基于多尺度及多方向分析的纹理图像检索算法

提出一种基于多尺度及多方向分析的纹理图像检索算法.针对纹理图像的特点,从不同尺度和方向比较了实数离散小波变换和双树复小波变换的性能.充分利用双树复小波变换的旋转不变性、良好的方向选择性以及有限的冗余等优点,将其有效地应用于纹理特征提取过程中.通过提取各子带上的能量和标准差作为特征矢量.采用Camberra距离作为相似度量进行检索,减小了计算量,取得了良好的检索效果.实验结果表明,双树复小波提取纹理特征所获得的检索性能优于实数离散小波检索算法,也优于经典的灰度共生矩阵算法,且算法具有良好的旋转不变性.     

如何客观评测内存数据库的性能

在过去的10年间,随着硬件技术不断发展,内存价格越来越低,许多计算机系统均布置了大容量内存.数据库系统开发商和研究人员认识到这一趋势,并开发出多款内存数据库产品,其特点在于先将数据装载到内存之中,再执行相应的数据管理任务.随着内存数据库的出现,如何客观、公正地评测它的性能显得愈发重要.尽管当前不乏关于关系型数据库系统的评测基准,例如威斯康星测试基准和TPC-X系列等,但是这些基准并未充分考虑内存数据库的重要特性,因此不适合评测内存数据库.本文提出了一种面向内存数据库的评测基准(InMemBench),与传统的关系数据库基准显著不同,它综合考虑了内存数据库特有的数据预取过程、物理组织方式和压缩能力等方面的重要特点.最后,本文还通过新基准比较了4款内存数据库的性能.     

一种新的选择性支持向量机集成学习算法

针对支持向量机(SVM)在应用于集成学习中会失效的问题,提出一种选择性SVM集成学习算法(SE-SVM),利用ξα误差估计法估计个体SVM泛化性度量,并基于负相关学习理论引入差异性度量,通过递归删除法选择出一组泛化性能优良、相互间差异性大的SVM参与集成学习.基于UCI数据的仿真实验表明,SE-SVM能够平均提高SVM的分类正确率0.4%,比常规的Bag-ging集成学习方法和负相关集成学习方法的分类正确率分别提高了0.24%和0.16%.     

一种改进SIFT算法

针对图像特征提取算法-SIFT,特征描述器维数较高,特征匹配耗费时间较长,匹配过程中存在相同图像不能匹配和不同图像能够匹配等问题,提出了一种改进SIFT算法与KD-tree搜索匹配算法相结合的新方法。采用KD-Tree算法替代传统链表式搜索方法降低特征点匹配时间;把特征点间距离和特征描述子内积同时作为匹配标准,加入相应匹配阈值减少匹配错误率,并通过理论和实验证明采用欧几里德距离作为相似性度量具有更高的匹配成功率。实验结果表明,在图像特征匹配中,该算法能够有效减少特征匹配错误率,大幅度降低匹配时间,具有较好的实时性和鲁棒性。     

Vague集在软件成本估算中的应用

类比估算方法是软件成本估算的常用方法之一,而估算中选择的相似度函数则是估算结果准确有效的关键.由于Vague集可以较好地处理数据中的未知信息与不确定性,因此可使用Vague集来提高软件成本估算的准确性,为项目管理人员提供更加科学的预算保障.为此充分考虑未知度的因素,提出了一个新的基于未知度的Vague集相似度量方法,结合Vague集模糊熵与熵值法来确定不同指标的权重,以获取不同项目之间的相似度.最后将该方法应用在Desharnais数据集进行成本估算,实验结果表明,该相似度量方式较现有方法能够进一步降低估计过程中产生的误差.     

L3^＊系统中逻辑度量空间的拓扑性质

研究了L3^＊系统中逻辑度量空间的拓扑性质,证明了逻辑度量空间（F（S）,ρ3）是不完备、非紧致零维空间,该空间具有一种类似于樊畿性质的所谓＂有限等球连通性＂。     

区间值模糊集上的粗糙近似

提出了区间值模糊粗糙集的上下近似,并且利用区间值模糊集的截集定义了区间值模糊粗糙度量,在此基础上讨论区间值模糊粗糙集和区间值模糊粗糙度量的性质。     

隐写术安全性度量模型及其应用

关于隐写术安全性的度量,目前尚缺乏有效的模型.文中在建立图像离散余弦变换(DCT)系数统计分布模型的基础上,根据隐写系统安全性的信息论定义,推导和建立了一种DCT域上的隐写术安全性度量模型.利用此模型对常见空域和DCT域隐写术的安全性进行了对比分析,同时进行了模型求解方法、隐藏容量、分块大小、嵌入策略和两次压缩等因素对安全性度量影响的实验.结果表明,文中提出的模型是有效的,能为隐写术和隐写分析算法的设计提供有价值的参考.     

对称群Sn(n≤14)的新刻画

设G是有限群,o1(G)表示G中最高阶元素的阶,n1(G)表示G中最高阶元素的个数.设G一共有r个o1(G)阶元,且中心化子的阶两两不同,并依次设这些中心化子的阶为c1(G),c2(G),?,cr(G).令ONC1(G)={o1(G);n1(G);c1(G),c2(G),?,cr(G)},称为G的第一ONC-度量.本文...     

MANET中一种干扰识别的路由度量及协议

分析移动自组网中节点受干扰的2个因素, 网络拓扑结构和网络流量分布, 并对这两方面的影响程度进行量化. 基于拓扑结构干扰和网络流量干扰, 提出具有干扰识别特点的路由度量. 提出干扰识别的路由协议IADSR, 该协议根据路径的干扰情况来选择路由, 由此实现网络吞吐量及性能的提高. 实验表明, 在网络负载较重时, IADSR协议性能优于DSR及DIAR协议; 与DSR协议相比, 网络吞吐量提高7.8%, 网络端到端时延下降9.4%.