基于小波变换的一种红外图像增强算法

图像增强处理是红外图像预处理的必要和关键环节,但目标物体信号弱造成红外图像的对比度差,外界噪声干扰严重造成图像质量差。基于此,提出了一种基于小波变换与奇异值分解和阈值滤波相结合的增强算法。本文用小波分解将红外图像的高频与低频系数分开,低频域用奇异值分解处理方法来增强对比度和图像质量,高频域用阈值滤波处理来消除噪声突出细节;最后,经过小波逆变换和小波重构得到最终的增强图像。实验结果表明：此方法对比传统的红外增强算法,可以将红外图像的对比度提高,增强红外图像细节,在直观上更符合人的感官感应,是一种有效的红外图像增强方法。     

“全碳排”核算与碳绩效评价方法研究

提出"全碳排"核算方法,其核算账户包括能源消耗碳排放、生物质资源消费潜在碳耗用和废弃物排放潜在碳耗用;以太阳能值为量纲归一化工具,进行全碳排放量核算;以全碳排核算为基础,综合考虑单位碳排人口承载量、单位碳排经济产出量和单位碳排人均可支配收入获取量等信息,构建能够反映碳效率和发展协调度的碳排放绩效综合指数,以衡量一个地区的碳绩效。以北京市和重庆市为例,评价2001—2011年间的碳排放综合绩效。结果显示:两个城市的能源消耗碳排在全碳排总量中所占比重不断上升,可见即使从全碳排视角来看,能源消费仍是影响碳排放的最主要因素;两个城市三个方面的分指标值差异较大,可见不同的生产水平对碳排影响不容忽视;较之仅考虑能源碳排及碳生产率的传统碳效率评估,基于"全碳排"核算的碳综合绩效评价,可以更为公平客观地反映一个地区的碳绩效,为地区碳减排责任认定提供科学参考。     

单色织物疵点区域快速识别与边缘提取方法研究

结合自适应阈值分割,并基于数学形态学和边缘提取方法,给出一种单色织物疵点区域的快速检测方法。在Visual C++6.0开发环境下,利用OpenCV开发源库,设计开发了疵点区域自动识别与边缘检测程序,对常见的色污、脏污、飞花、掉扣、油纱、锈斑、织破洞、刮线和杂纤维等九种疵点进行检测。结果表明,该算法能够准确定位疵点区域,漏检率低,检测效率高,对实际检测系统的设计开发有实用价值。     

山东省市域金融生态的测算与评价

根据山东省17地市的相关数据,对17地市的金融生态指标体系的构建及竞争力评价等问题进行了研究。选择14个反映地域金融生态环境的评价指标,利用层次分析法与熵值法的主客观赋权法对评价指标进行赋权。在此基础上对17地市的金融生态环境竞争力进行测算和评价。结果表明:青岛金融生态指数最高,济南次之,但经济实力并不是反应金融生态的绝对标准。     

MR影像体素形态学的阿尔茨海默病自动分类方法

为了确定轻度认知功能障碍(MCI)与阿尔茨海默病(AD)患者发生萎缩的重要脑区,实现正常老年人(NC)对照组、MCI与AD三组人群的分类,选择了178名被试的脑部MR影像,利用体素形态学与方差分析方法,考察NC,MCI与AD三组人群的MR影像中灰质体积差异;然后,采用递归特征消去法对特征进行降维;最后,利用线性支持向量机对这3种人群进行分类.实验结果表明,MCI组与NC组、MCI组与AD组、AD组与NC组的平均分类准确率分别为(90.2±1.3)%,(74.7±0.9)%,100%.对分类产生重要影响的脑区包括海马、海马旁回、杏仁核、梭状回和嗅皮层等.所提方法不仅能有效揭示NC,MCI,AD三组人群的脑灰质差异,阐明MCI患者与AD患者脑区发生萎缩的过程与特性,而且能准确区分这3组人群,具有显著的临床应用价值.     

基于奇异值分解法的抗差总体最小二乘

在最小二乘平差中,认为只有观测向量中存在误差,因此当有粗差存在时,也只需要考虑观测向量中的粗差,采用抗差最小二乘可达到剔除粗差的目的。而总体最小二乘同时顾及了系数矩阵和观测向量中的误差,这就要求抗差总体最小二乘同时考虑系数矩阵和观测向量中的粗差。为了同时对粗差进行探测和定位,在加权总体最小二乘奇异值分解法的基础上,提出了一种总体最小二乘抗差估计,最后通过2个算例证明了本文提出方法的有效性和可行性。     

二值无线传感网络下异常活动的分布式检测

针对无线传感网络下的异常活动检测问题,提出了异常活动分布式检测方法(distributed abnormal activity detection approach,DetectingAct). DetectingAct将活动的定义从轨迹扩展到轨迹和持续时间的组合,将异常活动定义为在数据分布上与正常活动,即数据中反复出现的活动,偏差较大的活动,利用节点自身计算资源和存储资源进行检测. DetectingAct采用时间相关的频繁项集挖掘算法(duration-dependent frequent pattern mining algorithm,DFPMA )从数据中挖掘正常活动. 算法采用了非监督学习方法,避免了监督学习需要大量标记数据的缺点;按分布式存储机制(distributed knowledge storage mechanism,DKSM)将正常活动模式存入各节点;用分布式检测算法(distributed abnormal activity detection algorithm,DAADA )检测活动. 理论分析和实验结果表明,分布式检测方法相比传统的活动检测算法,实时性更强,平均检测长度为轨迹的78.2%,精度更高,准确率达到96.9%.      

基于Z值模型的我国房地产上市公司财务预警模型研究

从沪深两市中,筛选出比较典型的36家房地产上市企业作为研究样本进行研究。结果表明,二元逻辑回归模型对我国房地产业上市公司财务危机预测准确率可以较好的预测我国房地产业的财务状。     

基于熵值法的科技创新人才发展环境评价研究

文章将高层次科技创新人才发展环境分为科技、社会、经济、生活和人才市场环境5个子环境,选取27项指标,运用熵值法对山西省和其余中部五省的人才发展环境进行了评价和对比分析。研究表明中部六省的人才发展环境呈现出"两头弱中间强"的特点,山西省人才市场环境表现较差,科技、经济和生活环境有待改善,社会环境需要继续努力保持。     

确定OWA算子权重的2个新模型

提出了2个新的模型来确定OWA算子的权重.新的模型根据最小化任意相邻权重间的差距的思想而提出,在给定和值时,通过求解非线性规划问题来确定OWA算子的权重.用一个算例与其他确定权重的模型进行对比,说明2个新模型的可行性.