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摘要:动作的派生前提和动作删除效果的“连锁反应”是处理派生规划问题中的难点问题,基于激活集的方法是一种简单、有效的方法,但是激活集的计算时间往往过多,文中提出一种新的方法来计算激活集.LPG-td规划系统所提出的激活集是与状态有关的并且需要在规则图上反复计算,而文中提出的激活集是与状态无关的,通过规则分裂来对规则集进行“基化”,使得寻找激活集的时间逐渐地由指数级降为线性级.实现了一个新的能够处理派生规划问题的规划系统LPG^SIAS,通过对基准问题的求解,表明LPG^SIAS比LPG-td在大部分情况下更高效.与状态无关的激活集可以方便地转化为与状态有关的激活集,文中通过提出一种求解与状态无关的激活集的改进方法来加快对派生规划问题的求解速度.
摘要:特征选择可以有效改善分类效率和精度,传统方法通常只评价单个特征,较少评价特征子集.在研究特征相关性基础上,进一步划分特征为强相关、弱相关、无关和冗余四种特征,建立起Markov Blanket理论和特征相关性之间的联系,结合Chi-Square检验统计方法,提出了一种基于前向选择的近似Markov Blanket特征选择算法,获得近似最优的特征子集.实验结果证明文中方法选取的特征子集与原始特征子集相比,以远小于原始特征数的特征子集获得了高于或接近于原始特征集的分类结果.同时,在高维特征空间的文本分类领域,与其它的特征选择方法OCFS,DF,CHI,IG等方法的分类结果进行了比较,在20 Newsgroup文本数据集上的分类实验结果表明文中提出的方法获得的特征子集在分类时优于其它方法.
摘要:基于SAT的运算电路查错方法将被验证系统中系统规范成立与否的问题转换为布尔公式和数学公式的混合形式E-CNF,通过采用了标志子句技术的E-SAT求解器进行求解.实验表明该方法自动化程度高,能处理大规模的运算电路,有较强的查找错误能力.
摘要:多约束服务质量路由是一种能够支持灵活的服务质量控制的有效方案.然而在多约束的环境下,从一个源节点到一个目的节点可能存在多条路径,因而必须相应地增大路由表容量.由于当前路由表的规模已相当庞大,尤其是在高速核心网中,因此,为了在QoS路由表中存储更少的路径信息,需要首先进行路径压缩.文章以解决最优路径压缩问题(OPR)为目标,力图在尽量减小路由表存储规模的同时使路由成功率最大化.为了实现这个目标,文中提出了两个基于贡献区域的算法:增量贡献算法和改进的增量贡献算法.这两个算法从一个大的多约束路径集合中依次计算出具有最大贡献区域的积的路径,最后得到一个小的结果路径集合.大量模拟实验表明,这两个算法能够以较低的运算复杂度获得令人满意的路由成功率.
摘要:提出了一种新的用于H.264/AVC的分数运动估计VLSI结构.首先改进分数运动估计算法的迭代顺序,将1/2像素精度和1/4像素精度的串行搜索改为同时进行,设计出一种空间上具有更高并行度的VLSI结构;另外该结构不需要输入和输出1/2插值数据,因此减少了存储带宽需求.该结构计算H.264/AVC中一个宏块1/4像素精度的41个运动向量需要1344个时钟周期.在0.18μm CMOS工艺下作了逻辑综合和仿真,结果表明时钟频率为147MHz时,面积为276k门,能够满足SDTV(1280×720)@30Hz的视频编码需要.相比现有结构,该结构降低了存储访问带宽需求,提高了数据吞吐率.
摘要:提出了一种基于仿生模式识别理论的神经网络构造方法.仿生模式理论认为:“同类而不完全相等的事物之间,必至少存在一个渐变过程,在这个渐变过程中间的各事物都是属于同一类的”.利用这一理论,从不同结构神经元模型在高维空间中的几何意义出发,通过对一种新型的神经网络的构造,实现了对不同类样本在高维空间中形成的不同形状几何体的覆盖,从而达到分类的目的.通过双螺旋曲线的分类实验,证明了这种神经网络具有很好的识别效果.
摘要:为了有效地分析和评价大型视频组播系统的自适应方法与技术,文中首先抽象描述了大型视频组播系统整体效用最大化问题,针对该问题集中式求解存在的单点失效、反馈内爆和自适应控制延迟大等缺陷,该文提出了基于瓶颈链路的层次化分解方法,建立了大型视频组播系统整体效用层次化模型,给出了一个基于层次化的分布优化求解方法OptUtility算法,可获得大型分层视频组播系统中通过各个层次的各个会话的优化带宽、优化的分层数量和各层次优化的发送速率.通过对该算法的计算复杂度的分析与对比实验,证明该算法对于解决大型视频组播系统整体效用优化问题具有较低的计算时间复杂度,容易实现,且实时性能好.
摘要:给出了一个基于参数化和重要性采样的网格重建算法.算法搜索一条切线将三维模型表面切分成一片碟形表面,并将其参数化到二维单位圆中.根据模型的曲率信息和参数化的扭曲度生成一张控制图.利用蓝噪声采样算法对用控制图调制后的采样密度采样得到离散采样点.通过对采样点进行平面三角化并将其映射回三维空间实现了三维网格重建.实验证明,该方法有效地改善了参数化的扭曲度,并能得到具有自适应性的高度规则网格.
摘要:给出一种二次B样条曲线插值方法.利用数据点的参数化和节点向量的自由度,构造在各数据点满足切向约束的二次B样条插值曲线,直观地控制插值曲线达到预期形状.用文中方法构造插值曲线是一个递推过程,不必预先确定数据点参数值和节点向量、不必解线性方程组,而是在插值过程中根据数据点及其切向的约束条件递推地确定数据点的参数值、节点和控制顶点.该文方法允许插值曲线各段的连接点与数据点不一致,以使得二次B样条插值曲线的形状更自然.而且在满足数据点切向约束的条件下,还可利用节点进一步调控插值曲线的形状.另外,用文中方法构造的二次B样条插值曲线对于数据点的改变具有较好的局部性质.文中最后给出一些例子将该文方法与其它一些插值方法进行比较,实验结果表明,该文方法是有效的.
摘要:用较简洁的模型表达词典中成千上万的词条以及由这些词组成的类别无以计数的句子,是连续手写识别技术要解决的关键问题之一.利用HMM对时间序列的较强的建模能力这一特点,提出了可用于连续字符识别的HMM级联模型;给出了字符HMM模型连接概率和模型间状态转移概率的定义,并通过修正训练算法的重估公式,重估字符模型的连接参数,描述了用于手写体识别的字符HMM的设计方案;给出了级联训练算法重估公式和级联Baum-Welch训练算法描述.将级联方法应用于手写体英文单词的识别,结果表明,级联模型的描述能力与比较系统相比有明显的优势,获得了良好的识别性能.
摘要:GPCA(Generalized Principal Component Analysis)是近几年提出的一种数据聚类和降维方法,它通过将样本聚类为不同的子空间得到样本的低维表达.GPCA方法已经被应用于图像分割、图像聚类等问题.原有的GPCA算法具有指数计算复杂度,很难应用于高维数据的实际处理.文中针对此问题,提出了基于子空间搜索的SGPCA算法,将聚类问题分解为单个平面的单个垂直向量的搜索问题,对不同子空间分别搜索,从而实现多项式复杂度算法.实验表明,新方法不仅计算复杂度低,而且对噪声的鲁棒性也更强.
摘要:分形图像编码具有好的视觉质量和高压缩比,然而,固有的编码耗时限制了它的应用范围.编码时间主要花费于在一个海量码本中搜索每个输入子块的最佳匹配块.针对这个问题,提出了一个限制搜索空间的算法,改进了原叉迹算法.具体说,它把子块叉迹的定义修改为其规范子块主次对角元绝对值之和,并利用新叉迹把搜索范围限制在初始匹配块的邻域内;同时,引入误差阈值来控制以初始匹配块为中心的搜索邻域大小.实验显示,与叉迹算法比较,改进算法在编码时间和图像质量方面获得了更好的效果.
摘要:正电子发射断层图像(PET)重建问题是一种不适定问题,通常需要采用正则化方法以抑制噪声,提高重建质量.本文提出一种新的非正则化重建方法,即基于Fourier-小波基函数的特征重建算法.Fourier小波基函数结合了小波基函数和Fourier调和函数的特征,使我们便于对其进行小波分析和Fourier分析.在本文的算法中,我们采用迭代方法,计算图像的Fourier小波矩(FWM),并由FWM恢复图像.此外我们利用Fourier小波基函数的旋转不变性节省算法存储空间,简化计算,并且利用此性质,推导出一种类似Row-Action(RA)方法的快速收敛算法,以提高收敛速度.我们将FWM算法同几种常用算法进行了比较,实验结果表明,FWM算法的重建效果同传统的MAP算法接近,具有较好的应用前景.
摘要:高分辨率航空图像中道路通常表现为较狭窄的面,这给分类算法创造了机会.文中提出了一种新的基于分类的航空图像道路自动提取方法——基于总变分和形态学分析方法,它首先根据邻域总变分和直方图得到分割道路所需的合适阈值并从图像中分割出道路区域,然后根据基于区域总变分和几何测度的准则函数及其模式频谱得到形态学普通开运算的阈值,最后用此准则及阈值对图像进行形态学普通开运算以去除和路面具有相似光谱特性的物体的干扰.初步实验证明,该方法具有良好的稳定性和较强的环境适应能力.
摘要:提出了一种基于多值免疫网络的多光谱遥感影像分类方法.该方法用选取的训练样本对多值免疫网络进行网络训练,得到具有记忆功能的免疫网络结构,然后利用多值免疫网络对多光谱遥感影像进行分类.实验结果证明,该算法分类精度上优于传统的分类方法,总精度和Kappa系数分别达到了88.84%和0.8605,因而具有实用价值.
摘要:提出了一种利用改进的遗传算法和表面间平均体积测度进行深度像匹配的方法.与现有基于距离的误差评判不同,该方法通过衡量深度像重叠区域内每个三角形所对应三维空间的大小来指导深度像的配准.另外,遗传算法的使用避免了困扰ICP算法的初值选取问题,退火选择、最优个体迁移以及动态的空间退化都保证文中所提出的混合遗传算法比传统的遗传算法具有更快的收敛速度,能够有效地完成深度像的精确匹配.实验结果表明该算法具有较高的配准精度,收敛速度快而且抗噪声能力强.
摘要:圆对称轮廓波变换(CSCT)克服了轮廓波变换存在的频谱混淆现象,它比轮廓波变换的方向选择性更强.但由于CSCT中的方向滤波器组(DFB)有下抽样操作,CSCT不具有纹理分析所需要的平移不变性.文中用非抽样方向滤波器组(UDFB)代替CSCT中的DFB,构造了一种具有平移不变性的圆对称轮廓波变换(TICSCT).利用广义高斯分布描述TICSCT系数的边缘分布,图像之间的相似度用Kullback-Leibler距离(KLD)来度量.由于视觉感受明显不同的纹理图像可能具有相同的子带统计特性,边缘分布的KLD不是完备的纹理图像描述子.将KLD与其具有一定互补性的局部二值模式(LBP)相融合进行纹理图像检索,实验表明该算法比KLD,LBP和Gabor-Weighted-Euclid算法的平均检索率分别提高2.21%,4.02%和0.89%.
摘要:多视点视频编码方法除需具有较高编码效率外,还必须支持视点或时间的随机访问、低延时编解码、视点可分级等性能.多视点视频信号的时间、视点间相关性随相机密度、光照、对象运动等因素不同而变化.文中提出基于多视点视频信号相关性分析的多模式多视点视频编码方法,改变传统单一预测模式的多视点编码结构,将多种性能优良的预测编码模式有机结合,根据多视点视频相关性分析灵活选择合适的预测编码模式,以获得优异的编码综合性能.实验结果表明,所提出的多模式多视点视频编码方法在保证高压缩效率的前提下,可进一步降低复杂度,提高随机访问性能.