基于局部二元图的视频对象阴影检测方法

针对在视频对象分割时,运动投影常被误分为视频对象,给出一种新的视频阴影检测方法,该算法基于在灰度图像中阴影区域和背景相应位置具有相同纹理这一事实,其中利用自适应高斯混合模型进行背景建模,利用局部二元图(local binary patterns,LBP)来表征纹理。首先,进行基于自适应高斯混合模型的背景提取,获得包含运动投影的前景分割,分割时加入了LBP纹理相似性判断,减少了分割出的目标内的孔洞提高了分割的精确度。然后利用阴影区域和已获取背景相应位置的LBP纹理相似性,可较好的对视频阴影进行检测。通过实验,获得了不错的阴影检测实验结果,可较好地应用于运动目标检测分割及跟踪等领域。     

基于形状描述直方图的声呐图像目标识别算法

针对水下声呐图像目标检测与识别问题,在图像规格化条件下,定义了几种不同的形状描述子,并统计计算描述子直方图,定义了几种不同的直方图匹配测度函数用以计算直方图间的相似性。分析了算法中关键参数的选取问题。仿真结果表明,基于该算法的识别率可达到98%以上,具有较强的不变性和鲁棒性。通过进一步信息融合算法可快速准确地实现水下声呐图像目标识别,具有较强的应用价值。     

带有偏好锥的样本数据包络分析方法研究

针对传统数据包络分析方法无法依据确定参考面提供评价信息的弱点,给出了带有偏好锥的样本数据包络分析模型(PSam-C2WH)和相应的SCDEA有效性及弱有效性概念。分析了(PSam-C2WH)模型的性质以及它与传统DEA模型之间的关系,探讨了(PSam-C2WH)模型刻画的SCDEA有效性及弱有效性与相应的多目标规划非支配解之间的关系。进而,分析了决策单元在样本可能集中的分布特征、投影性质和模型含义等问题。     

基于免疫算法的多目标柔性job-shop调度研究

建立了多目标柔性job-shop调度模型;然后提出了带有保优机制免疫算法,利用免疫记忆、接种疫苗等机制,在算法中保留并充分利用每代最优抗体和局部最优基因,使算法加快收敛;针对这类调度的柔性,提出基于工序设备双层抗体编码方案和基于设备能力空间的解码方案;采用多目标分级评价方法同时对时间、设备和成本等多目标进行评价和优化.最后,用Benchm ark标准问题的仿真和西安航空发动机(集团)有限公司的调度实例验证了算法、策略和调度模型的有效性和优越性.     

基于遗传算法与模糊选择的多播路由优化

遗传算法在优化计算特别是在多播路由问题中得到了广泛应用,但在进行大规模优化时,遗传算法存在着爬山能力差以及不成熟收敛等缺点。为此,提出基于启发式遗传算法和模糊选择机制的新型多播树计算方法,本算法采用树型结构编码和高效的遗传操作,同时优化时延、丢包率和带宽利用率等多个参数。仿真实验表明,这种算法用于多播路由多目标优化问题时,可以克服采用遗传算法进行多目标优化的缺陷。     

卫星对地搜索问题研究——搜索理论的新应用

用卫星搜寻海上的未知目标时，由于海洋的面积大，可参照点少，搜寻未知目标难度较大，因此有必要对此展开研究。建立了对地观测卫星对海洋未知目标的搜索模型，同时给出一种评估卫星搜索探测函数的新方法，在此基础上，以一颗载有推扫式CCD相机的低轨小卫星为例，说明如何用该模型指导卫星搜索海域内的未知目标，从而使卫星在有限的观测时间内发现目标的概率最大，为搜索理论在卫星应用上提供了新思路。     

新时期高校教师绩效评价体系研究

通过对高校教师绩效评价基本理论的诠释,分析了高校教师绩效评价现状及存在的问题.提出高校应通过强化制度和规范管理,推行目标管理法、分层次组织绩效评价、加强绩效评价结果的应用等措施,重构高校教师绩效评价体系.     

基于距离像幅度信息和Boosting的目标识别研究

在基于高分辨雷达距离像的目标识别中,有研究者指出散射点的位置信息具有比幅度信息更好的鉴别能力。对此,将距离像各距离单元按照幅度大小进行重排,得到只保留散射点幅度信息而去除散射点位置信息的平移不变特征,它反映了目标的反射特性,并利用Boosting算法和支持矢量机(SVM)进行了分类试验。基于实测数据的仿真结果表明,散射点的幅度同样是一种重要的识别信息。     

我国现代企业的激励机制

一、企业激励机制的界定 根据现代组织行为学理论,激励的本质是员工去做某件事的意愿,这种意愿是以满足员工的个人需要为条件的.激励的核心在于对员工内在需求的把握与满足.激励的基本过程可以表示如下:未满足的需要→紧张→产生驱动力→寻求目标行为→需要满足→紧张消除.     

工科研究生《应用数理统计》教学改革的探索

针对科技发展的更高要求,从理论上论述对工科研究生现代数理统计素质培养的重要性,并结合多年教学改革实践经验论述了工科研究生《应用数理统计》课程建设的理念、目标和原则.