PHOTOSHOP中曲线调整命令在刑事摄影中的运用

现场照片的质量直接关系着有关物证的证明力。因此,提高照片的清晰度是现场照片后期制作的关键。使用Photoshop图像处理软件中的“曲线调整”命令可以有效地调整照片的清晰度,纠正照片的缺陷,提高照片的质量。本文全面介绍了利用Photoshop图像处理软件中的“曲线调整”纠正现场照片质量的操作方法。     

碳酸盐岩油藏聚合物凝胶调堵体系的性能评价及应用

针对碳酸盐岩油藏经过长期注水开发后波及效率降低、水窜严重、提高采收率效果差的难题,提出利用流道调整配合注水开发的方法,研发耐温耐盐聚合物凝胶调堵体系,考察其在高温高盐油藏条件下的应用性能。根据油藏条件及剩余油情况分析耐温耐盐聚合物整体调堵可行性。结果表明：体系耐温可达140℃,耐盐2.36×10⁵ mg/L,岩心封堵率为95.21%;采用“两头封堵”(即注水井与采油井同步作业)措施后,含水率由100%下降至50%;施工前、后相同生产时间累积增油800 t,平均日增油5.5 t。     

基于字符行特征的车牌倾斜矫正算法

针对Hough算法在识别白色反光车牌时的不足,提出了基于车牌字符行特征的倾斜矫正算法.该方法采用通过字符行倾斜度恢复车牌原貌的机理,即从多个角度来对图像倾斜的方向扫描,分别记录各扫描平行线组中具有车牌字符信息的行数,对应字符行数目最多的扫描角度就是图像倾斜的角度.实验表明,该算法能较理想地减少车牌倾斜给车牌字符分割及识别带来的负面影响,运算量小且易行可靠.     

基于2类观测值联合平差权比调整的MATLAB程序设计

不同观测值联合平差的做法已实现,但在平差处理时,一般是确定其中一类观测值基本正确,另一类观测值可能存有较大的偏差,且方差分量估计也存在某些不合理性,据此很多文献均提出了调整权比的计算方法.针对这类计算方法,依据MATLAB语言编制出了应用程序.     

燃料电池内阻在线测试系统研究

内阻是反应燃料电池性能的重要指标,设计燃料电池内阻在线测试系统具有重要意义.但燃料电池内阻具有明显的非线性和时变特性,一般难以精确测量.为了解决这个问题,本文在对燃料电池内阻进行分析的基础上,结合电化学阻抗谱测试思想,提出了一种改进的燃料电池欧姆内阻在线测试法--交流变频调幅测量法,并基于高性能数字信号处理器设计了测试系统硬件电路和软件,得到了较好的测量效果.     

基于多通道观测量精确定时的算法及实现

为了提高卫星导航系统中的定时精度,在研究利用伪距方程解算来获得钟差以进行接收机时间调整的传统定时方法的基础上,提出了利用多通道信息在最大似然准则下,进行最佳估计接收机时钟钟差的算法,并在时间调整过程中实现了闭环调整接收机秒脉冲(1 PPS)的输出.对算法及闭环调整方式在ARM FPGA的硬件平台上进行了初步实现,对算法的性能进行了仿真.仿真结果表明,最大似然估计算法对进一步提高卫星导航系统中的定时精度有明显的改善.针对开环和闭环调整两种情况,也进行了仿真分析,得出闭环调整能够有效克服接收机时钟向同一方向漂移的问题.     

一种新的模糊神经网络删剪策略

模糊规则的数量直接决定模糊神经网络结构的复杂度和效率.基于神经网络自构行学习(NNSCL)算法,用共轭剃度预条件正则方程算法求取删除隐层神经元后的剩余权值,得到改进的NNSCL-1算法.将此算法应用到模糊神经网络的规则推理层,可以极大地优化网络的规则及结构,并且结构优化后不需要重新训练也能保持网络的精确度和泛化能力.仿真结果显示了此算法的有效性和可行性.     

考虑BOM的FMS生产线能力规划问题

针对印刷装配板(Printed Wiring Board, PWB)的制造过程,建立了一个基于多种需求状态的多计划期多种产品类的能力规划模型.该模型考虑了机器的柔性、产品类的BOM(Bill of Materials)约束(物料需求约束)以及进行生产能力调整的风险.考虑该模型是一个大规模的混和整数规划问题,无法用一般的数学软件直接进行求解,提出了一种求解近似最优解的方法,首先应用启发式算法减少装配线能力调整决策变量的搜索空间,然后应用遗传算法进行搜索.最后通过实例分析验证了该方法的可行性及其在管理学上的意义.     

自适应阶梯模糊控制在电涡流缓速器中的应用

分析了电涡流缓速器在制动过程中所要求的恒速模式及在制动中出现的热衰退现象,提出了采用自适应阶梯模糊控制方法．该方法采用分段调节的机制,通过在线改变规则中的调整因子α,使得电涡流缓速器控制器根据实时转速和转子盘温度的变化,调整模糊控制规则,最终使得电涡流缓速器输出的励磁电流根据转速和转子盘温度实时调节．通过在电涡流缓速器转鼓实验台上对该算法进行验证,对比常规的控制方法,该方法具有更好的控制性能．     

一种高效挖掘高维数据的频繁闭合模式算法

为了克服传统高维数据挖掘频繁闭合模式算法迭代产生子表,引起算法执行时间长和存储开销大等问题,提出了一种高效挖掘高维数据的频繁闭合模式的算法EMHCP. EMHCP算法采用一种新型结构位图表来压缩存储数据,在仅扫描数据库一次后,建立位图转换表.根据位图转换表来构建混合树结构,采用深度优先的方式和有效的剪枝策略高效挖掘出所有的闭合模式.从而有效地缩小了搜索空间,加快了处理速度.通过在生物数据库应用的实验结果表明, EMHCP算法比已有的CARPENTER和TD-close等算法更为有效.