多媒体数据挖掘中数据间的相似性度量研究

聚类是多媒体数据挖掘的重要任务之一,数据之间的相似性度量是聚类的基础和前提。多媒体数据的特征矢量通常都是数十维甚至数百维的,但传统的相似度量方式一般只适用于低维数据。在分析高维数据特性的基础上,提出了一个新的度量方式。通过使用一个特定的策略对原始数据空间进行网格划分,该方法较好地避免了噪声数据对高维数据相似性度量的影响。实验证明此方法是有效的。     

一种基于统计参数映射融合独立成分分析的新的激活区探测方法

统计参数映射在某种程度上依赖于广义线性模型和高斯场理论。广义线性模型的缺陷在于这些假设不能很好地表示fMRI数据,并且脑活动分布模式和血液动力学模型也不能由广义线性模型回归方程来恰如其分地模拟。而独立成分分析不能够提供每一独立成分激活区的显著性估计,这使得实验者不能够很好地解释所获得的结果。提出一种将SPM和ICA技术进行融合的方法,此方法可以将ICA自身的某些优势和GLM的假设检验方法结合起来,互相取长补短。实验结果证明了这种方法在探测由运动任务所产生的激活区方面是有效的。     

军用软件采办风险管理

从军用软件采办实际出发,给出了军用软件采办风险管理的定义、结构以及过程模型,在此基础上探讨了军用软件采办风险管理的流程模型和军用软件采办的寿命周期划分,并将军用软件采办风险管理流程与采办寿命周期过程相结合,描述了采办主体各方的风险管理活动.最后,构建了军用软件采办风险管理指标体系,并提出了分层负责的风险管理机制,对提高军用软件采办风险管理水平具有一定的推动作用.     

脑功能光学成像研究进展

首先对脑功能成像技术的研究背景和发展历程进行了简单的回顾 ,然后对脑功能光学成像方法进行了分类综述 ,主要介绍了电压敏感性染色成像、内源光学成像、光学相干层析成像、神经元活动相关光信号成像等成像方法的原理和最新进展 ,并总结了选择光学成像系统所应考虑的因素 ,最后 ,通过对各种成像方法的分析和比较 ,提出了改进和完善脑功能光学成像技术的建议 ,并对脑功能光学成像技术的发展前景指出了一些可能的方向     

基于大脑本征信号的光学功能成像技术

对脑功能内源光学成像技术的研究与进展情况进行了较系统的论述。首先对内源光学成像技术的基本原理进行了介绍 ,然后对该技术进行了分类 ,并将内源光学成像技术与其他脑功能成像技术作了比较分析 ,最后对内源光学成像技术的研究发展及其应用前景指出了一些可能的方向     

一种开放式视频管理框架

对视频进行有效管理的依据是其“内容”。视频具有多模态性,其内容也具有层次性,可用三维模型来描述视频内容。据此,提出了一种开放式视频管理框架。在该框架中,视频中的各层内容与视频数据相对独立地存储与管理,用关联机制建立起视频数据与内容的联系。通过这种机制,能够形成视频数据与内容之间的多种逻辑描述,适用于对多种视频的管理,并且可以对视频进行“多模态查询”。