论我国经济快速发展时期的成人教育

成人教育做为整个教育体系中的一个组成部分,是社会文明的重要标志,具有其它教育不可取代的功能。尤其是在改革后,我国经济快速发展时期,由于经济规模增大;产业结构急剧调整;行业门类快速扩展等特点决定对人才的需求不仅是质量高而且是数量大。为了适应快速发展的社会主义经济需要,不仅要重视普通教育,更应重视成人教育。为此,本文重点论述了发展成人教育的必要性;经济快速发展对人才的要求;经济快速发展时期对成人教育的要求及发展成人教育应注重的主要问题。     

石膏与氯化钾在氨介质中复分解的回归模型

本文对石膏与氯化钾在氨介质中液固复分解反应制取硫酸钾工艺中的氯化钾转化率与诸影响因素进行了正交试验设计，并对试验数据进行了多元线性回归和逐步回归，建立了能较好模拟复分解反应规律的多元线性回归模型，为石膏转化法制取无氯钾肥硫酸钾的生产工艺的优化提供了一种数学模型     

基于共轭酉ROOT-MUSIC的一维散射中心提取算法

提出一种新的共轭酉Root-Music算法,并应用于雷达目标的一维散射中心提取.通过合成复观测数据及其共轭,有效利用共轭数据信息,提高一维散射中心分辨率.利用前后向空间平滑修正技术,构造中心复共轭对称矩阵,使其具备厄尔米特特性,通过酉变换使前后向自相关矩阵映射为实值矩阵,进行实值分解,提高计算效率.理论分析和仿真结果表明该算法在提高分辨率的同时有效降低了运算量.     

全相位方向滤波器组设计及其应用

为提高方向滤波器组的方向选择性和运算速度,基于全相位列率滤波理论提出了一种新的方向滤波器组设计方法该方法直接从频谱特性设计纯二维方向滤波器并灵活构建方向滤波器组,避免了传统方向滤波器组对图像的旋转、采样等操作,可以更多地保留图像细节并减小运算量．采用该方法设计了2种全相位方向滤波器组,并将其用于图像去噪对经典测试图像的实验结果表明,与Contourlet变换及其改进——非下采样Contourlet变换相比,采用该方法去噪后图像的峰值信噪比最多提高2．96dB,且重建图像的主观质量也较好．     

基于混合注意力机制和相关性估计网络的点云配准算法

点云配准是对同一物体上采集到的点云数据进行精确匹配,然而传统方法计算成本高,配准精度差.基于神经网络的算法也存在噪声干扰,在类别未见的点云数据上应用时效果不佳.为解决这一问题,本文提出了一种基于混合注意力机制和相关性估计网络的点云配准算法.考虑到点云内部特征的复杂性和点云对变换的随机性,提出一种混合注意力机制来提取关键特征信息,利用残差的方式进行连接,可以得到更具鲁棒性的点云特征.通过相关性估计网络对点云特征进行非线性激励,可以提高表达能力,获取点云对之间更紧密的相关性.在人工合成数据集ModelNet40和真实数据集ICL-NUIM上的仿真实验结果表明,本文算法在大尺度仿射变换下,对掺杂噪声、类别未见点云数据的配准精度有显著的提升,证明了其有效性.     

基于邻域结构和驱动力准则的非刚性点集配准

非刚性点集配准的关键是找到点集之间的正确对应关系。传统点集配准方法通常将特征点的全局空间距离作为判别准则，而未考虑点集的邻域结构信息，容易产生误匹配，为此，文中提出了一种基于邻域结构和驱动力的非刚性点集配准算法。首先，在一致性点漂移(CPD)算法的基础上，提出了一种局部距离计算方法，并将其与空间距离相结合，有助于提高匹配精度；此外，对传统形状上下文方法进行了改进，构建了一种新的驱动力准则，以在初始配准过程中提高搜索速度，在后期减小配准误差；最后，采用期望最大化(EM)算法迭代求解各点对的对应关系。在常用国际点集数据集上的仿真实验结果表明，在非刚性变形、噪声、异常点和遮挡等情况下，文中算法比经典算法具有更高的鲁棒性，匹配准确率也更高，并且对真实图像可以获得比较理想的配准效果。