面向对象删除的局部邻域粗糙集动态更新算法

为了有效地计算动态数值型数据的近似算子,提出了一种局部邻域粗糙集模型的动态更新算法,分析对象集减少时局部近似集的更新公式,设计获取局部近似集的动态算法。动态更新算法充分利用已有知识,避免了大量重复计算。为了验证算法的有效性,使用来自UCI的6组数据集进行了对比实验。     

DRM系统信道编码器模块实现研究

本文依据ETSI 颁布的DRM系统标准,分别基于FPGA、普通DSP和VLIW DSP三种不同硬件平台实现了DRM系统信道编码器模块,并对基于三种不同硬件平台的实现进行比较分析.     

基于DAB的一种删除卷积码的编码算法的仿真与验证

本文主要论述了DAB中基带处理部分的一种可删除卷积码的原理,以及这种结构有着什么样的特点,和这些特点所带来的优良的性能,给出了一种利用Matlab结合Modelsim仿真软件来进行验证的方法,并证明了其结果的正确性。     

Markov逻辑网在重复数据删除中的应用

为了解决和突破现阶段重复数据删除方法大多只能针对特定领域,孤立地解决问题的某个方面所带来的不足和局限,提出了基于Markov逻辑网的统计关系学习方法。该方法可以通过计算一个世界的概率分布来为推理服务,从而可将重复数据删除问题形式化。具体采用了判别式训练的学习算法和MC-SAT推理算法,并详细阐述了如何用少量的谓词公式来描述重复数据删除问题中不同方面的本质特征,将Markov逻辑表示的各方面组合起来形成各种模型。实验结果表明基于Markov逻辑网的重复数据删除方法不但可以涵盖经典的Fellegi-Sunter模型,还可以取得比传统的基于聚类算法和基于相似度计算的方法更好的效果,从而为Markov逻辑网解决实际问题提供了有效途径。     

面向机会网络的自适应冗余副本删除机制

机会网络中的节点采用泛洪机制转发确认消息以删除冗余副本,此种方式开销较大.提出一种自适应分发确认消息的机制,综合考虑确认消息跳数、区域消息密度及确认消息历史转发情况3个参数,节点以分布式的方式控制确认消息的分发,以更加有针对性地删除网络中的冗余副本.仿真结果表明,该机制能够有效地转发确认消息,在提高路由性能的同时降低资源的消耗.     

基于集值统计法在项目评估中的可信性检验

针对模糊评估的特点,通常采用集值统计方法对项目进行评估,由于传统的集值统计方法在对评估的结果进行可信性检验时,检验方案的缺陷使最终的结果具有失真性。文中在验证传统的集值统计法存在缺陷的同时,建立了在数据删除模型下的集值统计可信性检验,通过对评估区间进行检验和处理,提高了评估结果的可信度。     

植物无标记转化的诱导表达Cre/loxP重组系统的构建

应用Cre/loxP系统位点专一性重组的特点构建诱导表达的定位重组系统,用以特异性的敲除转基因植物的标记基因.为了获得诱导表达启动子,从大豆基因组DNA中用pfu酶克隆热激蛋白启动子gmhsp17.5c,将其克隆到pUC118-HincⅡ载体并测序.结果表明,508nt的gmhsp17.5c与已报道序列(GenBank,AF544399)比较,核苷酸的同源性为99.8%.利用该诱导启动子分别构建了含gmhs p17.5c-cre基因组件和gmhsp17.5c-gus基因组的诱导型植物表达载体pC23HC和pC23HG.此外1个含有loxP-gus-loxP组件的组成型植物表达载体pC23LG被构建.通过对3个植物表达载体做多重酶切及亚克隆后测序分析表明载体pC23HC全长10947bp,载体pC23HG全长11396bp,载体pC23LG全长11900bp,符合预期设计.一套由pC23HC和pC23LG组成的植物无标记转化的诱导表达Cre/loxP重组系统被构建,为进一步将诱导表达的标记基因删除系统用于植物的无标记转化奠定基础.     

基于级联稀疏二部图的右边正则纠删码精确阈值

提出了确定删除恢复算法下右边正则纠删码阈值的一个简单方法．证明了计算右边正则纠删码阈值的一个精确公式．这个新方法可避免求度分布函数的微分和逆这些复杂的运算。数值结果表明所提出新方法的有效性．     

R—L模型的参数估计及其影响分析

基于EM算法和Laplace逼近,首先给出了R-L模型的参数估计,然后应用完全数据对数似然函数的条件期望以及相应的Q距离函数,对R-L模型数据进行了数据删除影响分析和局部影响分析,并通过实际数据验证了所得诊断统计量的有效性.     

基于改进关键帧选择的RGB-D SLAM算法

关键帧选择是提高视觉SLAM(simultaneous localization and mapping)算法精度及实时性的重要因素.关键帧常以图像的帧间相对运动距离为选择依据.该方法虽简单有效,但实时性、鲁棒性较差且容易产生大量冗余关键帧.针对上述问题,提出一种改进的关键帧选择算法.该算法整合了帧间相对运动距离、帧间特征点跟踪以及最小视觉变化来选择关键帧并删除冗余关键帧.基于该算法,结合具有较好方向和光照不变性的ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)特征,实现了RGB-D SLAM算法.在RGB-D数据集上的实验表明,改进的关键帧选择算法能够更精准、及时地选择关键帧,并在减少RGB-D SLAM中冗余关键帧的同时提高算法的实时性、建图和定位精度.