計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)

Vague集的新模糊熵

范平，梁家榮，李天志

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計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)

Vague集的新模糊熵

范平，梁家榮，李天志

摘要：對于Vague集模糊熵應(yīng)該既有Vague集的未知性又有Fuzzy集的不確定性。首先在給出了反例證實(shí)，現(xiàn)有方法在某些情況得出的結(jié)果與實(shí)際結(jié)論不一致情況下，提出了一個(gè)真正考慮了兩種因素的改進(jìn)的Vague集模糊熵公理化定義，然后給出一種Vague集模糊熵的新計(jì)算公式，最后通過定理證明和實(shí)例分析，指出它確實(shí)同時(shí)考慮到Vague集的未知性和不確定性，從而證明所給出Vague集模糊熵的定義是更加合理的。 混合蛙跳算法（SFLA）是一種全新的后啟發(fā)式群體進(jìn)化算法，具有高效的計(jì)算性能和優(yōu)良的全局搜索能力。對混合蛙跳算法的基本原理進(jìn)行了闡述，針對算法局部更新策略引起的更新操作前后個(gè)體空間位置變化較大，降低收斂速度這一問題，提出一種基于閾值選擇策略的改進(jìn)混合蛙跳算法。通過不滿足閾值條件的個(gè)體分量不予更新的策略，減小了個(gè)體空間差異，從而改善了算法性能。數(shù)值實(shí)驗(yàn)證明了該改進(jìn)算法的有效性，并對改進(jìn)算法的閾值參數(shù)進(jìn)行了率定。 在P-集合定義的基礎(chǔ)上研究了P-集合的動(dòng)態(tài)特性。提出了P-集合的動(dòng)態(tài)識別-P-距離，P-距離可以將P-集合的動(dòng)態(tài)變化程度進(jìn)行量化，進(jìn)而得到集成P-集合的過濾-剩余定理，利用這一定理可以進(jìn)行藥效識別、信息檢索等。 針對使用UDP協(xié)議實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)音視頻數(shù)據(jù)傳輸時(shí)的丟包問題，在對基于UDP的數(shù)據(jù)可靠傳輸協(xié)議-UDT的原理進(jìn)行深入分析的基礎(chǔ)上，提出了基于時(shí)間和數(shù)據(jù)包數(shù)目相結(jié)合的確認(rèn)機(jī)制和改進(jìn)的AIMD（加性增加乘性減少）擁塞控制算法，由此實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)音視頻數(shù)據(jù)的高質(zhì)量實(shí)時(shí)傳輸。實(shí)驗(yàn)證明，使用改進(jìn)的UDT協(xié)議，可以有效提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃院托省?在很多應(yīng)用領(lǐng)域，要求圖像配準(zhǔn)的精度達(dá)到亞像素級。對現(xiàn)有的亞像素級圖像配準(zhǔn)算法進(jìn)行了分類，介紹了幾種最主要的亞像素級精度的配準(zhǔn)方法，包括基于插值的方法、擴(kuò)展的相位相關(guān)法、解最優(yōu)化問題法，并對這些算法的思路、性能特點(diǎn)和最新進(jìn)展進(jìn)行了綜述。然后從幾個(gè)評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)對各種算法進(jìn)行了比較，分析了各自影響性能的因素和性能提升的空間。最后對未來的發(fā)展趨勢進(jìn)行了展望。 提出了一種基于多特征和多視角信息融合的步態(tài)識別方法。應(yīng)用背景差分和陰影消除獲得人體步態(tài)輪廓，對人體輪廓使用偽Zernike矩、小波描述子和Procrustes形狀分析法進(jìn)行了特征提取。通過多特征和多視角步態(tài)信息融合，完成了基于人體步態(tài)特征的身份識別。該方法在CASIA步態(tài)數(shù)據(jù)庫上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，取得了較高的正確識別率，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該文所提出的識別方法具有較高的識別性能。 針對幀差和背景減相結(jié)合的運(yùn)動(dòng)檢測方法存在的不足，進(jìn)行了以下3個(gè)方面的改進(jìn)：1）利用灰度拉伸變換和結(jié)合了灰度值信息的鄰域相關(guān)系數(shù)計(jì)算方法，解決了背景的誤判問題；2）通過在幀差和背景減相結(jié)合的策略中加入運(yùn)動(dòng)分析，解決了緩慢運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的漏檢問題；3）采用運(yùn)行期更新法更新背景模型，避免了復(fù)雜場景下背景模型的退化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的方法顯著改善了幀差和背景減相結(jié)合的運(yùn)動(dòng)檢測方法在背景誤判、緩慢運(yùn)動(dòng)目標(biāo)漏檢以及背景模型退化等方面存在的問題。 利用電子穩(wěn)像技術(shù)實(shí)現(xiàn)抖動(dòng)視頻序列穩(wěn)定是現(xiàn)代穩(wěn)像技術(shù)的發(fā)展方向之一。首先簡要介紹了電子穩(wěn)像的基本原理和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)；然后從各模塊功能出發(fā)，對電子穩(wěn)像的運(yùn)動(dòng)估計(jì)、運(yùn)動(dòng)校正和圖像補(bǔ)償?shù)汝P(guān)鍵技術(shù)的研究進(jìn)展進(jìn)行了綜述，并給出了穩(wěn)像性能評估的常用方法；最后總結(jié)和分析了電子穩(wěn)像技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀以及未來的發(fā)展趨勢。研究結(jié)果顯示，電子穩(wěn)像技術(shù)的研究已經(jīng)逐漸進(jìn)入工程應(yīng)用的新階段，具有良好的應(yīng)用前景和市場需求。 為解決背景模型的更新問題，提高視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測性能，通過定義像素樣本對模型更新的有效因子，提出一種自適應(yīng)學(xué)習(xí)的混合高斯模型檢測算法。用樣本有效因子的歷史累加量反映背景模型的質(zhì)量，并用于動(dòng)態(tài)調(diào)整模型更新速度。同時(shí)，對檢測出的前景區(qū)域進(jìn)行目標(biāo)分析，由分析結(jié)果間接控制模型更新，保證更新的準(zhǔn)確性和模型的穩(wěn)定性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法可以快速適應(yīng)背景變化，同時(shí)保證目標(biāo)檢測的完整性。算法性能已在不同監(jiān)控場景中得到驗(yàn)證。 提出一種基于張量代數(shù)的核主成分分析方法來進(jìn)行特征提取。該方法可以有效避免維數(shù)過高導(dǎo)致計(jì)算消耗過大，并合理利用已知訓(xùn)練樣本的類別信息。算法先對每一類目標(biāo)使用核主成分分析手段以形成其各自的特征空間；再通過張量積將所有的特征映射到一高維線性空間；隨后直接在此空間上進(jìn)行線性的主成分分析，即可構(gòu)造出了適宜的特征空間。其既能有效反映各類樣本特征，又能比直接使用核主成分的方法極大降低計(jì)算所需的消耗。目標(biāo)識別實(shí)驗(yàn)表明，該方法與直接使用核主成分方法構(gòu)造特征空間的方法進(jìn)行比較，在保持識別效果的前提下，可以明顯降低計(jì)算的消耗與存儲的需求。 譜聚類算法在模式識別和圖像分割中得到了廣泛應(yīng)用。譜聚類算法能在任意形狀的樣本空間上聚類且收斂于全局最優(yōu)解。采用一個(gè)新的譜聚類算法Dcut進(jìn)行圖像分割。Dcut完全滿足聚類算法的一般準(zhǔn)則：類內(nèi)樣本間的相似度大，類間樣本的相似度小，因此Dcut在圖像分割方面比Ncut具有更好的分組性能。為了克服Dcut分割速度慢，提出基于子空間的Dcut（SDcut）和基于分塊的SDcut（BSDcut）兩種快速算法。SDcut和BSDcut這兩種快速算法具有Dcut的分組性能的同時(shí)，降低了分book=42,ebook=46割圖像的計(jì)算復(fù)雜度。通過對紋理圖像和真實(shí)圖像的分割，驗(yàn)證了新算法的有效性。 通過多個(gè)分類器的組合來提升分類精度是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域主要研究內(nèi)容，弱學(xué)習(xí)定理保證了這種研究的可行性。分類器的線性組合，也即加權(quán)投票。是最常用的組合方法，其中廣泛使用的AdaBoost算法和Bagging算法就是采取的加權(quán)投票。分類器組合的有效性問題以及最佳組合問題均需要解決。在各單個(gè)分類器互不相關(guān)和分類器數(shù)量較多條件下，得到了分類器組合有效的組合系數(shù)選取條件以及最佳組合系數(shù)公式，給出了組合分類器的誤差分析。結(jié)論表明，當(dāng)各分類器分類錯(cuò)誤率有統(tǒng)一的邊界時(shí)，即使采取簡單投票，也能確保組合分類器分類錯(cuò)誤率隨分類器個(gè)數(shù)增加而以指數(shù)級降低。在此基礎(chǔ)上，仿照AdaBoost算法，提出了一些新的集成學(xué)習(xí)算法。特別是提出了直接面向組合分類器分類精度快速提升這一目標(biāo)的集成學(xué)習(xí)算法。分析并指出了這種算法的合理性和科學(xué)性。它是對傳統(tǒng)的以錯(cuò)誤率最低為目標(biāo)的分類器訓(xùn)練與選取方法的延伸和擴(kuò)展。從另一個(gè)角度證明了AdaBoost算法中采用的組合不僅有效。而且在一定條件下等效于最佳組合。針對多分類問題。得到了與二分類問題類似的分類器組合理論與結(jié)論。包括組合有效條件、最佳組合、誤差估計(jì)等。還對AdaBoost算法進(jìn)行了一定的擴(kuò)展。 均值濾波能較好的平滑圖像的噪聲，自適應(yīng)中值濾波能較好的保存原始圖像的細(xì)節(jié)和邊緣。為了恢復(fù)被高密度脈沖噪聲污染的圖像，提出了改進(jìn)的自適應(yīng)中值濾波算法，新算法結(jié)合了均值濾波和自適應(yīng)中值濾波兩者的優(yōu)點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠有效地消除被污染圖像中的高密度脈沖噪聲，并較好地保留原始圖像細(xì)節(jié)和邊緣。 影像分割是面向?qū)ο筮b感影像分類的基礎(chǔ)步驟，而分割尺度又是影像分割的核心問題。研究針對面向?qū)ο筮b感影像分類中的最優(yōu)分割尺度選擇問題，以分割后影像區(qū)域?qū)ο笫噶窟吔缇€與欲分類目標(biāo)對象真實(shí)矢量邊界的吻合程度為標(biāo)準(zhǔn)，通過兩者多向距離量化吻合程度，提出了一種最優(yōu)分割尺度定量選擇的新方法-矢量距離指數(shù)法。通過兩種實(shí)驗(yàn)。同步驗(yàn)證了該方法的正確性與適用性，實(shí)驗(yàn)1將基于矢量距離指數(shù)法選擇的最優(yōu)分割尺度結(jié)果與較為成熟的人為試錯(cuò)法的選擇結(jié)果比較，結(jié)果表明針對7種地類的矢量距離指數(shù)均可以正確反映最優(yōu)分割尺度；實(shí)驗(yàn)2挖掘了矢量距離指數(shù)法選擇的結(jié)果與分類精度的關(guān)系，結(jié)果表明其中5種地類在矢量距離指數(shù)法選擇的最優(yōu)分割尺度上均達(dá)到了最大的分類精度，另外2種地類的分類結(jié)果最符合實(shí)地情況，與欲分類目標(biāo)最為接近?；谑噶烤嚯x指數(shù)法基本原理，研究針對分割過程中的“淹沒”與“破碎”現(xiàn)象，進(jìn)一步提出了能夠反映兩者矛盾程度的尺度指數(shù)，該指數(shù)能夠真實(shí)反映針對某種特定地物類型分割尺度的大小狀況，為衡量“破碎”與“淹沒”的矛盾程度提供了一種定量工具，在分割尺度選擇過程中具有重要的指示意義。 隨著信息社會的迅速發(fā)展，人們對數(shù)字信息的需求越來越大。同時(shí)，人們對信號的采樣速率、傳輸速度和存儲空間的要求也變得越來越高。如何在保持信號信息的同時(shí)盡可能地減少信號的采樣數(shù)量？Candès在2006年的國際數(shù)學(xué)家大會上介紹了一種稱為壓縮感知的新book=43,ebook=47穎信號采樣理論，指出：只要遠(yuǎn)少于傳統(tǒng)Nyquist采樣定理所要求的采樣數(shù)即可精確或高概率精確重建原始信號。圍繞壓縮感知的稀疏字典設(shè)計(jì)、測量矩陣設(shè)計(jì)、重建算法設(shè)計(jì)這3個(gè)核心問題，對其基本理論和主要方法進(jìn)行了系統(tǒng)闡述，同時(shí)指出了壓縮感知有待解決的若干理論問題與關(guān)鍵技術(shù)。 紋理是一種重要的視覺線索，是圖像中普遍存在而又難以描述的特征。紋理分類與分割是圖像處理領(lǐng)域一個(gè)經(jīng)久不衰的熱點(diǎn)研究領(lǐng)域，紋理特征提取作為紋理分類與分割的首要問題，一直是人們關(guān)注的焦點(diǎn)，各種紋理特征提取方法層出不窮。在廣泛文獻(xiàn)調(diào)研的基礎(chǔ)上，回顧了紋理特征提取方法的發(fā)展歷程，分析了其研究現(xiàn)狀，對紋理特征提取方法進(jìn)行了較為全面的綜述，對其進(jìn)行分類和比較，最后給出了紋理研究領(lǐng)域的主要發(fā)展趨勢。 協(xié)同過濾是目前電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中廣泛應(yīng)用的最成功的推薦技術(shù)，但面臨嚴(yán)峻的用戶評分?jǐn)?shù)據(jù)稀疏性和推薦實(shí)時(shí)性挑戰(zhàn)。針對上述問題，提出了基于領(lǐng)域最近鄰的協(xié)同過濾推薦算法，以用戶評分項(xiàng)并集作為用戶相似性計(jì)算基礎(chǔ)，將并集中的非目標(biāo)用戶區(qū)分為無推薦能力和有推薦能力兩種類型；對于前一類用戶不再計(jì)算用戶相似性以改善推薦實(shí)時(shí)性，對于后一類用戶則提出“領(lǐng)域最近鄰”方法對并集中的未評分項(xiàng)進(jìn)行評分預(yù)測，從而降低數(shù)據(jù)稀疏性和提高最近鄰尋找準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能有效提高推薦質(zhì)量。 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是物聯(lián)網(wǎng)的重要組成部分，在數(shù)據(jù)融合的同時(shí)加入隱私保護(hù)機(jī)制是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)與安全的手段之一。文中針對現(xiàn)有SMART隱私保護(hù)方案的一些性能缺陷，加入多類優(yōu)化因子，形成新的傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合隱私保護(hù)算法。這些算法的重點(diǎn)是提高數(shù)據(jù)融合的精確度和安全性，其中加入局部優(yōu)化因子的算法在保證高精確度的同時(shí)，構(gòu)成了新的隱私保護(hù)方案，有效地降低了通信量，從而減少節(jié)點(diǎn)能量支出，間接地延長了網(wǎng)絡(luò)存活時(shí)間。仿真結(jié)果顯示，吸收這些優(yōu)化因子的P-SMART-CLPNT算法是一種具有精確度高、通信量小的隱私保護(hù)數(shù)據(jù)融合算法。 隨著云計(jì)算和虛擬化技術(shù)的發(fā)展，為云資源管理提供了一種更高層次的調(diào)度選擇：一個(gè)作業(yè)不再只能分配到一臺物理機(jī)上，而是可將一臺或多臺物理機(jī)的計(jì)算資源虛擬化成一臺虛擬機(jī)來運(yùn)行該作業(yè)。根據(jù)作業(yè)需要，高效分配定量的物理資源放置虛擬機(jī)，是決定云系統(tǒng)性能的關(guān)鍵因素，即云資源調(diào)度問題實(shí)質(zhì)就是一個(gè)虛擬機(jī)和物理機(jī)之間的映射問題。文中借鑒網(wǎng)絡(luò)效用最大化模型，提出了一種云資源調(diào)度模型——云效用最大化（Cloud Utility Maximization，CUM）模型，與傳統(tǒng)調(diào)度模型相比，目標(biāo)函數(shù)不再是最小化最大完工時(shí)間，而是以達(dá)到效用最大為調(diào)度目標(biāo)，可以充分提高用戶的滿意程度。通過求解CUM優(yōu)化問題得到最優(yōu)的虛擬機(jī)和物理機(jī)映射關(guān)系。設(shè)計(jì)了針對該模型的分解優(yōu)化算法——簡化次梯度算法求解拉格朗日對偶問題，證明了該算法可以獲得原始模型問題的最優(yōu)解。仿真實(shí)驗(yàn)表明算法可行且具有良好的收斂特性，并給出了CUM模型在真實(shí)云環(huán)境下的應(yīng)用場景。 將Molodtsov于1999年提出的軟集理論應(yīng)用到格論中，提出了軟格和軟子格的概念，討論了它們相關(guān)的性質(zhì)。另外，基于-軟集和q-軟集的概念，討論了理想軟格和濾子軟格的一些性質(zhì)。 近年來，物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展受到了高度重視，學(xué)術(shù)界、工業(yè)界及政府對物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展給予極大關(guān)注。物聯(lián)網(wǎng)被認(rèn)為是可以將數(shù)以億計(jì)的物理對象連接起來，通過信息技術(shù)進(jìn)行監(jiān)測、分析和控制的網(wǎng)絡(luò)，在延伸人類的感知控制能力方面潛力巨大。大量物聯(lián)網(wǎng)研究工作已經(jīng)開展，許多物聯(lián)網(wǎng)示范系統(tǒng)也被開發(fā)，并取得了顯著應(yīng)用效果。但同時(shí)，物聯(lián)網(wǎng)當(dāng)前的發(fā)展也面臨著一些根本性的問題：物聯(lián)網(wǎng)有什么特殊需求必須滿足？當(dāng)前物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)處于什么階段？物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展方向在哪里？這些問題值得探討。本文回顧了互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的歷程，并根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展經(jīng)驗(yàn)，分析物聯(lián)網(wǎng)的現(xiàn)狀，提出物聯(lián)網(wǎng)當(dāng)前處于“物-機(jī)”相連的局部小規(guī)模物網(wǎng)階段，其發(fā)展方向應(yīng)是相連眾多小規(guī)模“物網(wǎng)”的開放大網(wǎng)——“物聯(lián)網(wǎng)”。基于這一思路，提出稱之為WInternet的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)計(jì)，并介紹了其總體架構(gòu)、工作模式和協(xié)議體系，同時(shí)也探討了若干其他值得進(jìn)一步研究的問題。 云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)等新興服務(wù)促使人類社會的數(shù)據(jù)種類和規(guī)模正以前所未有的速度增長，大數(shù)據(jù)時(shí)代正式到來。數(shù)據(jù)從簡單的處理對象開始轉(zhuǎn)變?yōu)橐环N基礎(chǔ)性資源，如何更好地管理和利用大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為普遍關(guān)注的話題。大數(shù)據(jù)的規(guī)模效應(yīng)給數(shù)據(jù)存儲、管理以及數(shù)據(jù)分析帶來了極大的挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)管理方式上的變革正在醞釀和發(fā)生。對大數(shù)據(jù)的基本概念進(jìn)行剖析，并對大數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用作簡單對比。在此基礎(chǔ)上，闡述大數(shù)據(jù)處理的基本框架，并就云計(jì)算技術(shù)對于大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)管理所產(chǎn)生的作用進(jìn)行分析。最后歸納總結(jié)大數(shù)據(jù)時(shí)代所面臨的新挑戰(zhàn)。 行為分析有著廣泛的應(yīng)用背景，如智能監(jiān)控、人機(jī)交互、運(yùn)動(dòng)員輔助訓(xùn)練、視頻編碼等等。近年來，在這些應(yīng)用的驅(qū)動(dòng)之下，行為分析已經(jīng)成為圖像分析、心理學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)等相關(guān)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。該文概述了圖像領(lǐng)域行為分析相關(guān)研究的發(fā)展歷史、研究現(xiàn)狀及目前存在的主要問題。行為分析的相關(guān)研究起始于20世紀(jì)的70年代，80年代有了初步的進(jìn)展，90年代是行為分析的逐步發(fā)展階段，在這個(gè)時(shí)期提出了一些影響較大的研究方法。2000年之后，由于智能監(jiān)控等方面的迫切需求，行為分析的描述方法和識別算法以及行為理解都取得了快速而深入的發(fā)展。行為分析最基本的兩個(gè)問題是行為的捕述和識別，行為的描述方法可分為兩類：一類是基于低層圖像信息的方法，一類是基于高層人體結(jié)構(gòu)的方法。行為的識別算法也可分為兩類：一類是基于模板匹配的算法，一類是基于狀態(tài)空間的算法。該文基于行為描述和行為識別這兩個(gè)基本問題，綜述了目前行為分析主要研究算法，并比較了各類算法的優(yōu)缺點(diǎn)。該文在研究了各類算法的發(fā)展歷史和現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，總結(jié)了行為分析目前存在的主要問題及可能的發(fā)展方向。 通過對全盲水印特點(diǎn)的分析，提出了將文字按照book=45,ebook=49字符編碼方式直接轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制位的水印信息生成方式。基于矢量地理數(shù)據(jù)的空間定位特性，研究了水印嵌入與提取中坐標(biāo)映射機(jī)制和映射函數(shù)構(gòu)造原則。利用提出的水印生成和坐標(biāo)映射方法，建立了一種矢量地理空間數(shù)據(jù)全盲水印算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的算法能抵抗矢量數(shù)據(jù)中常見的數(shù)據(jù)壓縮、增點(diǎn)、刪點(diǎn)、編輯、裁剪以及平移等攻擊，具有很好的魯棒性。 模糊聚類算法是近年來圖像分割技術(shù)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。在對模糊C均值聚類算法分析的基礎(chǔ)上，結(jié)合目前在圖像分割中的應(yīng)用研究，對模糊C均值聚類算法的測度方式進(jìn)行了比較分析，從單分辨率、多分辨率以及與其他算法結(jié)合3個(gè)方面，評述改進(jìn)的模糊C均值聚類算法優(yōu)缺點(diǎn)。最后，討論模糊C均值聚類算法目前存在的問題及未來發(fā)展方向。 計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的環(huán)境可分為人文環(huán)境和自然環(huán)境兩個(gè)部分。隨著全球計(jì)算機(jī)系統(tǒng)大量而廣泛的使用，對環(huán)境日益產(chǎn)生了一些負(fù)面影響。綠色計(jì)算（Green Computing）是一種以環(huán)境為中心的計(jì)算模式，通過努力消除計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的環(huán)境不友好方面，使得計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、人、社會與自然環(huán)境更加和諧，實(shí)現(xiàn)節(jié)能、環(huán)保和節(jié)約的目標(biāo)。通過與綠色化學(xué)的比較研究，作者采取了一種更加統(tǒng)一和抽象的方式定義綠色計(jì)算的概念，并探討了其主要研究內(nèi)容，從而明確了綠色計(jì)算的界限和范圍，理順了相關(guān)領(lǐng)域的研究任務(wù)和關(guān)系。然后，提出了綠色汁算的一些基本思路和一般性方法，為下一步研究各種條件下綠色計(jì)算的具體模型、方法與工具打下了必要的基礎(chǔ)。 作為自然計(jì)算的新分支，膜計(jì)算是當(dāng)前計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、生物學(xué)和人工智能等多學(xué)科交叉的研究熱點(diǎn)。概述膜計(jì)算的最新動(dòng)態(tài)，以一個(gè)簡單膜系統(tǒng)為例介紹膜計(jì)算的基本概念和基本原理，從細(xì)胞型、組織型和神經(jīng)型三類膜系統(tǒng)以及它們的計(jì)算能力和計(jì)算效率方面介紹膜計(jì)算理論研究進(jìn)展，通過概括膜計(jì)算國內(nèi)外應(yīng)用研究成果討論其應(yīng)用前景和方向，并從軟硬件發(fā)展歷程分析膜系統(tǒng)軟硬實(shí)現(xiàn)研究現(xiàn)狀。最后給出有關(guān)膜計(jì)算研究的重要網(wǎng)絡(luò)資源、熱點(diǎn)研究領(lǐng)域和重點(diǎn)關(guān)注的問題。 高分辨率遙感影像能夠提供詳細(xì)的地面信息，具有復(fù)雜的空間結(jié)構(gòu)特征。有效地描述和建模這種結(jié)構(gòu)特征對實(shí)現(xiàn)影像解譯、目標(biāo)識別與提取以及場景理解等具有重要的作用。首先介紹了高分影像結(jié)構(gòu)特征的概念和內(nèi)涵，將結(jié)構(gòu)特征劃分為像元結(jié)構(gòu)、目標(biāo)結(jié)構(gòu)和場景結(jié)構(gòu)3個(gè)層次；然后對高分影像結(jié)構(gòu)特征描述與建模方法進(jìn)行了系統(tǒng)的綜述，介紹了這些方法的基本思想、分析了其研究現(xiàn)狀，并指出了存在的一些問題；最后給出了總結(jié)和展望。 利用視覺信息了解世界是人類視覺和計(jì)算機(jī)視覺的共同目標(biāo)。充分利用客觀的時(shí)空信息，對場景中感興趣目標(biāo)的行為進(jìn)行理解是近年計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)前沿研究內(nèi)容。本文對該領(lǐng)域的基本情況、主要概念、研究book=46,ebook=50焦點(diǎn)、典型技術(shù)、發(fā)展情況給予介紹，以期引起相關(guān)研究人員的關(guān)注，共同參與相關(guān)工作，推動(dòng)計(jì)算機(jī)視覺的進(jìn)展。 Gabor小波是一種重要的紋理特征提取方法。利用其基函數(shù)的正交性，Gabor小波不僅可以有效地提取紋理特征，而且可以消除冗余信息。然而，采用Gabor小波方法計(jì)算得到的紋理特征向量具有較高的維數(shù)，因此，提出一種采用Gabor小波的紋理特征提取方法。該方法采用Gabor小波方法計(jì)算不同尺度和方向的能量信息，根據(jù)這些信息確定了顯著峰集合。根據(jù)顯著峰集合，確定了紋理特征向量，并且把顯著性作為權(quán)重引入到相似性度量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用該方法的系統(tǒng)具有和采用直接Gabor小波變換方法的系統(tǒng)近似相同的檢索性能，而紋理特征向量的維數(shù)僅為采用直接Gabor小波變換方法計(jì)算得到的紋理特征向量維數(shù)的6.1%。 為了提高礦井瓦斯涌出量的預(yù)測精度，提出了一種基于支持向量機(jī)（SVM）的瓦斯涌出量非線性組合預(yù)測方法。該方法應(yīng)用結(jié)構(gòu)化風(fēng)險(xiǎn)最小化準(zhǔn)則且具有在全局意義上逼近任意非線性函數(shù)特性的SVM，建立了一個(gè)多輸入單輸出的瓦斯涌出量非線性組合預(yù)測模型，通過樣本學(xué)習(xí)和平均絕對百分比誤差最小原則確定預(yù)測模型的參數(shù)，對雙曲線回歸、指數(shù)回歸和灰色預(yù)測方法得到的3個(gè)不同的單項(xiàng)預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性組合作為最終預(yù)測結(jié)果。結(jié)果表明，該方法的平均絕對誤差為6.92%，均方根誤差為0.93 m3/t，其預(yù)測精度明顯優(yōu)于各個(gè)單項(xiàng)預(yù)測結(jié)果，大幅降低了預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)，為提高瓦斯涌出量預(yù)測精度提供了一條新途徑。 綜合機(jī)械化固體（廢棄物）充填采煤技術(shù)能用于低成本、安全、高效回收“三下”壓煤和煤柱資源，具有提高煤炭資源回收率，循環(huán)利用礦區(qū)固體廢棄物，保護(hù)礦區(qū)土地、水資源和環(huán)境等優(yōu)點(diǎn)。在簡述固體充填采煤方法及其巖層控制效果的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)比較了該方法與一般長壁綜采在采場礦壓控制原理和支架設(shè)計(jì)理念等方面的顯著差異；進(jìn)一步完善了用于分析巖層移動(dòng)和地表沉陷等規(guī)律的固體充填采煤的等價(jià)采高礦壓模型；基于提出的固體充填采煤液壓支架設(shè)計(jì)理念，給出了用于分析支架主動(dòng)加載對頂板變形移動(dòng)控制的采場礦山壓力力學(xué)模型，根據(jù)半無限平面上作用集中力的經(jīng)典彈性力學(xué)Flamant解，推導(dǎo)得到了計(jì)算支架主動(dòng)力作用引起的采場頂板變形位移曲線的解析解，對完善固體充填采煤基礎(chǔ)理論起到了一定的推進(jìn)作用。 為了解低滲透煤體的瓦斯?jié)B流機(jī)理，開展了低滲透煤體的變形與瓦斯?jié)B流的相互作用規(guī)律研究。根據(jù)低滲透煤體的瓦斯?jié)B流特性，確定了煤體滲透率的動(dòng)態(tài)變化模型；通過建立煤層瓦斯?jié)B流方程與煤體的變形場方程，引入煤體孔隙率的動(dòng)態(tài)變化模型，定義了研究問題的初始及邊界條件，推導(dǎo)得到了低滲透煤與瓦斯的固-氣動(dòng)態(tài)耦合模型。針時(shí)含瓦斯煤體試件的定解條件和模型參數(shù)，進(jìn)行了耦合模型的數(shù)值模擬研究。結(jié)果表明：數(shù)值模擬預(yù)測的瓦斯?jié)B透速度，與試驗(yàn)的實(shí)測結(jié)果吻合較好，且隨著煤體滲透率減小，模擬結(jié)果更逼近實(shí)測結(jié)果，其最小誤差為0.9%。 針對瓦斯抽采后回采工作面瓦斯超限問題，利用自主研發(fā)的外液侵入條件下瓦斯解吸實(shí)驗(yàn)裝置，首次實(shí)驗(yàn)研究了有、無滲透劑溶液侵入條件下含瓦斯煤體的瓦斯解吸速度變化規(guī)律，探討了利用水鎖防止工作面瓦斯超限的可行性與實(shí)施途徑。結(jié)果表明：滲透劑溶液侵入后對瓦斯解吸具有水鎖損害作用，在其作用下能夠降低和延緩含瓦斯煤的瓦斯解吸速度；水鎖對瓦斯解吸的阻礙作用隨瓦斯壓力水平的降低而增加，尤其在瓦斯壓力水平為1.0 MPa及以下時(shí)表現(xiàn)最為明顯；在前1 h之內(nèi)，瓦斯解吸速度降低7%～26%；在12 h時(shí)除壓力水平為1.0 MPa的含瓦斯煤體其瓦斯解吸速度降低26%外，其余各壓力水平的瓦斯解吸速度均能夠降低40%以上，表明隨著時(shí)間的延長其效果也越明顯；在前20 min以內(nèi)存在液置氣現(xiàn)象。 根據(jù)充填采煤液壓支架結(jié)構(gòu)原理及控頂作用，建立了支架頂梁的力學(xué)模型，分析得出了頂梁受力情況及3排立柱受力之間的關(guān)系；運(yùn)用Pro/E軟件對支架進(jìn)行三維建模和運(yùn)動(dòng)學(xué)仿真分析，模擬出主要部件的運(yùn)動(dòng)過程，得出各主要部件在工作過程中的運(yùn)動(dòng)特征曲線，并對支架參數(shù)進(jìn)行了校核?；谝陨戏治鼋Y(jié)果設(shè)計(jì)制造了ZZC8800/20/38型充填采煤液壓支架，支架前、后排立柱受力分別是中立柱支架受力的4.1倍、4.6倍。該支架在平煤十二礦成功應(yīng)用表明受力分析及設(shè)計(jì)是科學(xué)合理的。 中國是世界上少有的以煤炭作為主要能源的國家之一，煤炭產(chǎn)量已經(jīng)超過了世界總產(chǎn)量的三分之一，與煤炭生產(chǎn)相關(guān)的資源破壞、環(huán)境損害以及生產(chǎn)事故現(xiàn)象十分突出，因而我國學(xué)者率先提出了實(shí)現(xiàn)煤炭資源綠色開采的理念和科學(xué)研究與技術(shù)框架，繼而又提出了實(shí)現(xiàn)科學(xué)采礦的學(xué)術(shù)觀點(diǎn)。該文從煤炭資源綠色開采的內(nèi)涵與框架、采動(dòng)巖體結(jié)構(gòu)理論和采動(dòng)巖體滲流理論等方面較為系統(tǒng)地論述了煤炭資源綠色開采基礎(chǔ)研究方面取得的主要進(jìn)展；以煤與瓦斯共采、保水采煤和矸石直接充填采煤等技術(shù)開發(fā)成果，綜述了在突破傳統(tǒng)采煤技術(shù)理念上的煤炭資源綠色開采技術(shù)方面取得的重要進(jìn)展；從實(shí)現(xiàn)煤炭資源綠色開采應(yīng)重視的基礎(chǔ)科學(xué)研究、重點(diǎn)技術(shù)攻關(guān)、政府應(yīng)履行的職能以及國家立法等方面對今后相關(guān)研究與技術(shù)開發(fā)工作作了簡單展望。 總結(jié)了矸石直接充填采煤的技術(shù)框架，系統(tǒng)地介紹了綜采矸石充填技術(shù)、普采矸石充填技術(shù)和掘巷充填技術(shù)的充填開采系統(tǒng)布置、關(guān)鍵設(shè)備及充填開采工藝；研發(fā)了矸石直接充填采煤技術(shù)中矸石自地表向井下運(yùn)輸?shù)拇蟠股钔读舷到y(tǒng)，并對其進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)；以綜采矸石充填技術(shù)為例，分析矸石直接充填開采礦壓規(guī)律的等價(jià)采高模型，得到了充填綜采采場所需支護(hù)強(qiáng)度，以及充填綜采與傳統(tǒng)綜采支護(hù)強(qiáng)度修正系數(shù)η，并對充填開采后的地表沉陷進(jìn)行了預(yù)計(jì)和實(shí)測分析，得出了充填開采較傳統(tǒng)綜采采場礦壓顯現(xiàn)減弱、地表變形等級僅為輕微的結(jié)論；從實(shí)現(xiàn)煤炭資源綠色開采應(yīng)重視的基礎(chǔ)科學(xué)研究、重點(diǎn)技術(shù)攻關(guān)等方面對今后矸石（固體廢物）直接充填采煤技術(shù)相關(guān)研究進(jìn)行了展望。 水平構(gòu)造應(yīng)力是影響巷道圍巖穩(wěn)定的重要因素之一，通過相似材料模擬試驗(yàn)和數(shù)值模擬方法研究不同水平應(yīng)力作用下錨桿支護(hù)巷道以及無支護(hù)條件下巷道圍巖變形破壞特征。物理模擬較好的反映了巷道項(xiàng)板的冒落和底板的鼓起狀況，數(shù)值模擬反映巷道周圍塑性范圍和應(yīng)力分布。模擬結(jié)果表明，隨著水平應(yīng)力增加，水平應(yīng)力向巷道頂?shù)装迳畈總鬟f的趨勢明顯，導(dǎo)致巷道底鼓及褶皺形破壞，頂板剪切變形及楔形冒落。頂?shù)装遄冃纹茐拇笥谙锏纼蓭偷淖冃纹茐?。因此，高水平?yīng)力作用下，巷道頂?shù)装迨窍锏揽刂频闹攸c(diǎn)。錨網(wǎng)索噴一次支護(hù)配合長環(huán)形U鋼支架二次支護(hù)是解決高水平應(yīng)力作用下巷道支護(hù)的有效手段之一。 為研究復(fù)雜采空區(qū)的穩(wěn)定性，在前期現(xiàn)場調(diào)查、現(xiàn)場原巖應(yīng)力測定、室內(nèi)力學(xué)試驗(yàn)及巖體力學(xué)參數(shù)工程處理的研究基礎(chǔ)上，應(yīng)用現(xiàn)代仿真技術(shù)與計(jì)算機(jī)數(shù)值模擬技術(shù)，采用FLAC3D方法對龍橋鐵礦空區(qū)形成過程及采空區(qū)穩(wěn)定性進(jìn)行模擬計(jì)算和預(yù)測分析，研究表明：采空區(qū)形成后，空區(qū)四周各角隅處首先達(dá)到極限剪切破壞狀態(tài)，隨著采空區(qū)的增大，角隅處破壞區(qū)域逐步延深擴(kuò)大，頂板中央拉應(yīng)力分布逐漸明顯，最終變?yōu)槔瓚?yīng)力破壞；采場周邊圍巖位移最大，往外距離開挖邊界越遠(yuǎn)，圍巖位移就越小，且采場上盤圍巖位移比下盤圍巖要大得多，圍巖移動(dòng)方向均指向采空區(qū)；在采場項(xiàng)板以上形成圍巖移動(dòng)位移等值拱；采空區(qū)頂頂中央點(diǎn)下沉量最大，向空區(qū)側(cè)面急劇降低，空區(qū)以外點(diǎn)的下沉量變化較小，且距空區(qū)越遠(yuǎn)下沉量越??；采空區(qū)一半高度的水平斷面上圍巖以垂直向下位移為主。 采用理論分析、數(shù)值計(jì)算、現(xiàn)場鉆孔窺視等方法研究分析了采動(dòng)巷道底板變形破壞特征，揭示了淺部鼓起、深部下沉的底鼓機(jī)理，進(jìn)一步分析了不同深度底板巖層的位移規(guī)律，發(fā)現(xiàn)了底鼓的“兩點(diǎn)三區(qū)”特征：即采動(dòng)巷道底板存在零位移點(diǎn)、零應(yīng)變點(diǎn)，由這兩個(gè)點(diǎn)將采動(dòng)巷道底板分為拉應(yīng)變上升區(qū)、拉應(yīng)變壓縮區(qū)、壓應(yīng)變壓縮區(qū)。研究得到了底板巖性、水平應(yīng)力對底鼓特征的影響規(guī)律，據(jù)此提出采動(dòng)巷道底鼓控制重點(diǎn)是加固破碎底板，增大其峰后強(qiáng)度和殘余強(qiáng)度，以加固的方法實(shí)現(xiàn)改良底板巖性，同時(shí)盡量減小底板自由面積，控制水平應(yīng)力對底鼓的影響。提出了采動(dòng)巷道底鼓控制技術(shù)：1）優(yōu)化巷道布置以降低圍巖應(yīng)力環(huán)境；2）采用全長錨固的水力膨脹錨桿加固底板。并在一條典型的煤柱采動(dòng)巷道進(jìn)行工程應(yīng)用，現(xiàn)場應(yīng)用結(jié)果表明該技術(shù)控制底鼓效果顯著。 以地面矸石、粉煤灰、黃土等固體廢棄物為充填材料的綜合機(jī)械化固體充填采煤技術(shù)為“三下”壓煤的安全高效回收創(chuàng)造了條件。結(jié)合現(xiàn)場地質(zhì)條件并根據(jù)等價(jià)采高的概念，分析了不同矸石與粉煤灰充填體壓實(shí)率對等價(jià)采高的影響規(guī)律；并通過數(shù)值模擬分析了矸石與粉煤灰充填體不同壓實(shí)率條件下對綜合機(jī)械化固體充填采煤巖層移動(dòng)控制與地表沉陷的控制作用，提出了保持地表沉陷在允許范圍之內(nèi)的充填體壓實(shí)率為15%；最后通過工程實(shí)踐得出綜合機(jī)械化固體充填采煤技術(shù)工作面的巖層移動(dòng)及地表沉陷控制效果良好，基本沒有影響到地表的建筑和設(shè)施的正常使用，研究成果可為綜合機(jī)械化固體充填采煤技術(shù)的有效實(shí)施提供技術(shù)參考。

關(guān)鍵詞：Vague集；Fuzzy集；隸屬函數(shù)；模糊熵；不確定性 進(jìn)化算法；混合蛙跳算法；優(yōu)化 P-集合；動(dòng)態(tài)特性；P-距離；藥效識別 可靠傳輸；確認(rèn)機(jī)制；擁塞控制；視頻監(jiān)控 圖像配準(zhǔn)；亞像素；相位相關(guān)；內(nèi)插；最優(yōu)化 步態(tài)識別；偽Zernike；矩小波描述子；Procrustesbook=41,ebook=45形狀分析；信息融合 運(yùn)動(dòng)檢測；幀差；背景減；鄰域相關(guān)系數(shù)；運(yùn)動(dòng)分析 電子穩(wěn)像；運(yùn)動(dòng)估計(jì)；運(yùn)動(dòng)校正；圖像補(bǔ)償；性能評估 混合高斯模型；智能視頻監(jiān)控；自適應(yīng)學(xué)習(xí) 核主成分分析；張量代數(shù)；目標(biāo)識別；合成孔徑雷達(dá)圖像 譜聚類；Dcut；SDcut；BSDcut；子空間；圖像分割 分類器；線性組合；最佳組合；弱學(xué)習(xí)定理；AdaBoost 脈沖噪聲；均值濾波；中值濾波；自適應(yīng)窗口 面向?qū)ο蠓诸悾贿b感影像；分割；尺度；矢量距離指數(shù) 壓縮感知；稀疏逼近；非相干性；測量矩陣；稀疏最優(yōu)化 圖像紋理；紋理特征提??；灰度共生矩陣；馬爾可夫隨機(jī)場；分形；小波；Gabor濾波器；自回歸模型 協(xié)同過濾；推薦算法；領(lǐng)域最近鄰；用戶相似性；平均絕對誤差 物聯(lián)網(wǎng)；無線傳感器網(wǎng)絡(luò)；數(shù)據(jù)融合；隱私保護(hù) 軟集；軟格；軟子格；理想軟格；濾子軟格 物聯(lián)網(wǎng)；WInternet；管道協(xié)議；網(wǎng)件計(jì)算 大數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)分析；云計(jì)算 行為分析；行為描述；行為識別；狀態(tài)空間算法；模板匹配算法 數(shù)字水??；矢量數(shù)據(jù)；全盲水??；映射 模糊C均值聚類；圖像分割；目標(biāo)函數(shù)；隸屬度 綠色計(jì)算；感功計(jì)算；可持續(xù)計(jì)算；環(huán)境相關(guān)計(jì)算 自然計(jì)算；膜計(jì)算；細(xì)胞；膜系統(tǒng)；計(jì)算能力；計(jì)算效率 高分辨率遙感影像；空間結(jié)構(gòu)特征；特征描述；特征建模 時(shí)空技術(shù)；動(dòng)作基元；動(dòng)作；活動(dòng)；事件；行為；圖像理解 Gabor小波；紋理特征；提?。粓D像檢索 瓦斯涌出量；非線性組合預(yù)測；支持向量機(jī) 綜合機(jī)械化固體充填；固體充填采煤；六柱支撐式液壓支架；礦壓模型 采礦工程；低滲透煤體；煤體變形；瓦斯?jié)B流；book=47,ebook=51動(dòng)態(tài)耦合 瓦斯抽采；工作面；瓦斯超限；瓦斯解吸速度；滲透劑溶液；水鎖 充填采煤液壓支架；雙頂梁六柱支撐式；受力分析；運(yùn)動(dòng)學(xué)仿真 中國煤礦；綠色開采；關(guān)鍵層理論；煤與瓦斯共采；保水采煤；矸石直接充填采煤 矸石直接充填采煤方法；綠色開采；充填開采礦壓規(guī)律；等價(jià)采高模型 水平應(yīng)力；巷道穩(wěn)定性；模擬試驗(yàn)；長環(huán)形U鋼支架 采礦工程；復(fù)雜采空區(qū)；穩(wěn)定性分析；FLAC3D；數(shù)值模擬 采動(dòng)巷道；底鼓；兩點(diǎn)三區(qū)；巷道布置；水力膨脹錨桿 充填體；壓實(shí)率；巖層移動(dòng)；等價(jià)采高；數(shù)值模擬

一種基于閾值選擇策略的改進(jìn)混合蛙跳算法

李英海，周建中，楊俊杰，等

來源出版物：計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用, 2007, 43(35): 19-21

入選年份：2012

P-集合的動(dòng)態(tài)特性

于秀清

來源出版物：計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用, 2010, 46(18): 45-48

入選年份：2012

基于UDP的數(shù)據(jù)可靠傳輸技術(shù)研究與應(yīng)用

王艷芳，戴永，劉東華，等

來源出版物：計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用, 2010, 46(3): 105-108

入選年份：2013

亞像素級圖像配準(zhǔn)算法研究

黎俊，彭啟民，范植華

來源出版物：中國圖象圖形學(xué)報(bào), 2008, 13(11): 2070-2075

入選年份：2013

多特征和多視角信息融合的步態(tài)識別

趙永偉，張二虎，魯繼文，等

來源出版物：中國圖象圖形學(xué)報(bào), 2009, 14(3): 388-393

入選年份：2013

一種改進(jìn)的幀差和背景減相結(jié)合的運(yùn)動(dòng)檢測方法

李毅，孫正興，遠(yuǎn)博，等

來源出版物：中國圖象圖形學(xué)報(bào), 2009, 14(6): 1162-1168

入選年份：2013

電子穩(wěn)像技術(shù)綜述

王志民，徐曉剛

來源出版物：中國圖象圖形學(xué)報(bào), 2010, 15(3): 470-480

入選年份：2013

一種自適應(yīng)學(xué)習(xí)的混合高斯模型視頻目標(biāo)檢測算法

張恒，胡文龍，丁赤飚

來源出版物：中國圖象圖形學(xué)報(bào), 2010, 15(4): 631-636

入選年份：2013

SAR圖像的快速核主成分分析識別方法

于紅蕓，姜濤，關(guān)鍵

來源出版物：中國圖象圖形學(xué)報(bào), 2012, 17(1): 137-141

入選年份：2013

判別割（Dcut）的圖像分割及其快速分割算法

鄒小林，陳偉福，馮國燦

來源出版物：中國圖象圖形學(xué)報(bào), 2012, 17(2): 222-228

入選年份：2013

分類器線性組合的有效性和最佳組合問題的研究

付忠良

來源出版物：計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展, 2009, 46(7): 1206-1216

入選年份：2013

改進(jìn)的自適應(yīng)中值濾波

王曉凱，李鋒

來源出版物：計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用, 2010, 46(3): 175-176

入選年份：2013

面向?qū)ο筮b感影像分類的最優(yōu)分割尺度選擇研究

于歡，張樹清，孔博，等

來源出版物：中國圖象圖形學(xué)報(bào), 2010, 15(2): 352-360

入選年份：2013

壓縮感知基本理論：回顧與展望

邵文澤，韋志輝

來源出版物：中國圖象圖形學(xué)報(bào), 2012, 17(1): 1-12

入選年份：2012

圖像紋理特征提取方法綜述

劉麗，匡綱要

來源出版物：中國圖象圖形學(xué)報(bào)A輯, 2009, 14(4): 622-635

入選年份：2013

基于領(lǐng)域最近鄰的協(xié)同過濾推薦算法

李聰，梁昌勇，馬麗

來源出版物：計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展, 2008, 45(9): 1532-1538

入選年份：2013

傳感器網(wǎng)絡(luò)中面向隱私保護(hù)的高精確度數(shù)據(jù)融合算法

楊庚，李森，陳正宇，等

來源出版物：計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào), 2013, 36(1): 189-200

入選年份：2013

云虛擬機(jī)資源分配的效用最大化模型

師雪霖，徐恪

關(guān)鍵詞：云計(jì)算；資源調(diào)度；虛擬機(jī)放置；拉格朗日松弛；次梯度算法

來源出版物：計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào), 2013, 36(2): 252-262

入選年份：2013

軟集與軟格

邵迎超，朱振國，秦克云

來源出版物：計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用, 2013, 49(3): 10-14

入選年份：2013

WInternet：從物網(wǎng)到物聯(lián)網(wǎng)

武建佳，趙偉

來源出版物：計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展, 2013, 50(6): 1127-1134

入選年份：2013

大數(shù)據(jù)管理：概念、技術(shù)與挑戰(zhàn)

孟小峰，慈祥

來源出版物：計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展, 2013, 50(1): 146-169

入選年份：2013

行為分析算法綜述

谷軍霞，丁曉青，王生進(jìn)

來源出版物：中國圖象圖形學(xué)報(bào), 2009, 14(3): 377-387

入選年份：2014

基于坐標(biāo)映射的矢量地理數(shù)據(jù)全盲水印算法

楊成松，朱長青，陶大欣

來源出版物：中國圖象圖形學(xué)報(bào), 2010, 15(4): 684-688

入選年份：2014

圖像分割中的模糊聚類方法

李旭超，劉海寬，王飛，等

來源出版物：中國圖象圖形學(xué)報(bào), 2012, 17(4): 447-458

入選年份：2014

綠色計(jì)算的重定義與若干探討

郭兵，沈艷，邵子立

來源出版物：計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào), 2009, 32(12): 2311-2319

入選年份：2014

自然計(jì)算的新分支——膜計(jì)算

張葛祥，潘林強(qiáng)

來源出版物：計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào), 2010, 33(2): 208-214

入選年份：2014

高分辨率遙感影像空間結(jié)構(gòu)特征建模方法綜述

秦昆，陳一祥，甘順子，等

來源出版物：中國圖象圖形學(xué)報(bào), 2013, 18(9): 1055-1064

入選年份：2013

時(shí)空行為理解

章毓晉

來源出版物：中國圖象圖形學(xué)報(bào), 2013, 18(2): 141-151

入選年份：2013

一種采用Gabor小波的紋理特征提取方法

張剛，馬宗民

來源出版物：中國圖象圖形學(xué)報(bào), 2010, 15(2): 247-254

入選年份：2014

礦山工程技術(shù)

基于SVM的瓦斯涌出量非線性組合預(yù)測方法

黃為勇，童敏明，任子暉

來源出版物：中國礦業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2009, 38(2): 234-239

入選年份：2014

綜合機(jī)械化固體充填采煤礦壓控制原理與支架受力分析

繆協(xié)興

來源出版物：中國礦業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2010, 39(6): 795-801

入選年份：2014

低滲透煤與瓦斯的固—?dú)鈩?dòng)態(tài)耦合模型及數(shù)值模擬

胡國忠，許家林，王宏圖，等

來源出版物：中國礦業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2011, 40(1): 1-6

入選年份：2014

滲透劑溶液侵入對瓦斯解吸速度影響實(shí)驗(yàn)研究

張國華，梁冰

來源出版物：中國礦業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2012, 41(2): 200-204

入選年份：2014

充填采煤液壓支架受力分析與運(yùn)動(dòng)學(xué)仿真研究

周躍進(jìn)，張吉雄，聶守江，等

來源出版物：中國礦業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2012, 41(3): 366-370

入選年份：2014

中國煤炭資源綠色開采研究現(xiàn)狀與展望

繆協(xié)興，錢鳴高

來源出版物：采礦與安全工程學(xué)報(bào), 2009, 26(1): 1-14

入選年份：2014

矸石（固體廢物）直接充填采煤技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀

張吉雄，繆協(xié)興，郭廣禮

來源出版物：采礦與安全工程學(xué)報(bào), 2009, 26(4): 395-401

入選年份：2014

不同水平應(yīng)力對巷道穩(wěn)定性的模擬研究

勾攀峰，韋四江，張盛

來源出版物：采礦與安全工程學(xué)報(bào), 2010, 27(2): 143-148

入選年份：2014

復(fù)雜采空區(qū)穩(wěn)定性數(shù)值模擬分析

張耀平，曹平，袁海平，等

來源出版物：采礦與安全工程學(xué)報(bào), 2010, 27(2): 233-238

入選年份：2014

采動(dòng)巷道底鼓機(jī)理與控制技術(shù)

柏建彪，李文峰，王襄禹，等

來源出版物：采礦與安全工程學(xué)報(bào), 2011, 28(1): 1-5

入選年份：2014

充填體壓實(shí)率對綜合機(jī)械化固體充填采煤巖層移動(dòng)控制作用分析

黃艷利，張吉雄，張強(qiáng)，等

來源出版物：采礦與安全工程學(xué)報(bào), 2012, 29(2): 162-167

入選年份：2014

編輯：張寧寧

來源出版物：計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用, 2007, 43(13): 179-181

入選年份：2012