基于经验与灰度共生矩阵的花蛤辨识方法

为提高花蛤挑拣的效率，加快水产产业自动化生产步伐，提出一种基于经验和灰度共生矩阵的花蛤筛选方法。本方法属于无接触式辨识，在对工业相机采集到的图像进行预处理的基础上，截取并旋转单个目标图像，规范图像性质，采用统计学和灰度共生矩阵方法，提取花蛤或石头的纹理和形状等相关特征，运用支持向量机进行分类训练和测试。实验结果表明，本文所提出的方法可实现位置精准确定，选取的特征能较好地表示花蛤或石头，分类器算法高效简单，最终花蛤筛选识别率可达99%，可满足工业需求。     

晋城市市区环境空气中TSP的源解析

应用受体模式的化学质量平衡法(CMB)对晋城市市区6个监测点的总悬浮颗粒物(TSP)进行污染源的源解析，得出6类污染源对TSP的平均贡献率(土壤尘36．71％。煤烟尘26.54％，钢铁尘10．90％，建材尘10．49％，原煤尘8．46％和交通尘6．90％)，并提出了综合防治对策。     

小型二硫化碳企业清洁生产初探

目前小型二硫化碳厂多因规模小，浪费资源和能源，严重污染环境，被列为土小企业已经取缔。新型生产设备全封闭高效率节能气化反应炉及导热油技术，实现了资源能源的有效利用，减少了污染物排放，使小型二硫化碳企业实现了清洁生产。     

基于小波函数的模糊大脑情感学习分类器

将小波函数和模糊推理相结合，提出一种基于小波函数的模糊大脑情感学习分类器（WFBELC）。采用小波函数的时频局部化特性反应输入信号的突变信息，快速精确地逼近信号，并去除噪声；利用参数自学习规则更新WFBELC结构参数。将该分类器应用于3个公开数据集，并与BP算法模型、模糊小脑模型(FCMAC)和模糊大脑情感学习模型（FBEL）进行对比。仿真结果显示，分类器在3个数据集上的分类准确率平均值均为最高，其中，在Wine数据集上的准确率最大值达到100%，平均值为9756%，表明WFBELC对数据集的学习能力更强，能获得更好的分类效果。