提出了一种跟踪视频图像序列中运动目标的新方法．该方法利用一种基于动态信息窗口的自适应背景更新方法解决背景的复杂性问题,结合一种新的计算颜色模型解决运动阴影问题,从而得到具有精确边缘的特定运动目标．计算了运动目标灰度质心,在坐标系中记录其位置,并采用最小二乘法拟合实现了对运动目标的跟踪．实验结果表明这种方法能有效地跟踪并预测视频序列中的运动目标．

介绍了用支持向量机(SVM)进行动态学习训练的方法．解决了在机器学习过程中,训练样本获取比较困难,样本可随外界条件改变而变化的问题．实践证明,使用该方法可以动态跟踪样本的变化,保证SVM分类器的最优性能．利用该方法设计的银行票据OCR系统的实际应用说明了该方法的有效性．

本文提出了一种交互式的面向对象的参数建模方法。这种方法用面向对象的建模方法实现了具有尺寸和结构参数的参数模型的生成。此方法不是通过存储描述代码建立参数模型。其所建模型的内部模型本身就是参数模型,因此建模所需的内存较小,建模效率较高

为了分析运动的稳定性,李雅普诺夫提出了两 种方法: 第一方法包含许多步骤，包括最终用微分方 程的显式解来对稳定性近行分析，是一个间接的 方法。 第二方法不是求解微分方程组，而是通过构 造所谓李雅普诺夫函数（标量函数）来直接判断 运动的稳定性，因此又称为直接法

提出了一种将遗传算法用于热送热装生产计划优化的方法.与MTSP方法不同,该方法在优化时不需预先确定轧制单位的数目,它充分利用了轧制单位的结构特点,在对轧制计划优化的同时,优化了轧制单位的数目.仿真结果表明,该方法可在大量的生产合同中很快找出满足各种生产约束条件的热送热装生产计划的可行解,以提高热送热装率

11.1 引言 11.2 单峰子集的分离方法 11.3 类别分离的间接方法 11.4 分级聚类方法 11.5 其他聚类方法简介 11.6 聚类中的问题

本章主要介绍比较行政学的基本研究方法和研究视角，要求学生掌握比较行政学的基本研究研究方法，了解比较行政学的操作技术和理论建构方式，并初步学会运用比较研究的方法和视角去认识和分析问题。 一、比较行政研究的主要方法 二、比较行政学的操作技术 三、比较行政学的理论建构

对于转向梯形机构,以转向过程的运动精度为目标函数,以主销中心距、轴距、转向梯形底角和转向梯形臂长度四个参数作为设计变量,以最小传动角及最大角度误差作为约束,建立了基于响应面方法的稳健设计数学模型.应用具有正态分布参数的蒙特卡罗稳健设计方法,对汽车转向机构进行了优化设计.比较了确定性优化方法与蒙特卡罗方法的设计结果.在转向角度误差相差不大的情况下,应用蒙特卡罗方法设计的转向机构最小传动角大,系统的传递性能及运动性能好,并且当设计变量出现微小变化时,能有效保证转向系统的运动轨迹

提出了一种基于小波和动态时间弯曲(DTW)距离的时间序列索引和相似匹配方法.该方法采用小波变换进行数据降维,利用R*-tree建立多维索引结构.给出了查询序列的DTW距离边界和其在小波空间的查询超矩形的计算方法,从而将原始空间的基于DTW距离的相似匹配转换为小波空间基于欧氏距离的相似匹配.证明了此匹配方法不会产生漏报,给出了基于DTW距离的范围查询算法和近邻查询算法.实验结果表明该方法具有较高匹配精度和其较低的计算代价

针对非平衡数据集分类中\少数类样本精度难以提高\这一瓶颈问题,提出了一种基于协同进化机制的欠采样方法.此方法将少数类样本与多数类样本划分为两类种群,采用种群协同进化原理,利用提出的动态交叉变异算子自适应协同进化过程,实现种群间自动调节和自动适应.仿真试验结果表明,此采样方法增强了局部随机搜索能力,改善了种群的分布特性,加强了算法的全局收敛能力,在不降低多数类样本分类性能的基础上有效提高了少数类样本的精度.与其他经典重采样方法相比,本文办法抗噪能力好,具有更强的鲁棒性