基于混合团树的贝叶斯网络智能推理算法

提出了一种基于混合团树的智能推理体系架构,利用原始贝叶斯网络中变量之间的依赖关系对连接树进行改造,使得在推理过程中满足以下两个优势：(1)它能直接消除与证据和查询的无关的变量集,使得混合团树得以缩减为更小规模的二级树状结构,进而使消息不必在所有节点中传播;(2)它继承了连接树传播算法中可以重复利用混合团树中预先储存的信息进行加速推理.     

一种基于Retinex理论的图像去雾算法研究

针对Retinex算法去雾存在自适应能力差、容易产生光晕现象的缺点,通过对Retinex方法去雾后的图像依次做对比度拉伸、统计R/G/B分量像素亮度个数、用三次B样条拟合、计算曲线右侧的极值、确定天空区域分割阈值、得到分割图像,然后对分割后的非天空区域做色偏校正,对天空区域做均值化处理,最后将处理后的图像融合.实验结果表明,算法处理后峰值信噪比提高约9.14%,信息熵提升约22.2%,对比度提高约6.41%,说明改进后的算法效果较好.     

基于改进I-Attention U-Net的锌浮选泡沫图像分割算法

针对泡沫图像的高度复杂性导致其难以被准确分割的难题,本文提出了一种新的I-Attention U-Net网络用于泡沫图像分割.该算法以U-Net网络作为主干网络,使用Inception模块替换第一卷积池化层来提取泡沫图像的多尺度、多层次浅层特征信息;引入金字塔池化模块,通过对不同尺度的特征图求和来提升分割效果;并对自注意力门控单元进行改进,使注意力单元更适合于浮选泡沫图像的分割,强化深层特征的重要性并对不同尺寸的泡沫边界进行强化学习.研究结果表明：本文所提出算法的Jaccard系数为91.73%,Dice系数为95.66%.与同类其他分割算法结果相比,Jaccard系数及Dice系数分别提高了1.59%、0.88%.该模型能够较好地对锌浮选泡沫图像进行分割,解决欠分割与过分割的问题,为后续的泡沫特征提取奠定基础.此外,该方法检测时间和模型参数少,具备可以部署在工业现场计算机的能力,有一定的实际应用价值.     

几种巴西橡胶三合树的生长状况和光合强度

不同组合巴西橡胶三合树在福建南部的生态条件下,其生长强度,生理代谢和抗逆能力都存在差异。本文中主要研究比较了几种橡胶三合树的生长强度,光合作用强度及其变化。研究结果表明,三合树的生长强度和光合强度明显比对照树高,不同组合三合树的生长强度和光合强度与它们的抗寒力成正相关。     

〔23，12，7〕Golay码的改进译码算法

ＭａｒｉｏＢｌａｕｍ和ＪｅｈｏｓｈｕａＢｒｕｃｋ提出了一种基于［２３,１２,７］Ｇｏｌａｙ码校验矩阵＂设计＂特性的译码算法,和其它的Ｇｏｌａｙ码译码算法相比,这种译码算法的复杂度最小,但它不便于用集成器件实现和不便于完全集成化,作者对该算法进行了改进,使其易于集成实现;同时使［２３,１２,７］Ｇｏｌａｙ码译码算法进一步简化．对其复杂度分析证明,当误码率≤１０％时,作者所设计的译码算法优于其它译码算法。     

秦淮河流域典型排涝泵站前池水质与降雨特征响应关系

为分析排涝泵站前池水质与降雨特征的响应关系,对南京市城区秦淮河沿线2个排涝泵站前池水质以及降水量开展高频在线自动监测,结合回归树方法分析了不同降雨强度、前期干旱时间条件下排涝泵站前池水质变化规律,探讨了不同类型排涝泵站前池水质的主要影响因素。结果表明:晴雨天均有生活污水汇入的A泵站前池氨氮质量浓度在大雨强下降低,中雨强下先升高后降低,小雨强下平缓上升,A泵站前池污染物质量浓度主要受降雨强度和次降水量影响;主要接收降雨径流,雨量大时有生活污水溢流汇入的B泵站,前池污染物质量浓度在大雨强下先升高后逐渐降低,中雨强下降低,小雨强下变化不大,B泵站前池水质主要受次降水量、前期干旱时间和降雨强度影响;2个泵站前池CODMn质量浓度变化与降雨的响应规律相似,但更多受到与前期干旱时间关联的地表径流冲刷作用影响;连续降雨均导致泵站前池氨氮质量浓度和CODMn质量浓度波动变化较大,而前期干旱时间越长,降雨发生后泵站前池水质越差。     

基于时空图注意力的短期电力负荷预测方法

准确的电力负荷预测对现代电力系统的安全经济运行至关重要.电力负荷预测可以表述为一个具有一定潜在空间依赖性的多变量时序预测问题.然而,大多数现有的电力负荷预测工作未能探索这种空间依赖关系.基于此,本文提出了一种基于时空图注意网络的短期电力负荷预测方法.提出一种基于时空图注意网络模块,该模块使用图注意层实现自适应的捕捉各用户间的潜在空间依赖性,同时使用门控卷积注意力层对各用户用电量在时间维度上进行自适应拟合,以提高网络的预测精度.实际数据实验表明,本文提出的模型整体预测精度提高明显,特别是在一定程度上缓解了长程预测精度恶化的问题,验证了所提方法的有效性与可行性.     

基于逻辑相似性的运动检索算法

针对基于内容的人体运动检索问题,提出了一种基于逻辑相似性的运动数据检索方法。首先,针对特定人体运动序列数据,使用自组织网络映射算法对运动数据进行预处理,找出运动数据帧的最佳匹配单元。然后,应用数据编码规则对匹配单元进行量化及编码处理,获得基于符号化表示的运动描述符。基于符号化表示的描述符建立运动序列索引机制,应用多分辨率框架进行运动模式匹配。最后,按照模式匹配结果进行运动相似性排序,输出检索结果。在CMU运动数据库中的试验结果表明了算法有效性。     

基于OPNET的典型1394b总线拓扑结构建模与仿真

为评价IEEE1394b总线节点传输速率不匹配时的性能,研究和分析了典型stack-tree拓扑结构的可靠性,提出在OPNET仿真环境中构建1394b总线异步通信模型的方法。采用层次化建模的理念设计节点模型进行仿真:应用层处理模块负责总线初始化、树标识过程和自标识过程,完成总线的配置;介质访问控制层实现异步仲裁和流入流出报文的处理。通过仿真,得到了1394b总线利用率、异步仲裁申请次数以及端对端延时等特性。实验结果表明:自然优先级比较高的节点可以率先获得总线使用权,同时节点间的ETE平均延时随拓扑距离的增大而增大。仿真结果考虑了节点传输速率不匹配时的情况,实现了1394b总线的拓扑配置和异步仲裁,扩展了OPNET模型库。     

基于神经网络的眼底视杯图象分割技术

根据眼底图象中视杯的边沿特征,提出了一种基于ＢＰ神经网络的视杯分割方法,详述了这种方法的实现过程,并研究了ＢＰ学习算法的加速问题．实验证明,这种方法的分割效果较好．