基于Image Quilting算法的纹理合成

基于样图的纹理合成方法是继纹理映射、过程纹理合成方法后发展起来的纹理拼接技术,用于解决传统方法中出现的缝隙、扭曲、变形和参数调整等问题.Image Quilting算法是简单易行的接缝消除方法,采用Image Quilting算法合成纹理并生成Wang Tile集,继而拼接大图像.实验表明,Image Quilting算法能够较好地保持纹理特征的连续性,但在接缝处可能破坏纹元特征.     

基于个体协同的子图结构发现混合进化算法

将进化算法与爬山算法的混合进化算法引入图数据挖掘,以克服贪婪式查找易陷入局部极值的问题.针对子图结构发现问题中实例易丢失的特点,提出了一种新的遗传操作--个体协同算子,使得代表同一子结构的不同个体能够以协同的方式进行查找.另外,还提出了一种基于年龄段和个体生成方式的多样性保持方案,以从种群的组成和个体的生成两个方面保持和提高种群的多样性,同时还有助于个体协同算子的执行.在进化过程中随时以新生成的单边子结构替换当前种群中没有潜力的个体的机制在缩小查找空间的同时还使得进化过程成为一个更为完全的查找过程.实验结果表明,以上措施增强了算法的寻优能力,能够获得更优的解.     

复杂网络确定性模型研究的最新进展

复杂网络的确定性模型在复杂网络建模领域起着不可或缺的作用。按照复杂网络经典模型发展的先后次序,依次对随机图、小世界网络、无标度网络以及加权网络确定性模型的研究现状进行较全面的综述,重点介绍了相关模型的构造及其主要性质,并对复杂网络确定性模型未来的部分发展方向进行了展望。     

公司多阶段财务危机动态预警研究

以上市公司的季度数据为研究样本,以指数加权移动平均控制图模型为研究方法,以被实施特别处理和暂停上市为两个财务危机演变状态,建立了一个多阶段动态财务危机预警模型;实证结果表明,该模型对上市财务危机公司具有较好的预测效果,有较大的应用价值.     

一种新的多关系朴素贝叶斯分类器

针对现有多关系朴素贝叶斯分类器中存在的统计偏斜问题,扩展了语义关系图的定义,给出了一种新的统计计数方法,构建了相应得多关系朴素贝叶斯分类公式,形成了一种基于关系数据库技术的新的多关系朴素贝叶斯分类器。为高效进行关系表连接,采用元组ID传播方法对关系表进行虚拟连接。进一步提高分类准确率,基于互信息标准对属性进行剪枝。实验显示新的分类器具有良好的分类性能。     

一种二元决策图底事件排序的新方法

故障树分析(Fault Tree Analysis, FTA)是对系统进行可靠性分析的一种有效方法.而在现在所有的故障树分析中,二元决策图(Binary Decision Diagram, BDD)又是其中最有效的方法之一.由于BDI)的节点数在很大程度上依赖于输入的底事件的排列次序,所以从故障树到BDD的转换过程中,需要先对底事件进行排序.而如何对底事件进行有效的排序则成为一个重要且未完全解决的课题.本文提出了一种新的底事件排序法--相邻底事件优先法.其基本思想是利用故障树的相邻关系来给其赋予不同的排序优先级.该排序方法所具备的特点包括:其底事件排序过程是静态的,但在BDD的构造过程中,能动态地对已经排序的底事件进行筛选,同时它还支持在BDD的不同分支采用不同的底事件排序方法.实验证明,与现有的最优方法相比,相邻底事件优先法可有效提高75%的故障树的BDD转化效率.     

飞机单击中易损性的杀伤概率图谱分析法

飞机在威胁单次打击下的易损性通常是以杀伤概率或易损面积形式给出的,这种评估方法往往是在宏观上对飞机及其部件易损性进行评估,然而具体的某一飞机位置的易损性很难直观给出.提出了一种飞机单击中易损性评估的杀伤概率图谱分析法.该方法以飞机及部件的有限元模型作为输入数据,考虑了部件的引燃、引爆、穿透及其组合杀伤模式,通过计算每一条射击线打击下飞机各个位置的杀伤概率值,最后可以提供飞机的杀伤概率云图.应用中表明:杀伤概率图谱分析法可以直观的显示飞机杀伤概率的区域分布,可以作为易损面积评估的有益补充,对于生存力增强/易损性减缩设计具有指导意义.     

基于SVM与Mean-Shift的非刚性目标跟踪框架

针对动态背景下,序列图像中的非刚性目标跟踪问题,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)和均值移动(Mean-Shift)的序列图像目标跟踪框架。在初始图像中选择跟踪目标所处的矩形框,将目标框周围一定范围的像素作为背景。以目标和背景数据训练SVM二值分类器。运用得到的分类器对下一帧图像相同区域内的像素分类,得到二值的置信图(confidence map),在置信图范围内运用Mean-Shift算法求得当前目标位置,移动目标框和背景框的中心到目标位置,以10%的比例缩放目标框并选择最优者以适应目标尺度变化。以此时的目标像素和背景像素训练新的SVM分类器,进行下一幅图像的跟踪,直至完成整个序列图像跟踪任务。实验证明,该方法适用于动态背景及非刚性目标的跟踪,且实时性较好。     

基于图切割的快速运动分割方法

基于图切割的图像分割是近几年发展的一项新技术,但随着图像大小及空间维数的增加,图切割的运算量成为负担。针对运动分割提出了一种快速图切割方法,利用运动分割的特点将差分图像中不变的背景映射为一点或几点,然后参与网络图的构造和图切割的求解,以减少图切割运算量。通过实验将这种快速方法应用于2D图切割和3D图切割,对图像序列的运动目标分别进行了自动分割。实验结果表明,这种快速图切割方法不仅大大地降低了存储消耗,提高了运算速度,而且也获得了良好的分割结果。结果证明这种方法在运动目标的分割中是行之有效的。     

基于BDD的多态系统概率安全评估方法研究

由于传统的概率安全评估方法难以处理多态系统,本文通过一个煤气泄漏多态系统实例提出了一种基于BDD的多态系统概率安全评估方法.首先将多态事件树中的事故序列用多态布尔表达式进行描述,进而将多态布尔表达式转化为BDD,给出了一种基于不交化思想的BDD定量算法.在此基础上,提出了实用的基于BDD的多态系统概率安全评估步骤,并通过实例说明了BDD定量算法的正确性.