粘贴钢板或碳纤维加固受弯构件效果对比试验研究

通过两组钢筋混凝土简支梁在相同条件下预先加载至开裂后采用受拉边粘贴钢板或粘贴碳纤维布,受压边增大截面的加固试验,对比两种情况下的梁的跨中挠度、原受拉钢筋应变、新增钢板或碳纤维应变、原梁顶混凝土应变及新增混凝土顶面应变随弯矩的变化,分析其加固效果.结果表明:粘贴钢板加固与粘贴碳纤维加固相比,前者对截面各新旧材料受力和梁的刚度改善程度明显高于后者;前者对抗弯能力提高方面也明显优于后者;后者适合用于梁的抗裂加固,而不适合用于提高抗弯能力及变形能力加固;涂抹法粘贴钢板加固在抑制裂缝开展方面不如粘贴碳纤维加固;对适筋梁,纤维的高强度难于得到发挥.     

神经网络识别分类中交叉模糊问题的研究

针对神经网络在分类问题研究中出现的交叉模糊问题，提出误差比对法对模糊问题加以解决。以BP网络对TBM和诱饵进行分类识别为例，分析表明该方法精度可靠，可望较好地解决分类问题中的模糊问题。     

激光显微图像散斑对比度分析

目的研究消除激光作为显微系统光源时产生的散斑。方法采用476nm蓝色激光作为光学显微系统照明光源,利用光纤振动法对激光显微图像散斑进行消除,同时采用CCD图像传感采集系统对抛光玻璃表面和DVD-R盘片进行显微成像,并对光纤在不同振动电压下的显微图像散斑对比度进行了分析。结果在1.1V振动电压下抛光玻璃表面的散斑对比度最小为23%,在相同条件下DVD-R盘片显微图像散斑噪声较小。在一定振动电压下散斑消除效果明显、成像较为清晰。结论比较传统方法,其优点在于不仅消除了散斑,同时光纤对激光光束也起到了匀光作用,可便于图像存储。     

过墙壁探测:层状介质中二维层析成像模拟

开发了一种基于对比源反演（CSI）算法的二维非线性逆散射技术，对层状介质中的二维物体进行层析成像并用其模拟过墙壁探测。对一些复杂模型的反演结果说明了CSI算法的有效性和进行过墙壁探测的可行性。数值模拟结果表明，在观测受到限制的情况下通过对多种频率的数据进行反演仍可以精确重构被探测目标的位置、形状及电参数。     

基于掩膜与仿中值滤波的边缘检测处理

针对医学图像特殊而又复杂的模糊边缘以及难以区分的背景噪声,提出一种基于掩膜理论区分图像边缘信息的区分算法.通过区域对比度、图像像素特征和有限区域中像素均值等相关信息,利用先验知识和仿中值滤波的方法得到较为清晰的边缘信息.用Matlab软件对提出的方法进行模拟,详细分析了掩膜对比的理论模型以及仿中值滤波对于区分效果的影响,验证了该方法的可行性和正确性.实验证明,基于掩膜与仿中值滤波的区分算法和传统的边缘检测方法相比,在辨别相关边缘信息方面具有较好的效果,并在医学图像处理中具有一定的实用价值.     

基于多小波域对比度的图像融合算法

针对多小渡理论在图像处理领域的应用,给出了多小波域中图像的方向对比度的定义,并提出了基于多小波变换的、使用方向对比度进行自适应加权平均融合和选择性融合的算法.该算法利用多小渡变换对原图像进行分解,根据得到的分解系数计算相应的对比度,然后建立基于对比度的融合规则.使用这些算法对多谱图像进行了融合实验,并给出了评价融合质量的对比结果.结果表明,基于多小波变换的方向对比度的图像融舍算法在保留图像细节信息、增加信息量方面都有明显的提高.     

基于不确定性度量的作战能力对比评估方法

为使评估结果能够反映出评估对象作战能力之间的差距,提出基于不确定性度量的作战能力对比评估方法.首先建立了作战能力测度概念模型,采用相对于参照对象完成任务时减少的不确定性程度来度量评估对象的作战能力;然后探讨了把作战能力指标转换为具有可能性含义指标的预处理方法;在此基础上,借鉴信息论中对不确定性的处理方法,构建了能力度数学模型,详细讨论了其特征和军事含义,并提出了绝对能力度和平均能力度扩展模型;最后通过一个案例对方法的可行性和有效性进行验证和分析。结果表明:应用该方法进行作战能力评估,不仅能够得到传统评估方法所得到的排序结果,而且能够反映出作战能力评估值之间数量上的差距。     

面向残差网络多元特征的轻量级虹膜分类

针对传统虹膜分类需手工设计滤波器提取虹膜特征,提取特征单一,且通常需大量手工调参,泛化能力较差的问题,提出一种面向残差网络下多元特征的虹膜分类算法.一方面将虹膜图像与Gabor特征相结合,另一方面在网络结构中使用多个尺度的卷积核,使学习到的虹膜特征更丰富,从而提高图像特征的表征能力.实验结果表明,在固定类别中,使用So...     

一种基于深度网络的视图重建方法

为了解决在仅有单目视图的环境下实现立体匹配的问题，在现有视图重构网络模型Deep3D的基础上，提出了基于加权局部对比归一化约束的全卷积重构模型.该模型采用改进的全卷积神经网络架构作为模型的特征提取模块，以期减少训练参数，降低训练时间，增加模型的非线性.为了进一步提高重构精度，设计了新的基于加权局部对比归一化的约束条件，并采用结构相似性成本(SSIM)与L1成本相结合的损失优化函数对模型进行优化.在KITTI 2015数据集上展开实验，并与Deep3D模型及其后续的改进方法进行比较.实验结果表明，在只使用左视图作为训练数据的情况下，生成的右视图在SSIM和峰值信噪比两个指标上有很大提升，能够满足立体匹配方法中右视图的精度要求.     

杂散光影响与最佳相衬板设计

本文首先介绍了不考虑杂散光条件下的相衬板设计方法.在此基础上,分析了杂散光的影响,给出了相板最佳参数与杂散光之间的关系,提出相板设计的建议.