生活百事通之四

衣巧洗领带的方法混纺和合成纤维领带可以用水洗,为了防止领带变形,洗涤前可先在领带里放一层同样形状的硬纸,然后喷上水,用刷子轻轻刷去污渍后清水冲洗即可。丝绸质地的领带绝不可以用水洗,可用挥发油倒在干净空瓶里,     

反馈型随机二元神经网络

提出并分析了一种全新的反馈型随机神经网络模型，该模型不同于常见的Boltzmann机，它不直接使用随机激活函数而是采用了随机型加权连接，神经元为简单的非线性处理单元.揭示了该网络模型存在惟一的收敛性平稳概率分布，当网络中的神经元个数较多时，平稳概率分布逼近于Boltzmann-Gibbs 分布. 另外，还讨论了该网络模型与Markov随机场之间的关系，并提出了一种新型模拟退火和Boltzmann学习算法.网络模型被成功地应用于解决难度较大的组合优化问题和人像的自动识别，实验结果证实了该模型具有强大的计算能力和优异的泛化性能.     

一种基于小波变换的图像自适应数字水印算法

提出了一种基于小波变换的图像自适应数字水印算法.首先对水印图像作置乱处理,然后对原始图像和置乱后的水印图像进行小波分解,并根据马尔可夫随机场对图像视觉效果建模,在该模型下求取每个低频系数的允许失真值,利用允许失真值调整水印嵌入位置和强度,从而达到自适应地嵌入水印的目的.最后,将所得的水印图像的低频系数嵌入选定的原始图像.     

脱空对机场水泥混凝土道面荷载应力的影响

提出了通过建立ABAQUS三维有限元模型,将计算弯沉盆与实测弯沉盆对比,得到较为精确的计算脱空参数的方法,并计算了机场水泥混凝土道面板底不同脱空程度对道面板荷载应力的影响.计算结果表明:有限元软件计算道面弯沉中,以静载代替脉冲荷载对计算结果影响很小;脱空区域基础与面层并非完全脱离,其反应模量较原值有一定折减;在严重脱空区域,道面荷载应力较未脱空时可增大80%.     

结合Tetrolet与主动随机场模型的高斯噪声抑制

文中提出一种结合Tetrolet变换和主动随机场模型的去噪方法,用于抑制图像中的高斯噪声.对含有高斯噪声的图像进行Haar小波分解,在小波变换域利用主动随机场算法针对高斯噪声进行去噪,并利用小波逆变换重构去噪后的图像,最后用Tetrolet变换在变换域进一步抑制噪声.实验结果表明,与直接利用小波、Tetrolet、马尔科夫随机场模型以及主动随机场模型等方法相比,该方法对添加不同程度高斯噪声的图像有更好的去噪效果.     

马尔科夫随机场和金字塔模型用于数字迷彩图案设计

为实现数字迷彩图案设计的自动化和快速化,基于马尔科夫随机场和金字塔模型构建了数字迷彩图案的设计体系.采用均值聚类法提取背景图像的主色和面积比例等特征,利用马尔科夫随机场模型模拟自然地物的纹理分布,并用金字塔模型实现迷彩图案的分解有效对付不同距离的侦察威胁,构建了全新的数字迷彩图案设计体系.结合南方林地某区域的背景特性,完成了数字迷彩图案的设计.结果表明,该模型初步实现了数字迷彩图案设计的自动化和精确化,有效提高了迷彩图案设计的效率和质量.     

多机场网络系统流量分配策略

为有效减少机场交通拥挤、降低航班延误,从系统角度研究战略层面的机场交通供需平衡问题.通过考虑单机场进场和离场间的相关性以及多机场联程航班间的关联性,提出了开放式多机场有向网络交通流系统;基于多元容量受限约束和联程航班约束,以最小化网络系统内所有航班的总延误为目标,建立了开放式多机场网络配流模型.结合国内三大机场的实际航班数据,对模型进行了仿真验证.仿真结果表明:所建模型可以对多机场网络系统流量与容量进行协调优化匹配,充分利用系统容量最小化系统航班延误;可为空管部门提供流量调配优化策略、为民航部门制定航班计划提供辅助决策依据.     

基于MRF的高分辨率SAR图像道路网自动提取

各种干扰的存在使得高分辨率合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像道路网的提取变得异常困难。马尔可夫随机场(Markov random field, MRF)模型能够充分利用道路图像的上下文特征以及先验知识,在道路网提取中得到广泛应用,但存在求解过程偏慢及参数设置偏多问题。首先根据道路空间几何特征关系对提取出的线基元进行预连接,以此减少虚假连接给MRF迭代求解带来的运算量;然后建立MRF道路网改进模型对道路网进行快速标记。使用1m机载高分辨率SAR图像进行实验,结果验证了该方法的有效性。     

离港航班可变滑出时间预测方法及应用

考虑离港航班可变滑行时间的可量化影响因素,构建了基于BP神经网络的离港航班可变滑出时间预测模型,然后采用遗传算法（Genetic Algorithm, GA）优化BP神经网络的权值和阈值,并提出基于可变滑出时间预测结果的航空器推出控制策略。最后,基于我国中南某枢纽机场2周的实际运行数据对预测模型及控制策略进行了验证。结果表明：①离港航班的可变滑出时间与机场场面交通流有强相关性,与平均滑出时间中度相关,与滑行距离相关性和转弯个数较弱;②基于GA优化后的BP神经网络预测结果误差在±60s、±180s、±300s内的准确率分别提升了14%、10%和5%;预测结果的平均绝对误差百分比提升了1.87%,平均绝对误差和均方根误差分别减少了3.58s、32.45s。③基于可变滑出时间预测的离港推出策略比实际推出时间平均晚68s。研究成果为提升大型枢纽机场场面运行效率和协同决策能力提供了新的思路。     

机场道面再生混凝土的性能与应用

采用掺加优质粉煤灰和高效外加剂的"双掺"技术,进行机场道面再生混凝土的强度、抗冻性、抗渗性和耐磨性等室内试验研究和现场应用。同时通过道面再生混凝土的微观结构分析,揭示其性能机理。研究结果表明:所配制的道面再生混凝土性能比普通道面混凝土的性能优,满足机场道面要求,抗折强度较普通道面混凝土提高4%~11%;抗冻等级高达F250,较普通道面混凝土提高200%以上,可以满足严寒地区道面混凝土抗冻要求;道面再生混凝土静水压力抗渗等级较普通道面混凝土提高300%以上;道面再生混凝土耐磨性较普通道面混凝土提高18%~36%。现场配制的再生混凝土和易性好,易于铺筑施工,28 d抗折强度达到5.5 MPa以上,质量检验项目全部符合规范及设计要求,应用效果较好。