图像差异比较与CNN基因联络模板设计

通过设计细胞神经网络(CNN)基因联络模板,讨论对两幅图像的差异比较。提出利用细胞神经网络(CNN)可以高速、有效、直观地实现两幅图像的差异比较。同时,给出一个实例,说明所设计的这类细胞神经网络(CNN)基因在图像差异比较处理上的一个应用。     

基于T-S模糊模型的CNN混沌同步控制研究

研究了四元细胞神经网络(CNN)混沌系统的T-S模糊模型建立问题,用李雅谱诺夫法构建CNN混沌系统的同步控制器,并用遗传算法对控制参数进行优化,达到比较理想的同步效果.     

基于五阶CNN的图像边检测算法研究

边缘是图像的最基本的特征之一,边缘提取是图像分析中非常重要的步骤,而细胞神经网络是边缘检测中很有效的一种方法.作者基于细胞神经网络(cellular neural network,简称CNN),研究了5阶CNN模板对图像边缘检测的过程,阐述了算法实现过程中的关键步骤,并且证明了算法的稳定性.对图像分别采用基于5阶、3阶CNN算法和经典算子(Prewit、Canny、Sobel等)进行边缘提取,定性分析比较了几类算法在性能上的优劣,定量比较了检测结果的准确性.实验结果表明,基于5阶CNN模板算法的边缘检测结果更加显著,且在硬件实现上能够高速并行计算,实现图像实时处理.     

基于5阶细胞神经网络图像浮雕算法研究

针对如何使图像中的浮雕效果更具有立体感的问题,设计了关于图像的5阶细胞神经网络(CNN)的浮雕算法研究的方案,研究了该算法对于图像的立体化处理的过程,对于同一图像分别采用5阶CNN、3阶CNN算法和拉普拉斯算法进行对图像的立体化处理,并比较了几类算法的优劣.实验表明,基于5阶CNN浮雕算法更接近现实,直观效果更好,在实现图像的实时处理中,能够有效地生成具有艺术效果的浮雕图像.同时,将其应用在遥感图像的处理工作中,取得了很好的效果.     

一类用神经网络实现图像去噪的新方法

提出了一类基于二维细胞自动机(CA)和细胞神经网络(CNN)的图像滤波新方法。通过对两种新的二维CA规则的深入研究，得出了两类CA演化规则能够用于设计新的细胞神经网络，可以实现灰度图像的噪声消除。核心思想是用两个对偶CA规则设计两个CNN网络，联合实现图像滤波处理，能够获得比传统算法好得多的处理速度和效果。仿真结果证明本文的想法是合理的，期望能够在二维CA研究与应用设计方面有所启发和突破。     

细胞式神经网络中的通用性与突发计算

细胞神经网络（CNN）在20世纪80年代末由美国加州大学伯克利分校的Chua和Yang提出，从实现各种微电子与毫微电子技术的角度来讲，它是一个极有吸引力的计算结构。细胞神经网络的范例包括了细胞自动化特例，此外它从神经计算领域中借用了许多思想与技术。细胞神经网络中的计算可以如同大脑一样，而不是依据微处理器总体结构的计算。     

基于卷积神经网络的细胞图像分割与类型判别

组织细胞图像形态各异、大小不一、纹理变化多样等特点,导致难以精准地分割细胞区域的问题,对此提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和边缘聚类方法的新算法.对原始切片采用染色校正预处理,提高色彩对比度,利用CNN得到初步分割结果,结合边缘聚类方法提升初步分割结果的连续性和完整性.在此基础上,结合计算机视觉技术,获得分割图像中细胞颗粒的基本属性特征,并使用Softmax分类器判别细胞类型.实验结果表明:相较于经典的卷积神经网络、阈值分割、模糊聚类等细胞图像分割算法,该算法在分割结果的完整度方面提升了6.15个百分点.     

基于卷积神经网络的交通标志识别方法

针对卷积神经网络(CNN)在交通标志识别过程中出现的梯度弥散而引起的识别率低的问题,给出了基于改进CNN结构的交通标志识别方法.实验结果表明:该方法能够有效提高识别精度,防止梯度弥散.     

基于HHO-CNN的轴承故障诊断方法研究

轴承是传动系统重要的支撑部件，也是整个系统的薄弱环节，卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)强大的特征提取和学习能力为轴承运行状态模式识别提供了可能性.针对CNN处理多分类模式识别过程中，由超参数问题引起的准确率低、收敛速度慢等问题，提出了一种基于哈里斯鹰优化(Harris hawks optimization, HHO)算法优化的CNN分类模型.首先，对不同故障类型和故障程度轴承故障数据集进行划分，初始化CNN模型参数；然后，使用HHO算法对CNN模型的超参数空间进行优化，计算适应度值并获取全连接层的单元数量和迭代次数；最后，利用优化后的CNN模型对轴承数据集进行模式识别.通过不同故障类型和故障程度轴承实验数据验证，表明HHO-CNN模型可以使得全连接层的单元数量和迭代次数迅速收敛，及时准确调整CNN的网络参数，提升分类器的性能，提高了故障模式识别准确性，增强了模型的稳定性.     

改进卷积神经网络在腺癌病理图像分类中的应用

针对传统卷积神经网络(CNN)稀疏的网络结构无法保留全连接网络密集计算的高效性和在实验过程中卷积特征利用率低造成的分类结果不准确或收敛速度较慢的问题,提出了一种基于CNN的多尺度方法结合反卷积网络的特征提取算法(MSDCNN)并对腺癌病理图像进行分类。首先,利用反卷积操作实现不同尺度特征的融合,然后利用Inception结构不同尺度卷积核提取多尺度特征,最后通过Softmax方法对图像进行分类。在腺癌病理细胞图像进行的分类实验结果表明,在最后的卷积特征尺度相同的情况下,MSDCNN算法比传统的CNN算法分类精度提高了约14%,比同样基于多尺度特征的融合网络模型方法分类精度提高了约1.2%。     

关于农业区划地图集中的统一协调问题

图集的统一协调,对图集质量有很大影响。本文是作者在编制北京市农业区划地图集的实践基础上,根据地图信息传输论的观点,对农业区划地图集的统一协调的内容及方法进行了探讨。试图总结编制这类图集的统一协调模式,以供读者编图时参考。     

民间法正义观的转型

研究了国家法的抽象正义观与民间法的情理正义观,认为西方国家法的抽象正义观与东方民间法的情理正义观存在实质的不同,原因在于思维方式、超验与经验传统、政治结构的差别。在现代法治理念下,传统民间法所代表的正义观将向混合正义观转型,西方法治所代表的国家法抽象正义观是其骨架。     

关于一维非自治时滞系统点态退化一例

给出了一维非自治时滞系统点态退化的一个例子,拓宽了该领域的研究。     

十二烷基苯硝化选择性的测定

利用对位异构体的对称性由核磁共振氢谱测定了工业十二烷基苯在硝硫混酸中的硝化选择性，发现一硝化产物中对位异构体的比例为７５％￣８０％。以月桂酸和苯为原料，经氯化、酰化和还原合成了正十二烷基苯。在同样条件下研究了正十二烷基苯的硝化，由核磁共振氢谱和气相色谱分析，发现一硝化产物中对位异构体的比例仅为６０％。根据空间位阻效应，对结果进行了讨论，并与甲苯，乙苯，异丙苯等短链烷基苯的硝化结果进行了比较。     

YBCO掺杂效应研究

介绍了YBCO掺杂的基础知识,总结了YBCO各个位置采用典型元素掺杂而导致的超导电性和结构的变化,阐述了掺杂对YBCO的重要影响,并简介了当前YBCO掺杂效应研究中的几个热点问题.     

A_5的一类12阶子群的构造

由于有限群的Lagrange定理的逆不成立,因此,n较大时要确定n次交代群An的所有子群或对An阶数的每一个正因数,确定是否存在这个阶数的子群是较困难的问题.文章通过对5-循环置换各次方幂的计算及其研究,构造出了A5的5个12阶子集,并证明了每一个子集都是A5的12阶子群,最后对A5的部分阶的子群做了总结.     

高频机组基础振动检测分析

为了找出诱发高频机组基础不良振动的原因，从基础计算模型方面对基础激励与响应进行了分析，以两个高频机组基础为动测实例，经模态分析得出钢筋混凝土构架式基础竖向1阶振动与电机产生共振；应用功率谱法对动力机组及基础平台进行动测，得出平台异常响应频率66Hz为水泵工作频率，调整机器的工作频率可避开不良振源影响，达到明显的减振效果。由此而知，动力机器基础出现不良振动时，不可盲目改变结构的动力特性，应在机器不同工况比如：停机、起机及正常转速下，对机器及基础进行动测并对振动信号进行比较分析，以制定出行之有效的减振方法。     

鸡法氏囊病及其防治

报告鸡法氏囊病的流行状况，主要症状，剖检情况及诊断，提出了综合性防治措施。     

圈幂补图的树宽

基于“前沿分支”的观点研究了圈幂补图的树宽，首先确定了它的树宽下界，又给出了达到此下界的标号，从而得到了它的树宽表达式。