A Deep Web Query Interfaces Classification Method Based on RBF Neural Network

This paper proposes a new approach for classification for query interfaces of Deep Web, which extracts features from the form＇s text data on the query interfaces, assisted with the synonym library, and uses radial basic function neural network （RBFNN） algorithm to classify the query interfaces. The applied RBFNN is a kind of effective feed-forward artificial neural network, which has a simple networking structure but features with strength of excellent nonlinear approximation, fast convergence and global convergence. A TEL_8 query interfaces＇ data set from UIUC on-line database is used in our experiments, which consists of 477 query interfaces in 8 typical domains. Experimental results proved that the proposed approach can efficiently classify the query interfaces with an accuracy of 95.67%.     

"鹰"与"蛇":屠格涅夫爱情作品中的两个意象

"老鹰抓鸡"、"蛇"是屠格涅夫爱情作品中的两个重要意象,它们成为屠格涅夫对爱情悲观主义看法的隐喻与形象化注解,而这又与他对自然、社会与人生的整个悲观主义体认紧相联系。     

基于图像运动区域的车辆遮挡跟踪算法

针对区域跟踪算法难以解决因车辆遮挡而引起误检的问题,提出了基于图像运动区域的车辆跟踪算法:采用背景剪除法提取运动区域,通过计算相邻帧运动区域的位置变化实现区域跟踪;建立车辆的二维矩形框模型,分析"区域--车辆"关系,结合区域跟踪的结果来判定车辆之间是否发生遮挡,并根据车辆行为来初始化车辆模型轮廓及速度;采用Kalman滤波器预测车辆在当前帧的位置,并以此预测位置作为车辆模型的初始位置进行模型轮廓的自适应调整,得到模型新的矩形轮廓;将新轮廓其所确定的几何中心位置作为测量值反馈回Kalman滤波器,修正Kalman系数,进行自回归运算和计算最佳匹配位置,从而实现车辆跟踪.算法测试实验使用的视频采集自江苏省通启高速公路视频监控系统,采用P4/2.4单CPU,结果表明,在为25帧/s视频流下,该算法准确跟踪率达到94.72%,有效解决遮挡问题,并具有较好的鲁棒性.     

基于特征点的数字图像配准

基于特征点的数字图像配准技术的重点在于如何提取图像上的有效特征点,通过Harris算子提取静止多线条图像的角点作为特征点,能有效解决图像配准过程中特征点数目少、配准精度难以保证的问题.仿真试验结果表明,该方法不但速度快,而且抗噪声性能好、精度高.     

基于神经网络的电站锅炉燃烧诊断方法研究

根据电站锅炉燃烧过程的特点,利用图像处理技术提取了表征火焰燃烧特性的特征量,提出了基于BP神经网络的锅炉炉膛火焰燃烧状态的模式识别方法.针对锅炉燃烧诊断实时性强的要求,设计开发了一套PC机加信号处理系统(DSP)的实时图像采集与燃烧诊断系统,在200MW锅炉上进行试验.结果表明,该系统简便实用,可实现锅炉运行过程的燃烧诊断,为电站锅炉的安全、经济运行提供可靠的依据,具有一定的工程应用前景.     

一种新型纸基激光全息图成像涂料的研究及其防伪应用

一种新型的激光全息图文成像涂料采用甲基丙烯酸甲酯（MMA）、甲基丙烯酸丁酯（BMA）、丙烯酸丁酯（BA）、甲基丙烯酸（MAA）共聚而成。研究了聚合反应时问对体系不饱和度的影响；探讨了共聚体系中各单体的组成对涂料性能的影响以及影响全息图衍射效率的相关因素。结果显示：当单体组成比MMA：BMA：BA：MAA为60：30：5：5，反应时间为5h时，得到的树脂固含量为49．9％，铅笔硬度为H，涂膜的耐水性和耐磨擦性能优良，光泽度高达90．5Gs，全息图的衍射效率达到7．1％。     

超低分辨率人脸图像高速重建方法

文中采用软硬件相结合的方法,实现了一种基于学习的超低分辨率人脸图像的高速重建系统.硬件系统的工作频率为60MHz,采用了FPGA组成并行处理单元,采用多内存形成并行数据,高速实现了计算复杂度高的相似度计算、相似度排序,从而解决了基于学习的超低分辨率人脸图像重建的处理速度问题.文中实现了8×6,16×12,32×24三个级别的人脸图像尺寸的重建系统,重建倍率分别为4×4倍、8×8倍、16×16倍,取得了好的视觉效果和低的RMS误差率,在速度上与C相比,最大可达到7900多倍的加速比,在保证重建质量的同时在处理速度上也有显著的提高.     

大规模互联网图像检索与模式挖掘

在互联网时代，爆炸式增长的数字图像不仅给图像检索带来巨大的技术挑战，同时也带来了很多机遇和研究问题的新思路．本文简单回顾了图像检索的三个阶段的研究历史．以及在此过程中数据量的增多给图像检索带来的影响，并对作为关键问题的特征提取方面的研究进行了深入的分析．本文尤其指出视觉模式挖掘是寻找中层特征表示并缩小语义鸿沟的重要研究方向，并根据视觉模式的表征粒度将其分为五种类别分别进行了介绍，从中可以看到大数据对于视觉模式挖掘的重要作用．     

基于中值滤波去噪和小波融合的乳腺图像增强方法

将小波变换的多分辨率分析理论应用于图像融合中,提出了一种既能改善图像整体对比度,同时也能增强乳腺图像的组织细节结构的方法.实验结果说明了该方法的有效性.     

论文学语言的生成

本文认为文学语言的生成过程是由意的酝酿，象的构思，言的书写三个阶段构成的，这个过程，既是一个因“应物”而立“意”，为尽“意”而立“象”，为尽“象”而立“言” 的传达，交流的过程，也是一个在“立意”,立象，立言的三方面进行审美的发现和审美的创造的过程，这个过程的结果就是既有审美功能又有意指功能的由“言”，“象”，“意”三层次构成的文学文本的产生，因此，文本结构不是自我封闭的，它是文学语言生成过程的产物，同时又是文学语言读解过程的原因。