聚类分析及其在我国各省经济发展水平分类研究中的应用

聚类分析是一种寻求客观分类的方法,它是多元统计分析中三大实用方法之一。本文首先对聚类分析的各种算法进行分类与介绍;然后总结了聚类分析在经济、生物、电子商务、保险等方面的一些应用,并对两类应用较广泛的聚类算法进行对比分析;最后结合SPSS软件,分别运用系统聚类法和 K－均值聚类法对我国31个省区经济发展水平进行分类,发现二者分类结果相同,且与我国现阶段各省各地区经济发展现状吻合度较高。     

“冓”声字与因声求义

以“冓”为声符的形声字,如：遘、、覯、媾、構、搆、講、篝、溝、購、韝、鞲、斠、耩等,其意皆与“遇合”之意有关。“冓”族词很好地印证了音近义通和因声求义的合理性。     

聚氨酯静电纺纳米纤维膜的吸声性能

为研究静电纺纳米纤维膜的吸声性能,以聚氨酯(PU)为原料制备静电纺纳米纤维膜,分析了纳米纤维膜基本参数及吸声性能,并与PU多孔膜和PU流延膜进行了对比.结果表明:在相同面密度和空腔条件下,孔径较小且分布均匀的PU纳米纤维膜的最大吸声系数略小于PU多孔膜,但显著大于PU流延膜;PU纳米纤维膜的共振频率和最大吸声系数的实际测试值与一般多孔膜共振材料的理论计算值相符,因此PU纳米纤维膜中纤维的振动等作用对其共振频率和最大吸声系数无影响或影响很小.另外,在PU纳米纤维膜后添加非织造材料能使其最大吸声系数显著提高,并使共振频率向低频方向移动.     

基于克隆选择算法和马尔可夫链蒙特卡尔方法融合隐马尔可夫随机场的脑部核磁共振自动分割研究

针对脑部磁共振(MR)图像分割问题,提出了一种基于克隆选择算法(CSA)和隐马尔可夫随机场(HMRF)的融合方法。首先,采用马尔可夫链蒙特卡尔(MCMC)算法对类标签进行估计,进行体素分类;然后,对分割结果进行偏场校正;最后,利用CSA的统计学进行HMRF模型参数估计,并利用迭代优化算法获得最终的分割结果。由于MCMC和CSA都是全局优化技术,所以HMRF-CSA算法能够克服传统HMRF方法的局部收敛以及较低分割精度的缺点。在仿真脑部MR图像集BrainWeb上的实验结果表明,对于主要脑部结构,算法的分割精度高于其他几种算法;且对图像伪影具有鲁棒性。     

基于改进k-均值聚类的纸币冠字号图像分割算法

针对传统彩色图像分割方法的局限性,提出了基于HSI色彩空间和改进K-均值聚类的图像分割方法,通过将彩色图像分解成三个相互独立的H、S、I分量,利用各个分量特点及其直方图确定聚类类别和初始聚类中心,在高饱和度区和低饱和度区分别聚类,并将聚类结果合并取交集,从而分割出目标区域.将该方法用于纸币冠字号码图像分割,经仿真验证,结果不受噪声和局部边缘变化的影响,分割效果得到明显提升,为后续冠字号准确识别提供了良好的基础.     

Adaptive Order Polynomial Fitting for Pulmonary Nodule Segmentation in Chest Radiograph

Segmentation of pulmonary nodules in chest radiographs is a particularly challenging task due to heavy noise and superposition of fibs, vessels, and other complicated anatomical structures in lung field. In this paper, an adaptive order polynomial fitting based ray- casting algorithm is proposed for pulmonary nodule segmentation in chest radiographs. Instead of detecting nodule edge points directly, the nodule intensity proffies are first fitted by using the polynomials with adaptively determined orders. Then, the edge positions are identified through analyzing the local minimum of the fitted curves. The performance of the proposed algorithm was evaluated over an image database with 148 nodule cases in chest radiographs that were collected from a variety of digital radiograph modalities. The preliminary results show the proposed algorithm can obtain a high rate of successful segmentations.     

声音传感器辐照实验研究

在给定的剂量率点,对动圈式、电容式、硅微式声音传感器进行了大剂量辐照实验研究,观察传感器随总剂量增强时其输出信号的变化,分析辐射效应机理。结果表明：动圈式声音传感器耐辐照性能最强;硅微式声音传感器由于内部放大电路的静态工作点会在γ射线的影响下产生漂移,导致信号输出发生比较严重的失真;电容式声音传感器中用于电磁屏蔽的铝制外壳受到γ射线的影响会产生电荷累积效应,对信号引入较大的噪声。其研究结果对乏燃料后处理系统进行基于声信号的安全状态实时监测提供了支持,是后续故障分析诊断技术的应用的硬件保证。     

基于模糊颜色提取的彩色图像分割

为了对彩色图像进行有效分割,提出了一种基于模糊颜色提取的新型彩色图像分割算法,这种算法可以有效的进行区域分割.首先,提出了一种模糊颜色提取方法,然后介绍了该算法,算法经过迭代可以选择典型的种子颜色来提取颜色分量,最后应用区域生长法可以确保所需区域的完整连通性.区别于现有的图像分割方法,本方法是将相同的像素分成几个模糊集,分割成功率提高10%左右.实验结果表明该算法可以合理分割出所需区域,避免冗余,并且具有较好的噪声抑制力和鲁棒性.     

粗糙海面对空气中声源激发水下声场的影响

提出一种计算粗糙海面条件下空气中声源激发水下声场的方法,并通过数值仿真研究粗糙海面对水下声场的影响.在波数积分模型的基础上,采用微扰法将声场分为平均声场和散射声场之和.其中,平均声场采用国际流行的波数积分模型OAST计算,散射声场采用自相容扰动法计算.对不同风速、不同声源频率条件下的声场进行仿真,结果表明风速越大、声源频率越高,总声压变化范围越大,同时,水下接收到的平均声压和均方声压受到的影响越大.     

多孔纤维吸声材料填充蜂窝结构的声学性能

本文理论研究了多孔纤维吸声材料填充矩形蜂窝结构的声学特性.假设周期蜂窝结构将多孔纤维吸声材料划分为独立周期子空间,理论建模中选取单个蜂窝胞元进行分析.蜂窝结构内部的多孔纤维吸声材料采用等效流体模型进行模拟,斜入射的声波在各个子空间呈驻波分布,由声场的声压和速度可积分得到通过蜂窝结构入射平面和透射平面的能量流,从而得到多孔纤维吸声材料填充蜂窝结构的吸声及传声损失性能.与单一多孔纤维材料声学性能的对比发现,多孔纤维吸声材料填充蜂窝结构的吸声性能得到了有效提高.基于理论模型,进一步分析了结构参数对多孔纤维吸声材料填充蜂窝结构吸声/传声损失性能的影响.