公路管理单元动态划分技术与数据模型研究

管理单元是公路管理系统中一切管理工作的基本分析单位 ,是决策分析的对象 .管理单元划分得是否合理不但会直接影响到系统后期开发工作的繁简、难易程度 ,而且在很大程度上决定了系统决策分析结果的正确与否及其在实际工作中的实用程度 .在管理单元划分方面 ,目前尚无实用的原则和科学简洁的数据模型可供遵循 .为此在对公路管理系统的特点进行分析的基础上 ,提出了管理单元划分的原则和方法 ,并建立了相应的数据模型     

快速成形技术中轮廓环的分组算法及其应用

以平面内轮廓环的存在规则和相互关系为出发点，提出了一种简单实用的轮廓环的分组算法，通过本方法对平面的轮廓环进行分组，能够把一个平面分解成一系列简单的单连通区域，分组后的轮廓环不仅能够在进行其他运算时减少重复计算，而且可以在分区填充扫描线时减少分区数，从而减少实际扫描时的空跳．     

非限定手写汉字的分割研究

分析目前手写汉字分割研究的几种有效方法，在此基础之上提出了针对非限定手写汉字分割的多层投影算法。通过对经典投影方法的补充和扩展，建立算法的基本模型，编写相应的程序，应用于支票校验系统当中。实际的金融支票大写汉字识别实验结果证实所提出的算法的有效性。     

GIS在大气污染预警系统中的应用

基于GIS的城市大气污染源监控网络与大气质量预警系统利用Internet／Intranet构建数据传输平台，建立了完善的空气污染源监测与控制网络体系。系统把大气污染源的基本信息管理系统与城市空气质量的预报和预警系统集成到同一个GIS平台上。方便对各大气污染源进行定位监控和对预报数据的解读和可视化处理，为大气污染治理和应对突发大气污染事件提供准确及时的监控手段，为城市大气质量管理和环境规划提供科学、合理的辅助决策支持。     

宽带钢热连轧工作辊热辊形模型

实现工作辊热辊形的在线预报是板形控制的难题之一.采用一维有限差分方法建立了工作辊热辊形在线计算模型,并利用该模型计算了热轧过程中和下机后任意时刻工作辊温度场及其热辊形.仿真和在线应用结果表明,此在线模型计算速度快,精度高,能满足板形在线过程控制的需要.     

基于最大模糊熵原理的多阈值图像分割新算法

基于最大模糊熵准则,提出了一种新的多阈值图像分割算法。该算法通过定义一种简单的线性模糊隶属度函数,将图像模糊划分为若干个不同的区域;同时采用自适应遗传算法搜索最大模糊熵准则下图像的一组最佳分割阈值,并对遗传算法中的编码方式及交叉算子、变异算子进行了一些有益的改进,极大地减少了计算量和存储空间,加快了算法的搜索速度。通过仿真实验证明该算法对复杂图像良好的分割效果和较强的实时处理能力。     

基于直方图指数平滑的模糊散度图像分割

当图像灰度直方图具有多峰时,模糊散度图像分割方法的参数初始化有困难。针对这一问题,基于直方图指数平滑峰点自动检测原理,提出了一种自适应的模糊散度图像分割算法。该算法首先利用直方图指数平滑峰点自动检测原理,检测出直方图合理的波峰点和波谷点,并统计波峰的个数。然后利用检测到的波谷值初始化目标平均灰度等级搜索区间,利用波峰值初始化散度函数搜索区间,分类数由检测到的峰点个数来确定。实验结果表明,该方法更具有普遍性和适应性。     

基于扫描线种子填充的二值图像聚类算法

提出了一种基于扫描线种子填充的二值图像快速聚类算法 .该算法步骤为 :对二值图像进行扫描 ,如果检测到了目标点 ,则将该点作为新的聚类的种子 ,将该种子扩展到整个目标区域 ,形成一个包含目标区域的聚类 .该算法的特点为 :只需一次扫描即可动态生成所有聚类 ,聚类总数动态生成 ,每一时刻只有一个聚类被处理 ,可提前进行一些后续处理 ,算法描述简单 ,易于编程实现 .     

基于核最小二乘回归子空间分割的高维小样本数据聚类

针对基于线性表示理论的子空间分割方法没有考虑高维小样本数据的非线性性质,借鉴核理论,提出核最小二乘回归子空间分割方法,使子空间分割方法适合高维小样本数据的非线性性质.经6个基因表达数据集和4个图像数据集上的实验,表明该方法是有效的.     

面向脑MR影像分割与偏置场修正的FCM方法

传统模糊C-均值(fuzzy C-means,FCM)算法以及结合空间信息的改进方法在分割脑磁共振(magnetic resonance,MR)影像时对噪声十分敏感,且无法消除脑MR影像中的偏置场。针对上述问题,提出一种面向脑MR影像分割与偏置场修正的FCM方法。该方法充分利用图像中的空间局部信息和非局部信息,分别构造出多局部信息模糊因子和非局部权重,在提高算法抗噪性的同时,尽可能多地保持图像细节;建立偏置场模型,以去除脑MR影像中的灰度不均匀性;将提出的多局部信息模糊因子和非局部权重嵌入到带有偏置场模型的FCM方法中,以实现噪声和偏置场条件下的脑MR影像分割。实验结果表明,与其他方法相比,所提方法对脑MR影像中的噪声具有更强的抑制能力,且能够有效消除偏置场对脑MR影像分割的影响,具有更优的分割性能。