋树建立索引.这样,高维空间的查询就转变成对一维空间的检索.实验证明该方法能更有效地缩小搜索空间,减少距离计算的代价.理论分析和实验都表明,EDD-tree索引在查询效率方面要明显优于其他的索引方法,尤其适合海量高维数据的查询.     

一种基于SPIHT编码过程的图像选择加密算法

在深入研究多级树集合分裂编码（SPIHT）的基础上提出了一种安全高效的图像加密算法。首先,重点分析了SPIHT的码流结构以及各部分数据对解码的影响,确定了重要数据并对其进行加密。其次,改变加密层数K控制加密强度,从而进一步提高了加密效率。最后,在对LIS扫描过程中引入了混乱机制,降低了码流相关性,使得算法更加安全。实验表明：该算法安全性高,加密速度快,仅需加密原图数据量的2．3％左右便可以达到很好的加密效果,满足格式兼容性要求并且能够适应网络实时传输。     

一种改进的基于H.264/AVC无损帧内编码算法

H.264/AVC标准中帧内无损编码是基于块进行预测的,本文在原有的特点上进行改进提出了一种基于像素间DPCM的新的无损帧内编码方法.通过实验显示新的无损编码方法相对于先前的H.264标准中的无损帧内编码方法降低了大约12%的码率.且新方法也没有大幅的增加其复杂性.     

基于多级编码的分布式信源编码

分布式信源编码是无线通信领域研究的新热点,本文阐述了分布式编码的基础理论,介绍了应用于分布式编码的LDPC编码方法和多级编码方案,最后提出一种基于多级编码的分布式编码方案,实验结果表明该方案在一定的信噪比下获得了较高的编码效率,灵活地控制了传输码率。     

一种基于星载SAR编码有源定标器的电离层TEC测量方法

针对电离层对星载SAR线性调频信号影响与频率有关的特点,结合正负调频率的线性调频信号受电离层影响会出现脉冲信号的压缩和展宽现象,提出了一种基于星载SAR编码有源定标器的电离层TEC测量方法.利用编码有源定标器可以实现调频率反向的功能,通过分析调频率反向和不反向两种信号的相位差以及脉压后的位移差实现电离层TEC的精确测量,该方法不依赖于SAR与有源定标器之间的距离以及SAR发射信号的相位,减小了电离层TEC测量的误差因素,提高了电离层TEC的测量精度.针对BIOMASS,TerraSAR-L以及HJ1C三部不同频段的SAR系统进行了仿真分析,仿真分析结果与理论计算一致,证明了该方法的有效性.     

XML频繁子树挖掘研究

本文主要研究通过引入滑动窗口模型,提出了面向XML查询数据流的频繁查询子树在线挖掘算法。算法以全局Trie树为数据缓存结构管理和维护缓存池的数据流,采用自下而上、基于前缀等价类的遍历方式快速产生所有带根查询子树和标准查询子树。实验结果表明该算法具有挖掘速度快、内存消耗稳定等特点,可以有效、平稳地处理XML查询数据流。     

基于潜在语义索引的超链接分析模型

为了更合理的排名Web文档本文提出了一个新的链接分析模型。该模型结合了基于马尔科夫链的链接分析技术和基于潜在语义索引以及文档聚类分析的内容分析技术,能很好的适应新增Web页面,并且能用来解决基于链接和基于内容的搜索引擎作弊以及上下文搜索和主题相关搜索问题。     

一种基于正交空时分组码的非酉的线性预编码优化方案

本文提出一种新的基于正交空时分组码的非酉的线性预编码优化方案.针对正交空时分组码的特殊结构,从特征空间角度深入研究,进一步发掘信号传输潜力,证明了新提出的理论优化设计相较于过去方案的优势.在传统的酉的基于弦距离的Grassmann码本设计基础上,对预编码码本进行非酉化改进,在有限反馈的意义下实现综合性能的进一步提升.同时,给出并论证了该方法保证系统满分集时对码本大小的约束条件.另外,为了降低天线空间相关性对系统性能带来的恶化影响,在前面的研究基础上,提出一种融合"注水"的预编码码本生成方法.该方案的综合性能优势在仿真中得以验证.     

基于棋盘分割插值的多描述视频编码

为了提高恶劣信道上视频传输的鲁棒性, 提出了一种基于棋盘式分割插值的多描述视频编码算法, 即将输入图像按照棋盘模式分割并插值形成两路相同分辨率的近似图像, 并对这两路近似图像进行独立的运动预测、补偿和编码. 使用这种编码算法, 接收端可以在同时收到两路描述时得到相当好的重建图像质量, 而在由于误码或丢包等使其中一路描述丢失或受损时也能得到可以接受的重建图像质量. 此外, 编解码器之间的不匹配可以通过对两路描述之间差信号的部分编码得以有效的控制. 在双向通信应用中编码器还可以根据反馈信息来主动跟踪解码器的状态从而消除误差积累. 由于充分利用了分块DCT编码所固有的块间相关性, 该算法与同类算法相比具有更好的冗余率失真性能. 模拟实验表明, 该算法在保持较高压缩效率的前提下, 具有很好的鲁棒性, 在高误码信道上相对于传统的单描述视频编码可以得到更为稳定的重建图像质量, 并且编解码器之间的不匹配和误差积累都得到了有效的控制.     

基于新的树编码方式用免疫遗传算法解决DCMST问题

本文提出了一种新的树编码方式,可以方便地表达一棵树,简化了树在遗传算法中的编码表达。且新的树编码方式清楚地表达了边的信息,有利于疫苗的设计。此外,本文使用免疫遗传算法,有效地克服了传统遗传算法中解退化的现象。数值实验表明,解的振荡相对于传统遗传算法减小了,且收敛速度更快。     

基于 R-RNN的孵化器运营水平评价及应用

针对科技企业孵化器运营水平难以科学定量评估的问题,提出了基于粗糙集和 RBF神经网络的 R RNN孵化器运营水平评价模型.基于孵化器运营工作原理的归纳分析,提出多层次孵化器运营水平评价指标体系.根据指标重要程度采用粗糙集理论对评价指标进行预处理,去除冗余指标项,选取重要控制指标并减少网络输入维度,进而采用 RBF神经网络对科技企业运营水平进行综合评价.最后通过具体的应用实例验证了该评价模型的有效性与可行性     

基于交叉效率Malmquist指数的我国家电上市企业TFP分析

针对基于传统DEA模型的Malmquist指数存在不够客观和精确的缺陷,提出基于交叉效率模型的Malmquist指数。利用该指数对我国家电上市企业在2005～2009年期间的生产效率进行分析,结果表明,家电行业总体的生产效率在稳步提升,但在2008年受到了金融危机的负面影响;规模越小的企业,技术进步给其带来的影响越积极,而中间规模企业生产效率的提高则同时来自技术效率和技术进步。     

基于改进聚类算法的基础数据准备研究与应用

为了解决数据挖掘本身的局限性,提出了适用于制造企业的基础数据的改进K-means算法。该算法应用AHP方法将原始数据根据其特征属性进行加权预处理,可以将基础数据进行更精确的细分,完善了基础数据的准备,为企业提供了更加直观科学的决策依据。并通过实例验证了该方法的可行性。     

神经树在煤与瓦斯突出预测中应用研究

由于煤与瓦斯突出影响因素之间存在着复杂的非线性关系,为准确预测煤与瓦斯突出的危险性,本文提出了基于柔性神经树的煤与瓦斯突出预潮模型,其中利用多表达式编程和粒子群优化算法分别优化了自身的结构及相关参数,使得神经树具有强大的预测和分类能力,与传统神经网络相比具有更加灵活的自动优化能力.通过采用实测数据对算法进行了验证. 结果 表明与常规预测方法相比较,该模型的预测准确性高,具有良好的适应性和有效性.     

牵引供电SCADA系统故障树分析研究

应用灰门故障树分析方法对牵引供电SCADA系统的可靠性进行了研究。简要介绍了灰门故障树分析方法的基本理论和牵引供电SCADA系统的基本结构;建立了牵引供电SCADA系统的故障树;用概率灰数描述部件的故障概率,用灰门代替传统逻辑门来描述部件间的联系,用故障测度描述部件的故障程度。对所建立的故障树进行了定量的计算。结果表明,应用灰门故障树分析方法的计算结果是可行有效的。     

基于HJ星高光谱数据红边参数的冬小麦叶面积指数反演

针对我国HJ-1A星搭载的高光谱成像仪(HSI)数据,探索基于HJ星高光谱影像的LAI反演研究,本文利用inverted Gaussian模型提取红谷位置、红边位置、红边振幅以及红边斜率4个红边参数,结合2009年4月、5月两期同步地面观测LAI数据,经过回归分析构建了反演叶面积指数的最优红边参数模型.结果表明红边位置、红边斜率和红边振幅与叶面积指数都达到了极显著相关,R2分别为0.5592,0.7796和0.8107说明HJ星高光谱影像数据在叶面积指数反演方面有很大的应用潜力.     

基于改进型温度植被干旱指数的旱情监测研究

在温度植被旱情指数的基础上,利用MODIS数据提取改进型调整植被指数(MSAVI)和地表温度(Ts),构建MSAVI-Ts特征空间,并定义该旱情指标为改进型温度植被旱情指数(MTVDI),介绍了该监测模型构建的方法。综合利用MODIS多波段数据对湖北省2005年10月10日的旱情监测结果表明,MTVDI能较好的反映区域相对旱情的空间差异;对MTVDI随MSAVI和Ts变化的敏感性评价结果表明,以地表温度为基础的旱情指标相对比以植被指数为基础的旱情指标更合理。