检索结果-南通市图书馆

作者：王宁哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

哼唱检索是音乐信息检索领域中的一个研究热点,其能够为用户提供一种方便智能的检索体验。哼唱检索需要检索出与哼唱旋律特征相匹配的歌曲旋律特征,从而根据旋律特征的匹配程度来确定哼唱歌曲的所属信息。因此,如何从音频数据中凝练出... 详细信息

哼唱检索是音乐信息检索领域中的一个研究热点,其能够为用户提供一种方便智能的检索体验。哼唱检索需要检索出与哼唱旋律特征相匹配的歌曲旋律特征,从而根据旋律特征的匹配程度来确定哼唱歌曲的所属信息。因此,如何从音频数据中凝练出具有代表性的特征表示并进行匹配,是目前哼唱检索研究中最值得关注的问题。为此,需要深入研究能够表示旋律特性,并能够对具有较大差异的、不同版本的歌曲进行有效特征表示的方法。基于此,本文将从旋律特征表示角度展开研究,具体研究内容及创新点如下:（1）针对旋律特征不稳定问题,提出了基于旋律特征聚类与优化的哼唱检索方法。该方法将基于优化初始聚类中心的k均值聚类方法引入到哼唱检索系统中,通过对旋律特征进行聚类来充分学习不同旋律特征之间的结构相似性,从而将具有相似结构的旋律特征划分到同一聚类内并给聚类编号,获得有效的标签。利用聚类后的标签作为卷积神经网络的标签并进行特征提取,以获取具有更强区分性的旋律特征表示,从而有效提升旋律特征的鲁棒性。在获取旋律特征表示后,需将聚类类别作为匹配标签进行检索。实验结果表明,所提出方法能够有效提升哼唱检索系统的性能。（2）针对无法准确捕获旋律间深层特征关系的问题,提出了基于深度度量学习的旋律特征表示方法。该方法利用深度度量学习优化函数对旋律特征进行相似性度量,通过最大化旋律特征间的相似性关系,使得相同旋律的不同哼唱版本所对应的特征更紧凑、不同旋律特征更分散。具体而言,此方法将旋律特征之间的同类相似性最大化、异类相似性最小化作为神经网络的学习目标,然后利用残差网络提取旋律特征,接着利用门控循环单元捕获旋律特征的时间信息,最后利用注意力机制关注旋律特征的重要程度。利用此网络与优化目标能够获得具有时序依赖的特征表示,从而更准确地描述旋律特征。实验结果表明,所提出方法能够大幅提高哼唱检索系统的正确率。

关键词：哼唱检索旋律特征表示 k-means聚类算法深度神经网络注意力机制

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无线电管理信息系统架构研究与设计

无线电管理信息系统架构研究与设计

作者：朱臻真哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

随着电子技术的发展和进步，无线电业务在其不同的应用领域快速发展，对无线电频谱的监测和管理提出了更高的要求。无线电管理信息系统作为无线电管理的重要组成部分和表现形式之一，对于系统的建设主要在统一规划、统一建设的原则基础... 详细信息

随着电子技术的发展和进步，无线电业务在其不同的应用领域快速发展，对无线电频谱的监测和管理提出了更高的要求。无线电管理信息系统作为无线电管理的重要组成部分和表现形式之一，对于系统的建设主要在统一规划、统一建设的原则基础上，从实际出发，在统一的标准下进行规范化建设，加强各办公和应用信息的整合，实现不同业务信息之间的互通和资源共享。论文以黑龙江省无线电管委会无线电管理信息为背景，针对无线电管理信息化建设的实际需要，并依据国家电子政务系统建设的总体设计要求，探讨了无线电管理信息系统架构与设计问题，主要完成了以下研究工作。针对无线电管理信息系统架构与设计问题，根据国家对电子政务建设的总体设计及要求，结合无线电管理信息化建设的实际需求，给出了一种无线电管理信息系统设计架构，其架构由网络层、数据层、应用支撑层、应用层和界面层组成，其架构遵循信息安全保障、系统管理与维护体系和标准规范体系构架。以无线电台站管理信息系统作为重点，基于.NET开发平台，以Oracle数据库为基础，采用UML建模语言对系统活动流程、各功能类的关系、状态和信息转换和数据库逻辑设计进行表示，通过B/S和C/S模式完成了系统的体系结构设计。采用的模块化的设计方法，对无线电台站管理系统用户设台申请、无线电频率管理、数据录入、台站审批、台站封存报废、台站年检、台站执照管理、台站收费管理和台站数据统计查询等管理功能进行设计。基于Web的树型导航菜单结构，采用Web的Tree View组件和XML技术构建了系统菜单及功能框，使系统的功能划分、页面的浏览、快速定位结构更加清晰，方便系统的使用。

关键词：无线电管理系统信息系统架构台站系统

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电容层析成像反问题求解与图像融合方法研究

电容层析成像反问题求解与图像融合方法研究

作者：李伟哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

电容层析成像技术(ECT)作为过程层析成像领域的一个重要研究方向，近年来发展极为迅速。依赖于电容测量的工作原理，电容层析成像技术具有安全性高、探测非侵入、适用范围广等优点，正是基于此，电容层析成像技术具有十分广泛的应用范... 详细信息

电容层析成像技术(ECT)作为过程层析成像领域的一个重要研究方向，近年来发展极为迅速。依赖于电容测量的工作原理，电容层析成像技术具有安全性高、探测非侵入、适用范围广等优点，正是基于此，电容层析成像技术具有十分广泛的应用范围。由于ECT系统本身许多限制条件的存在，电容层析成像系统的图像重建精度受到了很大的限制，基于12电极电容层析成像系统，本文在深入分析研究不同图像重建算法的基础上，借助图像融合方法对电容层析成像系统的成像算法展开了研究。主要工作如下：首先，基于本文的研究背景，对课题的研究意义进行了相关探讨，并对电容层析成像技术的研究现状和未来的发展趋势进行了综合研究。其次，在对ECT系统各组成系统展开研究的基础上，建立了ECT系统的数学模型，并对它的工作原理和ECT反问题的数理特性进行了分析研究。基于此，展开了对几类ECT图像重建算法的研究，对同步迭代算法进行了一定程度的改进，并对几类算法进行了仿真验证与分析。再次，从空间域和变换域的角度出发，比较研究了几类不同的图像融合方法。结合ECT系统的特点，选择小波分析方法应用到了ECT的图像融合方法研究中。最后，设计不同的高低频带融合规则对来自各重建算法的源图像展开高低频带融合实验仿真分析。其中，在高频部分使用的是基于边缘检测的融合规则;在低频部分，借助的是基于算法分析的差别化的加权融合规则。从而既能充分利用来自不同算法的源图像的图像信息，又能最大可能的减小源图像误差对最终成像效果产生的影响。

关键词：电容层析成像图像重建算法图像融合方法融合规则

电容层析成像系统图像重建算法研究及其软件设计

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电容层析成像系统图像重建算法研究及其软件设计

作者：卫怀玉哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

过程层析成像(PT)技术是近年来飞速发展起来的一门新技术,该技术在解决多相流检测问题上具有巨大的发展潜力和广阔的工业应用前景。电容层析成像(ECT)技术是基于电容敏感机理的过程成像技术,以其非辐射、非侵入、响应速度快、结构简单... 详细信息

过程层析成像(PT)技术是近年来飞速发展起来的一门新技术,该技术在解决多相流检测问题上具有巨大的发展潜力和广阔的工业应用前景。电容层析成像(ECT)技术是基于电容敏感机理的过程成像技术,以其非辐射、非侵入、响应速度快、结构简单、成本低、适用范围广、安全性能好等优点,成为目前过程层析成像技术发展的主流和研究热点,但离实际应用尚有很大距离,因此有待进一步研究和发展。图像重建算法是ECT系统研究的关键技术,是改善图像重建质量的重要因素。图像重建是通过有限个观测数据(电容测量值)去重建介质在检测区域内的介电常数分布图,即求成像区域内各象素的灰度值,是一个非线性﹑不适定的逆问题。本文主要介绍了BP神经网络的基本原理,研究了基于BP神经网络的图像重建方法。BP神经网络是一种局部逼近的神经网络,理论上只要足够多的神经元,BP神经网络就可以逼近任意精度的连续函数。基于BP神经网络的重建图像方法实质是用BP神经网络建立电容测量值到图像灰度值的映射关系模型。本文采用变结构动态调整隐含层神经元数目的方法确定BP神经网络隐层神经元数目,建立了极板电容测量值与成像区域介电常数分布间的BP神经网络映射,探讨了基于BP神经网络的12极板电容层析成像系统的图像重建算法。用MATLAB环境下对所研究的图像重建用BP神经网络进行训练,并通过有限元法获得训练所需要的训练样本集。仿真结果表明,基于BP神经网络的图像重建算法重建速度与常用的实时图像重建算法(LBP)法相当,重建质量明显优于反投影法。用VC++开发了12极板ECT系统上位机软件,实现了对在线测量数据的接收、实时图像重建及显示、实时数据保存和历史回放等功能。软件集成了两种图像重建算法:LBP法和本文提出的BP神经网络法。

关键词：电容层析成像图像重建 BP神经网络隐层上位机软件

基于用户相似度和主题相似度的移动APP信息推荐算法研究

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基于用户相似度和主题相似度的移动APP信息推荐算法研究

作者：尚燕飞哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

随着互联网技术的飞速发展,用户通过网络可以获取更加多样化的信息,但是随之而来的信息超载问题导致用户很难从海量信息中获取到对自己有价值的信息。传统的推荐算法如协同过滤推荐、基于内容的推荐、基于人口统计学的推荐等推荐技术在... 详细信息

随着互联网技术的飞速发展,用户通过网络可以获取更加多样化的信息,但是随之而来的信息超载问题导致用户很难从海量信息中获取到对自己有价值的信息。传统的推荐算法如协同过滤推荐、基于内容的推荐、基于人口统计学的推荐等推荐技术在互联网推荐领域取得了较好的效果,给本文基于用户相似度和主题相似度的移动APP个性化推荐算法提供了算法支撑。首先,本文分析了推荐技术的研究现状、面临的问题、基本架构以及推荐技术的实现策略,着重介绍了个性化推荐技术的原理、步骤以及移动环境对个性化推荐的要求,总结了传统推荐方法的推荐策略和思想。然后,针对个性化推荐方法中存在的一些推荐的精确度不高和满意度较低的问题,提出了一种基于用户相似度和主题相似度的信息推荐算法。基于用户相似度的离线推荐算法通过改进传统算法中用户名称属性值和数值属性值计算,同时,将影响用使用者趣偏好的互动行为因素进行抽象,融合到用户相似度计算中,最后通过加权给出用户相似度算法。基于主题相似度的在线个性化推荐算法的思想是首先对使用者偏好的文本内容通过潜在狄利克雷分配模型(Latent Dirichlet Allocation,LDA)提取出主题,然后抽象出使用者对项目的认可操作,使用算法对用户进行个性化推荐。针对用户兴趣突然发生变化的情况,本文构造用户的时间和行为偏好模型,通过模型判断是否存在多用户共用同一账号或者兴趣突然发生变化的情况。针对推荐领域中的冷启动问题,通过挖掘用户与信息之间的隐藏兴趣偏好,构建出新用户对信息的偏好预测模型,进行偏好信息预测。最后仿真实验表明,本算法在用户满意度方面较高,相比于基于近邻的算法中基于用户的协调过滤(User based Pearson Correlation Coefficient,UPCC)算法、基于服务的协调过滤(Item based Pearson Correlation Coefficient,IPCC)算法、概率分解(Probabilistic Matrix Factorization,PMF)算法在准确率、召回率及覆盖率方面有很好的表现,进一步证明了本算法的合理性。

关键词：个性化推荐用户相似度主题相似度冷启动

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基于混沌的频率测量方法及仿真研究

基于混沌的频率测量方法及仿真研究

作者：张健哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

自本世纪70 年代兴起与相对论、量子力学相提并论的混沌理论研究开展以来,混沌学成为一门影响深远、发展迅速的前沿科学。在通信、控制、化学、生命科学、流体力学等领域,混沌都有广泛的应用。混沌信号的高度初始敏感性、对噪声的免疫... 详细信息

自本世纪70 年代兴起与相对论、量子力学相提并论的混沌理论研究开展以来,混沌学成为一门影响深远、发展迅速的前沿科学。在通信、控制、化学、生命科学、流体力学等领域,混沌都有广泛的应用。混沌信号的高度初始敏感性、对噪声的免疫力等突出特性极适合于测量。本文介绍了混沌的研究现状、起源、概念、研究的主要内容、发展史等。通过引入Duffing 方程,发现其对驱动力幅值的敏感性。通过对幅值的调节,系统可以发生状态的改变,从单周期到倍周期和多周期,以至于到混沌状态,最后到单一的大周期状态。通过对驱动力的摄动,可以得到Duffing 方程的间歇混沌现象,利用其间歇混沌现象,可以精确测量外界一个未知频率的输入信号的频率。当然,在测量过程中,首先需要对采集来的信号的幅值进行处理,使其达到要求;还需要预先对信号的频率估量,然后进行精确调节,通过观察时序图,得到最后的测量值。本文的重点工作是用MATLAB 进行仿真试验,并对实验数据进行了分析、处理,对实验产生的误差进行了讨论。这虽然只是利用混沌测量未知信号频率的一个理论探讨,但它对实际测量有着重要的指导意义。目前,基于混沌系统测量技术的理论尚在进一步的研究之中,有关利用混沌实现信号测量的研究大部分还是处于理论探讨阶段。但是,有理由相信基于混沌系统的信号测量技术将以其高灵敏度、高分辨率和强抗干扰能力吸引人们进行更多、更深入的研究。

关键词：混沌测量 Duffing 方程仿真

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基于混合结构的管理信息系统的分析与设计

基于混合结构的管理信息系统的分析与设计

作者：戴湘竹哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

随着计算机技术和信息技术的迅猛发展，特别是互联网技术的普及应用，使得电子政务的发展成为当今信息化最重要的领域之一。管理信息系统的建设是我国电子政务的一个重要方面。管理信息系统(MIS)的开发应用正在我国各个行业兴起。本文... 详细信息

随着计算机技术和信息技术的迅猛发展，特别是互联网技术的普及应用，使得电子政务的发展成为当今信息化最重要的领域之一。管理信息系统的建设是我国电子政务的一个重要方面。管理信息系统(MIS)的开发应用正在我国各个行业兴起。本文提出基于C／S和B／S模式相结合的方式来实现对哈尔滨交通局信息系统的管理。从交通局信息管理的具体要求和现代软件开发理论出发，通过C／S和B／S混合结构的管理信息系统开发模式，并在此模式下结合数据库等方法开发了哈尔滨市交通局管理信息系统。然后分别从功能、性能、可用性、客户兼容性等方面进行系统测试，通过测试证明系统达到了当初的设计要求。并从安全性问题、一次登录、全文检索、数据库链接、工作流处理、页面处理、邮件处理等八个方面分析了系统的解决方案，为了解决实际问题我们还采用了另外一些方式，如动态授权，位图标记，业务控制，错误信息的捕获等。经过整合后的交通数据管理中心可望解决目前存在问题，以达到信息高效交流与充分共享的目的，最终实现交通数据管理“渠道多、信息多、审核严、管理好、发布快、查询易”的目标，将能提供更完全、更系统、更权威、更有效率的交通数据。

关键词：客户机/服务器浏览器/服务器动态服务器主页管理信息系统电子政务

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基于动态图像的道路检测技术的研究

基于动态图像的道路检测技术的研究

作者：陶丽媛哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

道路追踪主要包括道路检测和障碍物检测两个组成部分,实际的道路往往可以分为结构化道路和非结构化道路两类。由于结构化道路形状规则,已经进行了很多次的研究,所以本文主要针对非结构化道路进行研究。与结构化道路具有明显的分道线标... 详细信息

道路追踪主要包括道路检测和障碍物检测两个组成部分,实际的道路往往可以分为结构化道路和非结构化道路两类。由于结构化道路形状规则,已经进行了很多次的研究,所以本文主要针对非结构化道路进行研究。与结构化道路具有明显的分道线标志、清晰的道路边界以及均匀的特征分布的特点不同,非结构化道路具有形状不规则、没有分道线标志、路面容易存在破损和裂痕、颜色或纹理特征不均匀、以及光影、水渍的影响严重等问题。为了解决上述问题,本文从道路分割和边界识别这两方面入手进行了研究: 首先,对道路区域进行分割,从而把道路检测问题转化为图像分割问题。图像分割是指按照一定的相似性准则将图像分成几个有意义、互不重叠的区域。阈值法由于计算简单而被广泛应用到图像分割中。虽然Otsu方法在道路检测实验中体现出良好的性能,能够有效抑制路面缺损、灰度不均、光影、水渍对检测结果影响,具有较好的实用性、鲁棒性和实时性,但是分割效果不理想,所以对Otsu算法进行了改进,用改进的Otsu法对图像进行多次划分,然后借助于路面参考区域的信息合并属于路面的区域,从而提高道路区域划分的精度。其次,通过道路边界的识别把道路检测问题转化为边缘检测问题。首先对原始动态图像进行边缘提取,然后用Otsu法分割的二值图像对Canny算子提取的边缘图像进行滤波,最后利用Hough变换和最小二乘法对边缘图像按深度优先原则进行曲线拟合,提取道路图像若干主曲线,利用选定的道路边界细化出精确的道路区域。实验结果表明,在对原始的动态图像进行预处理后,使用改进的Otsu法进行阈值分割,在分割的过程中引进了模糊粗糙集的概念,并且将分割后的二值图像对Canny算子提取的边缘图像进行滤波,消除复杂背景或路面光影产生的部分边缘,最后利用Hough变换和最小二乘法对图像进行曲线拟合。同原始处理方法相比较,使用改进后的算法处理图像,不仅提高了算法的自适应性能,也使复杂环境下道路识别的精确性和鲁棒性得到了优化,能满足实际的应用需求。

关键词：道路检测粗糙集理论 Otsu Hough变换

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基于软场特性的ECT图像成像算法研究

基于软场特性的ECT图像成像算法研究

作者：刘中昌哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

电容层析成像（ECT）系统是近年来发展起来的一种新技术。该技术具有非侵入,无辐射,结构简单且成本低廉等优点,因此在检测多相流问题上具有广阔的应用前景。但由于现在离实际应用还有一段距离,因此亟待进一步的研究和发展。本文以1... 详细信息

电容层析成像（ECT）系统是近年来发展起来的一种新技术。该技术具有非侵入,无辐射,结构简单且成本低廉等优点,因此在检测多相流问题上具有广阔的应用前景。但由于现在离实际应用还有一段距离,因此亟待进一步的研究和发展。本文以12电极电容层析成像系统为研究对象,主要对ECT的敏感场进行了有限元的分析、对各种图像成像算法进行了对比,改进了共轭梯度算法并将禁忌搜索算法引入到ECT图像重建中来,得到效果很好,具有进一步研究的价值。下面是本文所做的工作: 1.介绍了计算机层析成像的发展状况以及电容层析成像的发展空间和在工业上的广阔应用前景,指出了ECT无损检测对于科研及工业化生产的重要意义,并对未来ECT检测的研究方向及发展趋势进行了分析与总结。 2.介绍了ECT系统的组成及工作原理,并对ECT系统建立数学模型以及对敏感场图像重建原理的分析。 3.应用有限元法对ECT系统进行分析与仿真,并应用伽辽金法对有限元进行了改进,使得有限元法的求解精度和速度都有了很大提高,为图像重建提供了良好的先验数据。 4.对多种ECT图像重建算法进行了比较和分析,并针对共轭梯度算法进行了改进,提出了一种基于信赖域的共轭梯度算法,其成像质量与速度较共轭梯度算法有较大改善,实验效果很好。 5.最后将禁忌搜索算法引入到ECT图像重建中,通过对禁忌搜索方法的参数进行合理的设计,使重建的图像有所改进。

关键词：电容层析成像有限元分析灵敏度分布信赖域禁忌搜索

基于神经网络的电容层析成像系统流型识别研究

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基于神经网络的电容层析成像系统流型识别研究

作者：宋蕾哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

流型是两相流系统重要的过程参数之一，系统中其它参数测量的准确度往往都依赖于对流型的了解，流型识别对工业生产具有重要意义。电容层析成像（Electrical Capacitance Tomography，ECT）作为多相流检测技术，其工作原理是通过测量物... 详细信息

流型是两相流系统重要的过程参数之一，系统中其它参数测量的准确度往往都依赖于对流型的了解，流型识别对工业生产具有重要意义。电容层析成像（Electrical Capacitance Tomography，ECT）作为多相流检测技术，其工作原理是通过测量物体表面周围电极之间的电容值来计算物体内部相对介电常数的空间分布，具有结构简单，成本低，非侵入性，安全性好等特点，目前ECT测量技术仍存在许多待研究及待突破的技术难点，开展相关理论和技术研究具有重要意义和应用价值。本文以12电极ECT系统为研究对象，在对电容层析成像流型识别理论分析的基础上，针对电容层析成像系统所涉及问题求解模型及流型识别等问题展开研究，其主要研究内容如下。首先，结合研究背景，对本研究课题的意义进行了分析，并且对电容层析成像技术的现状和两相流流型识别发展现状进行了研究。其次，分析电容层析成像系统的构成，采用有限元法建立电容层析成像系统的数学模型，利用Matlab进行静态仿真求解各极板间的电容值，应用图像重建算法对管道内介质分布进行图像重建，并分析对比其优缺点。再次，基于Elman神经网络，开展了电容层析成像系统流型识别的研究，根据Elman神经网络及ECT系统的特点，给出了一种电容值的特征提取方法，并通过Matlab进行仿真实验，并完成了分析和比较。最后，应用栈式自编码和Softmax回归技术，设计并实现深度学习网络系统，完成了电容层析成像系统的流型辨识，并通过实验验证算法的有效性。与传统神经网络算法对比就有较高的识别率。

关键词：电容层析成像技术流型识别神经网络深度学习网络