一种结合形状上下文分析的Laplace谱匹配算法

提出了一种结合形状上下文分析的Laplace谱匹配算法.工作主要侧重于如何提高Laplace谱匹配算法对点的位置随机抖动的鲁棒性.首先,使用Laplace矩阵的特征向量和特征值以及双随机矩阵的方法计算初始匹配概率.然后,借助于概率松弛算法,将用形状上下文表示的局部相似性融入Laplace谱匹配算法以优化谱匹配的结果.对真实和合成数据的实验表明该方法具有比较高的精度.     

基于差价补偿策略的集装箱班轮运输定价模型

针对集装箱班轮运输定价问题,构建差价补偿策略下班轮运输的定价模型,研究差价补偿策略下托运人订舱行为和承运人定价决策,分析市场需求波动与承运人定价、差价补偿系数、承运人收益的内在关系,以及承运人定价对托运人订舱量的影响,并通过数值分析进行验证.结果表明:随着市场需求波动的增大,承运人最优定价与最大收益降低,而差价补偿系数增大;且托运人订舱量随着承运人定价的增大而减少.承运人采用差价补偿策略时,市场需求波动存在一个上限值,如果需求波动小于该值,则承运人采用差价补偿策略有利于其提高收益.     

Higher-order principal component pursuit via tensor approximation and convex optimization

Recovering the low-rank structure of data matrix from sparse errors arises in the principal component pursuit （PCP）. This paper exploits the higher-order generalization of matrix recovery, named higher-order principal component pursuit （HOPCP）, since it is critical in multi-way data analysis. Unlike the convexification （nuclear norm） for matrix rank function, the tensorial nuclear norm is stil an open problem. While existing preliminary works on the tensor completion field provide a viable way to indicate the low complexity estimate of tensor, therefore, the paper focuses on the low multi-linear rank tensor and adopt its convex relaxation to formulate the convex optimization model of HOPCP. The paper further propose two algorithms for HOPCP based on alternative minimization scheme： the augmented Lagrangian alternating direction method （ALADM） and its truncated higher-order singular value decomposition （ALADM-THOSVD） version. The former can obtain a high accuracy solution while the latter is more efficient to handle the computationally intractable problems. Experimental results on both synthetic data and real magnetic resonance imaging data show the applicability of our algorithms in high-dimensional tensor data processing.     

基于Bayes方法的飞机压力加油系统优化设计

针对某型飞机地面压力加油系统存在的常用加油量加油时间过长的问题,提出了一种新的系统优化设计方案。基于该型飞机的常用加油方式为有余油的小加油量加油,并充分考虑到机翼油箱组和机身油箱组的不同特点,提出按机翼油箱组和机身油箱组分别单独进行加油系统优化设计。机翼油箱组按照各油箱同时满油的目标设计,机身油箱组采用Bayes优化方法对节流孔径进行优化设计。系统性能的计算结果验证了该方法的有效性。     

利用轮廓特征的多视点几何数据配准

以三维激光扫描仪为获取数据平台,针对扫描过程中存在的数据配准问题,提出了利用轮廓特征的大规模三维场景多视点几何数据自动配准算法。首先采用自适应曲线拟合技术提取三维轮廓特征,在此基础上建立八叉树数据检索结构。引入马氏距离,以八叉树叶结点为匹配单元计算初始转换矩阵,并经ICRP算法逐步优化直至获得两视点的最佳配准。最后,采用就近原则,给出大规模三维场景多视点全局配准策略。并通过对室内、室外和古建等场景的三维配准实验,证明算法的鲁棒性。     

钢包调度仿真软件包的设计与实现

钢包的优化配备对于钢铁生产过程中的节能，降耗起着重要的作用。针对钢包调度过程的复杂性，难于建立精确数学模型的特点，从钢包调度专家经验中提取钢包选配规则，建立钢包优化配备的优先级，基于规则和优先级混合编制策略开发了钢包调度仿真软件包，讨论了其结构和功能。为方便现场调度专家随时监控钢包的行为，开发了可视化钢包动态模拟画面，利用在线数据，进行离线仿真。经某钢厂在线测试结果表明：该软件可以提高钢包计划编制的精度，减少钢包在线调整的次数，充分利用红包以达到了节能、降耗的作用，为进一步在工程上应用奠定一定的基础。     

投影寻踪动态聚类模型

投影寻踪聚类模型在多因素聚类分析中被广泛应用并取得了满意的效果,然而,该模型还存在诸如密度窗宽参数取值经验确定等不足,有待改进提高.本文针对投影寻踪聚类模型的不足,首次把投影寻踪的思想和动态聚类方法结合起来构造投影指标,基于免疫进化算法,建立了投影寻踪动态聚类新模型.新模型一方面在整个运算过程中毋需人为给定参数,聚类结果客观、明确,另一方面,它还具有稳定性好、操作简便等特点.洪水分类的实际应用表明,投影寻踪动态聚类模型切实可行,取得了很好的效果,在多因素聚类分析领域具有广阔的应用前景.     

一种高速多维报文分类算法

报文分类作为一种核心技术,在消息处理,内容过滤,Web信息检索和支持QoS的路由器等领域有重要应用。RFC算法是目前具有代表性的一种报文分类算法,具有匹配速度快,占用内存少、支持范围匹配等优点,但是它不能处理具有变长字符串域。结合多模式匹配算法的思想,对RFC算法进行了有益扩充,使新算法能够根据变长字符串域进行分类。试验结果表明,改进的算法在有效扩展KFC算法的适用范围的基础上,仍具有良好的性能。     

基于多线索的车辆跟踪方法研究

针对车载摄像机的汽车辅助驾驶系统,提出了一种基于多线索的车辆跟踪算法。利用运动估计预测目标在下一帧的感兴趣区域,即跟踪窗。在跟踪窗内联合使用车辆的先验知识、评估环节、分块模板等线索定位车辆目标。在跟踪过程中,提出去除误识别的措施。这种基于多线索的车辆跟踪方法实现了对后方多车辆的稳定跟踪,也适合前视车辆。实验结果表明该算法是鲁棒和准确的。     

低功耗高集成度MP3解码器IP核设计

针对MP3解码器IP核低功耗和高集成度的要求,对MP3的解码算法和硬件结构进行优化,并设计定制处理单元高效率地执行解码运算,同时引入门控时钟实现MP3解码器的分时工作,从而以极低的硬件代价和功耗完成了MP3解码器IP核设计。该IP核采用16.384 MHz系统工作时钟,共耗用33 088个逻辑门和33 004字节存储单元,以0.18μm 1P4M CMOS工艺成功流片。芯片测试结果表明,该IP核具有正确的MP3解码功能,音质良好,最大解码功耗不超过9 mW,逻辑电路所占硅片面积仅为0.37 mm2。