摘要：艺术史研究中"已死"理论的本质是通过对"断裂"的指认在古典与现代之间寻找一种时代精神的共识,而这一思维同样体现在电影研究中。吉尔·德勒兹试图通过"电影已死"指认这种"断裂",但雅克·朗西埃却敏感地抓住了德勒兹对"断裂"分析的逻辑漏洞,构建了"寓言"的电影本体。在"电影寓言"之下,朗西埃重构了电影空间,以一种文化共产主义内涵,将电影影像"自治"的"混乱"整合为"混沌"的力量,揭示了"句子—图像/图像—句子"这一新尺度重塑电影的新的可能性。本文以理论评述的方法,试图描述与梳理朗西埃为电影建立的这种本体论,并观察这一视角下深度电影理论的发展方向。

摘要：本文阐述了引领式在线学习模式的含义和特征,介绍了Moodle与LAMS平台的基本特性,构建了基于Moodle+LAMS的引领式在线学习模式,并围绕该模式分别从学习方式、学习任务、教师角色、学习活动设计等四个方面进行了论述。

摘要：随着多媒体技术的飞速发展,增强图像因视觉效果好而被广泛使用。常规图像增强算法包含直方图均匀化、伽马校正等。然而,近期提出了一种基于对比度增强效果的可逆信息隐藏算法。该算法在往载体中嵌入一定比例秘密信息后,可生成与常规图像增强算法视觉效果一致的含密增强图像。此类增强图像的出现为后续不分辨增强图像来源而直接使用的操作带来了巨大的安全隐患。基于此,提出一种可识别可逆信息隐藏图像的低复杂度增强图像来源检测算法。通过分析可逆信息隐藏图像和多种常规对比度增强图像在直方图分布上的区别,设计了4个高效的特征,然后采用高效的支持向量机分类器完成增强图像的来源检测。实验结果表明,在多种对比度增强图像来源鉴定的场景下,这种算法均可获得较之当前主流方案更准确、更稳定的结果,优势明显。

摘要：属性核计算是Rough集理论中的一个重要研究内容。将分治法的思想溶入Rough集算法中,在决策表的属性集上,利用分治法对论域进行划分,给出了基于分治法的正区域计算方法,其时间复杂度分别为×;在此基础上,给出了基于分治法的属性核计算方法,其时间复杂度为×2。两个算法的时间复杂度都保持了与O(|U|×|C|)的线性关系。实验结果表明:文中的算法不仅能高效地处理UCI数据集,且能适合大数据集的处理。

摘要：为提高约束优化模型的求解精度,提出一种改进的水波优化算法。设计主-从异构种群,结合ε约束处理技术使主群实现探索可行解,从群利用可行解搜寻全局最优解。为加快收敛速度和增强信息交互,主群中个体可以依概率进行个体间学习,设计水波波长函数,使其随着水波的适应度值和违反约束度及时调整。为避免早期收敛,从群采用自适应学习策略以平衡群体的探索和利用。设计随迭代次数变化的放松约束度,提高算法收敛精度。对比实验结果表明,该算法可以获得高质量的可行解。

摘要：陶瓷梭式窑是一种常用的间歇式陶瓷产品生产窑炉,其烧成带温度检测方法与陶瓷产品生产质量息息相关,因而研究其烧成带温度优化检测方法和算法具有重要意义。本文针对陶瓷梭式窑烧成带温度基于模式识别提出了一种优化检测方法和算法。首先对陶瓷梭式窑火焰图像进行预处理,利用L*a*b*颜色空间和灰度共生矩阵提取火焰图像的颜色特征和纹理特征构成特征向量,其次将特征向量输入到概率神经网络进行识别分类,最后利用温度信息数据与火焰图像得到的综合数据库来确定火焰图像对应的温度值从而识别陶瓷窑炉烧成带温度。实验结果表明所设计的火焰图像模式识别分类器具有较好的火焰图像识别率。因而,所提出的陶瓷梭式窑炉温度智能检测方法是可行和有效的。

摘要：针对很多陶瓷生产企业依旧使用人工进行陶瓷质量检测的现状,提出一种基于LABVIEW和MATLAB的陶瓷缺陷在线检测方案。该方案包括硬件和软件功能的实现,其中硬件主要完成陶瓷数据采集,产品传送及智能控制等。软件主要完成缺陷在线检测。本论文将针对陶瓷中常见的缺陷,设计了一套缺陷在线检测算法。实验结果表明本系统能够有效地检测陶瓷产品的缺陷。

摘要：对于采用差值扩展-直方图平移的可逆水印算法,提高预测的准确度有利于减小预测误差,从而在同等嵌入失真时获得更大的嵌入容量。为了进一步提高图像像素预测的准确度,构造了一种基于LASSO(Least Absolute Shrinkage And Selection Operator)的局部预测算法。具体而言,根据图像存在边缘、纹理方向的特点,将图像像素预测问题表征为基于LASSO的优化问题;然后通过优化求解得到预测系数,进而得到预测误差;随后利用预测误差,结合差值扩展-直方图平移嵌入技术设计可逆图像水印算法。实验仿真结果表明,与当前预测性能较好的、基于最小二乘局部预测的可逆图像水印算法相比,所提算法在嵌入相同的数据时拥有更高的峰值信噪比(PSNR)。

摘要：主要针对个人网站主题的定位和网站整体设计等方面进行了探讨

摘要：为培养学生利用图像处理技术解决工程应用问题的能力,同时实现为陶瓷行业输送合格工程应用型人才的培养目标,面向行业需求精心设计了一个数字图像处理特色实验项目——陶瓷碗缺陷检测。设计内容涵盖了验证性、综合性和创新性3个实验模块。该特色实验覆盖了多种图像处理技术,让学生在实践中充分了解图像处理技术;给出了面向行业特色的算法设计思路,为学生开启一种利用算法解决行业问题的新思路。实验项目从工程应用出发,兼顾特色地方院校的培养定位,给出了特色实验案例设计的一种新思路,充分激发学生学习兴趣,培养学生解决复杂工程问题的能力。