一种新的维吾尔文字幕关键帧提取方法

为了快速有效地提取视频中含有维吾尔文字幕的关键帧提出一种新方法.该方法首先运用多尺度Harris角点检测,结合维吾尔文字笔画特点,完成字幕关键帧的初步提取;然后利用最小二乘法拟合直线,根据两条拟合直线的角度偏离情况对初步提取的结果作去冗余处理,得到最终字幕关键帧.实验结果表明:该方法快速简单,提取结果的准确率达到93%,具有很好的适应性.     

基于生物质气化湿式净化装置防冻技术模拟研究

提出一种利用生物质气化装置加热空气对净化间采暖的方法,按传热学基本理论进行建模,推导出计算盘管出口空气温度的线性方程及计算采暖后净化间温度的非线性方程.以某生物质气化站数据为例计算盘管内径为0.08,0.10,0.12 m时满足采暖要求所需盘管长度及风速,验证了该方法的可行性.利用软件Origin对计算得出的净化间温度值进行线性拟合,求出了净化间温度与风速之间的对数函数关系式.确定了风速的设定范围,并对比了采暖能耗与采暖产热量.相比于传统的电暖气,可降低能耗95%以上.     

上市公司财务预警的T逻辑回归模型

针对经典的逻辑回归模型易受到样本类别噪声干扰的问题,采用T逻辑回归算法中的非凸损失函数以弥补这一不足。对T逻辑回归模型及求解算法进行了分析,建立T逻辑回归财务预警模型,并结合沪深上市公司财务数据开展实证分析,结果表明T逻辑回归模型具有较好的分类效果和鲁棒性。     

反求工程在汽车转向节逆向设计中的应用

借助手持式三维激光扫描仪REVscan对汽车转向节进行扫描,得到转向节的点云数据并导入Geomagic Studio软件进行点云和多边形处理;基于NURBS曲面重构技术,对转向节多边形数据进行曲面拟合和质量分析。结果表明:通过NURBS曲面重构技术可快速改进产品原型,为汽车转向节开发提供了重要途径。     

具有LTS稳健初值的点云平面拟合算法

针对粗差含量较高的点云平面拟合,提出具有最小截断二乘（LTS）稳健初值的拟合算法.首先采用随机抽样的方法计算平面方程系数的LTS估值,选择稳健的绝对偏差中位数作为初始单位权中误差,然后再进行选权迭代.这样既保证了选权迭代法较高的估计效率,又可以保持LTS方法的稳健性.实验结果表明,具有LTS稳健初值的选权迭代法对于粗差含量较高的点云数据仍然稳健,可以得到准确的平面方程.     

水泥-聚苯乙烯轻质材料的准静态压缩力学行为

根据Gibson-Ashby模型中的多孔材料力学行为理论,对水泥-聚苯乙烯轻质材料的准静态压缩应力-应变曲线进行了预测,并通过试验对其进行验证,分析了纤维、乳胶粉、压缩比及养护方式对应力-应变曲线的影响.讨论了脆性抗压强度的变化规律,根据Gibson模型的强度理论拟合、分析了抗压强度与密度的关系.结果表明:材料的压缩应力-应变曲线可根据Gibson理论中弹性多孔材料和弹脆性多孔材料的应力-应变曲线进行复合,预测结果与实验结果基本一致;纤维、乳胶粉、压缩比和养护方式对曲线的线弹性、平台、密实化三个阶段均有一定的影响,也影响材料的脆性抗压强度;纯水泥组、加纤维组和高压缩比组脆性抗压强度的拟合相关性较高,而由于乳胶粉和蒸汽养护影响了孔壁的破坏强度,所以该两组的拟合相关性较低.     

基于大规模实验的低压脱扣器电压暂降脱扣特性研究

结合国标GB/T17626.11—2008和国内外相关研究成果,设计了低压脱扣器电压暂降脱扣特性的实验方案,搭建了相应的实验平台,对当前市场上主流的10种型号低压脱扣器进行大规模实验,测试了低压脱扣器在不同电压暂降幅值、持续时间、相位等特征量组合作用下的脱扣特性,发现电压暂降幅值、持续时间及相位共同决定低压脱扣器的电压暂降脱扣特性.通过对实验结果进行极值化处理,采用曲线拟合方法,分别从相位、幅值维度上形成幅值与持续时间、相位与持续时间之间的函数关系,建立了低压脱扣器的电压暂降脱扣特性模型.     

风电功率波动特性研究

采用概率分布拟合和基于遗传算法的BP神经网络的预测建模对风电功率波动特性进行定量分析。首先,针对风电功率实测数据建立了概率分布拟合模型并分析了拟合结果;其次,建立了基于不同时间间隔历史实测数据的BP神经网络预测模型,数据检验表明该模型对于峰值有很理想的预测精度且整体精度较高。     

探究洛伦兹曲线模型及实例分析

利用洛仑兹曲线的特性,构造出新模型,证明了该模型满足洛伦兹曲线条件.并用实际数据进行验证,找出了五种洛伦兹曲线模型与之对比,发现新模型拟合效果非常显著,这一模型为更好地监控居民收入分配格局提供了较好的理论依据,具有一定的实际意义.     

A Simple Linear Regression Approach to Modeling and Forecasting Mortality Rates

Observing that a sequence of negative logarithms of 1‐year survival probabilities displays a linear relationship with the sequence of corresponding terms with a time lag of a certain number of years, we propose a simple linear regression to model and forecast mortality rates. Our model assuming the linearity between two mortality sequences with a time lag each other does not need to formulate the time trends of mortality rates across ages for mortality prediction. Moreover, the parameters of our model for a given age depend on the mortality rates for that age only. Therefore, whether the span of the study ages with the age included is widened or shortened will not affect the results of mortality fitting and forecasting for that age. In the empirical testing, the regression results using the mortality data for the UK, USA and Japan show a satisfactory goodness of fit, which convinces us of the appropriateness of the linear assumption. Empirical illustrations further show that our model's performances of fitting and forecasting mortality rates are quite satisfactory compared with the existing well‐known mortality models. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.