压力容器典型联接边缘应力计算

本文采用近似方法求解承受轴对称载荷回转壳体的一般方程,提出一种实用的边缘应力的计算方法,并编制了通用的求解边缘应力的计算机程序。为压力容器分析设计提供了简单可靠的应力计算方法。     

基于扫描数据建立人体动态模型

提出一种由三维人体扫描数据建立人体动态模型的新方法.该模型由骨架运动学模型和简化的三角网格表面模型构成,分别用于产生人体各种姿态以及表达相应的体表形状.通过操纵骨架运动,可实现实时与逼真的人体姿态仿真.实例分析表明,该方法克服了目前从扫描数据通常仅用于构造静态人体模型或无法实现实时姿态仿真的缺陷,在人机工程设计及虚拟现实领域有较大应用价值.     

Mel频率倒谱系数提取及其在声纹识别中的作用

从说话人的语音信号中提取出说话人的个性特征是声纹识别的关键。本文介绍了一种基于HMM的声纹识别系统,采用能够反映人对语音的感知特性的Mel频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficients,MFCC)作为特征参数,取得了很好结果。     

基于最大池化稀疏编码的煤岩识别方法

针对现今煤岩图像识别方法的缺乏与不足,为了挖掘新的煤岩图像识别方法以及更好地处理高维煤岩图像数据,提出了基于最大池化稀疏编码的煤岩识别方法.本方法在提取煤岩图像特征时加入了池化操作,在分类识别时采用了集成分类器,即多个弱分类器组成一个强分类器.实验结果表明:最大池化稀疏编码的特征提取方式能简单有效表达煤岩图像的纹理特征,大大增强煤岩图像的可区分性,获得较高的识别率,并且具有良好的识别稳定性.研究结果可为煤岩界面的自动识别提供新的思路和方法.     

在MapInfo中实现数字化地图"非监督分类"

利用MapBasic语言,引入遥感图象处理中"非监督分类"的概念,在MapInfo平台下将同一图层中的不同要素按照他们的颜色、线宽等特征信息进行分类提取,然后进行批量编辑.实现了数字化地形图中的"非监督分类",为实现大量的数据更新提供了简单、快速、智能的解决方案.提高了生产效率,在实际生产中得到了检验.     

焊缝图像边缘线提取的一种有效算法

基于机器视觉智能焊接自动化,提出了一种有效的焊缝识别算法.通过对图像进行滤波、图像锐化、二值化增强,以及针对二值化后的图像以形态学滤波方法进一步滤除图像中的孤点噪声等方式,采用Roberts边缘算子提取出焊缝图像的边缘,并利用骨架运算提取.在预处理和检测时都使用感兴趣区域.结果表明,该算法具有良好的实时性、可靠性和鲁棒性.     

单壳体潜艇球柱组合壳结构强度特性研究

针对单壳体潜艇的球柱组合壳结构的强度特性,分别采用无矩和有矩理论建立了结构构件的力学模 型,推导了结构位移和转角的精确解.结合连接处的变形协调条件,给出了组合壳结构连接处的位移和转角公式.通过实例计算,分析了各项结构参数变化对组合壳强度的影响,结果表明:组合壳结构中的轴向力是诱导结构变形的主要因素,在连接处附件结构将产生两个变形拐点,其中近柱壳拐点为危险点.     

基于改进随机森林的企业破产预测研究

企业破产数据中存在高维不平衡的特性,会导致模型预测性能降低且预测结果偏向于多数类.为了提高具有破产风险企业的预测准确率,将从特征、数据、模型3个方面综合考虑.首先提出一种Pearson相关系数特征提取规则进行特征选择,再使用已有的平衡化技术进行数据平衡化处理,最后提出了一种基于改变分类阈值的随机森林算法构建企业破产预测模型.在包含10173个公司数据集上的实验结果表明,本文的研究方法具有一定的优越性,对后续进行企业破产预测研究也具有较高的参考价值.     

基于过程神经网络的汉字特征提取方法的研究

文章研究了一种基于过程神经网络的脱机手写体汉字特征提取方法。采用描述汉字整体构架性和可拆分性的笔划类型、笔划位置、笔划顺序以及拓扑结构特征的融合,给出了一种脱机手写体汉字特征表征方法以及冗余容错表征形状。采用过程神经网络模型的横向时间累积和纵向空间加权求和方法,模拟手写体汉字从左到右和从上到下的书写过程,给出了提取脱机手写体汉字特征的算法与步骤。采用粒子群优化学习算法保证过程神经网络的全局学习能力和收敛能力,建立了手写体汉字特征知识数据结构表,对SCUT-IRAC中的手写体汉字特征提取进等了仿真实验,结果表明该方法具有良好的“认知”手写体汉字特征的能力。     

高光谱图像半监督局部稀疏嵌入降维算法

针对目前高光谱图像半监督降维算法中基于流形学习的开放性选择近邻参数问题,以及利用传统算法不能有效地获取标签数据的局部信息,提出了一种无需考虑近邻参数的半监督局部稀疏嵌入（SELSE）算法.该算法基于稀疏表示理论,通过求解范数优化问题构建稀疏系数图,并且利用有限的标签数据最大化类间信息,提取高光谱图像的特征.在AVIRIS高光谱遥感图像的Indian Pine数据集上进行仿真实验,结果表明所提出算法在分类精度和计算效率上都有所提高.