高斯-拉普拉斯边缘检测算子的扩展研究

针对经典的高斯-拉普拉斯（LOG）边缘检测算子是各向同性的,对各个角度方向的图像边缘检测的力度是相同的特性,对经典LOG边缘检测算子引入了角度信息参量进行推导,使以圆为对称的经典的LOG边缘检测算子变成为以椭圆对称,并且可以在坐标轴旋转任意角度的边缘检测算子,增强了其边缘检测的功能,使之能对不同角度方向的边缘更加有效地进行检测．经过在Matlab里对同一幅图像进行比较实验,对于图像中不同角度的边缘均能相应地进行提取．扩展后的LOG算子,不仅增强了边缘检测算法功能,而且完全保留了经典LOG算子原有的优点．     

基于动态部分缓存共享机制的改进RED算法

为了解决Internet中网络业务流量不断增长而引发的网络拥塞问题,采用部分缓存共享机制对随机早期检测算法进行改进。根据网络节点缓存资源实时使用情况模糊动态调整丢弃阈值,结合采用比例调度算法,提高了网络共享资源的使用效率,保证了不同网络业务的服务质量。仿真试验结果表明,改进RED算法可以提高网络节点的成功转发率,改善关键业务的延迟指标,具有更好的拥塞控制性能。     

船用高强钢焊接热裂纹失效分析

为提高高强钢焊接热裂纹的检测效率,首先采用不同热裂纹的定性诊断技术,从取样区域大小和取样部位两方面比较了热裂纹冶金因素检测的检出效率。结果表明,断口横截面的局域采样热裂纹检出效率高。其机理在于硫在工艺因素影响下被高度集中,该局域成为启裂源,相反,沿断面上的面扫后取平均值的方法难以直接检测。接着,根据该机理提出了抑制高强钢焊接裂纹的工艺措施,以期为热裂纹定性检测技术和焊接工艺选择提供参考。     

基于nested-loop的大数据集快速离群点检测算法

针对已有的多数离群点检测算法存在扩展性差,不能有效应用于大数据集的问题,在已有的基于距离的离群点检测算法的基础上,设计模信息表存储结构,利用向量内积不等式关系以及合理的存储分配和调度策略,提出一种高效离群点检测算法DBoda.该算法通过在预处理中存储每个点的模信息,减少点间距离的计算量,并对嵌套循环方法进行优化,进一步减少I/O的开销.理论分析和试验结果表明,所提算法具有时间消耗小和适用于处理大数据集的特点,可以有效地解决离群点检测中的算法时间复杂性和算法扩展性问题.     

基于数学期望的核酸检测最优分组分析

新冠疫情给人们的生活和健康带来极大的影响,为了有效控制疫情的传播,核酸检测必不可少.基于我国巨大的检测人数和有限的公共卫生资源,如何低成本、高效率地进行核酸检测值得深思.结合不同省市官方疫情数据和MATLAB模拟,建立模型进行理论和实际的计算,面对不同情况给出相应的调整方案,根据感染率给出最优混检人数.     

基于概率统计局部聚类的复杂场景弱小运动目标检测

在复杂场景下进行弱小运动目标的检测过程中,受到视频中有序相邻对象相似性的影响,难以高精度地识别低质量特征的运动目标.设计一种基于概率统计局部聚类的复杂场景弱小运动目标检测方法.建立空域模型、时域模型,分析小目标特征、背景特征以及噪声特征,从中提取弱小运动目标特征,使用概率统计局部聚类理论,拟定划分标准使用条件,实现目标轮廓曲线分段,将弱小运动目标检测流程进行整体优化,完成基于概率统计局部聚类的复杂场景弱小运动目标检测方法的设计.检测方法性能测试结果表明：在不同的实验图像下,设计的弱小运动目标检测方法的检测率平均值为69.8%,具有一定的实用性和可靠性.     

水工混凝土劈拉强度与回弹法测值的关系探讨

劈拉强度是混凝土重要的力学参数之一,回弹法是混凝土强度现场无损检测的常用手段.为探讨水工混凝土劈拉强度与回弹法测值的关系,首先开展不同水胶比(0.5和0.33)、不同标准养护龄期(3 d、14 d和28 d)的水工混凝土立方体的劈拉强度和回弹值测试,然后通过单因素方差分析对实验数据进行预处理,进而建立劈拉强度与回弹值的...     

基于跟踪信息的多帧联合检测方法

传统多帧联合检测方法针对搜索阶段进行设计, 由于无任何目标信息, 需要采用较高的检测门限以降低虚警数量。然而, 一旦成功建航, 目标存在性已确定, 可利用目标跟踪信息调整多帧联合检测策略, 以提升微弱目标检测能力。基于上述考虑, 本文提出了一种基于跟踪信息的多帧联合检测方法。首先利用当前时刻跟踪信息建立预测波门, 然后设定较低的单帧检测门限保障微弱目标信号的高概率检测, 最后在航迹恒虚警约束下调整多帧联合检测门限, 从而完成航迹维持和撤销。仿真实验表明所提方法可有效提高目标检测概率和跟踪维持概率。     

基于特征选取与树状Parzen估计的入侵检测

针对目前网络空间安全形势快速变化带来的新风险和新挑战, 提出一种基于相关性分析的特征选取和树状Parzen估计优化的入侵检测方法。首先, 通过基于相关性分析的数据特征选取方法对数据维度进行压缩。其次, 对原始数据集进行特征筛选, 生成新的特征子集。最终, 使用序列模型优化算法中的树状Parzen估计算法对随机森林算法进行模型优化。实验结果表明, 相比其他应用机器学习算法的入侵检测方法, 所提方法在提升综合性能的同时拥有更高的检测效率, 有效地提升了入侵检测技术的实用性。     

浅谈癌胚抗原及其检测方法

癌胚抗原是一种肿瘤标志物,正常情况下,健康成人血清中癌胚抗原的平均含量小于5 ng/mL,如果远超这个水平,则体内可能有肿瘤存在。文章以人血清中的癌胚抗原检测为主题,阐明了癌症和癌胚抗原间的关系,指出癌胚抗原在癌症患者体内的分布和相关的检测方法,并提出采用血清作为检测癌胚抗原的待测物,以及检测癌胚抗原对预防和治疗癌症的意义。综合传统的癌胚抗原检测方法如荧光免疫分析法、放射性免疫分析法、酶联免疫吸附法,以及近期的电化学发光法、电化学免疫检测法和新兴的光电化学检测法,总结各种检测方法的检测原理、检测优缺点,以进一步提高检测癌胚抗原的灵敏性和特异性,以及为今后检测癌胚抗原提供新的思路。