自反Banach空间中锥线性优化问题强对偶成立的一个充分条件

讨论自反Banach空间中锥线性优化问题的强对偶成立的一个充分条件.在自反Banach空间中,当原问题的最优值是有限的且约束集C的对偶锥的内部非空时,若存在某个原问题目标函数的水平集是有界的,则强对偶成立.     

基于AVR单片机的光学水准仪数字化改造

传统光学水准仪主要靠人工目视读数,存在精度低、测量速度慢、易受人为影响等问题。为解决这些问题,实现高精度水准测量的自动化,通过利用低功耗、高性能的AVR单片机作为系统的数据处理主控单元,结合光照灵敏度较高的图像传感器和具有汉字显示的图形点阵液晶显示设备,对传统光学水准仪进行数字化改造,设计了硬件电路和软件编程。通过实验测试,改造的样机整体性能较好,千米回程水准测量标准偏差为0.55 mm,达到二等水准仪的等级。     

基于高层体系结构的舰潜对抗仿真系统设计

针对水面舰艇与潜艇对抗情况及其作战环境,为解决不同仿真器、模型之间的互操作及仿真组件的可重用性问题,提出了基于高层体系结构(HLA)的仿真系统设计方案,设计了由舰艇、潜艇、直升机、鱼雷等成员组成的舰潜对抗仿真系统,并就系统设计、开发及实现过程中所需解决的主要技术,如仿真系统框架结构设计、OMT设计、联邦成员实现、仿真应用与开发等分别作了讨论。此项研究对其它基于HLA的仿真系统的联邦设计与开发具有一定的参考价值。     

高级体系结构（HLA）和新一代的分布交互仿真

基于ＨＬＡ的定义和组成,本文分析它对分布交互仿真（ＤＩＳ）技术的影响及与目前基于ＩＥＥＥ１２７８标准的ＤＩＳ２．Ｘ的差别;分析如何实现从现有的ＤＩＳ模式向ＨＬＡ模式的转换;最后论述了新一代的分布交互仿真应在ＨＬＡ技术框架的指导下,制定出相应的标准,以满足更广范的应用需要。     

一种改进的局部区域特征医学图像分割方法

水平集分割方法中的Chan-Vese模型能够处理具有模糊边界和复杂拓扑结构的图像,但没有充分利用图像局部灰度的变化信息,致使其不能准确分割强度不均匀物体。针对这一问题对模型做了改进,引入局部灰度均值替换全局均值,以边界指示函数作权进行加权长度积分,加入使用双阱势的距离正则项来避免水平集重新初始化。试验结果表明:改进后的模型能够有效提高分割精度与效率,可以有效应用在医学图像的分割领域。     

施磷水平对紫花苜蓿生长及草产量的影响

2007—2008年在地处西辽河平原的内蒙古民族大学试验农场以6年生紫花苜蓿为试验对象,研究了施磷水平对紫花苜蓿生长及草产量的影响．结果表明：在CK、60kg／hm2和120kg／hm2 3个施磷处理下,株高、1级分枝数、节间数和节间距均随施磷水平的升高而增加．施肥当年与第2年,60kg／hm2施磷处理的叶绿素a的含量与120kg／hm2施磷处理的差异显著,且二者与CK的差异达到极显著水平;除施肥第2年的CK处理类胡萝卜素含量显著低于其余2个处理外,不同施磷水平处理的叶绿素b与类胡萝卜素含量差异均不显著．施肥当年,60kg／hm2和120kg／hm2施肥水平下净光合速率差异不大,但均高于CK;施肥第2年,净光合速率总体上随施磷水平的增加而增加．草产量随着施磷水平的升高而增加,施肥当年较第二年更为明显．     

机辅设计三输入三输出液位,流量控制系统

用ＤＮＡ法设计了一个两贮槽三输入三输出液位、流量控制系统。给出系统结构、ＤＮＡ法机辅设计的方法步骤、作者编制的机辅设计软件基本结构,以及设计三输入三输出液位、流量控制系统的过程和结果。     

我国地方基础教育发展状况综合评估

在构建地方基础教育发展评价指标体系的基础上,利用主成分分析和聚类分析法,对我国地方基础教育的发展进行了综合评估。实证结果显示,地方基础教育发展水平普遍不高,区域间教育发展失衡的状况比较严重。东、中、西部地区基础教育发展的失衡是全方位的,中部和西部地区不仅在教育规模上与东部地区存在较大差距,而且在教育水平上也远远落后于东部地区。同时指出,政府应加大地方基础教育投入,特别是中西部地区的教育投入,以期尽早缩小区域间教育发展的不均衡程度。     

道路交通事故等级层次分析--模糊评价模型

分析了我国现阶段道路交通事故等级划分标准中存在的问题,探讨了采用模糊数学理论进行交通事故等级划分的可行性和科学性;采用死亡人数、重伤人数、轻伤人数、直接经济损失及间接经济损失（新增）作为评价指标,构建了道路交通事故等级划分的层次——模糊综合评价模型,为我国道路交通事故等级的划分提供了科学的依据。     

基于Chan-Vese算法的自适应分等级分割方法

针对多目标物体图像的分割问题,在Chan-Vese多相分割模型的基础上,结合分等级分割的概念,提出自适应分等级分割方法,在每一阶段分割之前能够先根据图像中的物体数量判断出所需要的Level Set函数的个数,再进行分割工作.实验结果表明,自适应分等级分割方法不仅消除了多相分割模型对初始化曲线位置敏感的不足,而且能够充分利用每一个Level Set函数,减少分割步骤,并且能提高弱边界的提取精度,是一种有效且稳定的方法,能够产生光滑、准确的分割结果.