基于反射光谱成像的相似异物检测新方法

针对现有方法进行相似异物检测时成本高、效果差等问题,提出一种基于优选波长反射光谱成像技术的相似异物检测新方法.该方法利用建立的波长优选函数,分析了近紫外一可见一近红外离散波段中异物与背景灰度差随波长变化规律,筛选了区分多个异物与背景的最佳光照波长,以此构建反射光谱成像检测系统.根据最佳波长反射成像系统来获取相似异物特征,同时,根据二值化自适应阈值来对异物提取图像进行处理.以棉花中的白色丝状异物为对象对该方法进行实验,结果表明,在反射光照系数为0.74时,该方法对相似异物的检测率达到94％.     

融入生物多样性保护的贵州省土地整理适宜性评价方法探讨

本文拟对融入生物多样性保护手段后的土地整理适宜性评价方法进行探讨。研究方法：利用GIS技术,将生物多样性保护的重要性评价数据结果和土地整理区域的适宜性评价数据结果进行空间叠加分析。研究结果：数据叠加后得出基于生物多样性保护的土地整理区域适宜性结果。研究结论：通过初步探索,叠加生物多样性评价因子与土地整理适宜性评价因子,...     

政府危机公关应以人为本

构建和谐社会,就是社会各阶层能够和睦相处,社会成员各尽所能、各得其所;就是让人们的聪明才智和创造力得到充分发挥和全面发展;就是经济和社会协调发展;就是人与人、人与自然协调相处。构建这样的和谐社会,必须解决人与社会、人与经济、人与人、人与环境等各个方面的矛盾。这一切矛盾,都能够应用公共关系去沟通、协调,必要时还可开展危机公关去化解矛盾。总体来说,围绕着这个＂和谐＂目标,充分发挥公关的功能与作用。构建和谐社会是一项系统工程,它需要通过全社会共同努力。公关界同仁为此大展身手。其中构建和谐社会要求以人为本,所以危机公关中的政府危机公关也应该以人为本。     

现代教学条件下高等院校实验教学改革的探讨

针对目前高等院校实验教学中存在的主要问题,结合数字化实验教学的优势,阐述了实施数字化实验教学的必要性,指出了数字化实验教学不仅是目前实验教学的需要,而且必将成为高等院校实验教学的一个重要的发展方向.     

基于多信息集成的药物靶标预测方法研究

准确的药物-靶标相互作用预测在药物发现和重新定位中有重要作用.传统的方法要么费时(基于模拟的方法),要么严重依赖领域专业知识(基于相似性和基于特征的方法),而且现有的使用单一数据信息或稀疏数据的计算方法普遍准确性不高.尽管多个异构网络整合已被广泛用于预测药物靶标,但如何尽可能多的保留网络结构信息仍然是一个巨大的挑战.本...     

浅谈工业设计专业造型基础课程教学

常规造型基础课多只注重形态表象视觉的研究,相对来说是一种感性的视觉艺术,在造型表现阶段的准确与否,更多取决于学生的眼力和技艺,对于设计基础相对薄弱的学生,在短时间内是难以掌握的,而且工业设计就产品造型设计来说,不仅仅只是对产品形态的设计,在造型的表现阶段,更应该去了解形态成型的客观条件和规律,从而能够使学生不单依靠眼力和技艺,更能从形态成型的理性层面,相对准确的把握造型,提高学生创新能力,形成专业思维能力和设计观念。     

基于MCS-51单片机的视力测试仪设计

视力检测是体检中最为常见的检测项目,传统的视力检测方法需要医护人员自始至终参与到检测过程中,工作强度大,且医护人员在检测中无意识的暗示也可能对体检者的检查结果造成影响.本文提出了一种基于MCS-51单片机的视力检测仪的设计方法,该检测仪可需医护人员的较少的干预下,有效地辅助医务人员对体检者进行视力检测.     

雷达信号级仿真中模型耦合问题及解决方法研究

对雷达信号级仿真中由于雷达采用非线性的对数接收机造成的目标回波小尺度幅度起伏特性模型与接收机模型相互耦合的原因和所产生的影响进行了分析.为消除模型耦合的影响,从模型解耦的角度出发,提出了指数恢复+直接回放方法；从保证仿真中的对数接收机输出与实际雷达的对数接收机输出相一致的角度出发,提出了输出合成方法.输出合成方法在一个雷达信号级仿真系统中得到了成功的应用.     

毫米波反舰导弹末制导雷达抗质心式箔条干扰问题研究

本文介绍了毫米波反舰导弹末制导雷达在有关性能方面相对于微波末制导雷达的变化。针对这种变化，提出了一种新的分析质心式箔条干扰对抗毫米波末制导雷达时的质心效果的方法。利用此方法，从末制导雷达系统分析和系统设计的角度就抗质心式箔条干扰的可能性问题进行了探讨，指出：如果系统设计正确、使用得当，毫米波末制导雷达本身利用其窄波束特性就可以具有抗质心式箔条干扰的能力。     

一种基于模糊集理论的双聚类算法

双聚类（Biclustering）算法是一种横向纵向同时进行的数据挖掘的聚类算法,主要用于生物信息学上对高维复杂的数据进行聚类,以平均平方残基作为筛选标准,贪婪迭代的方法来选取数据．传统双聚类算法聚出来的簇通常不是预想的结果,迭代次数越多偏差就越大,对于庞大的数据精确度会更小,而模糊集理论可以改进这种迭代产生偏差与得不蓟预想结果的不足．为了获得更加好的实验结果,用模糊数学中的隶属矩阵和综合评判等方法改进双聚类的算法,使得聚类结果更精确更具有一致性,便于发现数据的关联性．