一种基于自组织特征映射网络的聚类方法

针对传统聚类算法不能有效地处理大数据集和高维数据集的问题,提出了一种基于自组织特征映射网络的聚类方法。该方法能将任意维输入模式在输出层映射成一维或二维离散图形,并保持其拓扑结构不变,而且无需监督,能自动对输入模式进行聚类。给出了应用该方法的具体步骤和加速自组织过程的若干改进方法,通过仿真实验证明该算法的有效性。     

东北地区科普旅游规划电子地图的设计研究

结合电子地图设计和电子地图系统的运行环境，并且根据电子地图所具有的地图图层以及相应的图层属性，提出了一套与旅游有关的电子地图设计方法，利用目前流行的GIS开发工具MapX控件，使用VB编程语言等成功地制作了东北地区科普旅游电子地图，东北区科普旅游电子地图的制作，对我国东北区旅游事业的建设将具有重大的理论意义和实践价值。     

一种基于平面直线的摄像机标定方法

为使标定算法更加灵活、实用，提出了一种基于平面直线的摄像机标定算法．该算法的平面模板要求含有4个以上直线段，只需要摄像机作运动未知的自由移动，在3个以上的方位摄取一个模板上的图像，即可线性求解摄像机的内外参数．实验结果表明，该算法的精度和鲁棒性都较高．     

正合列的一些推广

本文主要把模论中的图追踪，五引理，马蹄引理推广到一般情形。     

一般根地图的普查

对于给定的棱数，提供可定向、不可定向以及全体一般根地图的计数方程．虽然它们都是Riccati型的微分方程，给出了确定它们解的简单递推公式．从而，相应的计数函数可以被提取。     

动态的 SDN 网络流量模式增量学习算法

针对基于人工神经网络的流量统计特征学习算法在动态适应性和可扩展性等方面尚显不足.提出了一种基于增长型自组织映射(GSOM)的增量学习算法,对软件定义网络(SDN)数据平面交换机的流表统计信息进行持续学习,动态获取网络流量的GSOM神经网络模型.基于DARPA99数据集的实验结果表明:所提出的算法能够通过学习确认安全的SDN流量,获得稳定、可塑的流量模式,对异常流量也有较高的敏感度.     

大型基础下含软弱夹层的层状砂土变形计算

基于饱和土的相关理论,推导了大型基础下层状地基的沉降计算模型.考虑不同的土性,根据修正剑桥模型和摩尔-库伦模型,推导了K_○0条件下且能够考虑其塑性变形的压缩模量.基于平面网格子域法结合分层总和法建立了一个完整的、更加贴近工程实际的大型基础下含软弱夹层的层状砂土地基沉降计算模型.研究结果表明:该模型的计算结果与模拟结果很贴近,且能够突出体现出软弱夹层的变形特性.研究结论可为含软弱夹层的大型基础地基沉降计算提供直接参考依据.     

二阶微分包含的边值问题及其应用

在可分的Banach空间中,讨论了一类二阶微分包含的边值问题和一类反馈控制问题.结合不动点定理,对解的存在性和状态控制对的存在性分别给出了充分性条件.     

基于语义约束与Graph Cuts的稠密三维场景重建

本文提出一种新颖、有效的稠密三维场景重建算法.在城市建筑场景的重建中,为了快速恢复稠密、准确的深度信息,本文算法首先在视图中对建筑区域进行了语义分割以降低非重建区域(如天空、地面等)的干扰,在提高整体重建速度的同时也增强了采用平面模型对其进行重建的可靠性;然后,在通过基于DAISY特征的空间点扩散方法获取的初始深度图的基础上,针对传统算法难以重建的弱纹理、倾斜表面等区域,本文算法依据场景分段平滑的假设,在超像素级MRF能量优化框架中对其相应的空间平面进行了推断.由于能量函数融合了初始深度图的约束、空间平面先验及空间平面间的几何关系等信息,而且候选平面集通过平面拟合和已知平面约束下的多方向平面扫描两种方法构造,使得相应的两阶段迭代Graph Cuts对能量函数的求解更快速和精确.在标准数据集和真实数据上的实验表明,本文算法能有效克服光照变化、透视畸变、弱纹理区域等因素的影响,快速恢复建筑区域完整的深度图.     

基于MicroStation的地图要素符号化研究

地图符号是地图的语言,是空间信息的载体和传输工具。论述了地图点状符号、线状符号和面状符号的符号库建库方法,通过对MicroStation的二次开发,实现了测量数据的快速符号化成图,大大提高了成图质量和作业效率。