【摘 要】
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上海市教育科学研究院（简称上海教科院）组建于1995年6月，是上海市教育委员会直属的事业单位，专业从事教育科学、人力资源开发和社会发展的研究与决策咨询工作。上海教科院的工作
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上海市教育科学研究院（简称上海教科院）组建于1995年6月，是上海市教育委员会直属的事业单位，专业从事教育科学、人力资源开发和社会发展的研究与决策咨询工作。上海教科院的工作目标是：坚持一个中心，做好两个服务，加强三个建设。即坚持以科教兴市战略为中心；做好为基层、为全国服务的教育科研；加强一流学科、一流平台、一流团队建设，努力成为全国领先、国际一流的教育科研机构和智库。
其他文献
提出一种基于协作式博弈的资源分配方案。首先,在服务提供商创建长期可用预留资源公用库完毕后,通过一种访问控制机制为用户提供移动应用服务,提出一种优化算法实现访问控制的最优决策;其次,提出一种协作式博弈模型进行利益分配,在服务提供商建立合作后,通过使用资源公用库而获得的运营收入,在服务提供商之间进行分配博弈。仿真实验结果表明,该方法是有效的,能够帮助服务提供商就容量提升制定最优策略,以实现利益最大化。
针对基于传感器的行为识别系统中通道数据缺失问题,采用耦合隐马尔可夫模型提出了一个多传感器数据融合的自适应行为识别方法,该方法充分挖掘了不同传感器之间数据的关联性和人体行为中身体不同部位之间的协作性。实验分析了站立、行走、坐、躺四种行为,结果表明该方法的识别率在84%以上,并且与其他相关方法相比,具有较高的识别率和自适应能力。
针对生存性波分复用网络中的能耗最小化和低阻塞率之间的矛盾,提出了一种基于成本因子的能耗自感知专有保护算法。首先,建立整数线性规划模型进行最优化设计;其次,通过实时感知链路的负载及能耗状态定义链路代价成本因子,使网络中工作路径和保护路径尽可能地分别汇聚在不同光纤上,同时设置空闲或保护资源为睡眠模式,从而实现网络的节能和业务的保护。仿真表明,与传统算法相比,所提算法在保持低业务阻塞率情况下,能较好地降
针对传统DS证据理论在处理高冲突证据融合所存在的不足,提出了一种新的冲突证据加权融合方法。该方法充分考虑证据本身的特性和证据间的关系,先引入证据熵来评价证据的质量,对证据进行预处理,再应用证据间的距离计算证据的相似度和证据权重,最后对修正后的证据进行融合。数值算例表明,该方法能够有效地处理高冲突证据融合问题,相比其他改进算法,具有较好的收敛速度和较小的计算量。
纸币在流通过程中不可避免地引入各种污染,会影响纸币序列号的正常分割,甚至引发分割失败。为了提高分割结果的准确性,提出了一种预测先验知识的字符分割方法。对于某种面值的纸币,根据其特有的号码排列方式定义马尔可夫链的状态,通过求得马尔可夫链的前向识别,可以预测纸币序列号的先验知识,再配合连通区域法和垂直投影法,最终得到序列号的最优分割位置。在各面值的人民币以及部分外币图像组成的数据集上测试该方法可行性,
虹膜分割是虹膜识别系统中最重要的环节,其分割的好坏将影响虹膜识别的准确率,而虹膜识别也是最可靠的人体生物终身身份标志之一。因此,提出了基于水平集算法的虹膜分割算法。此算法是利用水平集隐式特点与圆形形状方程显式的特点相融合确保了演化曲线在演化过程中仍保持圆形,利用其思想分割内边缘。引入自适应面积项到形状约束的CV模型中用来约束外边缘。实验结果表明,尽管眼睛睁开有限、眼镜和睫毛及眼睑等遮挡以及成像设备
针对RFID故障频率较高而导致RFID阅读器定位准确性较低的问题,首先对RFID阅读器的故障类型进行了分析,然后基于线性二阶锥形规划,提出了一种可以处理长时间大范围故障的RFID阅读器定位算法,并提出了一种质量指数指标来衡量该算法得出的定位结果的质量。仿真实验结果表明,该算法在定位精度方面优于当前算法,并可提供定位质量信息。最后,实现了基于该算法的阅读器定位系统RFID-RLS,并在办公室环境内进
针对物联网系统数据分发机制的缺陷,提出了一种新的自适应实时数据分发机制(ARTDDM)。它以发布/订阅模型为基础,采用两种机制相结合的方法,提供及时可靠的数据传输机制。首先利用语义感知通信机制减少计算和通信开销,使得订阅者在网速缓慢或网络不稳定时也能及时访问数据;其次在系统中加入了前馈—反馈控制,随着网络负载变化,系统能自适应动态调整传感器模型的精度,保证服务质量。仿真结果表明,ARTDDM不仅在
针对图像Gabor变换计算代价和存储空间开销较高的问题,提出一种基于单演信号分析的人脸表情描述方法。该方法首先采用单演信号分析将人脸图像分解为单演幅度、相位和方向三个图像,并将其划分为多个矩形块子区域;然后在三幅图像的子区域上提取相应的由空间显著性加权的单演幅度、相位和方向二元模式特征直方图;最后将结合了空间显著性的三个加权特征进行融合增强特征的可分辨性。在JAFFE人脸表情数据库上的实验结果表明
为了保护音频信息的版权并提高音频信息的安全性,利用小波变换的多分辨率特性和奇异值分解对奇异值的稳定性,提出一种基于离散小波变换(DWT)和奇异值分解(SVD)的音频水印算法。对原始音频信息进行三级DWT,应用Zigzag变换对变换后的低频系数升维,对二维矩阵和水印同时进行分块作奇异值分解,并把水印奇异值线性嵌入到二维矩阵的奇异值中。仿真实验表明,该算法能有效抵抗常见的音频水印攻击,具备良好的鲁棒性