基于GA-WNN和时空特性的交通数据融合

由于时间序列的交通数据重点关注断面交通流量变化,而空间序列的交通数据主要关注路网交通流分布;本文在综合考虑二者特性的前提下利用遗传算法的群体搜索技术及小波神经网络的较强学习能力,提出了基于遗传-小波神经网络（GA-WNN）的交通数据融合模型,使用MAE、MRE和MSE三个指标对交通数据序列进行优劣对比分析。经实例验证,考虑时空特性的交通数据其数据质量优于单一的时间序列和空间序列。     

基于整数小波及马尔科夫链的图像自适应隐写术

针对目前主流的图像自适应隐写算法假定像素之间彼此独立,但忽略了像素之间的相关性这一问题,在最小化嵌入失真的模型下,提出了一种基于整数小波和马尔科夫链的图像自适应隐写术。首先利用整数小波对图像进行小波变换,然后利用马尔科夫链来表征邻近像素小波系数之间的相关性;并据此设计了新的失真代价函数。最后结合网格码(syndrome trellis code,STC)对秘密信息进行嵌入。实验表明该隐写术能够有效抵抗通用隐写分析,在安全性上相比已有的三种隐写术有明显提升。     

基于Canny算子和Hough变换的夜间车道线检测

针对夜间只有车灯照射路面图像整体较暗、光照不均匀、车道线不易检测的问题,提出了一种夜间车道线识别方法。首先,对预处理后的图像采用Laplacian算子进行边缘增强;然后,结合Otsu算法进行Canny边缘检测,再在边缘图像底部1/3区域中利用Hough变换进行直线拟合;最后,在斜率约束的基础上提出了一种内侧车道线提取算法,实现了车辆所在车道内侧车道线的检测。针对多种夜间车道线图像进行实验,结果表明,该算法准确提取出了内侧车道线。提出的方法能克服图像较暗和光照不均的影响,排除旁侧车道线、护栏等的干扰,有助于夜间车辆各行其道。     

一般变换下Klein-Gordon方程新的精确解

将行波变换下修正的双Jacob i椭圆函数展开法推广到范围非常广泛的一般函数变换下进行,利用这一方法求得了K le in-Gordon方程的更多新的周期解,补充了前面研究的结果.当模m→1或m→0时,这些解退化为相应的孤波解、三角函数解和奇异的行波解.     

广义几何规划的一个改进的Newton算法

广义几何规划的目标函数的Hession矩阵有着特殊结构,利用这一特殊性,对广义几何规划提出了一个改进的Newton算法,证明了其收敛性,并且给出了相应的数值例子。     

不对称分数傅立叶图象盲水印算法

结合空间域和变换域算法特点,利用不对称分数傅立叶变换的特性,提出了一种图象盲水印算法.对载体图像的行列方向分别实施不同级次的分数傅立叶变换,将原始水印图像用最低有效位算法嵌入到载体图像的级的分数域的低频幅值矩阵中,再进行逆变换得到水印图像.缓解了水印的不可见性与鲁棒性之间的矛盾,提高了水印安全性.实验结果表明,该水印具有良好的不可见性和抗噪声攻击能力.     

基于CWM的标准ETL的设计与实现

目前开发ETL(Etract Transform Load)系统过程中,最典型的问题就是元数据管理混乱,在分析ETL和元数据之间关系的基础上,提出了一种基于公共仓库模型开发的标准ETL系统设计思想,给出了该标准ETL系统的实现过程。将该方法应用于某医疗保险系统的ETL开发过程中,结果表明,与传统的ETL开发过程相比,该系统开发效率提高40%以上,系统具有良好的通用性和易集成性,解决了元数据管理混乱的问题。     

改进的LOFDM系统实现方法

利用网格正交频分复用(LOFDM:Lattice O rthogonal Frequency D ivision Mu ltip lexing)可使系统的频谱利用率比采用脉冲成形OFDM(O rthogonal Frequency D ivision Mu ltip lexing)技术时更高,但带来实现上的复杂化。为此,在对LOFDM信号结构进行分析的基础上,给出了LOFDM系统调制解调器的有效实现。该方法先利用信号的反傅立叶变换(IFFT:Inverse Fast FourierTransform),可方便地分解出奇偶下标信号的反傅立叶变换的特点,把LOFDM系统的实现简化为一个脉冲成形OFDM系统的实现,再参考脉冲成形OFDM系统的有效实现方法,从而简化了系统结构。与已有方法相比,在成形脉冲是实序列时,计算量上,每个LOFDM符号周期减少4(Lg-N)次实乘和4Lg-6N实加;存储量上,发送端和接收端从分别存储两个长Lg的成形脉冲减少为发送端存储一个长Lg的成形脉冲,接收端存储一个长Lg的成形脉冲和一个长N/2的序列e-j2πn/N。     

结合区域光流特征的时序模板行为识别

提出一种结合时序模板(运动历史图像和运动能量图像)的小波矩特征和计算视频区域光流特征的方法来进行人体行为识别.小波矩具有平移、旋转、尺度不变性并且具备小波的多尺度特性,能够很好地描述运动历史图像和运动能量图像的形状特征,对于简单的动作识别效果较好,但是它不能体现出动作的速度信息.使用ucas-Kanade光流法计算视频的区域光流能够描述动作的方向和速度特征,弥补了小波矩缺少动作速度信息的不足.结合两种方法描述动作,基于Weizmann数据库所进行的实验测试结果验证了所提方法的有效性.     

应用自然伽马曲线反演陇东地区延安组沉积旋回

自然伽马曲线包含丰富的地质信息,能够很好地反映由气候变化引起的地层旋回.采用频谱分析对鄂尔多斯盆地陇东地区延安组湖沼相自然伽马测井曲线进行反演,可以得出地层中很好地保存了高频的米兰科维奇旋回,认为研究区延安组地层中的沉积旋回主要受古气候变化的控制,其中偏心率周期引起的地层旋回厚度变化范围为7.86～16.75 m;地轴倾角周期引起的地层旋回厚度变化范围为2.34～6.36 m;岁差周期引起的地层旋回厚度变化范围为1.14～2.96 m.频谱分析法可用于测井曲线进行高频沉积旋回分析.