后工业时代北京市发展文化创意产业的新路径

20世纪90年代以来，随着北京的经济结构转型和产业结构调整，大量位于城区的工业企业因产业布局和改制重组的需要逐步外迁，留下烟囱、老厂房等一批高大宽敞、风格独特的工业遗产。     

基于声纳图像的水下目标识别技术研究

随着声纳技术的发展和图像声纳的出现,对基于声纳图像处理的目标识别技术的研究刻不容缓.本文设计了一个水下目标识别系统,其中,预处理采用小波平均阈值法,特征提取采用灰度共生矩阵法,目标识别采用BP神经网络分类器,实验识别率达在90% 以上.     

用电解水法测量电子电荷和荷质比

从电解加酸的蒸馏水过程中得到的氢气或氧气的体积、温度、压强和电量等数据,利用气态方程和阿佛加德罗定律可算出电子的电荷、质量和荷质比e/m。众所周知、测量电子的电荷e的传统方法是用密立根油滴法,这种方法虽然能够精确的测出电子的电荷,但很费时间且难度大。而电子荷质比的测量通常是用示波管进行的它是由电子束在电场和磁场的作用下运动聚焦而得到e/m的值、这种方法不但直观性差而且由于是采用高压聚焦荧光屏易被烧坏。现采用电解水法测电子的电荷和荷质比方法简单容易掌握,且观察直观又节省时间,两个实验合在一起可在两个小时内完成。     

体验经济视野下文化创意产业的生态发展路径

正文化创意产业的发展模式一直是困扰实践界的难题,随着大数据和体验经济时代的到来,审美体验与精神愉悦已成为当下世界经济活动中的高层诉求。为了促进文化创意产业与世界经济发展接轨,必须结合体验经济的内在发展逻辑与消费者的审美直觉心理进行探讨。本文针对文化创意产业是什么,体验经济与文化创意产业,"体验经济"时代文化创意产业发展路径三部分展开论述,分析未来在体验经济视野下,文化创意产业的生态发展路径。     

基于BP神经网络结构的图像压缩技术研究

采用BP(back propagation)神经网络方法进行图像数据压缩处理.通过输入信号的正向传递和误差信号的反向传播算法,直接为图像提供数据压缩的能力.仿真实验表明,通过合理调整BP神经网络模型隐含层神经元的个数,可使图像压缩效果最佳.     

基于点模式特征提取的指纹匹配技术

为了准确识别指纹，采用基于点模式特征提取的指纹匹配技术。选取FVC2002指纹库中的指纹，对指纹图像进行归一化、灰度阈值分割、二值化、细化等预处理后，提取出端点、分叉点等特征点，并将其包含的指纹边缘点、断点等伪特征点去除，然后将提取的指纹特征信息同指纹库中的指纹进行匹配，测试指纹匹配率为94.12%。仿真试验结果表明，该方法具有较好的识别精度，根据试验结果可知匹配率为99.41%。     

结合多特征赋权的谱聚类水下多目标分割技术

由于声呐图像受噪声污染严重，导致水下多目标分割存在精度低的问题.为此，提出一种自调整谱聚类结合熵权法进行多特征赋权的水下多目标分割技术.该技术首先通过自调整谱聚类对声呐图像的像素点进行聚类处理，使图像划分为多个独立的区域，然后根据多特征的互补性和冗余性统计每个区域的信息熵、亮度、对比度和狭长度等特征，利用熵权法对多特征进行赋权并筛选出最优的一个目标区域，再将该最优目标区域和所有区域进行多特征相似度匹配，最后根据相似度的匹配结果使用自适应阈值迭代法自动分割出所有的目标区域.实验结果表明没有对噪声干扰区域误分割，分割出的目标区域精度更高，验证了所提方法的有效性.