拟双曲一致域与弱拟对称映射

根据拟双曲一致域和拟对称映射的基本性质,利用拟双曲度量作为研究的重要工具,主要讨论了度量空间中拟双曲一致域的几何性质,同时刻画了拟双曲一致域在弱拟对称映射下仍然是保持不变的.     

一种基于孪生网络的图片匹配算法

随着卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）的不断改进，基于CNN的图片匹配成为图像处理的关键，然而，许多基于CNN的图像相似度检测算法对图像特征的表达能力较差，且曼哈顿距离或欧式距离的计算方式导致在计算损失函数时模型不一定能很好地收敛.针对此问题，提出一种基于孪生网络和注意力机制的方法（CSNET）来提升图像匹配的性能，主要步骤如下：使用将激活函数改进为Mish函数的VGG16网络作为主干网络提取图像的特征，在模型的卷积层加入注意力机制模块（Convolutional Block Attention Module,CBAM），这提高了模型的特征提取能力和鲁棒性，保证训练可以收敛.对模型输入图片对的特征向量的欧氏距离，再利用网络全连接层输出的相似度分数来度量被检图片是否相似.将提出的CSNET与其他图片匹配方法在Omniglot和SigComp2011等数据集上进行比较，实验结果表明，CSNET能有效提高图像相似度匹配的准确性.     

一种基于不确定度的证据冲突识别方法

从高度冲突证据对D-S证据理论的应用约束出发,针对几种常用冲突度量方法存在的问题,定义了描述证据自身特征的不确定度,将证据冲突涵义从证据间不一致扩展到证据内外,给出基于不确定度的证据冲突多元度量,并为增强冲突的识别效果提出最大差异度的冲突处理方法.验证分析得出:本文给出的度量方法能够有效表征证据间的冲突程度,最大冲突差异度的处理实现了证据冲突识别的显著化,在证据冲突度量与识别中具有很好的普适性和有效性.     

剪刀式量角器

<正>自一点引出的两条射线所形成的平面图形为角。大家对角的测量和画法一定都比较熟悉。在学习中,我们常遇到这样的题目:已知两条未交叉的线段,求它们的角的度数。通常情况下,我们会延长两条线段使其交叉,然后用量角器量出度数。这种解题方法比较繁琐,耽误时间。此外,我还发现如果角的度量边过短,使用普通量角器量角时,还需延长度量边才能读数。     

位置服务中的查询隐私度量框架研究

针对查询隐私度量机制存在过高评价用户隐私保护水平的问题,提出一个泛化的查询隐私度量框架。该框架将影响用户查询隐私的各种因素放在一起统一考虑,形式化定义用户、攻击者、隐私保护机制和隐私度量指标,提供了一种融合攻击者背景知识和推理能力的系统的隐私度量方法,可在相同条件下正确度量多种查询隐私保护机制的有效性,帮助用户选取合适的隐私需求以获得隐私保护和服务质量之间的平衡。在由Thomas Brinkhoff路网数据生成器生成的数据集上进行的模拟实验验证了该框架的有效性和准确性。     

烟草行业应用软件规模度量刍议

分析了烟草行业现状和软件度量方面面临的主要问题,讨论了软件度量的基本概念和软件规模度量的主要方法,给出了当前烟草行业软件规模度量的主要目标、基本策略、方法步骤和保障措施,以期为烟草行业信息化人员及相关的项目管理人员提供有益的思考和帮助.     

庞加莱散点图的复相关度量在癫痫脑电特征提取中的应用

脑电信号的自动检测对癫痫病的防治具有重大意义。本文在结合庞加莱散点图复相度量(CCM)的基础上,提出一种适用于提取癫痫脑电特征的度量方法,并将该特征放入超限学习机(ELM)中进行分类。     

局部Fisher向量编码与交叉视角二次判别分析的人头重识别

目前行人重识别主要是基于完整人体的研究,但是某些特定场景下,完整行人图片难以获取,因此本文建立一个基于人头的重识别数据库,并提出了相关算法.算法采用局部Fisher向量编码和交叉视角二次判别分析算法,首先基于HSV颜色信息去描述特征,使用高斯混合模型对特征数据建模,然后Fisher向量加权聚合,最后对样本的低维特征子空间和度量矩阵同时进行学习.实验及分析证明了基于人头的重识别算法的可行性,其中基于Rank1的重识别率达到89.29%.     

基于鲸鱼优化算法的类图重构研究

为了提高软件质量,组合使用重构技术、软件度量和元启发式搜索可以有效改进软件的结构而不影响其功能.本文提出一种基于鲸鱼优化算法的类图重构方法,并结合耦合、继承、抽象3个指标所构建的质量模型来指导类图重构序列寻优.在6个不同的开源程序上使用鲸鱼优化方法对类图进行重构,研究结果表明:基于鲸鱼优化算法的类图重构在质量增益上优于模拟退火算法和爬山算法,可有效提高重构质量.     

基于调用环境树的软件度量研究

通过对调用环境树的扩展,并针对方法的类内和类间度量,在提出新的度量公式的基础上,证明了相关的度量可行性需满足的性质。