面向事件的地理要素时空回溯研究

以基础地理数据为例,在研究现实世界-计算机世界-数据库中事件-变更操作-要素之间的逻辑关系的基础上,通过建立要素信息表、事件信息表以及包含事件关联、事件约束的事件树索引体系,提出并实现了面向事件的地理要素的时空回溯方法,为地理要素的时空查询与回溯奠定了基础.     

船体复杂外板成型评价方法

船体复杂外板的成型评价是曲面外板成型加工的必要环节,能为外板的二次加工提供依据.结合水火弯板加工工艺,提出了一种成型评价方法.该方法先通过三维空间变换,实现目标曲面与检测曲面的匹配.然后,利用多项式拟合与参数分解方法,实现检测曲面偏差量的分解.最后,给出了成型率的计算方法,实现对检测曲面成型度的评价.实验结果表明,本方法能对复杂外板加工过程中的横向、纵向以及扭向成型情况进行客观的评价,而且本方法的评价指标与加工工艺紧密结合,可作为曲面外板加工参数的推理依据.     

改进粒子群算法的自动阻抗匹配技术

由于无线电能传输距离的改变或谐振线圈之间发生偏移、负载改变等多方面的影响使系统的输入阻抗发生变化,导致输入阻抗与射频源内阻不匹配,使传输效率大幅下降。在射频源和发射线圈之间加入阻抗匹配网络可以提高无线电能的传输效率。为了提高阻抗匹配的精度和速度,提出了一种改进的粒子群算法。重点将改进算法和传统算法进行仿真实验比较,证明了改进算法在匹配精度和速度方面的优越性。最后将该算法嵌入到自动阻抗匹配系统中,提高了无线电能的传输效率,同时证明了所提算法的有效性。     

两类图完美匹配的计数公式

利用划分、求和、再递推的方法给出图2-nRO_8和图2-F_(2n+1,4)完美匹配数目的计算公式.进一步,用所给的方法可计算出许多图类的所有完美匹配的数目.     

基于特征融合的视频异常事件检测方法

为有效对视频数据进行降维并去除特征集合中的冗余信息, 以提高异常事件的检测效率, 从特征提取和选择的角度提出了融合特征区分度和相关性的视频异常事件检测方法。利用视频数据的时空邻域信息进行特征提取。通过分析特征的判别力和相关性进行特征选择, 从而去除特征集合中的冗余信息, 提高异常事件检测的效率和准确性。实验结果表明, 该方法的检测准确率都优于其他传统方法, 能有效地对场景中发生异常事件的区域进行准确定位。     

功率谱估计在扫描隧道显微术中的应用

扫描隧道显微镜(简称STM)所采集到的隧道电流信号,不仅包含着表征样品的表面形貌和分子结构的有效信号,而且还隐含着整个扫描隧道显微系统的动态特性.针对STM采集的信号,运用短时傅立叶变换对其波形数据进行功率谱密度估计,对信号在频率域中的特征向量加以提取.结果表明:基于谱空间的特征向量,准确地分辨出了工频在信号中的干扰,也能有效地解释和分析STM系统的动态特性,进而认为存在一小阻尼系统对信号施以影响;此外,分析的结果可以为STM扫描过程的控制,诊断以及扫描图像的重建和解释提供有力的理论指导.     

企业信息化环境下人-信息系统交互效率

针对制造业人-信息系统(H-IS)交互效率不高的问题,提出从任务-人-信息系统匹配的角度来优化交互效率,构建了人、任务、信息系统和交互环境匹配优度的概念模型.分析了任务与人、任务与信息系统、人与信息系统匹配对交互效率的影响机理,分析结果表明:任务与人的匹配、人与信息系统的匹配通过认知负荷、心理负荷影响人的认知效率和信息加工效率,进而影响人的自我效能感、焦虑程度和操作错误数;任务与信息系统的匹配通过员工的焦虑和信息系统功能的合理性要求影响人的情绪,进而影响人的觉醒水平和认知效率,最终影响人-信息系统交互效率.     

基于多小波统计特征的纹理图像检索

为了研究多小波性能,对多小波系数分布的统计特性进行了研究.多小波在实数域能同时具有正交、对称、短紧支撑和高消失矩等特性,单小波却不具有上述的性质,因此在理论上多小波比单小波具有更多的优势.提出并验证了多小波系数直方图服从于指数族分布;根据多小波的特点研究了其系数分布的一阶、二阶矩(共生矩阵)和系数直方图的统计特性,并应用于纹理特征的提取.通过理论分析和在纹理图像检索的对比实验说明在冗余预滤波方式下,采用二阶统计矩方法时多小波优于单小波.     

基于网络的模型库结构表示方法研究

针对现有方法存在的不能表示复杂模型关系以及模型组合与求解自动化程度低的局限性,在对模型库结构表示方式进行比较的基础上,从而进一步分析并提出了数据类型广义匹配的概念,将其应用于模型连接的表示,给出了模型库的网络结构表示的定义及其构造方法。分析了模型组合及模型库必须考虑的元素,并用网络结构表示模型库中元素间的静态连接结构;给出了模型库网络结构的形式化定义,模型间的连接通过引入类型转换实现。从而简化模型之间连接,使模型的连接判断由类型匹配判断转化为模型与转换和转换与模型之间的类型相等性判别,而类型匹配操作则通过转换自动完成。并且在组合模型求解过程中,转换过程也会自动完成,提高了模型组合与求解的自动化。     

角点特征在目标识别中的应用

针对在视点变化情况下进行目标识别这一问题,作者结合主分量变换提出了一种基于Hausdorff距离的目标匹配算法,该算法在噪声和遮挡下性能稳定,时间代价较小.作者还提出了一种具有平移、旋转、尺度不变性以及对噪声有抗干扰能力的角点特征构造方法,通过BP网络实现目标分类.与其他三种形状特征进行实验对比,结果证明该方法在视点发生变化时对目标的识别更为有效.