基于SCI数据库的新兴国家食品科学技术学科的比较研究

本文以Science Citation Index—Expanded为数据来源,比较分析了2006-2011年间中国、印度和巴西3个新兴国家食品科学技术论文的期刊分布特征、国际论文的分区分布、食品科学技术学科具有代表性的期刊收录三国国际论文情况,并利用词频分析法分析了三国的研究热点分布情况。     

景泰北部沙漠化现状及分区治理技术对策

景泰北部沙区位于我国温带干旱、半干旱荒漠气候类型区内,中国最大的水利提灌工程-“景泰川电力提灌二期工程”贯穿其大部分区域。据2000年卫片解译资料,该区域现有沙漠化土地8574.15hm2,占区域总面积的10.6%。根据其沙漠化土地利用现状,可将其划分为生态区、缓冲区和经济区三大治理区。在生态区应以封育治理为主,促进植被的自然恢复;在缓冲区,要生物措施与工程措施相结合进行综合治理;在经济区,要以营造农田防护林为主,以改善农田小气候,促进区域经济的持续发展。     

采用Hough变换和灰度变化的图像角点检测法

根据棋盘格图像的特点,提出了一种新的棋盘格角点检测方法.对图像进行边缘提取后,得到两组相互垂直的直线组,通过Hough变换求出直线组的代数方程,采用代数方法求两组直线之间的交点,确定角点的初始位置.对每一初始角点邻域采用灰度变化检测方法进行精确的角点定位.该方法既保证了角点检出的正确性,又提高了角点坐标的检出精度.试验结果表明,该方法具有较好的效果和较强的鲁棒性.     

谈统筹理念指导下井岗镇发展规划

城市规模扩大必将使建设行为向外延伸,触及到城市边缘。蜀山区井岗镇就处于这样二元结构显著的地区,其用地受城市扩张蚕食,内部也存在发展需求,同时肩负水源地保护功能。规划以统筹的理念指导设计,统筹考虑影响发展的主要因素,系统分析,梳理内在联系,把代表现代规划发展方向的理念融入到设计中,以此构建和谐井岗,为其发展提供空间支撑。     

基于人体关键部位的不良图像过滤

肤色过滤不良图像的方法对于皮肤裸露较多但不含关键部位或类肤色区域较多的图像容易产生误检,为此设计了一种基于人体关键部位的不良图像过滤系统. 首先提取人体关键部位灰度分布的Haar-like特征,采用Adaboost学习算法训练得到人体关键部位分类器;然后通过此分类器得到人体关键部位候选区域,提取其梯度
直方图特征、基于灰度共生矩阵的纹理特征和基于颜色矩的颜色特征,使用支持向量机(support vector machine,SVM)进行训练;最后将训练得到的SVM分类器二次过滤人体关键部位,以提高系统整体的精度. 实验结果表明,该系统能准确地检测出人体关键部位,有效地降低不良图像的误检率.     

深圳市城市扩展预测与分区评价

以深圳市为研究对象, 基于CLUE-S模型, 模拟深圳市2020年城市扩展格局, 然后依据扩展速度强度、形态结构、社会经济效益和生态效益4个方面的指标建立城市扩展综合效益评价体系, 利用自组织特征映射网络(SOFM)对深圳市城市扩展进行分区评价。主要结论如下: 1) 未来(2020 年)深圳市城市扩展状况可 划分为4个区域(高度城市化区、经济增长区、城市扩展潜力区和生态优先区), 各区需针对自身特点合理调整发展战略; 2) 按照目前的发展趋势, 到2020年, 深圳市城市扩展综合效益较高, 但也存在社会经济效益和生态效益不能兼顾与土地利用效率不够高等问题; 3) 基于CLUE-S模型和SOFM网络, 结合城市扩展综合效益评价体系, 可以实现对未来城市扩展状况的预测和分析。     

灰度图像的直方图均衡化处理分析

直方图均衡化对图像局部对比度进行调整时,采用增强亮度的途径在保证图像整体对比度的基础上,实现局部处理任务。本文主要阐述了直方图均衡化原理,详细论述了带可变增强度的直方图均衡算法、基于递归分解的直方图均衡算法、多直方图均衡算法、基于分频和融合的直方图均衡算法,以期深化对直方图均衡化的研究,充分发挥该处理技术的优势。     

多主数据库中基于分区的并发控制

大数据时代,存储计算架构分离的单写多读场景已无法满足海量数据的高效读写需求;另一方面,多个计算节点同时提供写服务还会引起计算节点间的缓存不一致.已有的研究采用全局有序的事务日志来进行冲突检测,并通过广播和回放事务日志维护整个系统的数据一致性.但该类方案由于是在每个写节点维护全局写日志,可扩展性较差.针对这些问题,提出了一个基于分区的并发控制方案:通过分区的方式降低每个写节点需要维护的事务日志,以有效提升系统的扩展能力.基于此想法,在MySQL上实现了分区多主插件,并通过实验验证了该解决方案对系统性能的影响.     

一种基于灰度区间的BP神经网络算法研究

为了不断提高前向神经网络的学习能力,考虑在神经网络学习和训练的过程中引入灰色系统理论,设计出一种新型的神经网络算法（GBP）。该算法通过减少输入向量空间的灰度,使得神经网络的输入向量进一步优化,从而更加有利于神经网络的学习和训练。最后通过模拟实验表明,新设计的算法比经典的BP算法有更高的效率,该算法具有训练速度快、泛化能力强等特点,是一种有效的学习方法。     

人眼定位与跟踪算法研究

本文介绍了人眼定位与跟踪算法。首先采用灰度投影曲线与灰度直方图估计初始闽值相结合的恩想进行人眼检测;然后运用Kalman算法与Mean Shift算法进行人眼的跟踪。实验表明该方法具有计算简单、快速、有效等优点。