一类局部orbifold Gromov-Witten不变量的计算

Gromov-Witten不变量是研究辛几何、代数几何的重要工具.对于一般流形,它的Gromov-Witten不变量的计算则是一项艰巨的任务,现在常用的计算方式一是利用流形的退化及退化公式,一是利用局部化技巧,以及两种方法混合.本文作者利用维数分析和局部化技巧将所考虑的orbifold Calabi-Yau模型Ws={(x,y,z,w)×[p,q]∈C4 × P1 |x/z=w/y=p/q}/μr(1,-1,b,-b)上的3-点orbifold Gromov-Witten不变量的计算简化到一些特殊的不变量的计算,并计算了其中一类.     

一种基于存储动态映射的多时间点备份方法

为解决异地数据容灾系统中多时间点备份对存储空间的浪费问题,提出一种基于存储动态映射的多时间点备份方法.通过元数据共享、写时动态映射实现共享数据的单实例存储和备份存储空间的按需分配,结合缓存技术,提高备份数据的局部连续性.实验结果表明,该方法可以有效降低多时间点备份对存储空间的开销,同时保证较高的恢复性能.     

具有阶段结构和非局部空间效应的竞争系统的稳定性

构造一类具有阶段结构和非局部空间效应影响的两种成年种群个体相互竞争的反应扩散模型.利用线性稳定化方法和Redlinger上下解方法得到该竞争模型的动力性态,并证明模型在边界平衡点和共存平衡点是全局渐近稳定的.     

基于多尺度图像融合的新闻视频文字区域检测定位算法

针对新闻视频中的文字区域检测定位问题,研究了如何快速有效地检测新闻视频中的文字区域,用以实现自动视频检索。为克服视频中文字大小不一的难题,根据视频图像中文字区域特征有别于背景区域的特点,提出了一种基于多尺度图像融合的新闻视频文字区域检测定位算法。算法主要采用训练和学习两个步骤,首先对人为收集的含字符样本与不含字符样本进行小波特征和局部二值模式等特征提取,并完成SVM分类器训练,获取分类器;然后对测试视频帧进行多尺度的遍历检测,并融合检测结果,获取每帧的文字区域。实验结果表明,与前人提出的基于边缘检测的方法相比,算法具有明显优越性,在定位准确度上有较大提高,同时还能克服视频帧之间的快速变换,具有一定的实用意义。     

新型铸造铝合金的耐酸雨腐蚀性能研究

本文模拟酸雨试验研究了酸雨的PH值及温度对新型铸造铝合金进行耐蚀性能的影响。结果表明:在模拟酸雨试验中,随着腐蚀液PH值的降低、温度的升高试样的腐蚀速率增加,随着试验时间的延长试样的腐蚀速率降低。含Cr铝合金有较好的耐酸雨腐蚀性能。     

含有CC-子群的局部有限群

主要证明了:G是局部有限群,若G存在CC-子群,但是其每一个无限真子群都不含有CC-子群,则G是秩为q-1的可除阿贝尔p-群被q阶循环群的扩张,其中p,q是互不相同的素数,且G的每一个无限真子群都是阿贝尔群.     

局部匹配的人脸识别方法

从人类认知方式出发,提出了一种基于统计学习的局部匹配人脸识别方法。该方法将人脸图像划分成若干小块,各个子块中包含不同的人脸形状特征,而不同的子块则描述了人脸主要部件之间的相对位置关系,然后根据各个子块鉴别能力的差异,将每个子块看成一弱分类器,利用Adaboost学习算法组成一个强分类器,提高最终的分类效果。实验结果表明该方法可以有效提高人脸的识别准确率并对人脸的表情和光照具有较好的鲁棒性。     

抑制局部放电混合干扰的浮阈值量化算法

由于局部放电(PD)信号与含有的混合干扰(白噪和窄带)在能量分布频段上存在明显差异,根据小波包变换各节点分解系数能够有效反映被分析信号能量变化的特点,建立一种以反映PD信号分解系数中噪声能量为判据的浮阈值量化算法,使得最优基下各节点阈值随相应节点分解系数中信号噪声强度的变化而变化,自适应地决定各节点最佳阈值选择,以实现对PD信号分解系数更精细划分。通过对含有混合干扰的仿真与实测PD信号的小波包最优分解,分别用传统全局阈值量化算法与笔者建立的浮阈值量化算法进行了干扰抑制效果的对比,结果表明：后者具有更强的抑制混合干扰的能力,且混合干扰抑制前后PD信号波形相似度更高。     

AZ40镁合金的腐蚀图像识别及腐蚀行为分析

应用计算机图像识别技术研究了AZ40镁合金在模拟海水介质中的腐蚀行为。采用中值滤波、直方图均衡化方法对腐蚀图像进行预处理,通过数学形态学分析和小波分析提取了3个腐蚀图像特征参数：灰度分布方差、二值图像前景面积和能量特征参数用于全面、准确地描述镁合金的腐蚀行为。研究结果表明：腐蚀介质破坏镁合金表面自然氧化膜使腐蚀阻力减小;腐蚀由局部腐蚀开始快速扩展至全部区域;腐蚀产物堆积较慢,短时间不能为合金提供有效的保护,但随着较长时间的堆积则可增大腐蚀阻力,对合金产生一定的保护作用。     

基于自适应邻域选取的局部投影降噪

提出一种以相点距离矩阵和信噪比为测度的自适应选取邻域参数的局部投影降噪方法.首先将一维时间序列重构到高维相空间,然后计算相空间中各个相点间的距离以构成相点距离矩阵,并据此设定参考相点的初始邻域半径和动态搜索步长,自适应地选择邻域大小,再利用局部几何投影方法消除噪声,迭代此过程,历史输出信噪比达到最大时获得优化邻域.