为实现在线生物文献磁共振成像(MRI)图像库的构建,利用图像特征的塔式梯度方向直方图(PHOG)和塔式关键词直方图(PHOW)进行互补特征表示,使用支持向量机对MRI图像与非MRI图像以及脑部MRI与非脑部MRI图像进行自动分类。实验结果表明,空间形状信息与局部分布信息融合的特征能提高图像分类的准确率,为构建在线文献中MRI图像库的知识系统提供技术支持。
针对模型未知的非双曲型非线性序列难以实现去噪和轨迹重影的问题,基于模型选取的最小描述长度准则,从过拟合和欠拟合的角度分析边缘误差算法对离散系统的非最优性和不适应性,利用改进的全局误差算法对系统进行建模,结合梯度下降方法的稳定性和Newton-Raphson算法的快速收敛性提出一种融合算法,用于在机器精度内实现非双曲型非线性离散系统时间序列的去噪和轨迹重影。通过辅以极少点数的无污染序列和仅从单变量受扰观测序列2项实验验证该算法的有效性。
半拉格朗日方法在欧拉模型的液体与烟雾模拟中,因均值运算过多而存在数值粘性的问题,且表面提取算法会抹平液体表面的细节。为此,提出一种稳定且维护细节的液体与烟雾模拟算法。采用精确的数值方法求解对流项,在流体的边界及内部分布隐式的无质量粒子,利用简单的插值策略以及粒子和网格的双向影响,保证数值的稳定性,减少数值粘性,并结合基于显式曲面机制的表面追踪方法来实现丰富的视觉效果。实验结果证明该算法具有维护细节的能力。
针对星载软件系统因宇宙射线和环境扰动而产生的软件错误及错误传播问题,研究星载软件系统错误传播分析方法。利用该方法从信号和模块2个层面评测软件的可靠性,并根据结果对系统信号或模块的脆弱性进行分析,找出系统较为脆弱的信号与模块,以及最可能传播错误的信号传播路径。定义信号与模块的错误传播率、暴露率等参数,设计参数的计算方法,提出错误传播图的构建算法。通过具体实例的注入实验,计算分析各可靠性参数,对信号及模块的脆弱性进行评估。结果表明,定义的参数能有效描述错误传播现象,验证了算法的实用性及有效性。
根据机会网络中拓扑的高度动态性和随时间演化的特性,提出一种基于边独立演化的时间演化图(E-TEG)模型。该模型采用马尔可夫链和生灭过程刻画演化过程的时间相关性,利用Laplace后继法则估计边的出生和死亡概率,E-TEG最终收敛于非均匀随机图。采用CRAWDAD数据集对模型进行实验,结果表明,E-TEG能够准确反映机会网络中消息传输路径的演化特性。
为自动快速地提取聚类的边界点,减少输入参数对边界检测结果的影响,提出一种无参数聚类边界检测算法。该算法不需要任何参数,在生成的三角剖分图上计算每个数据点的边界度,用k-means自动计算边界度阈值,按边界度阈值将数据集划分为候选边界点和非候选边界点两部分,根据噪声点在三角剖分图中的性质去除候选边界点中的噪声点,最终检测出边界点。实验结果表明,该算法能快速、有效地识别任意形状、不同大小和密度聚类的边界点。