凹球面换能器加热治疗中温度控制方法研究

高强度聚焦超声(HIFU)治疗肿瘤是目前临床治疗的一种有效方法,治疗过程中组织内的温度控制十分重要.本文针对HIFU治疗过程中用时过长、超调、振荡等特性及控制延时的问题,提出了一种模糊控制方法以优化系统的控制性能.该方法采用Mamdani推理型模糊控制器代替传统的控制器,依据模糊控制规则控制凹球面换能器的输出声功率,实现对治疗区温度的精确控制.Matlab仿真结果表明,模糊控制的引入有效地缩短了治疗时间,避免了超调和振荡现象,且在声源参数不同的条件下均能获得理想的控制效果.该方法相对PID控制具有明显的优势,对提高HIFU疗效有重要意义.     

视频镜头分割与关键帧提取算法研究

为了解决关键帧提取算法性能因特征选取单一而受视频类型多样性限制等问题,提出了一种基于多特征的关键帧提取方法 .该方法在检测到的每个镜头内,采用颜色特征、小波统计特征和SIFT局部特征计算视频帧间综合相似度矩阵.然后采用一个改进的谱聚类算法将镜头帧分组,每一组的中心帧被选择作为关键帧,其中关键帧的数目通过计算聚类不稳定性的极小值进行估计.通过实验利用F1分数、保真度和镜头重构度等评估标准验证了该方法的有效性.     

利用二元结构特征的人脸识别

提出了一种基于二元结构特征提取的人脸识别算法. 该算法将所有类进行两两组合,以两类分类器为基础,为每个两两组合类间的识别挑选最适合分类的特征构成特征选取空间. 对未知样本进行测试时,在特征选取空间中计算测试样本与所有训练类的相似度,将未知样本判断为与之相似度最大的类. 运用AT&T和AR人脸数据库对该算法进行性能测试,与其他算法相比,该算法能在较小的特征维数下获得更高的识别率.     

降低特征类内离散度的JPEG图像隐写分析

图像内容特征差异使得载体、载密图像的隐写检测特征混淆在一起而难以区分,这导致图像隐写分析成了一个"类内分散、类间聚合"的分类问题.针对此问题,从降低因图像内容、处理手段等造成的隐写检测特征类内离散度的角度出发,提出了一种更加可靠的隐写检测模型.依据内容复杂度将待检测图像分类,分别提取具有相同内容复杂度的每一类图像的隐写检测特征和训练分类器,得到最终检测结果.数据分析和实验结果表明:基于图像分类的隐写分析方法能够有效提高检测性能.     

基于满足度评估的遥感应用需求聚类算法

在进行大规模遥感卫星体系论证时,针对单个用户部门、一星一议式的遥感卫星需求的传统分析方法已不再适用.为了解决这个问题,以光学遥感应用需求为研究对象提出一种遥感应用需求聚类算法.首先,通过需求指标分析提取出空间分辨率等5个体系级需求指标,以实现需求结构化表达;然后,构造基于需求满足度评估的相似性测度,并以需求满足度作为衡量需求间相似性的量化指标;最后,设计基于满足度测度的最大最小距离聚类算法,进而提取出中心类别需求.实验结果表明,该方法可以很好地合并同类需求,所得结果能支撑后续的体系设计与载荷研制工作.     

训练方法对汉语数字串识别率影响的研究

在语占识别系统中，都是通过提取特征向量来计算待识语音与模型之间的概率或距离，然后根据最大概率或最小距离判断待识语爵的类别．对大量实验数据的观察发现：特征向量的各维对语音的表达能力是不一样的，同时特征向星在语音的时间轴上表达能力也不一样。根据这种特性，提出了三种训练算法：在训练中计算出加权矩阵，以此来加强易混淆数字间的本质区分特征，减弱随机特征，在汉语数字串识别实验中，得到了比较理想的实验结果，错误下降40．8％，系统识别率上升到94．08％。     

基于数据挖掘技术的湖南省县域乡村分类分析

以数据挖掘为工具,结合县域经济发展理论,探究湖南省县域经济发展聚集态势.构建了湖南省县域经济发展评价指标体系,对数据集应用基于原型的二分K均值聚类、基于图的AGNES聚类、加权主成分距离聚类与基于密度的DBSCAN聚类,根据邻近度矩阵的相关度选择最优聚类方法 .结果显示,湖南省县域经济发展按特征可归为四类,各类县市特征显著,类别间发展差距较大.根据模型的理论结果对现有的湖南省政府乡村振兴三大发展梯队的划分进行调整,为地方政府实施乡村振兴战略提供一定的理论基础,具有较好的参考价值.     

基于紧密度的模糊加权kNN数据分类方法

模糊k-最近邻(fuzzy k-nearest neighbor,FkNN)及其改进的分类方法忽略了样本存在分布不均匀以及噪声样本的情况,不能充分体现每个类样本特征的差异性,影响了分类的准确率.为此,提出了一种基于紧密度的模糊加权kNN数据分类方法.首先基于样本间紧密度计算样本的隶属度;然后根据特征的模糊熵值分别计算每个类样本特征的权重,并使用加权欧氏距离确定近邻训练样本;最后根据待分类样本所属的每个类别的隶属度确定其类别.对UCI多个数据集的实验结果表明该方法是有效的.     

基于分块SIFT和GMM的人脸识别方法

当前人脸识别方法对采集环境要求严格,多是基于不变特征格,普适性不强.提出一种基于分块SIFT和GMM的人脸识别方法,首先在人脸整体和各分块图像上分别提取SIFT特征,并采用PCA方法进行降维处理,得到鲁棒性强和区分能力好的人脸特征;然后借鉴假设检验的思想,用通用的背景模型描述生物特征识别问题,并通过GMM方法和本文提出的成对模型构建人脸的背景模型和个体模型,据此计算待识别样本与注册样本之间的相似度,求取分类指数,采用分层决策框架实现人脸识别.仿真实验表明,本文方法对环境变化的识别鲁棒性强、识别性能好.     

医用电气设备电气间隙和爬电距离能力验证分析

能力验证(ProficiencyTesting)是利用实验室间比对来判定实验室和检查机构能力的活动,是检验实验室检测水平的一项重要手段。通过能力验证项目的实施,还可以加强实验室间的技术交流,提高检测的质量和水平。电气间隙和爬电距离是医用电气产品重要的安全检测项目,由于产品结构复杂多样,掌握电气间隙和爬电距离的含义并正确应用对应的标准条款,是进行准确可靠检测的关键所在。本文对笔者参与中国食品药品检定研究院组织的《2015年全国医疗器械电气间隙和爬电距离能力验证试验》结果进行分析和讨论。     

基于显微图像的动物纤维鉴别技术

羊绒与细羊毛的主要辨识依据是两者的表皮鳞片模式.该领域内常用的一项技术是分析纤维的SEM图像,通过鳞片边缘高度来区分两类纤维,但其成本高昂,且有8%的误差.该文提出区分两类纤维的新方法,首先将显微摄像系统获取的纤维图像处理成单像素宽度的二值骨架图,通过该二值骨架图提取纤维鳞片的4个相对形状参数,构建贝叶斯 分类模型.数值实验表明,尽管该模型是基于光学显微镜的,但其分类性能却相似于基于扣描电镜的模型,对羊绒与细羊毛(70S)的正确识别率达到90%.     

基于块匹配的综合图像检索技术

提出了一种基于文本、语义和特征块匹配相结合的综合图像检索方法．首先,将图像入库时进行人工标注;然后运用SVM机器学习框架,建立先验知识库,提取图像的语义特征;然后利用Harris算子检测出图像的特征点,进一步统计出两个图像中匹配的特征块数目,计算图像间的相似距离．实验结果表明,这种综合检索方法能更全面、更精确地描述了图...     

基于生态适宜性评价的武清区生态空间规划

城镇化进程的加快不断破坏生物栖息环境,加剧生物栖息地的景观破碎化.在土地资源稀缺地区,仅靠保护单一类型生境的方法无法满足生物多样性保护需要.通过构建生态网络、实施生态规划来进行生物多样性保护为解决当前生态环境问题提供了新思路.利用景观生态学方法和GIS技术,选取高程、植被覆盖度、距主要河流距离、景观类型4个因素构建评价体系,对天津市武清区生态适宜性进行评价.提取区域内面积大于10 hm2的生境斑块作为生态源地,以区域生态适宜性评价结果作为成本面,利用累积耗费距离模型模拟武清区潜在生态网络,该网络由51个节点和80条廊道组成.对模拟的潜在生态廊道进行优化,提出武清区生态空间规划总体布局——"三横五纵、三片、多廊、多点".结果表明,利用累积耗费距离模型模拟区域潜在生态网络是一种进行区域生态空间规划的有效方法,模拟出的生态网络符合当地实际,能为区域生态建设提供参考.     

基于色度直方图的颜色聚类算法

提取目标背景的主色是迷彩设计中的重要步骤,通常采用的颜色聚类算法具有监督性的缺陷. 为此,提出一种基于色度直方图的、无监督的颜色聚类算法. 该算法采用CIE 1931色度系统建立色度直方图,根据像素点在该坐标系的分布规律自动生成聚类中心. 逐一计算像素点与各聚类中心的色度的欧氏距离,将像素点与最近的聚类中心归于一类. 实验结果表明,采用该聚类算法能够准确提取主色,自动分割彩色图像,且比普通聚类算法的时间效率更优.     

基于图像块分类阈值优化的改进可逆图像伪装

为了提高数字图像伪装中生成的伪装图像的视觉质量,提出一种基于图像块分类阈值优化的可逆图像伪装方案.根据统计特征对原始图像子块和目标图像子块进行分类,通过优化分类阈值使得生成伪装图像和目标图像的均方差最小,然后进行相应类内图像块匹配、块线性变换、块旋转和翻转校正,最终使原始图像伪装成目标图像.采用可逆信息隐藏的算法将恢复原图所需的变换参数信息嵌入伪装图像,接收方提取辅助信息,从而实现原始图像的无损恢复.实验结果表明,该算法生成的伪装图像的视觉效果比未经阈值优化的伪装图像的效果更好.     

一种基于事件的海洋关联规则挖掘方法

在Apriori算法的递归链接-剪枝概念上,设计了面向海洋异常事件的关联规则挖掘算法.首先给出事件的相关概念与定义、事件的规则表达及评价指标.根据事件的定义和支持度阈值,生成事件频繁1-项集,并设计面向事件的链接-剪枝算法,实现频繁k-项集到(k+1)-项集的产生.根据事件强关联规则评价指标,提取海洋事件强关联规则.通过太平洋海洋异常事件的关联规则挖掘和典型异常事件间的关联规则分析,验证了该方法的正确性和可行性.     

结合模糊熵和遗传算法的双阈值图像分割

在火炮身管弯曲度测量系统中,为了能从光靶图像中同时提取标定图案和激光光斑,提出了一种双阈值图像分割方法. 基于模糊数学理论和最大模糊熵判据,把光靶图像中的像素灰度级分为黑、灰和亮3 个模糊子集,用于畸变校正的标定图案的像素灰度级隶属于黑模糊子集,用于测量的激光光斑的像素灰度级隶属于亮模糊子集.使用改进的模糊指数熵作为分类判据,提高了分类准确性. 通过遗传算法确定模糊熵参数的最优组合,降低了计算复杂度,并且最大模糊熵判据仅含有4 个模糊熵参数,减小了搜索空间. 针对光靶图像进行了双阈值分割实验,并与最大类间方差双阈值法、模拟退火模糊熵法和使用未改进的模糊指数熵的遗传模糊熵法进行了比较. 实验结果表明,所提方法能自动而有效地选取双阈值,且分割效果优于其他3 种双阈值分割方法.     

用于侧扫声纳图像边缘检测的改进Canny算子

摘要： 针对侧扫声纳图像斑点噪声强的特点,提出一种改进的Canny算子进行边缘检测. 根据斑点噪声的乘性模型和瑞利分布特性,在非下采样Contourlet变换域进行局部自适应降斑. 该方法在有效抑制斑点噪声的同时可较好地保护边缘,避免了Canny算子造成的边缘模糊. 计算降斑后图像的梯度值分布,对梯度幅值进行非极大值抑制得到极大值点. 将梯度模的极大值点分成强边缘点、弱边缘点与非边缘点3 类,基于类间方差最大自适应确定区分3 类的双阈值,经双阈值处理与弱边缘连接得到边缘图. 对模拟声纳图像和实际声纳图像的边缘检测结果表明,较之Canny算子和小波模极大等边缘检测方法,该方法具有边缘检测完整、定位准确、伪边缘点较少等优点.     

基于SRTM DEM数据的云南省地形起伏度及其与风速关系研究

为了研究地形起伏度对风速的影响,以SRTM DEM数据为数据源,利用均值变点分析法确定了云南省地形起伏度的最佳统计单元,以最佳统计单元作为统计单元提取了云南省地形起伏度;利用曲线拟合分析法和空间自相关分析法讨论地形起伏度与风速的相关性、空间关系。结果表明:(1)基于SRTM DEM数据的云南省地形起伏度的最佳统计单元是19×19(最佳统计单元面积2.92 km~2);(2)云南省地形起伏度在0～2 382 m之间,地区起伏悬殊,整体呈现西高东低的趋势;(3)云南省地形起伏度与风速的相关系数为0.689,拟合效果较好,表明地形起伏度是云南省风速的重要影响因子;(4)通过双变量空间自相关分析,地形起伏度与风速在空间上呈现负相关,以LH(低地形起伏度,高风速)聚集为主。     

铁兰的结构及其作为重金属生物监测器在空气污染评估研究中的应用(英文)

铁兰是一种不从土壤汲取养分的气生植物,在很多国家被用于空气污染的监测研究。虽然铁兰作为生物监测被广泛报道,但却很少有关于铁兰自身结构与其作为生物监测器间相关性的研究。由于它们从降水中吸收水分、养料以及大气污染物,因此,通过检测其组织中累积的重金属即可判断空气的主要污染源。为了进行环境监测,常需要依据土地使用类型、人类活动范围以及距离重金属源的距离进行分类采样,并且要区分农业、城镇、工业及交通区域,铁兰因其广泛的生长适应性、低廉的成本、可长期在不同区域生长并易于采样,被许多研究者认为是环境污染监测中重金属富集的理想植物。