基于神经网络的体育商标识别模型

为了提高体育商标识别的正确率,针对传统模型识别效果差的不足,提出基于神经网络的体育商标识别模型。采用Canny算子对体育商标的边缘进行检测,提取不同类型特征,然后采用神经网络对每一种特征分别建立体育商标识别模型,得到相应的识别结果,采用支持向量机确定每一种模型识别结果的权值,根据权值得到体育商标的最终识别结果。仿真对比实验结果表明,该模型的体育商标识别正确率达到95%以上,体育商标的识别率要远远低于其他体育商标的识别模型,同时满足体育商标识别的实时性要求。     

带有媒体影响上限的传染病模型研究

媒体报道对传染病的传播有着一定的影响,但它并不是影响其传播的本质因素.通过建立一个具有分段感染率的传染病模型来刻画媒体报道对传染病传播影响的饱和性.分析了系统各平衡态的局部稳定性,同时利用排除极限环的存在性证明了各平衡态的全局稳定性.最后,通过模拟来验证我们的理论分析.     

带多个弹道路径点约束的扩展MPSP制导方法

针对弹道导弹临近空间低弹道突防问题,对仅仅满足末端输出量约束的模型预测静态规划(MPSP)制导方法进行扩展,提出了带弹道路径点约束的扩展MPSP制导方法。通过在临近空间中段飞行弹道上设置一系列弹道路径点约束,依靠这种策略调节中段飞行弹道的形状,提高弹道导弹的机动突防能力。通过仿真对扩展MPSP制导方法的有效性进行验证,仿真结果表明扩展MPSP制导方法能很好地满足临近空间中段低弹道飞行弹道路径点约束,弹道路径点处的角度偏差可控制在0.1°范围内,位移偏差可控制在1.0 m范围内。     

云计算环境中资源优化推荐技术研究

随着系统规模的不断扩大和数据获取量的指数级增长,在传统推荐系统的冷启动、精确性、扩展性等问题严峻化的同时,实时性问题亦成为面向海量数据推荐系统新的瓶颈点。基于传统推荐领域的主流算法,提出了一个扩展向量推荐模型。根据扩展模型对推荐算法中对象的向量进行合理扩展,通过相似度计算等过程动态选取推荐集,完成对目标对象更精确的推荐。实验结果表明,与传统推荐算法相比,基于新模型的推荐算法可以显著地提升推荐效果,成功克服冷启动问题。     

概率数据库中元组间关系的表示

文章从介绍概率数据库的概念入手,分析了在实际应用中为了更灵活地操作关系中的元组,在原来的概率数据库基础上增加对元组之间存在的关系操作的必要性。文章提出在概率数据库中表示元组间存在的各种关系的方法,并且对这种改进进行了可行性分析。     

在线检测技术探讨

一、技术背景网络从最初的仅仅为了军事服务,到如今几乎与每个人都息息相关;从发展之初单纯的共用打印机的需求,到现在无处不在的电子商务;从上世纪80年代初的10M以太网标准的制定,到当前的万兆铜缆以太网标准的出台,今天的网络,其规模和应用都异常庞大与复杂,许多大型纵向网、园区网、局域网,都包含着数以万计的信息点,其中除了传统的数据业务,语音与视频的应用正成为下一个热点。     

碎片趋势下互联网平台上信息的优化传播

在各类社交网站是信息传播的有利平台这一现实条件下,我们利用该实际问题与传染病传播模型的相似性,以及其本身传播方式与树状图的共性,结合以常微分方程为主体算式的计算方法,对这一问题进行了深入探讨。因此,本文建立了以传染病传播模型为基础,以实际应用问题为背景的模型改良。通过运用以上改良的模型,我们建立起了一套完整计算"从第一人发布信息起,在有限日的时间内,获取消息的人数"的算法。     

基于最优阈值法的锅炉火焰图像处理的研究

工业锅炉炉膛内部是一个高温、高辐射、高灰度的环境，炉内燃料的燃烧过程伴随着剧烈而连续的发光发热的物理、化学反应。在锅炉火焰图像识别中，原始图像对该复杂环境变化非常敏感，并严重地影响图像的识别率。针对这一问题，本文介绍了一种提取锅炉火焰特征的最优阈值法。该方法依据统计学基本原理，对锅炉火焰自动识别的实际问题建立一个统计回归模型，并根据回归模型参数直接求取最优的分割阈值。