结合区域特性的交互式图像分割

针对现有的交互式分割算法对用户标记的数量与位置敏感的问题,提出了一种与图像区域特性结合的分割算法.首先将均值漂移分割的小块区域作为虚拟像素,参与有权图构建,从而为信息向远方同质区域的像素传播提供路径;然后设计一个基于像素归属于各类用户标记的概率代价函数,并采用微粒群算法进行全局寻优,最后将获得的归属概率作为判据实现分割.实验结果表明,即使采用少量用户标记也可以获得满意的分割结果,说明该算法对标记的数量与位置具有很高的鲁棒性.     

推力轴承油膜刚度的二维热弹流动力润滑计算

介绍了推力轴承油膜刚度的近似计算公式：采用有限元法进行了推力轴承的二维 热弹流动力润滑计算．考虑了粘度－温度关系，并利用有限单元法计算了轴瓦的热变 形和机械变形；在轴承瓦块瓦厚方向近似采用线性分布温度场，并且考虑了水冷管网 的冷却作用．在求得了油膜的压力场之后，利用偏导数法计算了油膜的动力刚度系数。 最后以葛洲坝机组为实例进行了计算，计算结果与实测值吻合得较好。     

关于模糊数的相关性

提出一种新的定义模糊数之间的相关性和相关系数的方法,并讨论了这种相关性和相关系数的性质.这种相关性和相关系数更进一步提示了不同的模糊数之间的内在联系.同时,还对模糊数的信息能量进行讨论.     

二阶线性中立型时滞微分方程非振动解的存在性

研究具正负系数的二阶线性中立型时滞微分方程d2dt2 [x(t) p(t) x(t-τ) ] Q1 (t) x(t-σ1 ) - Q2 (t) x(t-σ2 ) =0 ,得到了该方程存在非振动解的充分性条件     

基于卷积神经网络的连续语音识别

在语音识别中,卷积神经网络( convolutional neural networks,CNNs)相比于目前广泛使用的深层神经网络( deep neural network,DNNs),能在保证性能的同时,大大压缩模型的尺寸。本文深入分析了卷积神经网络中卷积层和聚合层的不同结构对识别性能的影响情况,并与目前广泛使用的深层神经网络模型进行了对比。在标准语音识别库TIMIT以及大词表非特定人电话自然口语对话数据库上的实验结果证明,相比传统深层神经网络模型,卷积神经网络明显降低模型规模的同时,识别性能更好,且泛化能力更强。     

基于双变量收缩函数与小波系数增强的SAR图像去噪

在充分考虑斑点噪声模型特殊性的基础上,将双变量收缩函数与小波系数显著性增强相结合,提出一种新的用于SAR图像的斑点抑制算法.将双变量收缩函数与双树复小波推广至斑点噪声模型,利用相邻尺度小波系数的联合概率密度函数与噪声的统计模型联立后,通过最大后验概率估计出滤波后图像的小波系数,再采用小波系数的模极大值准则对系数进行显著性增强,突出图像的边缘特征和点特征.仿真实验表明,与其他传统的去噪算法相比,该算法具有更好的去噪效果.     

增删边对最短路径影响的研究

在有向图中加入或删除一些边时,可能有多种可选的方案,通过对各种方案影响最短路径的大小进行研究;给出联通权重值的定义和对最短路径贡献大小的规定,并给出在多种可能方案中选择最佳方案的具体算法     

香菇菌摇瓶发酵工艺研究

报道了香菇菌摇瓶发酵试验结果,发酵工艺程序与抗生素发酵基本相似。以香菇菌Cr-021为材料,研究了8种营养物质对香菇菌丝生长的影响。应用L_9(3~4)正交试验得出了匀浆化培养基和摇瓶发酵培养基。通过试验,确定了摇瓶发酵的最佳温度为25℃,振荡频率220r/min,装量50ml等。用匀浆化菌种代替传统工艺中直接用斜面母种作为一级摇瓶种源,使发酵周期缩短了2—3d。在正交试验的基础上,设计了CDG等三种摇瓶培养基并进行摇瓶发酵分析,其中CDG产干菌丝重6.8g/100ml,氨基氮含量为0.24mg/ml。     

利用PVDF设计两维简支结构声辐射模态传感器

PVDF(polyvinylidenefluoride聚偏氟乙烯 )是一种新型的压电高分子材料 ,它不仅密度低 ,而且具有较强的压电性 ,机械性、可塑性好等特点 用特定形状的PVDF薄膜作为误差传感器 ,将它贴在结构体表面上时 ,对系统产生很小的影响 笔者在声辐射模态理论以及两维分布式压电传感器方程的基础上 ,利用PVDF独特的积分特性 ,以简支矩形板为例 ,设计了PVDF压电薄膜传感器用于测量简支板第一、二阶声辐射模态伴随系数 并在理论上进行数值分析比较可知 ,这种特定形状的PVDF薄膜作为误差传感器是可行的     

基于GIS的山东沿海地区海水入侵灾害评价

以山东省沿海地区为评判单元，以各评判单元的参评因素数据为基础数据库，应用层次分析法给参评因素赋权重值，在Arc View GIS平台上，采用图层因素权重叠加法获得各评判单元海水入侵灾害综合危险性指数，求得各地海水入侵平均距离，从而实现山东省海水入侵灾害危险性区划。