视觉感知结合学习的自然图像轮廓检测

本文结合非经典感受野的视觉特性与机器学习的方法,提出了一种自然图像轮廓检测模型.当非经典感受野中的刺激与感受野中心刺激形成一种精确的空间结构时,将对中心产生一种增强效应;另一方面非经典感受野中抑制作用会降低同质成分的响应,我们将这两个机制分别用于增强光滑的轮廓和减少背景中与结构无关的干扰成分.利用逻辑回归概率模型将感受野中的信息与来自非经典感受野中的信息进行有效融合,并根据图像的手工标注数据库,通过学习方法获得一组最优的模型参数.自然图像的实验结果表明该轮廓检测方法能极大地抑制来自纹理的局部边缘,减少虚假轮廓,同时能增强具有一致空间结构的成分,避免轮廓缺失.最后利用Berkeley图像数据库定量地评价了我们方法的性能,并与相关方法进行了比较.该模型不仅为复杂场景中的轮廓检测提供了一个可行的策略,并有助于对生理视觉机制的理解.     

基于栅极信号的功率器件老化特征分析

本文研究栅极动态信号在功率器件故障预测上的应用.首先介绍了功率器件栅极动态信号反映的相关失效机制,并分析了栅极动态信号的老化特征及影响因素.提出了老化特征提取方法,选定动态过程时间,动态过程面积比率作为老化特征.使用降频错位采样的方法还原高频采样下计算的老化特征,降低利用动态信号进行故障预测的采样频率,以提高方法可行性.通过NASA公布的数据集进行实验验证,提取的老化特征明显,降频采样达到了预期效果.     

SOFA技术对减轻锅炉水冷壁结渣的可行性分析及数值模拟

研究了水冷壁结渣的两个主要原因即还原性气氛和风粉气流,并提出了解决措施:适当的减弱还原性气氛,防止灰熔点降低.在深刻探讨水冷壁结渣成因的基础上,分析了采用SOFA技术解决这一问题的可行性,并利用CFD数值模拟得出了氧量、温度和氮氧化物生成的特点,模拟的结果为减轻水冷壁结渣和工程应用提供了一定的指导意义.     

基于轻小型无人机雷达的植被高度反演方法

针对目前主流雷达传感器难以满足轻小型无人机载荷需要,且存在着数据获取成本高及算法模型复杂的问题,在自行研制的一种高度集成、轻量化且具有高可靠性的轻小型无人机雷达系统基础上,发展了一种植被高度信息反演新方法。该方法中使用二维滤波抑制直耦波能量,基于剩余图像熵的自适应主元分析去噪方法解决传统方法主元选择不稳定的问题,并基于互相关信息的后向投影算法进一步增强目标信号,最后应用Sobel算子提取植被高度。实验结果表明,该方法反演得到的植被高度和验证数据的相关性达到0.92,均方根误差可达1.28 m。     

二阶p-Laplacian算子的奇异边值问题多解的存在性

应用锥拉伸和锥压缩不动点理论讨论了有关p-Laplacian算子的二阶微分方程奇异边值问题多个正解的存在性。     

网络环境下高校图书馆电子阅览室的有效利用

针对目前高校图书馆电子阅览室服务中出现的问题,提出了具体的改进措施。     

电刺激小脑顶核对大鼠心肌梗死后心脏神经再生的影响

探讨预先电刺激小脑顶核(FNS)对大鼠心肌梗死(MI)后心脏神经再生的干预作用。将90只Wistar大鼠随机分为:①MI组,结扎左冠状动脉前降支(LAD);②预先电刺激小脑顶核后再予以LAD结扎组(FNS MI组);③毁损小脑顶核后电刺激该部位,再行LAD结扎组(FNL FNS MI组)。各组又分MI后1,7,21d3个时间点。另设假手术组(Sham组)。应用免疫组织化学方法显示心脏组织胆碱乙酰转移酶(CHAT)和酪氨酸羟化酶(TH)。检测各时间点梗死区与非梗死区TH、CHAT阳性神经纤维分布密度,MI组与Sham组相比显著减少(P<0.01);FNS MI组较MI组显著增多(P<0.05);FNL FNS MI组与MI组比较无显著性差异(P>0.05)。因此,电刺激小脑顶核可增加梗死区和非梗死区心肌组织TH、CHAT染色阳性神经纤维密度,促进MI后心脏神经纤维再生。     

含根网络的可靠性与稳定性研究

【目的】含功能中心根顶点的网络的稳定性及可靠性有着很强的理论意义和现实意义。对可靠性和稳定性进行简化运算,得出其减-缩边公式。【方法】先利用条件概率推导出二阶平方期望的减-缩边公式,再利用已有的一阶期望减-缩边公式。【结果】得到方差的一个二阶分解递归计算方法,从而简化了运算。进一步,推导了一些特殊根图的具体的方差分解计算公式。【结论】较好地解决了网络方差计算的减-缩边公式问题,研究了根顶点不同位置时候的网络稳定性及优化问题,讨论了有均匀分布先验和 Beta 分布先验时,后验方差的计算公式问题。最后,结合期望和方差讨论了含根网络的整体优化布局问题。
     

3类3-正则图中的1-因子数

构造了3类3-正则图,并用划分与求和的方法给出了这3类图1-因子数的计算公式.