Color Image Classification Using Support Vector Machines

0IntroductionThefastadvancementofdigitalimagingtechnologyhasresultedintheexponentialin-creaseofimagedatainbothprofessionalarchivesandpersonalleisurecollections.Effectivelymanag-inglargeimagecollectionsandmakingthemeas-ilyaccessibleposessignificanttechnica…     

中文文本分词技术在航空安全报告中的应用

航空安全报告是为解决航空安全存在的隐患问题而提出的。航空安全报告自动分析解决了人为分析耗时和不客观的缺点。文本分词是叙述性报告自动分析的第1步。以最大匹配法为基础，采用二分法进行分词匹配，有效地提高了分词的准确率和时效。最后给出了对航空安全报告分词预处理的实验结果和分析。     

一种基于潜在语义索引的谱聚类方法研究

传统的文本聚类算法存在文本向量维度过高,算法易陷入局部最优问题。针对上述问题,提出了一种适用于文本的基于潜在语义索引的谱聚类方法,该方法应用了潜在语义索引和谱聚类方法的优点。不仅分析了词与词之间的语义关系,而且适用于任意形状分布的样拳数据聚类。针对航空安全报告的聚类实验表明,该方法取得了较好的聚类效果。     

纳米孔超级绝热材料研究现状及进展

纳米孔超级绝热材料是一种新型高效隔热材料,具有轻质、耐高温、孔隙率高、导热率低等优点,
目前已成为保温隔热材料领域研究的热点,其中最具代表性的是气凝胶隔热材料和纳米粉末基复合隔热材料。
本文对这两种隔热材料的研究现状进行了综述,并对纳米孔超级绝热材料发展前景进行了展望。     

基于链路预测的未来新增航线发现

针对新增航线发现研究中存在的航线选择主观化、网络信息挖掘不充分等问题，考虑航空运输网络的拓扑结构特征和节点(通航城市)层次属性，提出了一种基于链路预测的未来新增航线发现(NARP)模型。NARP模型提取局部封闭子图构建子图邻接矩阵，基于距离标记子图节点结构重要性，采用因子分析和层次聚类提取节点层次属性。在此基础上，融合子图结构和节点属性2类特征，采用深度图卷积神经网络(DGCNN)进行链路预测，实现新增航线发现。在中国航空运输网络实际运行数据上的实验结果表明:较之基准方法，NARP模型的预测准确率最高提升9.28%；在网络极度不完整时，预测准确率可以保持在80%左右；预测结果符合航空运输网络的实际演变情况。      

基于排队论的航班滑出时间预测

根据航班离港流程及滑出时间预测的问题属性，将滑出过程分解为无障碍滑 行至跑道端及在跑道端排队等待起飞两个阶段。分析了进离港航班对滑出时间的影响，提出 了一种场面交通状况衡量指标及基于该指标的无障碍滑出时间计算模型。并将跑道提供服务 的过程建模为M/G/1/∞随机服务系统，建立了基于排队论的等待起飞时间预测模型。以北京 首都国际机场航班运行数据为例，使用单个航班及以15 min为间隔的平均滑出时间的预测准 确率验证了模型的有效性，与首都机场当前的滑出时间计算模型进行对比，预测准确率显著 提高。     

纹理映射扩展的一个应用

纹理映射在提高图像逼真度方面起着关键的作用,纹理映射扩展是SGI图形工作站支持的对纹理映射技术的进一步扩展。以研制塔台管制模拟器为例,讨论了如何使用细节纹理扩展、锐化纹理扩展等纹理扩展技术来改进三维场景质量。     

基于压缩直方图的图像分类

提出了一种颜色直方图表示的彩色图像自动归于语义类别的策略。在这个分类策略中，主成分分析用于把高维颜色直方图映射至低维特征空间，低维的特征向量用于训练支持向量机分类器。实验结果表明，尽管现有的多种图像内容描述子对分类效果的影响不同，但它们都是高度冗余的，可以在不影响分类正确性的基础上被大幅度压缩。本文研究有助于实现基于内容图像检索相关反馈所要求的快速在线学习和重新归类。