卓越工程师班算法与数据结构2013秋课程设计选题

卓越工程师班算法与数据结构2013秋课程设计选题以能力培养为导向，重视能力培养的全过程。能力是煅炼出来的，不要认为已有了就不要做了，别人会做不等于自己会做，要从底层做起，系统地做。培养能力：1、检索、查阅文献获取知识的能力；2、团队分工协作，头脑风暴，分析问题、解决问题的能力；3、问题求解，计算思维能力；4、撰写文档的能力；5、敢于挑战、百折不挠的抗压能力。评价方式：答辩与面试。不在于做全，也不在于做得多好，在于设计过程中发现了多少问题，解决了多少问题。选题3-5人一组，各组不重复选题。1、车牌号码识别算法1) 车牌定位及预处理(1) 车牌字符的倾斜矫正车牌字符分割的难点在有些车牌是倾的，直接分割效果不好，需要做校正。首先求出车牌的倾斜率，根据此斜率对车牌做旋转校正。 (2) 车牌边框和铆钉的去除对于标准车牌，字符间间距为12mm，第2、3个字符间间距为34mm，其中，中间小圆点l0mm宽，小圆点与第2、3个字符间间距分别为12mm。在车牌边框线的内侧，通常有四个铆钉，他们不同程度地与第2个字符或第6个字符粘连，如果不去除铆钉，将给第2和第6在字符的识别造成困难。将车牌图像进行二值化后，图像仅黑、白二值。白色像素点(灰度值255)取1，黑色像素点(灰度值0)取0，这里采用的是白底黑字模式。对车牌图像逐行进行从内向外式扫描，当扫描到车牌图像某一行中，白色像素点的宽度大于某一阀值时(第一个符合条件的行)，则认为是车牌字符的边沿处，切除这一行以上或以下的所有行。2) 车牌字符分割3)字符识别方法字符识别是车牌识别的核心部分。(1) 模板匹配车牌字符识别 中国车牌的字符模板分为汉字、英文字母和数字模板，由统计方法构造并保存到数据库中。模板匹配是将字符模板和标准化了的车牌字符进行匹配来识别字符。(2) 特征匹配车牌字符识别 车牌识别的方法中，可利用的字符特征很多，大致可以分为结构特征、象素分布特征及其他特征。将遗传算法与人工神经网络结合起来，既能利用遗传算法能并行计算且能快速、全局搜索的优点又能克服神经网络固有的搜索速度慢且易陷入局部旱热的缺点等。2、网页内容相关信息获取算法给定一组相关网页（文本），从中提取感兴趣的内容，如基因信息等。3、数据流采样率动态适配算法依据计算机CUP与内存使用率实时调整对给定数据处理算法的采样率，保证最大限度地充分利用CUP与内存进行对给定数据的实时处理（即数据处理速度不变，如1000条数据/秒）。4、社交网络中的信息推荐算法协同开发项目工作组影响力的测定团队成员i在团队网络中的影响力用网络交往约束Ni来刻画，网络交往约束Ni越低，则团队成员i社会影响力越大。网络交往约束Ni由成员交往的概率来决定，一个成员的社会影响力越大，其在相同时间内与其它成员交往的人数越多，其对应的网络交往约束Ni越低，团队成员i的网络交往约束Ni由他与其他成员交往的概率决定：团队成员i与成员j交往的概率pij规定为：在规定时间段T内(假定为单位时间)i与j交往时间tij所占的比例： pij=tij/T上图中：T=1 (成员A、B、C的规定时间段是同一时间段)只与交往，所以认为把所有的时间都用来与交往了；同时与、交往，其的时间由、分配，这里假定为.5。 pAB=0.5/1=0.5 pAC=0.5/1=0.5 pBA=1/1=1 pBC=0 pCB=0 pCA=1/1=1 pCB=0 pBC=0 NA=( pAB+ PAC* pCB)2+ (pAC+ PAB* pBC)2=(0.5+0)2+ (0.5+0) 2=0.5 NB=( pBA+ PBC* pCA)2+ (pBC+ PCA* pAC)2=(1+0)2+ (0+0) 2=1 NC=( pCB+ PCA* pAB)2+ (pCA+ PCB* pBA)2=(0+0)2+ (1+0) 2=1因此，A网络交往约束NA最低，因此A的社会影响力最大。团队社会网络交往分为种基本类型：一种是一个成员周围存在若干个成员在协同工作；一种是通过远程电话或视频交流；一种是通过短信或QQ等文本形式的交流。前一种我们认为是直接协同，其对应网络交往约束为NCi；后两种我们认为是远程交互, 其对应网络交往约束为NIi。在规定时间内，团队成员i与成员j协同的概率pij规定为：在规定时间段T内(假定为单位时间)i与j协同时间tij所占的比例：协同时间由手机蓝牙技术测定。在规定时间内，团队成员i与成员j交互的概率pij规定为：在规定时间段T内(假定为单位时间)i与j交互时间tij所占的比例：交互时间由手机通话时间或短信总长度(字符数)测定。在团队项目组所有的成员中，i与NIi最小的成员，称为最佳协同员工和最有交流影响力的员工。我将其相关信息发送给团队项目组其他所有的成员，从而改进成员的协作与交流意识。所要处理的任务包括判断语音是否为合理的语音，如静音或忙音均为不合理语音，双方对话音一般为合理语音，对合理语音时长的统计，对短信字节数的统计，对蓝牙探测到对象时长的统计等。分布式计算计算量的分流主要考虑三个方面的要求：手机的电池量及其它场所耗能、网络的延迟和需要向络传输的单位时间的数据量（数据拥塞），这三者都可以实时进行获取。将手机上要处理的任务T分成若干个子任务ti，并决定，哪些任务在手机本地执行，哪些任务远程执行，及在哪里执行。若共有n个子任务需要执行，则需n个可执行的场所，我们先选择耗能低、网络的延迟小、向络传输的数据量少的场所来完成任务。为统一计算场所的耗能、网络的延迟与向络传输的数据量，需要进行去量纲处理，设场所ck，每一个子任务都可能在场所ck进行处理(总共有2n个可能组合选择)，设子任务i在所有场所中进行处理对应最小的耗能、网络的延迟与向络传输的数据量分别为emin、lmin与dmin；子任务i在场所ck处理所时对应的耗能、网络的延迟与向络传输的数据量分别为ei、li与di，则处理量纲后所对应的无量纲耗能、网络的延迟与向络传输的数据量分别为uei、uli与udi： 依据不同的需要，选择对应的耗能、网络的延迟与向络传输的数据量的不同权重（we+wl+wd=1），得到统一无量纲模型：由于uci为负值，因此选择uci值大的场所作为子任务i的处理器。手机上有三种类型的传感器si：加速器、蓝牙与话筒。对传递过来的每一次感知，对应一个应答ai，若传递过来的感器数据是有效的，则为正向应答，否则为负向应答。设传感器si的传递过来的数据正确的概率为pi，则其下一次传递过来的数据为正确的数据的概率为：（正向应答） (负向应答 )其中为反馈因子，其值依据经验调整。取样时，依据pi来调整取样率，pi越大，信息越有效，取样间隔应当越小，反之，信息越无效，取样间隔应当越大。 可采用的系统架构为：5、餐饮管理系统中的数据分析与决策算法6、脑电波分类中的支持向量算法7、测评软件开发个性测评中的测评算法8、社交网络中的鱼群算法9、标准拉丁方算法10、物联网中的非线性预测算法11、递归生成一个目录树，并能进行增、删、查、改