基于GridSphere的海洋信息服务网格Portal

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基于GridSphere框架设计实现了海洋信息服务网格Portal,针对海洋信息资源数据量大、复杂多样化和安全性要求高的特点,进行了三个方面的改进:基于角色访问控制实现了权限管理机制;从可用性和可定制两方面,改进GridSphere布局设计;通过预先创建网格服务句柄,减少了从网格服务工厂到实例化的过程,提高了系统效率。实验结果表明改进是成功的。
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通过三维摄像对我国部分优秀男子跳高运动员的起跳技术进行运动学分析,研究结果表明:我国部分优秀男子跳高运动员的最后一步步长及质心水平速度、摆动腿的摆动速度、起跳腿的缓
视频检测是智能交通系统中一种重要的检测手段,但是运动车辆阴影的存在严重影响了检测效果。为了减少阴影对检测系统中交通参数计算的影响,采用了一种快速归一化的互相关函数(FNCC)直接对灰度视频图像检测运动阴影。通过引入三个加总表(sum-table)和设定阴影检测区使传统归一化互相关函数(NCC)算法的复杂度大大降低。实验表明该算法可以实时有效地检测出运动车辆的阴影。
基于随机L系统理论,采用三种基本节点符和相应的几种产生式规则,通过记录当前代数和每个节点的生成代数,用它们的比值来控制树干粗细和相应节点符对应的产生式规则的选择,达到逼真地模拟自然界植物生长过程的随机性和规律性。用户通过调整这一比值,可以得到表现不同特征的目标树。该算法生成的三维分形树结构性强,能很好地被解释和编辑。
研究了单位面积方形内异构传感器网络,基站从局部地区收集数据代价最小模型。在满足连通性、覆盖性、突然死亡效应条件下,得到最小代价情形下所需两类节点数量和能量参数。证明了环形区域宽度在小于或等于中心圆半径时,环形内簇头节点单位周期能耗随环形区域宽度增加而增加。同时计算出中心圆内需多散布的节点数量。实验结果表明,参数近似解与精确解相比较,结果吻合得很好。
利用混沌对初值的极端敏感依赖性,可以对仅有微小差别的模式进行识别。提出一种基于模糊混沌神经网络的算法,并应用到人脸识别中。由于引入了混沌噪声,可使网络具有很强的抗干扰能力,能有效避免人脸图像光照、姿态等因素对人脸识别的影响,也避免了复杂的特征提取工作。利用ORL人脸图像数据库进行了仿真实验,结果表明,混沌神经网络算法精度高、迭代步骤少、收敛快,混沌神经网络应用于人脸识别是有效的,能提高识别率。
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在分析现有重构方法局限性的基础上,给出了一种基于神经网络的点云数据重构三维网格形状的快速算法。首先对点云数据进行归一化处理;然后进行特征线提取,并以特征线为基础对曲面进行分割。该方法能直接从神经网络的权值矩阵得到曲线的控制顶点或曲面的控制网格,通过神经网络的权值约束实现曲线段或曲面片之间的连接。实验结果表明,使用该方法能快速获得形状良好的网格曲面。
根据AVS视频标准中的解码算法特点,提出一种改进的AVS解码器流水线控制机制。该流水线对解码模块采用两级控制策略,不同级别流水线中的解码模块数据处理粒度不同,节省了级间缓存。同时,合理安排数据处理顺序,减少了数据等待时间。仿真结果表明,该设计在不影响系统解码性能的基础上节省了大量的存储器资源。