检索结果-南通市图书馆

作者：刘金畅天津工业大学

学位级别：硕士

随着科学技术的不断发展,计算机辅助功能研究逐渐深入,依托生物特征进行个体辨别的生物识别技术研究突飞猛进,而虹膜识别技术依靠其稳定性和独特性等特征,在所有生物识别技术中发展前景光明。本文以相关生物识别技术为依托,主要分析虹... 详细信息

随着科学技术的不断发展,计算机辅助功能研究逐渐深入,依托生物特征进行个体辨别的生物识别技术研究突飞猛进,而虹膜识别技术依靠其稳定性和独特性等特征,在所有生物识别技术中发展前景光明。本文以相关生物识别技术为依托,主要分析虹膜的稳定性和独特性这两个生物特征,将图像处理技术应用到虹膜识别之中。在虹膜识别研究中,充分考虑图像预处理、虹膜的特征提取与编码、识别的模式匹配与分类器设计的问题,重点研究虹膜的识别算法,阐述概括了虹膜定位这一难题的相关理论和处理技巧,概括分析了虹膜识别中特征提取与编码问题的传统方法,分析研究了Gabor变换及多通道滤波器方法。提出了32通道的Gabor方法。同时研究和改进已有Snake算法,提出了分步优化策略。并结合大量试验,分析比对所涉及算法,指出了各算法在识别精度和识别速度上的不同。经过分步策略的采用,改进后的Snake算法相对于传统算法定位结果更加精确,迭代次数大大减少,运算精简。实验效果良好,具有一定实际意义。随着科技的进步,社会的发展,图像处理技术必将日益成熟,而针对虹膜图像的处理技术也必将更加完善。

关键词：生物识别图像处理虹膜识别卷缩轮提取

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三维片上网络拓扑结构的研究

三维片上网络拓扑结构的研究

作者：郑亚振天津工业大学

学位级别：硕士

随着大规模集成电路技术的发展,片上系统和二维片上网络相继产生。但随着芯片集成度的进一步提高,二维片上网络在功耗、封装密度、布局布线以及面积等方面出现了瓶颈。为了克服二维片上网络出现的瓶颈,三维片上网络产生并迅速成为研究... 详细信息

随着大规模集成电路技术的发展,片上系统和二维片上网络相继产生。但随着芯片集成度的进一步提高,二维片上网络在功耗、封装密度、布局布线以及面积等方面出现了瓶颈。为了克服二维片上网络出现的瓶颈,三维片上网络产生并迅速成为研究热点。在三维片上网络的研究中,拓扑结构是关键问题之一,三维片上网络拓扑结构是影响三维片上网络传输能力最主要的因素之一,直接影响三维芯片的性能。本文对三维片上网络拓扑结构进行研究,主要完成了以下工作:对国家自然科学基金课题“基于柏拉图立体多级裂变模型的三维片上网络拓扑结构的研究”进行深入了研究,整理叙述了三维片上网络正四面体裂变拓扑结构的生成过程;针对正四面体裂变拓扑结构提出了编码方案,提出了特定路由算法;对gpNoCsim片上网络仿真器进行了三维扩展,并对本文提出的正四面体裂变拓扑结构路由算法等进行性能仿真,仿真结果表明,在均匀负载模式下,正四面体裂变拓扑结构的平均延时和平均跳数均低于Mesh结构,当注入率为0.02时,平均延时比Mesh结构低16.8%、平均跳数比Mesh结构少5.5%;在局部负载模式下,当注入率大于0.008时,正四面体裂变拓扑结构的平均延时和平均跳数与Mesh结构相比,均有明显改善;提出了三维片上网络超立方体裂变拓扑结构,该结构有效地降低了超立方体的维度,同时又能继承超立方体的优点;对提出的四维超立方体裂变拓扑结构进行了性能仿真,仿真结果表明,在均匀负载模式下,当网络达到饱和时,四维超立方体裂变结构的吞吐量比超立方体结构高7.4%,比3D Mesh结构高52.6%、平均跳数比3D Mesh少12.8%,当注入率为0.012时,四维超立方体裂变拓扑结构的平均延时比超立方低40.6%,比3D Mesh低58.7%;在局部负载模式下,当注入率为0.015时,四维超立方体裂变结构的平均延时比超立方体结构低34.8%,比3D Mesh结构低45.2%;当注入率为0.012时,四维超立方体裂变拓扑结构的平均跳数比3D Mesh少7.2%。

关键词：三维片上网络正四面体裂变超立方体裂变拓扑结构平均延时

基于图核和特征选择算法的脑网络分类方法研究

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基于图核和特征选择算法的脑网络分类方法研究

作者：张森森天津工业大学

学位级别：硕士

阿尔茨海默症（Alzheimer disease,AD）是一种常见的老年人进行性神经退行性疾病,目前使用药物治疗的方法仅能缓解症状而达不到治愈的效果,这种疾病严重地影响着患者及护理者的生活质量。轻度认知障碍症是介于健康老年人和阿尔茨海默症... 详细信息

阿尔茨海默症（Alzheimer disease,AD）是一种常见的老年人进行性神经退行性疾病,目前使用药物治疗的方法仅能缓解症状而达不到治愈的效果,这种疾病严重地影响着患者及护理者的生活质量。轻度认知障碍症是介于健康老年人和阿尔茨海默症之间的一种状态,通过对轻度认知障碍症的诊断和治疗能够有效地降低阿尔茨海默病的转化率。目前,基于功能性脑影像数据,研究人员可以构建功能性脑网络并对脑网络进行分析,进而实现诊断轻度认知障碍症的目的。随着机器学习的发展,机器学习分类算法被应用到脑网络的分类中,脑网络的分类已成为对轻度认知障碍症进行诊断的一种新途径。本文基于图核和特征选择算法对脑网络的分类进行了探索性研究,主要工作如下:第一,针对大部分图核无法很好地区分具有相同结构的图数据的现状,提出了一种面向脑网络的图核,该图核通过提取网络中带有节点标签的最短路径来判断两个网络之间的相似性,能够更好地反映脑网络之间拓扑结构的差异性;第二,基于所提出的图核并结合主成分分析降维算法实现了图核降维算法,通过图核降维算法能够将脑网络数据映射成为向量数据,从而可以采用机器学习中的分类算法进行脑网络分类;第三,基于互信息实现了一种特征选择方法,该方法通过互信息衡量特征属性之间的冗余度,能够有效地降低特征属性之间的冗余度。为了验证上述方法的有效性,从阿尔兹海默症神经影像计划数据库下载了轻度认知障碍患者和健康老年人的静息态功能性磁共振脑影像数据,在对脑影像进行预处理的基础上构建了脑网络,并进行了图核验证实验和分类实验。在图核验证实验中,使用本文提出的改进图核与子树核及最短路径核进行对比实验,实验结果表明,本文提出的改进图核相比于其他图核能够更有效地区分健康老年人和轻度认知障碍患者脑网络数据之间的差异。在分类实验中,通过本文提出的图核降维算法将脑网络映射为向量数据;然后通过本文提出的特征选择算法对其进行特征选择,实现数据的降维;最后,使用支持向量机模型对数据进行了分类实验,并从准确率和召回率两方面进行了对比分析。实验结果表明:本文提出的脑网络分类方法与提取单一特征属性作为特征向量的方法相比分类准确率平均提高了约17%、召回率平均提高了约18%,与特征融合的分类方法相比本文方法的分类准确率提高了约2%、召回率提高了约3.5%,从而验证了本文提出的脑网络分类方法的有效性。

关键词：脑网络图核图核降维特征选择支持向量机

基于公平性区分的网络服务质量模型建立与仿真的研究

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基于公平性区分的网络服务质量模型建立与仿真的研究

作者：贾楠沈阳工业大学

学位级别：硕士

为了提供东北地区民航网络通信的优质服务,保证通信畅通,转报不失为一条很好的途径。由于每天有成千上万份报文进入转报机,极易造成网络拥塞,形成堵报、漏报等问题,从而造成安全事故。要解决这些问题就必须要优化现有网络,试图从理论上... 详细信息

为了提供东北地区民航网络通信的优质服务,保证通信畅通,转报不失为一条很好的途径。由于每天有成千上万份报文进入转报机,极易造成网络拥塞,形成堵报、漏报等问题,从而造成安全事故。要解决这些问题就必须要优化现有网络,试图从理论上改变网络结构,使之尽量减少报文拥塞,避免事故发生。目前只有在计算机网络服务质量的领域才能解决这些问题。拥塞控制中的区分服务公平性问题则是转报部分的重点研究范围。 IP网络中主要采用综合服务(IntServ)、区分服务(DiffServ)和多协议标记交换(MPLS)来实现QoS,其中区分服务作为一种可扩展性较好的QoS体系结构在网络设计中逐渐得到广泛认可。拥塞是网络服务质量中需要解决的一个主要问题。随着多媒体业务的广泛应用,使得互联网已经不可能只依靠基于源端的TCP拥塞控制,路由器本身也应主动参与到拥塞控制中来,所以基于中间节点的拥塞控制机制逐渐地成为目前研究的重点。队列管理是拥塞控制中重要的组成部分。在资源共享环境中,一定会有各共享者之间的公平性问题,具体到DiffServ,指同一聚集流内各微流共享资源。分布式主动队列管理算法结构和区分服务类似并且能够保证流与流之间的公平带宽分配。可以把分布式主动队列管理算法和区分服务模型相结合,以解决DiffServ网络中的公平性问题。本文重点讨论区分服务模型的公平性问题。首先,介绍了网络拥塞的基本概念和产生拥塞的基本原因以及为解决拥塞问题可以采用的基于源端的控制机制和基于路由器的控制机制;其次,重点介绍了目前较为流行的四种能保证公平性的主动队列管理算法;第三,本文详细讨论了区分服务的体系结构和特点;最后,为了能在DiffServ模型下实现公平性,把一种分布式主动队列管理算法(SCALE-WFS)结合到DiffServ模型中。通过对网络模型的仿真和结果分析,显示了该模型能够改善DiffServ网络的公平性。

关键词： DiffServ SCALE-WFS 拥塞控制队列管理公平性

基于IPSEC的分布式防火墙在WINODWS系统的研究与实现

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基于IPSEC的分布式防火墙在WINODWS系统的研究与实现

作者：王亚伟天津工业大学

学位级别：硕士

随着网络信息技术飞速发展,网络安全问题越来越突出,防火墙作为一种有效的安全防护措施被广泛应用于各种类型的网络当中,其发展也非常的快。Windows作为时下最流行的个人操作系统,研究Windows环境下的防火墙有一定的现实意义。网络数据... 详细信息

随着网络信息技术飞速发展,网络安全问题越来越突出,防火墙作为一种有效的安全防护措施被广泛应用于各种类型的网络当中,其发展也非常的快。Windows作为时下最流行的个人操作系统,研究Windows环境下的防火墙有一定的现实意义。网络数据包拦截是当前开发个人防火墙的核心技术。在Windows平台下对网络数据包的拦截可在用户模式和内核模式两个层面上进行。用户模式采用的关键技术是HOOK,WinsockSPI、等。然而这些技术都存在着一个致命的缺点就是这些技术队数据包的拦截只能在层次上进行,一些木马和病毒程序很容易绕开而直接通过调用发送和接收数据。内核模式拦截网络数据包的主要技术是用网络驱动程序。分布式防火墙中的主机防火墙的数据包过滤算法是线性查找,其性能会随着过滤规则的增加而变得越来越差,为了提高防火墙的运行速度,对非法数据包的拦截能力,提出一种基于HASH双链表的过滤算法,并且通过分析、比较Windows环境下网络数据包的拦截技术,开发了一款基于NDIS6.0过滤驱防火墙软件,经测试表明,它对非法数据包具有强大的拦截能力。本文首先对网络安全和传统防火墙技术进行了介绍,指出传统防火墙面临的问题,接着对分布式防火墙的结构、关键技术以及优势进行了深入的研究。本系统主要由策略执行器、策略控制中心以及客户端与服务器通信三部分组成,策略执行器运行在受保护主机上,强制执行由策略控制中心发放的安全策略,策略控制中心完成受保护主机的注册、策略的制定和分发,工通信对内部主机间的通信进行保护,防止内部攻击。本文对该系统框架进行详细的叙述,并对系统进行了测试,得出了较好的运行效果。

关键词：分布式防火墙 IPSEC NDIS过滤驱动包转发协议分析 Duilib 完成端口

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基于功能—结构和L-系统的植物仿真建模

基于功能—结构和L-系统的植物仿真建模

作者：刘振兴天津工业大学

学位级别：硕士

植物生长模拟模型是定量化研究植物的生长规律的重要手段,其研究在农林研究、绿化景观设计、教育、娱乐、商业等领域有着重大的应用前景和实用价值。基于结构-功能模型是一种主要的植物建模方法,生物量的分配是其构建的一个难点,到目前... 详细信息

植物生长模拟模型是定量化研究植物的生长规律的重要手段,其研究在农林研究、绿化景观设计、教育、娱乐、商业等领域有着重大的应用前景和实用价值。基于结构-功能模型是一种主要的植物建模方法,生物量的分配是其构建的一个难点,到目前为止仍没有一种被广泛接受的方法,本文以此为出发点对植物建模进行了探讨。从植物建模的数学分析到实现依次进行了研究。首先,依据植物生物学的基本原理,以生长单元周期为观察时间尺度,以植物器官的生物量和几何特征作为模型变量,建立了一种植物生长模拟模型;以L-系统建模植物的拓扑结构,并采用贝塞尔曲线技术对器官进行拼接绘制;其次,研究分析了植物的结构-功能模型的数学行为,包括模型参数对植物生长与结构的影响规律;随后主要讨论了模型中生物量的分配,对源-库模型进行了扩展,提出了平衡机制驱动的源-库-池模型;模型参数的确定,模型外部的参数,如叶片的厚度等几何造型参数,可由实验测量数据直接确定,而模型的功能参数属于内部隐含参数,由于机理复杂,以用户指定的交互式图形曲线函数方式确定,实践证明上述方法是有效的;最后,以Visual C++为工具,采用面向对象的程序设计方法,设计完成了集植物生长模拟和分析功能于一体的植物生长软件Plant。软件提供图形、曲线和文本等方式显示植物生物量的生产与分配以及植物结构的动态生长过程,可方便地调整模型隐含参数初值和目标项目的选择。本文围绕源-库-池分配模型,结合功能-结构模型和L-系统进行植物的仿真建模,在此基础上开发了植物虚拟生长软件Plant,并对实验结果进行了一系列的分析与比较,证明了源-库-池方案在底层构造的有效性。

关键词：植物建模 L-系统结构-功能模型源-库-池模型

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火灾逃生虚拟演练系统的研究与实现

火灾逃生虚拟演练系统的研究与实现

作者：韩冬天津工业大学

学位级别：硕士

虚拟现实技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统,它利用计算机生成一种模拟环境,使用户沉浸到该环境中。在当代科技中,虚拟现实有着重要的发展前景和应用价值。随着虚拟现实技术的迅速发展,各种虚拟仿真应用应运而生,其中... 详细信息

虚拟现实技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统,它利用计算机生成一种模拟环境,使用户沉浸到该环境中。在当代科技中,虚拟现实有着重要的发展前景和应用价值。随着虚拟现实技术的迅速发展,各种虚拟仿真应用应运而生,其中虚拟现实技术的模拟仿真演练系统具有独有的沉浸感、交互性和想象性。为了能够使广大中小学学生和普通百姓在火灾发生时实现安全自救和逃生,保障人们的生命财产安全,真实有效地模拟火灾逃生演练过程非常必要。基于虚拟现实技术研究了火灾逃生演练虚拟仿真系统的关键技术,利用先进的UE4(虚幻引擎4)开发实现了一个火灾逃生演练虚拟仿真系统;利用粒子系统实现了火焰、爆炸及火焰颜色变化特效,并且通过C++编程实现了从外部调取图片作为火焰粒子系统贴图;对在传统火灾场景中的寻路算法进行改进,使逃生路线更安全。运行结果表明,使用UE4系统开发的仿真系统沉浸感强,画面逼真,为火灾逃生仿真的进一步探索提供了一个基础平台。

关键词：虚幻引擎4 粒子系统寻路算法虚拟仿真

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基于新型图核的脑网络相似性分析

基于新型图核的脑网络相似性分析

作者：杨楠天津工业大学

学位级别：硕士

随着脑影像和机器学习的发展,脑网络逐渐成为大脑研究的一个重要方式,在脑网络建模之后,利用机器学习技术对脑网络的分析方式多种多样。大脑的结构和功能复杂,信号处理繁杂多样,包含着大量的标签信息和结构化信息。在利用机器学习方法... 详细信息

随着脑影像和机器学习的发展,脑网络逐渐成为大脑研究的一个重要方式,在脑网络建模之后,利用机器学习技术对脑网络的分析方式多种多样。大脑的结构和功能复杂,信号处理繁杂多样,包含着大量的标签信息和结构化信息。在利用机器学习方法对脑网络进行分析时,如何将这些信息以一种合理的方式被机器所识别并用作特征向量,已成为脑网络研究的一个热点。本文对基于新型图核的脑网络相似性判别进行研究,主要完成了以下方面工作:第一,通过大量实验分析了已有图核在脑网络分类上的应用方法,对已有方法进行了比较、指出了各方法优势与不足;第二,提出了基于权重的脑网络各拓扑属性融合算法,更加全面地描述出脑网络的结构信息。本方法在真实的轻度认知障碍的脑网络判别数据集上的分类精度达到76.0%,相对于各单个特征的分类方法均有大幅度提高,相对于单一提取聚类系数、特征路径长度、节点的度以及原始数据作为特征向量的分类精度分别提升了 13.9%、15.7%、15.4%和6.6%;第三,提出了一种新型图核,其核心思想是:以脑网络的每个节点为中心,将该点和与该节点相关性最高的几个节点一起构建一个脑网络的子网络,使用判别性函数对各个子网络进行相似性分析,从而判断脑网络的相似性。实验结果表明,平均准确率稳定在83%左右,相比之前的方法的分类精度更高,比RBF核方法高约14%、比Linear核方法高约17%、比Poly核方法高约19%、比Sigmoid核方法高出22%左右,相比其它同类方法也均有较大程度的提高,验证了本方法的有效性。

关键词：脑网络机器学习支持向量机图核

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三维片上网络五维超立方裂变拓扑结构的研究

三维片上网络五维超立方裂变拓扑结构的研究

作者：梁华林天津工业大学

学位级别：硕士

二维片上网络对提升现有片上系统性能做出了巨大的贡献,但片上系统结构趋向复杂化。未来的设备将会拥有更快的处理速度,更小的尺寸,更强大的性能以及更低的功耗。在这种趋势下,必须集成成百上千的IP核来获得更强的应用性能。在这种情况... 详细信息

二维片上网络对提升现有片上系统性能做出了巨大的贡献,但片上系统结构趋向复杂化。未来的设备将会拥有更快的处理速度,更小的尺寸,更强大的性能以及更低的功耗。在这种趋势下,必须集成成百上千的IP核来获得更强的应用性能。在这种情况下,传统的二维片上网络面临新的挑战。二维片上网络连接方式不再适合未来可能包括上千个核心的大规模多核片上系统,三维片上网络是解决片上网络通讯瓶颈的重要途径,其中三维片上网络拓扑结构研究是关键问题之本文对国家自然科学基金课题“基于柏拉图立体多级裂变模型的三维片上网络拓扑结构的研究”进行了深度扩展,针对高维超立方拓扑结构节点度迅速增加、出现通讯瓶颈的问题,提出一种三维片上网络五维超立方裂变拓扑结构,该拓扑结构具有在同等网络规模下网络直径短、可扩展性强等优点;针对该拓扑结构设计了专用的路由算法;对五维超立方裂变拓扑结构进行了仿真实验、并与3D Mesh拓扑结构的性能进行了比较。在均匀负载下,两种拓扑结构链路达到饱和时,五维超立方裂变拓扑结构的吞吐量比3D Mesh拓扑结构高155%、平均延时比3D Mesh拓扑结构低85.1%、平均跳数比3D Mesh拓扑结构少21.5%;在局部负载下,五维超立方裂变拓扑结构的平均延时比3D Mesh拓扑结构低79.1%、平均跳数比3D Mesh拓扑结构少13.3%。仿真实验表明文中提出的五维超立方裂变网络拓扑结构既保留了原有超立方体拓扑结构的优点,又解决了高维超立方体拓扑结构的通讯瓶颈问题。

关键词：三维片上网络超立方裂变拓扑结构平均延时吞吐量

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基于图像的建筑物三维建模算法的研究与实现

基于图像的建筑物三维建模算法的研究与实现

作者：李二宝沈阳工业大学

学位级别：硕士

随着计算机性能的不断提高和计算机技术的不断发展,真实场景的三维模型越来越多地出现在各种计算机软件中,成为计算机软件表现现实世界的一种重要手段。本文研究了基于图像的建筑物三维建模技术,主要分为:建筑物场景的全景图拼接与基于... 详细信息

随着计算机性能的不断提高和计算机技术的不断发展,真实场景的三维模型越来越多地出现在各种计算机软件中,成为计算机软件表现现实世界的一种重要手段。本文研究了基于图像的建筑物三维建模技术,主要分为:建筑物场景的全景图拼接与基于单幅图像的建筑物三维几何重建。全景图的研究中,通过数码相机摄入的图像为jpg格式的压缩图像,用windows自带的画板将其转化为24位真彩色位图图像,然后再编程实现将其转化为256色位图。由于摄入的图像序列不在同一个投影空间,相邻的图像之间存在着仿射变换,如果直接进行拼接难以达到图像平滑,因此要将其统一到同一个圆柱面的投影空间中,消除其的仿射变换。采用模板匹配的方法,提出一种基于特征曲线的匹配算法,首先在一幅图像中确定一个模板区域,在此区域中抽取边缘点作为特征,在另一幅图像中搜索,根据评价函数的最小值,确定图像间的平移向量,然后将相邻图像进行无缝拼接,完成全景图。本文的全景图拼接算法,从图像的摄取到拼接完成取得了满意的效果。基于图像的建筑物的三维重建研究,依靠建筑物中的严格的几何约束条件,即平行线结构,完成了摄像机的标定,在摄像机标定结束之后,就可以确定空间平面的法向量,这样加上一个点坐标就可以确定一个空间的平面。并将此平面作为基平面。逐一求解其他平面数据。利用光心与像点构成的直线与基平面求交,得到空间点坐标,然后再确定其他平面,逐一求解各点坐标。本文以自己绘制的三维模型为重建单元,通过三维重建算法,达到了预期的效果。

关键词：虚拟现实全景图图像拼接摄像机标定