基于引导滤波的指节纹图像增强算法研究

在利用指节纹进行身份识别时,为提高图像的质量,避免光照不均匀和环境噪声对特征提取带来的影响,需要在图像预处理阶段进行增强处理。针对指节纹图像的特点,设计了基于梯度图像引导滤波的图像增强算法,并在指背关节纹数据库中进行了验证。结果表明,该图像增强算法可避免光照不均带来的影响,同时突出细节特征,适用于指节纹图像的预处理。最后进行的定量分析证明,经过本算法的增强处理后,图像将保留更多的细节信息特征,有利于后续特征提取和提高图像识别的准确性。     

基于用户多维度信任的冷启动推荐模型

在传统协同过滤(collaborative filtering,CF)算法中存在着用户冷启动低效推荐问题,基于社交信息的社会化推荐算法通过引入用户的社交关系来缓解冷用户的数据稀疏问题,具有很好的研究应用前景。但该算法对用户间的信任度量较为片面单一而难以准确地对冷用户做出个性化推荐。针对此缺点,从不同维度量化分析了影响用户信任的因素,理论推导出用户多维度信任度量模型,将该模型计算得到的用户综合信任与传统协同过滤中的用户评分相似度值进行有效线性融合,提出了一种基于用户多维度信任的冷启动推荐模型。通过使用真实数据集Epinions并采用留一法进行实验对比分析。实验结果表明,提出的模型在对冷启动用户的推荐中,其平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、覆盖率(rating coverage,RC)和F1值(F-measure)3个评估指标相比其他算法有了明显改善。     

一种适用于时序InSAR的同质像元加权干涉相位滤波方法

为了有效地利用多时相InSAR的时间维度信息, 并保证滤波窗口内像元的同质性, 提出一种同质像元加权干涉相位滤波方法。首先采用拟合优度检验, 对多时相SAR 图像的同质像元进行识别, 然后在同质像元之间进行加权干涉相位滤波, 以保证中心像元在滤波过程中不受周边非同质像元干扰。基于真实干涉SAR图像的实验结果表明, 与经典Goldstein滤波及Lee滤波相比, 该滤波方法在目视效果、相位残差点数量及相位导数标准差3个指标上具有优势, 实现滤波器的设计初衷。     

不同Alpha-Beta滤波算法的精度分析及改进

机动目标跟踪是雷达应用系统的一个重要组成部分,在机动目标跟踪中,目标的跟踪精度作为一项能够反映跟踪算法好坏的指标,是大部分人所关注的重点内容.通过对四种传统的Alpha-Beta滤波算法进行精度分析和比较,总结出四种算法的滤波特点,根据这些特点,改进得出了一种自适应Alpha-Beta滤波算法.该算法相对于传统的Alpha-Beta滤波算法来说,整体滤波效果是最优的,精度也是整体最高的.     

敏度分层过滤策略克服连续体拓扑优化荷载病态问题

针对工程结构中所承受载荷幅值之间相差多个数量级,使用传统拓扑优化方法所得结果中较小载荷传递路径消失的荷载病态现象,提出一种简单有效的敏度分层过滤策略.将各载荷以幅值大小进行分层,并计算各载荷对结构对应的应变能数值.在此基础上,引入比较判断系数和放大应变能影响系数,将各灵敏度以大小进行分层,对不同层次灵敏度进行不同的过滤以取得多载荷作用下最佳材料布局.本文敏度分层过滤策略是在Solid Isotropic Material with Penahiation(SIMP)框架下提出的,并使用Optimality Criteria(OC)方法进行求解.使用二维和三维算例验证了所提策略的有效性,表明该策略可以有效克服荷载病态现象,为结构设计中得到完整传力结构布局提供重要指导.     

协同过滤推荐算法研究: 考虑在线评论情感倾向

协同过滤推荐算法通常是基于兴趣相似的用户行为来实现个性化推荐, 其核心义用户之间的兴趣相似度. 本文在传统的协同过滤推荐算法基础上, 考虑在线评论对用似度识别的影响. 在混合商品推荐中, 粗粒度识别评论情感极性; 而在同类商品推荐中, 细粒别每个商品特征的情感极性. 如果用户对产品的某个特征评价次数大于平均次数, 表明用户对征较关注; 如果对产品的某个特征评价低于平均评价, 表明用户对该特征较挑剔. 进而根据用户评论来建立用户偏好模型, 用户在评论中反映出来的相似度越高, 表明用户之间的偏好越. 实验表明, 同传统的协同过滤算法相比, 基于在线评论情感分析的用户协同过滤算法在率和召回率指标上有显著提升.     

基于关键用户的非均衡热传导与物质扩散算法

物质扩散和热传导算法作为2个经典的基于网络结构的算法被普遍用于信息过滤.然而，现有的算法将所有的用户等同看待，没有区分不同用户的贡献，也没有移除恶意用户，从而导致性能不理想.针对这一问题提出基于关键用户的非均衡热传导与物质扩散算法（core-UHM），用以解决教育资源库中的高质量资源检索问题.算法的背后思想主要是基于信息领域中的帕累托法则，也即是20%的用户主导着整个系统中80%的交互.基于关键用户不仅能够保证资源的质量，同时也大大节省了计算开销.通过在真实的学术搜索日志数据集上的实验，证明了算法的有效性.     

基于卷积神经网络和稀疏滤波的调制识别方法

针对当前通信系统所采用的主要调制方式,提出了一种基于卷积神经网络和稀疏滤波的调制识别方法。首先,分析了利用信号循环谱二维灰度图进行通信信号调制识别的可行性;然后,通过降采样和裁剪技术对循环谱图预处理;最后,设计了深度卷积神经网络架构,并提出了稀疏滤波预训练的方法。仿真结果表明:相比于经典的基于深度学习的调制识别方法,该方法模型简单,优化量少,且在小样本场景下性能最佳,具有很高应用价值。     

CBI理念与商务英语教学

社会的发展需要既拥有扎实的英语功底又具备丰富的商务知识的复合型人才,这就对商务英语教学提出了更高的要求。内容依托式教学(Content-based Instruction,简称CBI)主张用英语教授学科知识,在获得学科知识的同时习得语言。这一理念在商务英语教学中的应用既能满足学生对语言知识和技能的需求,又能满足他们对专业内容学习的需求,因此有利于提高商务英语教学的质量。本文在分析CBI对我国商务英语教学的适切性的基础上,总结出这一理论在商务英语教学中的应用对教师的要求。     

含语音增强模块的i-向量说话人识别性能分析

为解决文本无关说话人识别中训练与识别环境不同导致模式失配的问题,提出了一种采用语音增强模块进行前端预处理的i-向量说话人识别系统,从而提高系统对于环境噪声的鲁棒性.为评估不同语音增强算法的性能,利用NIST08核心测试集进行仿真实验.采用IMCRA算法对语音进行噪声估计后,分别用维纳滤波法、MMSE-LSA、传统谱减法和多频带谱减法等4种方法进行语音增强前端处理,在基于i-向量的说话人识别系统下进行实验.实验结果表明采用了语音增强的系统具有一定抗噪声性能,并且在高信噪比条件下,基于多频带的谱减法在此系统下性能最佳,而低信噪比情况下MMSE-LSA算法更有优势.