时间图查询在实验设备管理中应用

合理有效地管理实验设备有利于提高设备的利用率,现将时间图查询用于实验设备的管理,可以丰富查询的语义,提高设备的查询效率.将设备的使用情况抽象成一个大的时间图,将用户的查询请求转换为一个查询图,利用图匹配技术查询出相关的结果.为实现查询图的匹配,提出了3种相关算法:朴素匹配算法(NM)、基于BFS的点匹配算法(BVM)和...     

高超声速飞行器的地磁匹配辅助导航算法比较（英文）

目的:验证三种经典的地磁匹配辅助导航算法在临近空间高超声速飞行器导航中的适用性。探讨和比较地磁轮廓匹配(MAGCOM)、沿等值线最近点迭代(ICCP)和桑迪亚地磁辅助导航(SIMAN)算法在助推-滑翔高超声速飞行器导航中的实时性、稳定性和定位精度。创新点:比较分析助推-滑翔高超声速飞行器上的三种地磁匹配算法,并讨论其适用性。方法:1.分析地球磁场组成部分的时变特性,并选取地球主磁场作为地磁匹配辅助导航的地磁基准图。2.根据三种地磁匹配算法的原理,分别总结出三种算法的流程和步骤;根据惯性/地磁组合导航的原理,给出组合导航的状态方程和观测方程。3.根据世界地磁场模型(WMM)得出地磁基准图,并在简化的助推-滑翔飞行器弹道上对三种算法在不同的磁误差条件下进行仿真验证和比较。结论:1.在磁误差很小的情况下,SIMAN算法和MAGCOM算法的定位精度都很高;在磁误差较大的情况下,SIMAN算法的精度最高。2.SIMAN算法的稳定性最好,而MAGCOM算法的稳定性最差。3. SIMAN算法的实时性最好,而ICCP算法的实时性最差。     

KMP算法的并行研究

本文在分析了常见的字符串匹配算法(BF、KMP)的基础上,将两种算法结合,应用到并行串匹配中,以达到并行串的高效模式匹配。该算法将KMP算法应用到了并行串匹配中,充分利用每一次匹配比较的信息,以跳过尽可能多的不匹配子串,进行下次匹配。当子串前几个字符在母串中出现频率较低时,该算法性能提高显著。     

规则数量无关的多布尔表达式匹配算法

经典的关键词表达式(queryexpressiontkeywordsexpression)是搜索引擎(webretrieve)和数据库等使用的查询语言。但是在网络内容分析系统中,如果单纯使用关键词作为查询条件,会存在很多误报情况,所以网络内容分析系统-般采用表达式作为查询条件。提出了一种新关键词表达式匹配算法。这种算法改进了经典计数算法(pred-icatecountingalgorithm)中不适合网络内容分析环境的数据结构,对比计数算法需要平方级的算法复杂度,新算法可以在线性复杂度内容扫描阶段完成关键词表达式匹配工作。新算法去除了底层多串匹配性能的影响,并通过更多的内存占用,在匹配速度方面可以提高近200%。     

一种新颖的异步电动机调速系统

介绍一种新的异步电动机调速系统,该系统采用了锁相环(PLL)和模糊逻辑控制器(FLC)联合控制的方法.它既有前者控制精度高,又有后者不需要精确的数学模型的优点.与使用PID调节器控制相比,具有响应快、控制精度高的性能.     

特定人语音识别算法——DTW算法

在特定人孤立词语音识别中,最为简单有效的方法是采用动态时间弯折(dynamic time warping,DTW)算法。该算法基于动态规划(DP)的思想,解决了发音长短不一的模板匹配问题,是语音识别中很成功的一种匹配算法。     

阈值自适应的SIFT全景图像拼接算法

针对SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法中阈值影响着图像匹配的成功率,提出了一种阈值自适应的匹配算法.该方法首先对SIFT算法中的阈值系统地研究,发现检测局部特征点的阈值α和图像匹配时最近距离与次近距离的比值的阈值 β对图像是否能够成功匹配起着决定性的作用,然后利用控制α的大小来检测特征点,生成特征描述符.再利用广义紧互对原型的基础上,自动调整 β的大小来控制匹配的对数,最后结合RANSAC和最小二乘法求出图像间的映射关系得到拼接后的图像.实验结果表明,该算法通过自动调整阈值和利用RANSAC剔除误匹配点,加快了图像的匹配速率,开发了全景图像拼接软件.     

基于本体推理及语义相似度计算的服务匹配算法

WEB服务匹配在服务自动组合及服务智能化动态组合中具有重要的意义.而服务匹配算法决定高效、快速服务匹配的的关键因素.本文在本体推理匹配算法以及相似度度量算法的基础上提出将两者结合起来的服务匹配思想.并通过实例说明服务匹配的实现过程.实践证明,该匹配算法能有效缩短服务匹配时间,提高服务匹配效率,为语义网环境下的服务匹配实现提供了良好的技术支持.     

面向异常事件监控的目标跟踪算法设计

针对异常事件监控的需求,提出一种运动目标跟踪算法.该算法首先运用背景减法检测出运动目标,然后运用SURF(speeded-up robnst features)对运动目标进行特征提取和特征匹配,结合扩展卡尔曼滤波器(EKF)实现目标跟踪.实验结果表明,该算法能够有效地解决静态场景下异常事件监控等问题,具有较好的实时性和鲁棒性.     

一种使能异构web资源集成的高效本体匹配算法

为了提高本体匹配过程的性能,提出了一种能够有效减少冗余实体匹配操作的高效本体匹配算法rule-match.通过理论分析和证明,总结出了一组刻画实体匹配结果内在联系的匹配规则.基于这组规则,匹配算法可以在匹配过程中重用2个本体实体的匹配结果来直接确定其邻接实体的匹配结果,避免了对邻接实体所进行的不必要的匹配操作,从而提升整个匹配过程的性能.实验结果表明,相对于其他匹配算法,该算法不仅具有较高的准确率,而且能有效降低整个匹配过程所消耗的时间.该算法适用于解决实际异构web信息资源集成项目中所常见的大规模本体匹配问题.     

基于改进自组织迁移算法的模板匹配

研究运用自组织迁移算法进行图像模板匹配,提出了一种基于改进的自组织迁移算法的模板匹配方法。通过将动态迁移步长和混合迁移策略引入自组织迁移过程,提高匹配寻优精度。实验结果表明,改进的自组织迁移算法与其它自组织迁移算法相比,有效地提高了匹配精度,与穷举方法相比,极大地提高了匹配速度。     

车载定位导航系统地图匹配算法设计与实现

车载定位导航系统是智能交通系统的重要组成部分,为提高GPS定位导航精度,利用距离投影算法实现了导航电子地图的匹配,修正了车辆在电子地图中的位置。较详细地阐述了该算法的原理和设计、实现过程。     

入侵检测系统中BM模式匹配算法研究

模式匹配算法是基于规则的入侵检测系统的核心。基于BM模式匹配算法研究,可对其进行改进。改进算法有效地加快了模式匹配的速度,提高了入侵检测的效率。     

DS-BPSO算法在P2P邻接选择问题中的研究

节点选择机制是P2P网络的研究热点与核心技术,近年来得到广泛的关注.该文将一种改进的粒子群优化算法-具有双重结构编码的二进制粒子群优化算法（DS-BPSO）应用于P2P文件共享系统的邻居节点选择过程.在动态性方面,粒子群优化算法（PSO）与P2P网络具有先天的相似性.每个粒子（节点）通过有向图来编码与其它粒子的连接矩阵,更符合ADSL连接常规.实验结果表明：对于大规模的邻接选择问题,DS-BPSO算法通常会比二进制粒子群优化算法（BPSO）能够查找到更好的邻居节点.     

基于小波变换的指纹图像增强算法

小波具有多分辨率分析和在局部时频域进行分析的能力。首先,应用小波的这个特点,在小波域对指纹图像进行增强。在对指纹图像进行小波变换之前,对图像进行了较为常见的规格化处理,使得不同的图像有相同的灰度均值和方差,方便了对指纹的匹配,然后提出了一种在小波域中改进的软阈值算法对图像进行增强。实验表明,应用小波变换技术对指纹图像进行预处理能够获得较满意的结果。     

基于点线特征的帧间匹配流视觉里程计研究

针对机器人快速运动时视觉里程计精度严重下降问题,提出基于点线特征的帧间匹配流视觉里程计（PL-FM）算法,以提高机器人在快速运动情形下的定位精度。PL-FM 算法通过对图像的预处理去噪,在特征点提取时引入灰度值权重,从而降低快速运动时光照的影响。将特征点匹配问题转化为向量计算,从而减少匹配时间,在帧间匹配流则采用衰减关键帧计算位姿,从而提高关键帧利用率。通过4 组实验对比,证明 PL-FM 算法误差精度提高 70%,时间效率提高 75%,保证了移动机器人的定位实时性,实现了低误匹配率及较高的定位精度。     

醚类有机污染物结构与毒性关系研究

采用分子电性相互作用矢量对25种醚类化合物进行了结构表征,并与其对幼鼠的毒性值（pC50）建立定量结构一活性关系（QSAR）模型．利用多元线性回归（MLR）,得到的5变量模型（M1）复相关系数（Ri）为0．918、标准偏差（SD,）为0．128,留一法（LOO）交互校验（CV）预测值的复相关系数（R^2CV1）为0．845、标准偏差（SDcv1）为0．175．用逐步回归的方法筛选3变量进行建模（M2）,复相关系数（R2^2）为0．912、标准偏差（SD2）为0．125,留一法（LOO）交互校验（CV）预测值的复相关系数（R^2CV2）为0．871、标准偏差（SDcv2）为0．152．结果表明模型具有良好的预-测能力与稳定性．     

基因组重排的反转排序的近似算法

本文主要研究基因无方向的基因组重排的反转排序问题.本文算法基于断点图的概念,给出一个时间复杂性为O(maxb3(π),nb(π)),空间复杂性为O(n)的求解近似最优解的算法,其中n为基因组中基因个数,π=(π1,π2,...πn)表示n个基因的一种排列,b(π)表示排列π中的断点数.数据试验的结果表明,该近似算法可以求得较好的结果.     

基于用户属性偏好与时间因子的服装推荐研究

针对服装推荐方法推荐精度不高、覆盖率低,不能充分挖掘用户潜在兴趣的问题,提出一种基于用户图像内容属性偏好与时间因子的服装推荐（UIACF）算法。通过构建深度卷积神经网络,提取服装图像中的服装属性,并据此形成用户属性向量,将基于用户属性偏好的相似度与基于时间因子的用户兴趣偏好相似度融合,构建用户偏好模型。将其与基于用户的协同过滤（UCF）算法、基于项目的协同过滤（ICF）算法及基于项目偏好的协同过滤（UCSVD）算法进行比较,结果显示,UIACF 算法准确率提高 14%。该算法为基于用户的服装协同过滤个性化推荐提供了一种新思路,用户潜在兴趣挖掘效率更高。     

带有需求时间窗口和价格折扣的动态批量问题

考虑在带有需求时间窗口和价格折扣情况下的动态批量问题,且对有m个价格折扣点Nu（u=1,2,…,m）和n个需求时间窗口[Ei,Li】（i=1,2,…,n）的情形下,利用动态规划,提出了计算复杂性为O（mT2）的多项式时间算法．