多机环境下任务分配的中心群方法

在多机环境下,使各处理机之间的负载平衡是发挥系统性能的重要一环,也是分布处理系统和网络理论中重要论题之一。众所周知,负载优化问题属于有名的不确定的多项式问题。试探法提供了一种快速有效的算法来获得一种接近最优解。本文讨论的中心群方法是以试探法为基础,它是一种易于在分布系统上实现而又能在有限步内,通过对时间开销和算法折衷,从而获得理想的次优化解的方法。模拟运行表明我们的结论是正确的。     

基于非参数聚类和多尺度图像的目标跟踪

提出了一种基于非参数聚类和多尺度图像的目标跟踪算法.在利用改进的非参数颜色聚类进行自适应划分目标颜色空间的基础上,定义了目标模型和候选目标模型,该模型利用高斯函数建模颜色直方图中的每一个颜色特征位的空域分布; 根据Bhattacharyya系数的定义得到了目标模型和候选目标模型之间的相似性函数.跟踪算法利用高斯金字塔得到的多尺度图像进行从粗到细的目标空间定位;同时通过利用推导的核函数自动带宽选择公式,实现了目标尺度定位.实验结果表明该方法优于典型的均值漂移跟踪方法,从而验证了该方法的有效性.     

基于构件技术的Internet地理信息系统的设计方法

简要介绍和比较几种软构件模型在GIS系统开发中的应用,提出了采用CORBA软构件技术设计分布式Internet GIS的方法。     

Web服务统一身份认证协议

为实现基于Web服务的多应用系统的用户身份安全认证,采用统一身份认证方案,结合已有的Web服务安全规范,提出了一个多应用环境下的基于Web服务的统一身份认证协议Web Services Single Sign-on(WSSS),并详细描述了WSSS的模型、消息定义及流程,采用形式化方法对协议进行了表示和分析,同时对协议进行了安全性分析．WSSS所定义的统一身份认证服务可用于为网络中各种基于Web服务的应用提供Web服务的安全身份认证。     

基于小波变换和分形技术的混合编码

提出了一种用于图像压缩的混合编码算法。该算法利用分形编码技术与 小波零树编码技术的互补性,针对分形编码十分耗时,小波编码压缩性欠佳的缺点,尝试将这两种不同的编码技术结合起来。混合算法具有比分形编码和小波编码更好的码率失真性能。     

基于脉冲耦合神经网络模型的混合噪声滤除

脉冲耦合神经网络模型是一种仿生系统，它模拟了猫猴的视觉神经系统，受到广泛研究并已应用于图像处理的各个领域。针对现有脉冲耦合神经网络模型的缺陷设计了一种阈值线性衰减的输出带权均值型PCNN模型，简称为L&A-PCNN，并应用于混合噪声去除领域。进一步扩充了PCNN模型的应用领域，并提高了处理图像的性能。以改进后的模型为基础，通过数学推理和实验获得模型关键参数的最优设置方法和范围。将L&A-PCNN与中值滤波器结合对图像去噪领域的难点混合噪声进行修复，仿真实验结果证明在去噪性能上使用L&A-PCNN的算法比现有算法有5%-30%的提高。     

对强荧光背景拉曼光谱定量分析的研究

针对拉曼光谱定量分析中的难点问题—对具有强荧光背景物质的定量分析,文章分别对具有较强荧光背景的不同浓度下的纯甲醇溶液及不同浓度比例的甲醇和乙醇混合溶液的拉曼光谱数据采用新的归一化法结合基线校准技术进行拉曼光谱定量分析;同时,对由数据采集时的时空差异所引起的样品数据组间的波动性进行了研究。模拟时空变化来采集定量分析中所需的谱数据,并使用统计学方法评价样品的组间差异,讨论了此方法对样品组间差异的消除效果。研究证明,此方法具有较好的分析精度和消除不同样品组数据的组间差异的能力,对甲醇的定量分析,其相对误差为4.7%,组间数据的相对标准偏差为4.2%。从而使对具有强荧光背景干扰的溶液进行简单、快速、精确的定量分析成为可能。     

一种数字中继卡路由器的技术研究与分析

基于采用数字中继线和数字中继卡来实现远程LAN间的互连，将远程的多个以太网连接成一个大型的网络系统。对于远程网络的互连，必须选择合适的互连链路即对路由器进行设计。本文对网络层协议和路由选择算法等核心部分的设计与实现作了深入探讨，并提出一个改进的路由更新算法，以加快路由收敛、防止形成环路。分析及试验结果表明，设计是成功的。     

基于余弦变换的快速图象编码技术

图象处理技术在网络通讯和多媒体应用上具有举足轻重的地位,近年来许多新的理论和算法被提出来,其中最引人注目的是子波和分形理论及其相关的算法。本文在这些领域结合ＤＣＴ变换提出了新的图象编码算法,取得较好的效果。     

血液病诊断系统的实现

主要对一个医疗专家系统一血液病诊断系统软件部分的实现作一介绍，系统主要由３部分组成：细胞的分离、细胞特征的提取、病情的诊断