求解外延膜多尺度应变模型的代数多重网格法

对于外延膜多尺度应变模型的求解，设计了一类代数多重网格方法，进而以该代数多重网格为预条件子，结合其轭梯度法，得到一种预处理技术。数值实验结果表明，我们构造的代数多重网格算法是健壮的，具有很好的计算效率。     

乐谱图象识别方法的研究

乐谱识别研究从七十年代ＭＩＴ的两篇博士论文开始至今已有二十多年的时间。近些年来随着硬件技术的迅速发展，乐谱识别的研究也取得了很大的进展，在这篇文章中我们对几种最典型和最具影响的识别方法作了分析和研究。文中还介绍了最新研究成果，并讨论了这个领域里存在的问题。     

运用竞争反样本的人脸认证算法

为了在认证中增强类间可鉴别性,通过引入竞争反样本,提出一种新的人脸认证算法.算法中,测试人脸不仅与所声明客户人脸进行匹配比对,同时也与各竞争反样本逐一计算匹配分值.所有分值综合起来,形成最终认证决策.设计最近邻反样本决策、全体反样本决策、最近邻域反样本决策等3种方案,并结合开集模式的人脸认证领域分别在多个人脸库、不同特征和不同分类器上进行实验和比较.在该文的测试中,新算法的3种方案与原有基于相似度的认证算法相比,错误率依次平均降低25.13%、30.24%、30.97%.     

鉴别局部特征分析及其在人脸识别中的应用

由于传统的鉴别主分量分析(DKL)算法中,主分量分析(PCA)基于全局特征,难以提取人脸的局部特性,该文提出鉴别局部特征分析算法.该算法中,局部特征分析(LFA)代替PCA作为线性鉴别分析(LDA)的前端.一方面,LFA在保留大部分全局信息的同时提取局部特征.另一方面,它为信号提供一种有效的低维表示,增强LDA在小样本问题中的数值稳定和推广性能.文中结合开集模式的人脸认证领域,在PoliceFace、OCRLab人脸库和它们的组合库上对新算法和DKL算法进行实验比较.实验表明,通过结合LFA和LDA,新算法明显降低认证错误率在PoliceFace库上,等错误点错误率降低43.10%;在OCRLab库上错误率降低25.87%;在组合库上错误率降低33.16%.     

Rapid synthesis of ZSM-5 zeolite catalyst for amination of ethanolamine

ZSM-5 zeolite was rapidly synthesized in system containing ethylenediamine from the initial gel: (5-8) Na2O:44 EDA:A12O3:100 SiO2:4000 H2O. The crystals were lath-shaped. The effect of pretreatment and alkalinity on crystallinity was investigated. The pretreatment of silicate source can cut down the crystallization time. Tuning the system alkalinity and controlling crystallization time can ensure forming of pure crystal.     

数值积分计算的一种预处理方法

该文基于龙贝格积分的基础上,采用外插加速思想,运用抛物插值公式.提高了数值积分计算的精度与速度.同时,文中运用具体例题将此法与龙贝格算法进行了比较,说明了此预处理方法的优点.     

驾驶困倦预警系统中眼部状态识别的研究

为判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态,通过对人脸正面图像中的眼部状态的研究,提出了一种判断算法.首先基于灰度投影曲线和人脸几何特点提取驾驶员的眼部区域,然后利用事先提取的驾驶员睁眼时的瞳孔区域模板在该区域进行匹配,通过匹配初步判断出驾驶员是否属于疲劳驾驶.实验结果表明,该算法简单高效,在满足一定外部条件下,误判率较低.     

基于Web的文本挖掘的研究

基于Web的文本挖掘是文本挖掘的一个重要的组成部分,本文对文本挖掘的主要过程如文本预处理、特征表示、特征提取等进行了讨论。     

预处理子空间迭代法的收敛性分析

基于子空间迭代法的局限性，结合预处理技术的收敛特性，研究了预处理技术对子空间迭代法的应用以加速子空间迭代法的收敛，即预处理子空间迭代法，给出了相应的收敛分析．理论的分析和数值例子的结果表明预处理技术对子空间迭代法的加速是有效的．     

用铝渣和石灰对铁水预脱硫的热力学

通过热力学计算分析了Al在铁水中与氧和硫反应的平衡活度,当CaO和Al同时加入铁水中,适量的Al会提高CaO的脱硫能力.探讨了在Al的参与下,CaO作为脱硫剂时的脱硫热力学反应机理,以及Al2O3和CaF2对铁水脱硫的作用.