Content-based similarity for 3D model retrieval and classification

With the rapid development of 3D digital shape information, content-based 3D model retrieval and classification has become an important research area. This paper presents a novel 3D model retrieval and classification algorithm. For feature representation, a method combining a distance histogram and moment invariants is proposed to improve the retrieval performance. The major advantage of using a distance histogram is its invariance to the transforms of scaling, translation and rotation. Based on the premise that two similar objects should have high mutual information, the querying of 3D data should convey a great deal of information on the shape of the two objects, and so we propose a mutual information distance measurement to perform the similarity comparison of 3D objects. The proposed algorithm is tested with a 3D model retrieval and classification prototype, and the experimental evaluation demonstrates satisfactory retrieval results and classification accuracy.     

结构动力模型试验的相似技巧

通过多年模型试验的实践与体会,提出了结构动力模型试验与动力模型破坏试验中保持模型与原型的相似的３种基本要求与处理技巧,同时指出对结构动力特性,弹性振动响应与破坏形态等试验目的不同,相似要求也有所差别。掌握这一技术,可以通过模型试验加深对结构动力特性和破坏形态的认识,获得更多有用的信息,特别对复杂的土工建筑物动力模型破坏试验的相似问题,提出了一些新的概念。     

一种综合用户和项目因素的协同过滤推荐算法

针对用户评分数据极端稀疏情况下传统协同过滤推荐算法的不足,提出了一种综合用户和项目因素的最近邻协同过滤推荐(HCFR)算法.该算法首先以一种改进的相似性度量方法(ISIM)为基础,根据当前评分数据的稀疏情况,动态调节相似度的计算值,真实地反映彼此之间的相似性.然后,在产生推荐时综合考虑用户和项目的影响因素,分别计算目标用户和目标项目的最近邻集合.最后,根据评分数据的稀疏情况,自适应地调节目标用户和目标项目的最近邻对最终推荐结果的影响权重,并给出推荐结果.实验结果表明,与传统的只基于用户或基于项目的推荐算法相比,HCFR算法在用户评分数据极端稀疏情况下仍能显著地提高推荐系统的推荐质量.     

基于相似性矢量距的免疫遗传算法在函数寻优中的应用

在分析人工免疫算法的基础上,采用了基于相似性矢量距的免疫遗传算法,介绍了该算法的基本步骤及特点,并通过对Ackley测试函数性能分析实验,对所采用算法的优化性能进行了分析与验证。结果表明该算法能以较快的速度完成给定范围的搜索和全局优化任务,较标准遗传算法具有更强的全局搜索能力。     

一种新的基于自相关相似距离的语音信号端点检测方法

基于短时能量和隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）的端点检测方法都有一定的局限性,提出了自相关相似距离的概念,并讨论了基于自相关相似距离的新的端点检测方法．对自相关相似距离进行统计分析,给出了算法的具体实现步骤,阐述了门限的确定方法．用此方法、人工方法和ＨＭＭ 模型方法得到的实验测试结果进行了比较．结果表明,即使在较低信噪比的环境下,采用本算法仍能较准确地检测出语音信号的端点位置．     

基于有序视觉词袋模型的图像相似性衡量

针对当前广泛应用的BOVW模型存在精度不足问题,提出一种基于有序视觉词袋模型的相似性衡量方法.首先,对经过K-mean聚类得到的高维视觉单词,采用LLE(locally linear embedding)流形学习算法降至一维,对一维数据进行排序,并以此顺序对高维单词排序获得有序词袋库;其次,对样本图像的所有局部特征,以该特征在词袋中对应的有序单词索引号构建图像局部特征谱;最后,对训练样本和测试样本的局部特征谱作差求得残差,并以残差的1-范数衡量图像的相似性.KITTI数据集相似性衡量实验表明,有序BOVW模型相似性识别率明显高于无序BOVW模型.     

一种音频辅助的视频分割方法研究

视频分割是视频结构化组织的基础，提出一种结合音频和视觉信息的视频分割新方法，即先对视频作基于边变化率的初步分割，然后提取音频的MFCC及其差分系数特征,利用广义似然比（GLR）距离对音频信息进行相似性比较，并检测相应的音频变化点，在此基础上，应用间频分割点对初步的分割进行验证，获得具有一定语义内容的视频段，实验结果表明，方法简单有效，与单一的基于视觉信息的分割方法相比，获得的视频片段语义信息更为完整，同时也避免了分割的过度细碎。     

N-(3-苯丙基)哌嗪类σ1受体配体的3D-QSAR研究

采用比较分子力场(CoMFA)分析法和比较分子相似性指数(CoMSIA)分析法,对34个N-(3-苯丙基)哌嗪类σ1受体配体进行三维定量构效关系(3D-QSAR)研究,建立了具有较强预测能力的 3D-QSAR 模型.并利用Gaussian 03程序,采用B3LYP/6-31G(d)方法,探索了化合物分子的前线轨道与分子结构的关系.新设计的化合物的体外受体结合分析结果与该模型预测的数据一致,此结果为进一步研究σ1受体-配体的相互作用模型以及设计高亲和力的哌嗪类σ1受体配体提供了参考.     

武夷山脉南北维管束植物生物多样性流

从宏观层面定量研究了武夷山脉从南到北3个自然保护区中维管束植物的生物多样性流．结果表明，从南到北，随着气候变冷，热带性成分呈现递减趋势，温带性成分呈现递增趋势，不能互相取代．利用β多样性指数可以获得远程保护区之间丢失的生物多样性信息，利用β_L值对保护区之间各生物类群进行测度，可以确定在某一区域是否有建立新保护区的必要，该临界值为：科的β_L为5%，属的β_L为15%，种的β_L为20%. 基于此，应该在南段和中段之间选择生境作进一步保护．武夷山脉南北3个保护区科的相似性很高，属的相似性较高，物种水平上IS_J值高于54.48%，IS_C值高于70.53%，凸显了进化过程中沿着山脉的物种流作用．D_Gl值和β_C值表明3个保护区都是生物多样性流的重要节点，但以武夷山国家级自然保护区的生物多样性质量最高．     

从完全基因组出发建立原核生物亲缘关系和分类系统时遇到的数学问题

我们课题组近10年所发展的组分矢量(CVTree)方法,已经成为从完全基因组出发而不使用序列联配来构建细菌亲缘关系的有效手段.在整个生物分类学日益后继乏人的背景下,组分矢量(CVTree)方法伴随着基因组时代的发展,成为人人可以方便使用的微生物分类的定义性工具.本综述不讨论CVTree的生物学结果,而着重从非线性科学的角度,介绍我们在研究过程中所提出和解决的数学问题.这将涉及组合学、图论、形式语言学等离散数学的篇章.我们特别希望,本文所列举的一些尚未解决的数学问题能引发新的研究工作,使CVTree方法的理论基础更为坚实.