基于初等变换的量子码构造

为了探讨一般量子稳定子码的简单构造方法,在满足对偶包含条件C⊥(C)C的约束下,提出了从一类量子稳定子码C= [[N,K,D]]q到量子稳定子码C'=[[N-1,K+1,D']]q的基于矩阵初等变换的构造方法.该方法的优点在于码字构造时,量子稳定子码和经典纠错码都是在Fq上进行操作,无须做Fq2到Fq上的映射转换,也无...     

网格笔划密度特征的OPCCR错误自动检测

现有的光学印刷体汉字识别（OPCCR）系统中,汉字识别率虽然已经高达98%以上,但仍然会发生错误识别的情况.通常,这些错误的识别还不能被自动检测,采用人工检测,费时费力,大大降低了实际应用系统的自动化和智能化程度.为此,本论文提出了基于网格笔划密度特征的OPCCR错误的自动检测算法.本算法首先建立标准汉字的网格笔划密度特征的特征库.然后,在OPCCR错误的自动检测时,对光学印刷体汉字图像进行预处理、行分割、列分割得到单个汉字图像,提取单个汉字图像的网格笔划密度特征.再把特征和相应的识别出的汉字的特征库中的特征进行相关匹配.于是,根据特征匹配自动检测OPCCR的错误.     

CT回路绝缘引起的母线保护误动分析

<正>随着科学技术的发展,我国电网的自动化水平不断提高,微机保护作为综合自动化的一个重要组成部分,采用了现代计算机技术和通信技术,一方面可改变传统的二次设备模式、简化系     

空间物理和空间天气学

空间物理学是随着20世纪50年代人类进入太空而发展起来的一门与相邻学科紧密交叉、与太空技术相互促进的前沿基础学科.它主要研究发生在太阳大气、行星际和地球空间(包括磁层、电离     

基于遗传算法的制造网络服务质量优化

服务质量的合成是面向服务架构系统面临的重要挑战,评价面向服务架构制造网络最优化的典型标准是加工时间成本和系统响应时间.文中提出了一种应用遗传算法解决制造网络服务质量优化问题的新方法.首先用着色Petri网和排队论分别对制造网络的物流和信息流进行建模,然后应用遗传算法对该模型进行调度并获取服务质量的近似最优解.在该算法中,染色体采用分段基因编码,它们分别是制造网络物流和信息流调度方案的规则与加权系数的组合;遗传操作包括选择、交叉、变异3种类型.在每一代种群中,通过仿真得到与每个染色体相对应的各项性能指标值,以模糊综合评判方法求取制造网络服务质量适应度的函数值.实验结果表明,该方法能有效优化制造网络的服务质量.     

考虑BOM的FMS生产线能力规划问题

针对印刷装配板(Printed Wiring Board, PWB)的制造过程,建立了一个基于多种需求状态的多计划期多种产品类的能力规划模型.该模型考虑了机器的柔性、产品类的BOM(Bill of Materials)约束(物料需求约束)以及进行生产能力调整的风险.考虑该模型是一个大规模的混和整数规划问题,无法用一般的数学软件直接进行求解,提出了一种求解近似最优解的方法,首先应用启发式算法减少装配线能力调整决策变量的搜索空间,然后应用遗传算法进行搜索.最后通过实例分析验证了该方法的可行性及其在管理学上的意义.     

一种新的模糊神经网络删剪策略

模糊规则的数量直接决定模糊神经网络结构的复杂度和效率.基于神经网络自构行学习(NNSCL)算法,用共轭剃度预条件正则方程算法求取删除隐层神经元后的剩余权值,得到改进的NNSCL-1算法.将此算法应用到模糊神经网络的规则推理层,可以极大地优化网络的规则及结构,并且结构优化后不需要重新训练也能保持网络的精确度和泛化能力.仿真结果显示了此算法的有效性和可行性.     

基于字符行特征的车牌倾斜矫正算法

针对Hough算法在识别白色反光车牌时的不足,提出了基于车牌字符行特征的倾斜矫正算法.该方法采用通过字符行倾斜度恢复车牌原貌的机理,即从多个角度来对图像倾斜的方向扫描,分别记录各扫描平行线组中具有车牌字符信息的行数,对应字符行数目最多的扫描角度就是图像倾斜的角度.实验表明,该算法能较理想地减少车牌倾斜给车牌字符分割及识别带来的负面影响,运算量小且易行可靠.     

基于视频图像的火灾探测方法

图像型火灾探测是利用摄像机作为探头,对拍摄到的现场视频进行处理和分析,通过形体、颜色等变化特征探测火灾.本文提出一种基于视频图像的火灾探测方法,首先探测视频中是否存在移动区域,然后对移动区域内满足火焰颜色特征的区域利用HIS模型进行分割,分别分割计算区域的圆形度,面积变化率,闪烁频率及面积变化趋势特征等,最后通过分析特征进行火灾的探测.在此基础上,对提取的各项特征进行综合分析,从而实现火灾的探测和判别.仿真实验结果证明了算法的有效性.     

一种高效挖掘高维数据的频繁闭合模式算法

为了克服传统高维数据挖掘频繁闭合模式算法迭代产生子表,引起算法执行时间长和存储开销大等问题,提出了一种高效挖掘高维数据的频繁闭合模式的算法EMHCP. EMHCP算法采用一种新型结构位图表来压缩存储数据,在仅扫描数据库一次后,建立位图转换表.根据位图转换表来构建混合树结构,采用深度优先的方式和有效的剪枝策略高效挖掘出所有的闭合模式.从而有效地缩小了搜索空间,加快了处理速度.通过在生物数据库应用的实验结果表明, EMHCP算法比已有的CARPENTER和TD-close等算法更为有效.