样本属性重要度的支持向量机方法

支持向量机(SVM)是一种新的机器学习方法,已经广泛应用于模式识别和函数估计等问题中.针对现有的加权支持向量机(WSVM)和模糊支持向量机(FSVM)只考虑样本重要性而没有考虑属性重要性对分类结果的影响的缺陷,提出了基于样本属性重要度的支持向量机方法,该方法首先利用信息论中的信息增益技术计算各个样本特征属性对分类属性的重要度,然后对所有样本的同一特征属性的值分别用对应的属性重要度进行加权,最后所得数据集用于训练和测试SVM.数值实验的结果表明,该方法提高了分类器的分类精度.     

基于视觉图像边缘特征的灌木丛或高草识别

灌木丛或高草的枝叶外扩,使得其灰度图像边缘呈"锯齿"状,故边缘点曲率值变化频率及变化范围较大,可选择边缘曲率值的变化特征描述该类障碍物的边界特征.首先,利用Fisher 线性分类器对原始灰度图像进行分割,对二值化图像去除孤立点、进行形态学膨胀处理和空穴区域填充;其次,利用LOG算子及细化算法提取出障碍物的单像素边缘;再...     

实际伽利略搜救信号参数估计的Cramer-Rao界

考虑调制不对称度和信息位宽的不确定度,研究了实际伽利略搜救信号信息位宽、到达频率(FOA)、到达时间(TOA)估计的Cramer-Rao界(CRB).推导了伽利略搜救信号Fisher信息矩阵中各元素的计算表达式,利用单位冲激函数的性质和Parseval定理,将单位冲激函数的平方和转换到频域进行计算,得到了信息位宽、FOA和TOA估计的CRB的解析结果.数值分析和Monte Carlo仿真结果表明,CRB具有有效性,可以用于评估上述参数估计算法的性能.     

基于模糊梯度的微齿轮图像边缘检测算法

提出一种基于模糊梯度思想的微齿轮图像边缘检测算法.该算法采用正切归一化函数对灰度图像模糊化,并计算该模糊图像的梯度矩阵;采用正弦函数对梯度矩阵进一步模糊化得到模糊梯度矩阵;采用基于归一化实数编码的遗传算法来搜索最优的阈值λ对模糊梯度矩阵做截集,获取图像边缘点集合.实验中以不同微齿轮图像作为实验对象,测试了该算法性能.实验结果表明,该算法的检测精度优于10μs,检测时间基本为1s,整体性能优于Canny算法和Pal-King算法.     

利用STEP/XML的CAD/CAPP信息交换与共享模型及实现

针对异构系统之间难以解决的产品数据交换与共享问题,深入研究了制造信息资源共享、STEP AP203/AP214文件到AP224文件的转换规则等关键技术。采用STEP标准作为CAD系统的信息输出,提出了通过STEP中性文件转换器把CAD系统输出AP203/AP214文件转换成AP224文件,CAPP系统通过AP224中性文件来获取零件的几何和工艺信息的方法。利用STEPAP28所制定的转换规则,将STEP文件转换为相应的XML中性文件,建立XML schema库,以实现制造信息的数据交换和共享。     

基于网络环境下的信息资源整合模式探析

分析了网络用户信息环境下的变化和用户信息需求的变化,在此基础之上提出了图书馆门户的5种服务模式以及为实现这些服务图书馆门户系统应当具有的功能构成。     

AIFF MVA模式下像素尺寸对其特性的影响

近年来,液晶电视的需求呈现强劲的增长势头.多畴垂直取向（MVA）模式的液晶显示器（LCD）与其他显示模式的LCD相比,具有高对比度、宽视角及快速响应等特点,但需要制作昂贵且复杂的凸起结构以保证液晶分子的取向,因此如何避免制作凸起结构成为许多研究者的课题.为解决上述问题,采用新颖的增强边缘电场效应（AIFF）MVA技术,...     

清华大学交叉信息研究院与量子信息中心揭牌典礼举行

2011年1月15日,清华大学交叉信息研究院和量子信息中心揭牌典礼隆重举行。清华大学校长顾秉林院士和交叉信息研究院院长姚期智院士共同为交叉信息研究院和量子信息中心揭牌。清华大学党委常务副书记陈旭主持仪式,国家自然科学基金委副主任孙家广院士以及教育部科技司副司长雷朝滋出席揭牌典礼并致辞。     

基于二维区间Hash链的RFID安全协议

作为未来物联网(IOT)的核心技术之一,无线射频识别(RFID)系统由于设备的局限性而存在许多安全问题.在分析几种典型安全协议核心思想的基础上,提出了基于二维区间(two-dimensional region,TDR)Hash链的安全协议.该协议以区间划分的方式标识各链,从而提高了数据库的检索效率;同时,由于在协议中引入了随机性,RFID系统的安全性得到了进一步增强.