一种有效缓解数据稀疏问题的协同过滤推荐算法

文章针对数据的稀疏会导致传统的协同过滤(collaborative filtering,CF)推荐算法不能准确地查找到最近邻居问题,提出了一种改进的基于用户Tanimoto相似性系数预填充的算法,通过改进的Tanimoto相似性系数得到更加合理的用户相似度,并结合提出的预测公式对目标用户的未评分项进行预测评分和填充,从而降低矩阵的数据稀疏度。实验结果表明,该算法对稀疏数据集具有较好的表现,能够提高推荐的质量。     

通用阵列逻辑分析系统中的多机并行处理

提出了一种模块化的多处理器体系结构，并采用信号量方式同时解决了共享资源的竞争使用及进程同步问题；利用多机并行处理技术，对原研制的ＧＡＬ分析系统ＤＥＧＡＬ－Ａ进行改进，使系统的分析速度提高２５％。     

200MW 核供热站保护系统改进的研究

根据保护系统的技术发展及最新的电子技术，并结合２００ＭＷ核供热站的特点，提出了一种改进的保护系统设计方案。该设计方案在信号转输环节应用电压／频率变换技术，在信号处理环节应用无软件数字化技术，在逻辑符合环节应用通用阵列逻辑（ＧＡＬ）技术和微处理器系统互为冗余的结构，克服了为２００ＭＷ核供热站原来所设计的保护系统在通信、自检及信息显示等方面的不足，同时也从设备多样性角度探索解决数字化保护系统中软件失效引起的共模失效问题的方法。     

Ku波段波导混合缝隙阵列全向天线的设计与实现

研究并设计了一个工作在Ku波段的波导混合缝隙阵列全向天线.利用电磁仿真软件CST进行仿真设计,采用边馈形式,通过同时对波导的宽边和窄边开缝进行缝隙天线阵列设计,使设计的Ku波段的波导混合缝隙阵列全向天线具有良好的匹配、较高的增益和较好的不圆度,并对设计的天线进行实际加工制造、调试,最终仿真与实测结果能够较好地吻合.     

光刻机精密运动平台的几何及运动误差建模

为了提高光刻机硅片台和掩模台的运动精度,建立光刻机精密运动平台的几何及运动误差模型。引入低序体阵列描述光刻机的拓扑结构,采用齐次坐标变换表达多体系统中典型体的几何和运动误差,应用多体系统运动学建立了系统的结构和运动关系以及相应的定位误差方程。进一步分析了光刻机的运动误差链,推导了光刻机运动通用误差模型。以某光刻机精密工作台为例进行误差建模与分析,该方法和结果可为光刻机精度设计提供参考。     

基于稀疏编码的迁移学习及其在行人检测中的应用

行人检测是计算机视觉领域中的研究热点,其实质是一个二分类问题.目前基于统计的行人检测技术已取得了一定进展,但大都需要大量的训练数据.针对这一问题,提出了一种基于迁移学习的半监督行人分类方法:首先基于稀疏编码,从任意的未标记样本中,学习到一个紧凑、有效的特征表示;然后通过迁移学习,将学习到的特征表示方法迁移到行人分类中.在MIT行人数据库上的实验结果表明:该方法能有效地刻画出行人的特征,提高行人分类的性能,在标记样本少的情况下仍具有良好的分类效果,因此可应用于行人检测中.     

可重构视频阵列处理器测试平台设计与实现

针对可重构视频阵列处理器的设计要求及传统测试方法测试视频编解码系统时速度慢、精度低和可观测性不强的问题。开发了基于Qt的用户界面,设计实现了以现场可编程门阵列(Field programmable gate-array,FPGA)为核心的软硬件协同测试平台。在PC端实现以软件仿真为基础的数据传输与图像重现,在FPGA端实现以可重构视频阵列处理器为基础的视频编解码算法并行映射。实验结果表明,在工作频率为100 MHz时,FPGA与PC之间可正确传输数据并满足算法测试时不同测试用例的更换需求,具有较好的可观测性。     

基于背景重建的高光谱图像异常检测

针对高光谱图像异常检测中背景信息与异常目标信息难以有效区分,背景预测精度不佳的问题,提出一种新的基于背景重建的高光谱图像异常检测算法。通过字典学习方法获取高光谱图像背景光谱字典,并利用该字典对待检测图像进行稀疏重建,得到预测背景图像。将预测背景图像与原始图像做差后得到残差图像,进而利用局部RX检测算法对残差图像进行遍历,实现异常目标检测。通过对真实高光谱图像场景进行实验,证明了算法的有效性。     

梵高绘画风格特点的数字化分析

利用稀疏编码算法提取的图像特征可用于视觉艺术作品的风格分析,但往往并不对训练所得的基函数做深度的数据挖掘。通过对视觉艺术作品的稀疏变换,获得能反映风格图像本质特征的训练基,对训练基进行空间特征量统计及高阶特征量统计。利用训练基的Gabor变换能量,对梵高不同时期风格作品进行归一化互信息计算,从而对梵高不同时期艺术作品差异特点做出分析。仿真结果表明,对基函数的深度挖掘,能够将人们对基函数的直观感受进行数字量化,在一定程度上对作品风格做出区分,并可为画作评论提供一定参考。     

基于RCB与锁相环的跟踪鉴别测向方法

为了弥补阵列天线导向矢量失配和相位测量噪声对测向性能的影响,提出一种基于稳健capon波束形成技术(robust capon beamforming,RCB)和锁相环的矢量最优估计与跟踪鉴别测向方法。首先基于RCB与锁相环原理,对目标来波信号导向矢量进行最优估计与跟踪测量;然后在稳定、准确跟踪导向矢量的基础上,借鉴扩频接收机伪码鉴相原理确定来波信号方向。仿真分析表明,该方法能够弥补阵列流型失配和相位噪声的影响、突破角度相关间隔的限制,准确测量来波信号的方向。