基于改进人工免疫网络的分类方法

针对人工免疫存在的对样本要求高以及压缩阈值难以确定等问题,结合免疫算法和计算机检测的特点,提出了基于双记忆细胞层网络结构和网络邻近细胞消除规则的改进免疫方法.此外,基于物理中量子能级概率分布,提出了一种分层边界的策略.经VC环境下仿真实验,该方法在存在干扰和样本分布不理想时能够简单确定压缩阈值,有较强的适应性,提高了分类的准确率.     

煤矿井下视频监控图像噪声消除算法的研究

由于煤炭工业领域特殊的应用环境,煤矿井下视频监控图像多夹杂着大量的图像噪声,这给图像的后续处理带来许多困难。一般的图像噪声消除技术,直接应用于煤矿井下视频监控图像并不能取得令人满意的去噪效果。本文对现有的几种图像噪声消除算法进行深入比较分析,提出了基于多级的分布式噪声消除方法,经现场实践证实对煤矿井下视频监控图像具有良好的去噪性能。     

视频运动目标提取的实现

针对混合高斯模型建模实现背景差分获取的运动目标中含有较多的阴影这一问题,对基于Phong光照模型的判断和检测阴影的准则作了改进,并给出了视频运动目标检测算法.使用基于混合高斯模型的背景差分法和对称差分法相结合获取运动目标,使用改进的阴影判断准则检测和去除阴影.结果表明:改进后的阴影判断准则去除阴影所用时间比原方法平均减少了18%~30%,并且能够取得较好的去除阴影效果,最终获得精确的运动目标.     

基于阴影法和对角优先的RNAM图像表示

研究了基于对角优先的矩形子模式搜索策略,即在矩形子模式的扫描过程中首先令横坐标和纵坐标不断同时加1,直到其为非同类块为止;然后再令横坐标（或纵坐标）不断增加,直到其再次为非同类块时停止搜索.通过使用扩展的Gouraud阴影法和对角优先的子模式搜索策略,提出了一种基于Gouraud阴影法和对角优先的RNAM（矩形非对称逆...     

一种基于综合校验的极化码译码简化算法

列表连续消除(successive cancellation list, SCL)译码算法是实现极化码译码的方法之一,其可以通过调整列表大小在纠错性能和复杂度之间提供良好的折衷。针对传统的SCL译码算法路径度量值(path metric,PM)计算存在冗余的问题,在简化的SCL(simplified SCL, SSCL)算法基础上提出了一种综合校验的简化算法(syndrome check-SSCL,SC-SSCL)。SC-SSCL利用综合校验的方法,判断PM计算过程是否冗余,通过除去冗余计算降低译码复杂度。证明了简化的译码算法在保证译码性能不变的前提下,降低了译码算法的计算复杂度和时延。仿真结果表明,SC-SSCL较SCL译码和SSCL译码算法复杂度分别降低了约68%和13%,且在信道状态好的情况下SC-SSCL复杂度会进一步降低。     

基于多层码书模型的运动阴影检测算法

在实际监控场景中,运动阴影的存在将对目标检测的准确性产生直接影响.针对此问题,本文提出了一种采用三层码书模型以此来提高阴影检测识别率的算法.该算法首先通过传统码书模型获取前景,然后对前景部分建立备选码书模型,再从备选码书中提取出具备阴影特质的点,构建阴影码书模型,最后通过该模型去除运动阴影.实验结果表明,与传统算法相比,该算法对阴影检测识别率有较大的提高.同时,通过对不同场景的对比,结果说明该算法具备良好的鲁棒性.     

基于消除趋势波动分析的上海世博会场馆排队分析

2010年,上海市举办了第41届世界博览会,愈7 300万的参观人次也创下了历届之最.如此巨大的参观人次势必造成大量场馆特别是热门场馆的排队和等待现象。研究排队和等待现象的时间关联性,有助于引导参观人群合理选择场馆、提高参观效率,同时避免过度拥挤酿成事故.为此,引入消除趋势波动分析法,利用各场馆日平均排队长度和日平均等待时间数据,分析其长时程关联性.测试表明,大部分场馆的排队和等待现象呈现长时程正相关性,部分热门场馆呈现长时程反相关性.     

一种多高斯模型下的阴影检测方法

分析了混合高斯模型阴影检测算法的不足,提出了一种基于贝叶斯更新的多高斯模型阴影检测算法.基于Porikli提出的阴影流算法,根据实际情况改进了其中的阴影区域预分类算法,更新了贝叶斯参数,最后检测阴影.实验结果证明了该方法的有效性.     

食用酸奶与腹部按摩——消除便秘的建议

姑且不论必须请医师治疗的严重便秘，接下来要针对大多数人所苦恼的便秘，就处置方式做具体的说明。     

DS/SS通信系统多个窄带干扰消除算法研究

首先提出了一种基于WPT Kalman的干扰分离、增强和消除算法。该算估采用小波包变换 (WPT)准确地跟踪单个干扰的频率和带宽并将其从接收信号中分离出来 ,然后对其使用Kalman滤波进行增强。利用干扰分离所使用的小波包基对消除干扰以后的信号进行再次WPT ,得到单个干扰的量测噪声 ,并采用一种独特的参数估计方法实现量测噪声参数的在线实时估计 ,从而改善了Kalman滤波对干扰信号波形的估计性能。该方法综合利用了WPT自适应构建信号特性所对应的“最佳”滤波器组的能力和Kalman滤波对未知信号的线性的、无偏的、最小方差估计的特点以及量测噪声参数在线实时估计策略的优点 ,可以很好地恢复多个独立的、时变的窄带干扰以便消除。仿真结果表明 ,该算法可以提高DS/SS通信系统抗窄带干扰的能力