基于最小生成树和图像矩的陶瓷过滤器表面缺陷检测

针对人工检测陶瓷过滤器堵孔、裂缝缺陷效率低、误检率高的问题,提出一种基于最小生成树和图像矩的缺陷检测算法;对输入缺陷图像进行灰度化和去除噪声处理,利用阈值分割方法对图像进行二值化,根据陶瓷过滤器表面孔洞空间分布及面积变化,利用滑动窗口遍历图像,结合最小生成树与图像占空比检测堵孔缺陷;根据过滤器裂缝的灰度和形状特征,采用基于图像矩的等价椭圆的方法检测裂缝缺陷。结果表明,所提出的算法能够有效地检测出陶瓷过滤器堵孔、裂缝缺陷,自建数据集的检测准确率达到95%以上。     

基于时间感知的动态组旅行查询

小组旅行规划（GTP）查询是空间数据库领域的一个热点研究问题,迄今为止已有不少研究成果.但目前尚无人考虑行程中新成员加入或现有成员离开的问题,也没有在行程规划中考虑兴趣点与查询需求的时间匹配问题.为了解决这个问题,把两者相结合,提出了时间感知的动态组旅行规划查询（TDGTP）问题,该查询包含一组空间分散、动态变化的成员,返回满足该组成员的多个兴趣需求的一组对象及所规划的最佳路径.首先,基于真实的Euclidean空间,设计了一个包含空间文本和时间信息的综合索引TIR-Tree,利用TIR-Tree对空间文本和时间进行剪枝,以此来筛选出所有符合约束条件的兴趣点集;其次利用椭圆的性质,规划出ESRA算法对兴趣点区域剪枝,进一步筛选满足小组成员要求的兴趣点集;然后对兴趣点集使用BestTD算法进行最短路径查询,返回满足该组行程的最佳旅行距离;最后通过大量实验验证了所提出的解决方法的有效性.     

防城季节性雨林优势种罗浮柿测树因子曲线回归与通径分析

为探究防城季节性雨林优势种罗浮柿(Diospyros morrisiana)的形态特征及其相关生长规律,本研究基于防城那山子季节性雨林1 hm²群落样地实测数据,对其测树因子进行曲线回归和通径分析。结果表明：罗浮柿株高(H)、胸径(D)和冠幅(W)之间存在极显著的相关关系;胸径-株高、胸径-冠幅、株高-冠幅的最优回归方程均为幂曲线模型,表达式分别为H=3.0248×D^0.4501(R²=0.634)、W=0.6600×D^0.5462(R²=0.613)和W=0.3147×H^0.9108(R²=0.545);胸径和株高对冠幅具有极显著正向作用,胸径对株高的影响大于其对冠幅的影响,其对冠幅的影响大于株高对冠幅的影响。因此,罗浮柿的株高和冠幅可通过测定其胸径来估算。     

金融危机前后的全球主要股指联动与动态稳定性比较

针对传统参数分析法可能存在参数和指标多样化而导致结果迥异的问题,提出直接从真实交易数据入手,采用具有准确拓扑序列的亚超度量空间方法.通过对2005年7月22日至2009年6月30日全球最具代表性的52个股指的日数据,并以2008年9月15日为金融危机前后的分界点进行实证,结果发现:金融危机爆发后,全球股市股指间地理区域聚集效应更加明显,各股指间的相关程度显著提高,其联动性更强;全球股指的动态稳定性在整体上是相对稳定的;在金融危机后,美国的股指影响力在降低,而中国在增强.为了避免全球股指剧烈波动,金融监管应该是全球协调的,而不应是一个国家或某个区域的单独行为.应保持世界各国证券市场的"多样性(差别化)",来防止经济和金融一体化带来的"一荣俱荣,一损俱损".     

基于多小波的SAR图像去噪与压缩

SAR图像固有的乘性相干斑噪声降低了图像的相关性,增加了信息熵,影响了图像压缩的性能.多小波能够同时拥有正交性、紧支性和对称性,比单小波具有更多的自由度.因此提出了在多小波域进行去噪和压缩相结合的SAR图像编码算法.首先对图像进行多小波变换,采用改进的软阈值法抑制相干斑噪声同时对图像边缘进行保护,再对多小波系数重排建立空间方向树,然后采用多级树集合划分(SPIHT)算法进行编码.实验结果表明,该算法改进了重建SAR图像的PSNR,同时对相干斑噪声进行了有效的抑制.     

末端修正子母弹对面目标的射击效能评估

作为射击精度评估的常用指标,无论是圆概率偏差,还是命中概率都没有涉及面目标的功能结构的重要度,而命中重要程度不同的区域,其射击效能是不同的。针对末修子母弹打击面目标时射击效能的评价问题,在通过数值模拟法产生末修子母弹的落点散布,以及利用毁伤树分析方法对面目标进行功能区域划分的基础上,利用Monte-Carlo仿真方法计算了子母弹对各功能区域的命中概率Pi,并定义了基于区域结构及重要度的射击命中度和毁伤概率,从而综合评估了整体的射击效能。最后通过仿真算例说明了该方法的合理性,并利用均匀设计法定量分析了末修子母弹的性能参数对射击效能的影响。     

一种基于网格密度与空间划分树的聚类算法

基于密度的聚类是聚类分析中的一种,其主要优点是发现任意形状的聚类和对噪音数据不敏感.文章提出了一种新的基于网格密度和空间划分树的CGDSFF(Clustering based on Grid - Density andSpatial Partition Tree)聚类算法.其创新点在于,将数据空间划分成多个体积相等的单元格,然后基于单元格定义了密度、簇等概念,对单元格建立了一种基于空间划分的空间索引结构(空间划分树)来对数据进行聚类.CGDSPT算法保持了基于密度的聚类算法的上述优点,而且CGDSFF算法具有线性的时间复杂性,因此CGDSPT算法适合对大规模数据的挖掘.理论分析和实验结果也证明了CGDSPT算法的优点.     

基于软件历史仓库和抽象语法树的相似缺陷识别方法

软件开发过程中,软件开发人员常常通过搜索软件历史仓库(historical software repository, HSR),再经复制/粘贴以实现软件复用。HSR中会保存被复用的代码的缺陷及修复信息,辅助处理相似缺陷。基于此,提出一种基于HSR挖掘的相似缺陷识别方法。首先,基于变更日志的分析,从HSR中提取出已知缺陷的模块,建立bug模块库。然后,采用基于抽象语法树(abstract syntax tree, AST)的相似代码检测方法,识别待测试软件与bug模块库中相似的代码,并借助HSR中保存的相应缺陷及修复信息,完成待测试软件中可能包含潜在缺陷的模块的识别。同时,为提高相似代码的识别精度,优化基于AST的代码特征度量。在18个C程序、164对克隆代码上进行实验,结果表明所提方法能够识别出全部相似代码且性能优于已有工具。在人工构建的bug模块库上验证了代码相似性对相似缺陷识别的作用。最后,在8个真实的大型C项目上进行验证,平均缺陷召回率达到94%,表明挖掘HSR可以有效地为跨项目传播的相似代码提供缺陷理解支持。     

基于最小生成树与概率松弛结合的谱匹配算法

提出了一种基于最小生成树与概率松弛结合的谱匹配算法。该算法分别对给定的两个待匹配的特征点集构建最小生成树,通过最小生成树构造Laplace矩阵,由奇异值分解该矩阵得到的特征值和特征向量,计算出特征点匹配的初始概率,利用概率松弛迭代法,获得最终匹配结果。用大量的真实序列图像进行比较实验,结果验证了该算法的有效性和准确性。