工程图纸输入和识别

简要概述了作者在工程图纸输入处理方面的工作对工程图纸的扫描、去噪声、显示、拼图、编辑、矢量化和模式识别等进行了研究和编程，提出了一些新的分析方法和问题加以讨论例如，宽度不是字节整数的处理，虚拟存贮管理，汉字标注方法，图形的拼合是采取文本合并，直线和圆弧的识别是采用三点法判别，Ａｍｍｅｒｒａｌ书中提过此法，细化算法是Ｐａｖｌｉｄｉｓ的．     

科技创新、空间溢出与实体经济增长——基于山东空间杜宾模型经验分析

利用2007—2016年山东17地市实体经济与科技创新的相关数据,运用空间杜宾模型,探讨科技创新对实体经济增长的空间溢出效应。研究表明:山东各地市之间实体经济增长存在显著的正向空间溢出效应;科技创新对实体经济增长存在正向的促进作用,但在空间溢出效应上表现为负;各控制变量的回归结果存在差异,其中开放程度对实体经济增长存在正向的促进作用和空间溢出作用;物质资本存量与实体经济增长之间存在负相关关系,且空间溢出效应为负;而宏观调控与银行集中度对实体经济的影响一致。     

嗅觉搜索机器人的单目视觉室内定位技术研究

针对室内嗅觉搜索机器人定位问题,提出一种基于最小二乘高斯核支持向量机的单目视觉定位算法.首先,利用最小二乘高斯核支持向量机,可将机器人在图片中像素位置与真实场景中位置间的非线性映射转化为带高斯核的线性映射;然后,运用k重交叉验证方法对映射关系模型进行训练,获取优化模型参数;最后,利用单目摄像头采集机器人运动的连续图像,并根据机器人平台与其背景间的灰度差异特征实时识别图像中目标机器人平台,计算得到机器人平台形心在每一帧图像中的像素位置,进而映射出机器人平台在室内环境下的实时动态位置.实验结果表明:此定位方法能够为移动机器人在室内环境下提供高精度和无累积误差的实时定位信息;算法的精确性和可靠性得到了充分验证.     

RFID技术在一种餐厅服务机器人定位中的应用

为了提高服务机器人的定位精度,提出了一种基于射频识别(RFID)的服务机器人定位方法.设计了一套特殊的RFID系统,该系统采用读写范围较小的RFID读写器及被动式电子标签,减少了读写器读取标签的距离误差,从而提高了基于RFID定位方法的定位精度.使用读写器读取电子标签中存储的坐标数据,根据读写器安装位置与机器人中心之间的几何关系,得到机器人准确的位置,并能完成机器人航向角的判定.试验证明:该方法受环境影响小,具备较高的鲁棒性,能够获得低于±20mm的定位精度,完全满足服务机器人精定位要求.     

具有无标度特性的港口网络演化模型

针对现实港口网络自身的结构特征,提出一个具有无标度特性的港口网络演化模型.在经典BBV加权网络模型的基础上,通过引进三角连接结构,研究了三角结构的演化机制对无标度模型结构特性的影响.仿真结果表明,该港口网络的度和强度都服从幂率分布.港口网络的平均簇系数与度的函数关系服从幂率分布.仿真结果表明三角结构的演化机制能够显著的提高网络的聚类系数.     

基于复杂网络的统计信息数据挖掘的研究

统计信息是区域可持续发展中重要的信息资源,涵盖了人口、农业、工业、经济等各类数据.从大量的统计信息中挖掘出更多有价值的信息,从而得到决策支持依据.通过统计信息数据挖掘的研究,从理论和仿真两方面探讨复杂网络理论在统计学研究中应用的一种.阐述基于统计数据构建社会经济系统网络的概念和复杂网络的度及其分布、平均路径长度、集群系数和介数等统计性质,挖掘这些性质在社会经济网络中的统计规律和性质,并给出复杂网络研究在决策和管理中的指导意义.     

基于叠前反演流体识别与频散AVO反演的研究

由于纵波不能在流体中传播,叠后地震反演得到纵波波阻抗是无法识别储层中的流体。基于横波在流体中传播特点,利用叠前数据丰富的运动学与动力学信息获得弹性参数进行储层流体识别是可行的,但受到地震反问题固有的“病态解”等不确定性的影响,在进行叠前地震反演时会产生较为严重的多解性与不确定性,从而影响了后续的储层岩性与流体识别的精度。基于以上问题本论文以储层埋藏较深、钻井资料较少的D2地区为研究目标,采用测井岩石物理敏感分析、敏感流体因子反演和频散AVO反演三种技术综合来提高储层预测的精度,实际资料的应用效果表明采用多种技术方法来进行储层的流体识别是可行的。     

基于灰度跳变与形态学的车牌定位法

车牌定位是车牌识别系统的关键步骤,定位的准确与否直接影响车牌识别的结果.提出了一种基于灰度跳变与形态学的定位方法.对于车牌候选区的二值图像,根据车牌的水平分布特点,从长宽之比、面积之比等多个方面进行综合分析,从而可以更加精确地对车牌进行识别.实验验证表明,基于该算法的车牌识别系统能够达到较高的车牌识别率.     

基于特征优选和图像相似度的人体动作识别算法

有效提取特征有利于提高后续人体动作识别的准确率。针对人体动作识别时方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)特征维数过高和相似动作不好区分的问题,提出一种基于特征优选和图像相似度的人体动作识别算法。实验对比三种降维方法主成分分析法(principal component analysis,PCA)、PCA+Pearson、PCA+Spearman处理后的动作识别率,证明PCA+Pearson相关系数的降维效果最佳。同时将全局特征八星模型与降维后的局部特征HOG特征组合在一起全面表征人体动作,并计算相邻两帧图像相似度,自适应分配一个判别周期内单帧支持向量机分类结果的统计权值,最后二次分类人体姿态识别结果。在标准数据集KTH上进行实验,该算法识别准确率为94. 5%,较其他方法有所提高,在视频人体动作识别领域有较好应用价值。     

管理复杂模型体系的面向对象方法

从面向对象方法基本原理和向面对象编程的技术特征出发，阐明所建应用软件系统中的模型对象，类及相应类层次结构和类组合结构，使系统具有表现真实世界复杂系统结构的能力，系统通过消息传递在模型程序执行中实现对操作的调用机制，使之在面向用户问题选择和执行求解策略方面和很强的适应性，这一点对于强调人机交互和解题协作的智能决策支持系统至关重要，给出了用Ｃ＾＋＋实现的模型对象系统及消息传递机制。