检索结果-内蒙古大学图书馆

常州大学学报（自然科学版） 2011年第3期23卷 51-56页

作者：刘玉秀杨长春常州大学信息科学与工程学院江苏常州213164 常州市过程感知与互联技术重点实验室江苏常州213164

信息技术对燃气企业的日常工作起到了很大作用,但是当前的燃气企业的信息系统中还是有很多不足之处,即各个系统之间孤立、信息无法共享。SOA面向服务的架构是系统整合的最佳选择。主要研究对燃气企业与生产相关的综合调度管理平台的集成... 详细信息

信息技术对燃气企业的日常工作起到了很大作用,但是当前的燃气企业的信息系统中还是有很多不足之处,即各个系统之间孤立、信息无法共享。SOA面向服务的架构是系统整合的最佳选择。主要研究对燃气企业与生产相关的综合调度管理平台的集成,其中涉及到SCADA系统、GPS系统、GIS系统等多个子系统的集成。对平台进行了基于SOA的架构设计,提出3层架构,即表现层、业务逻辑层和数据层,并对3层架构进行了详细描述。最后,以综合调度展示模块的集成为例详细论述了燃气综合调度管理平台的集成实现。

关键词： SOA 服务 Webservice 系统集成

来源：评论

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一种改进的ISOMAP算法在图像检索中的应用

引用

常州大学学报（自然科学版） 2011年第4期23卷 41-44页

作者：王洪元刘爱萍冯燕常州大学信息科学与工程学院江苏常州213164 常州市过程感知与互联技术重点实验室江苏常州213164

传统的核化ISOMAP(K-ISOMAP)算法对于多个分散类簇数据集的低维映射不能较好地表现数据集的内在拓扑结构。针对此缺点,本文将对基于ISOMAP的多类多流形算法(MCMM-ISOMAP)进行核化,提出核化的多类多流形ISOMAP算法(K-MCMM-ISOMAP),该算... 详细信息

传统的核化ISOMAP(K-ISOMAP)算法对于多个分散类簇数据集的低维映射不能较好地表现数据集的内在拓扑结构。针对此缺点,本文将对基于ISOMAP的多类多流形算法(MCMM-ISOMAP)进行核化,提出核化的多类多流形ISOMAP算法(K-MCMM-ISOMAP),该算法不仅使得多类数据集在降维后保持较好的内在拓扑结构,而且具备了K-ISOMAP算法的泛化能力,可以将测试数据直接映射到低维空间。因此,该算法可以在多类图像数据集中实现图像检索的功能。实验结果表明该算法与K-ISOMAP相比更具有效性。

关键词：非线性降维核等距特征映射多类多流形等距特征映射图像检索

来源：评论

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基于LLE的视频摘要提取方法研究

基于LLE的视频摘要提取方法研究

引用

2011年江苏省人工智能学术会议

作者：冯燕王洪元程起才常州大学信息科学与工程学院江苏常州 213164 常州市过程感知与互联技术重点实验室江苏常州 213164

为了自动获取主要视频信息且冗余信息较少的视频摘要，本文提出了LLE-自适应FCM和LLE-自适应阈值FCM算法。这两种方法首先利用流形学习算法局部线性嵌入(LLE)提取视频帧的特征向量，然后将得到的特征向量输入到自适应FCM和自适应阈值FC... 详细信息

为了自动获取主要视频信息且冗余信息较少的视频摘要，本文提出了LLE-自适应FCM和LLE-自适应阈值FCM算法。这两种方法首先利用流形学习算法局部线性嵌入(LLE)提取视频帧的特征向量，然后将得到的特征向量输入到自适应FCM和自适应阈值FCM中，得出分类效果和聚类中心。自适应FCM通过聚类有效性函数来确定分类类别数，而自适应阈值FCM是通过阈值的自动变化来确定分类类别数。最后把离聚类中心最近的视频帧作为视频摘要。实验的结果表明，在不需要人工干预的情况下，所提取的视频摘要既反映了视频的主要内容，而且冗余信息少。

关键词：视频摘要提取流形学习算法局部线性嵌入自适应FCM算法白适应阈值FCM算法

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基于局部粒子密度的粒子滤波跟踪方法

基于局部粒子密度的粒子滤波跟踪方法

引用

2011年江苏省人工智能学术会议

作者：张继王洪元常州大学信息科学与工程学院江苏常州 213164 常州市过程感知与互联技术重点实验室江苏常州 213164

定义了欧氏空间内的局部粒子密度的概念，针对四种不同的情况作出分析，对优选粒子的优劣作出评价并指导后续的粒子重采样和模板更新过程，并在此基础上给出了一种新的基于局部粒子密度的目标跟踪方法。比较实验显示，相对于原始粒子滤... 详细信息

定义了欧氏空间内的局部粒子密度的概念，针对四种不同的情况作出分析，对优选粒子的优劣作出评价并指导后续的粒子重采样和模板更新过程，并在此基础上给出了一种新的基于局部粒子密度的目标跟踪方法。比较实验显示，相对于原始粒子滤波方法和其他粒子重要性重采样方法，该方法在保证跟踪有效性的同时，提高了跟踪效率。

关键词：视频目标跟踪粒子滤波跟踪方法局部粒子密度粒子重采样方法

来源：评论

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