基于轮廓跟踪的摔倒检测算法

针对传统摔倒检测算法误判率高和算法复杂等缺点,提出一种基于轮廓跟踪的摔倒检测算法。该算法主要通过背景减除法提取监控视频中的运动目标老人,运用中值滤波和形态学处理获取完整的老人身体形状,根据轮廓跟踪算法生成边界链码,然后利用实际边界链码与摔倒模板链码的欧氏空间距离判断老人是否摔倒。实验结果表明,该算法计算复杂度低,准确率得到明显提高。     

最大度为3或4的图的邻和可区别全染色

图 G 的一个正常[k]-全染色是一个映射：V∪E→｛1,2,…,k｝,使得 V∪E 中任意一对相邻或者相关联元素染不同颜色。用 f（v）表示点 v 及所有与其关联的边的颜色的加和,若对任意 uv∈E（G）,有 f（u）≠f（v）,则称该染色为图 G 的[k]-邻和可区别全染色。k 的最小值称作图 G 的邻和可区别全色数,记为 tndiΣ（G）。Pils＇niak 和Woz＇niak 提出猜想：对任意简单图 G,有 tndiΣ（G）≤Δ（G）＋3,其中Δ（G）为图 G 的最大度。图 G 的最大平均度,记为 mad（G）,是 G 的所有非空子图的平均度的最大值。运用组合零点定理和权转移方法,证明了若Δ（G）＝3且mad（G）＜125,或Δ（G）＝4且 mad（G）＜52,则 tndiΣ（G）≤Δ（G）＋2。     

一种用于PD体制频率捷变雷达的解模糊方法

基于目标的径向速度不随雷达工作频率的变化而改变这一特性,提出了一种适用于PD体制频率捷变雷达的滑窗查表搜索解模糊方法,仿真试验结果表明该方法能在存在较大视在距离和视在速度测量误差的条件下保证较高的解模糊正确率和较低的解模糊虚警率,且能适应波束内同时含有多个目标的情况,其运算量相对固定,具有较高的工程实用价值。     

基于MATLAB的因子分析与聚类分析在学生成绩评价中的应用

利用MATLAB软件对学生的原始成绩进行因子分析和聚类分析,并与平均成绩进行对比,能够更加客观而有效地对学生的学习能力做出综合评价,能为高校的教学评价、教学管理与教学政策的制定以及学生的就业与发展提供科学的参考依据.     

结合模糊C均值聚类和边缘检测算法的彩色图像分割

图像分割是计算机视觉的最核心技术之一,是图像处理到图像分析的关键步骤.深入研究了C均值聚类分割算法,该算法已广泛应用于彩色图像分割领域,在真实彩色图像分割中,由于C均值的初始化对分割效果有很大影响,故对C均值分割算法进行改进.然后引入边缘检测算法以及RGB彩色模型,对边缘检测算子Roberts、Sobel算子和Prewitt算子进行了研究,对Sobel算子进行改进,对模糊聚类算法的分割结果进行进一步处理,通过在合成图像上及大量真实自然彩色图像上进行实验,结果证明通过C均值聚类和边缘检测算法相结合,能够有效提高分割结果的准确性.最后对彩色图像分割技术将来的发展方向进行了展望.     

井下弹道式煤矸分选的理论和实验

为减少矸石山地面污染,对井下弹道式煤矸分选方法进行研究。利用非线性接触模型对煤和矸石的抛射、碰撞和反弹过程进行分析,得到反弹距离理论计算公式,确定其主要影响因素为煤和矸石碰撞前后的接触刚度。对新汶协庄矿的煤和矸石进行反弹距离实验,实验结果表明:煤的反弹距离服从正态分布,矸石的反弹距离服从?分布;当冲击速度大于7 m/s时,二者的反弹距离差值较大,可以分离出约30%的矸石,并且此时部分煤被破碎,可结合破碎粒度分离出更多的矸石。利用实验数据得到煤和矸石反弹距离的拟合公式,其相关系数R2分别为0.835和0.918。     

图结构上下文及在图聚类中的应用

图结构特征的提取以及距离度量是计算机视觉和模式识别中的重要内容。针对传统的图上下文描述子中只考虑每个柱形区域内的特征点数目而忽略特征点之间的结构信息的问题,提出一种图的结构上下文描述子及距离度量方法。首先对图的所有顶点建立图结构上下文描述子;其次,利用二次卡方（QC）距离方法实现图的距离度量;最后,采用最小生成树聚类算法实现图聚类。实验表明,该方法对于一些非刚性变换的图聚类有较好的效果。     

植物转座元件及其表观遗传调控?

植物的转座元件对于植物基因组的组成、进化和基因表达都具有重要影响.植物绝大部分的转座元件都处于沉默状态.植物机体通过一套识别转座元件并进行表观遗传沉默的有效机制,可逆地调控着转座元件的激活与沉默.本文综述了转座元件沉默和激活的表观遗传机制.     

北美五倍子蚜mtDNA COI基因序列遗传分化

通过测定北美五倍子蚜(Melaphis rhois)3个种群共32个个体的mtDNACOI基因部分序列,分析北美倍蚜种群的遗传结构和变异。在测得的683bp COI基因序列中有75个变异位点(占所测核苷酸序列的11.0%),4种核苷酸T、C、A、G的组成分别为40.2%、15.0%、32.5%和12.3%,具有较高的A+T含量72.7%。M.rhois 32个个体的COI基因序列共产生10个单倍型,其中两个单倍型为主体单倍型,除阿肯色的一个个体与新泽西的6个个体共享一个单倍型外,其余单倍型单独或由同一种群的个体共享。AMOVA分析显示,五倍子蚜种群内核苷酸多样度低,种群间的遗传变异较高,分化显著。TCS网络图和聚类关系显示,五倍子蚜不同单倍型按地理分布形成明显的簇群,其中俄亥俄种群的单倍型单独构成一个分支,与其余两个种群关系较远;俄亥俄种群与其他两种群间的遗传距离也比较大,该种群可能属于五倍子蚜的一个亚种或新种。     

基于BP神经网络的交流输电线路可听噪声预测模型

可听噪声属于输电线路电磁环境的影响因子之一,其常规预测模型均存在使用条件受约束或预测误差偏大的问题.根据间接预测法的思想,以可听噪声通用表达式中的4个因素为输入变量,可听噪声值为输出变量,建立了三层结构的BP神经网络交流输电线路可听噪声预测模型.以国外多条输电线路可听噪声数据为样本,通过BP神经网络对样本进行训练,运用得到的模型对预测集线路的可听噪声值进行了预测.结果表明,与常规GE公式相比,采用BP神经网络预测模型的预测平均绝对误差要小1.641 4 d B(A).