基于SLIC超像素的茶叶嫩芽图像分割方法研究

准确识别茶叶嫩芽是实现茶叶智能采摘的前提。针对自然环境下的茶叶嫩芽图像分割受天气、光照等因素影响较大,提出基于SLIC超像素的嫩芽分割方法。提取R、G、B、H、S、V、Y、Cb、Cr、超红、超绿、Cg、R-B、G-B共14个颜色分量,分析发现以超红、Cg和G-B三分量合成彩图中嫩芽与背景对比度较大,作为待分割对象图;利用SLIC超像素分割算法获取超像素块,并对每个超像素块提取平均横坐标、平均纵坐标、平均超红、平均Cg、平均G-B 5个特征作为分割依据;利用阈值分割、小目标去除、填充和"逻辑与"等操作,得到茶叶嫩芽彩色分割图。对不同地域、不同环境下嫩芽图像进行实验表明,基于SLIC超像素的嫩芽分割平均分割精度达75.6%,较传统G-B阈值分割平均精确度高16.6%。该方法不仅能抑制光照等因素对茶叶图像的影响,还能有效分割茶叶嫩芽,鲁棒性较强。     

提高轮廓加工误差联机检测精度的一种方法

在数控机床或加工中心上采用联机检测轮廓加工误差的方法,不同价值昂贵的坐标测量机,具有简单、省时、经济的特点。分析了数控机床或加工中心的直线运动误差对轮廓加工误差联机检测精度的影响,提出了消除机床几何运动误差影响。提高轮廓加工误差联机检测精度的方法。实验结果表明,所采用的方法可以明显提高轮廓加工误差联机检测精度。     

相控阵天线零相位误差法的波束指向分析

受数字移相器量化相位影响,相控阵天线波束指向精度偏离预定指向.提出了零相位误差法用于改进波束指向精度的问题,并推导出零相位误差法提高指向精度的理论公式.计算结果表明,所给出的理论公式是正确和有效的.零相位误差法具有经济适用、便于实现的优点.它在现有硬件的基础上,可以有效地提高相控阵天线的波束指向精度,从而改善相控阵天线抗干扰的能力.在普遍使用的3位数字移相器情况下,波束指向的精度控制在0.012以内,大幅度提高了现有指向精度水平.     

势流问题边界积分方程的几种解法对比

为了求解势流问题边界积分方程,以简单格林函数为基函数建立了势流问题边界积分方程,并对求解积分方程的几种数值方法一直接法,迭代法和多极子方法进行了理论分析和介绍,通过无限静水面下一偶极子作用问题的数值计算,对上述几种方法的运算速度和内存消耗进行了分析对比,结果表明快速多极子方法比另外两种计算方法在计算量和计算机存储量方面更加优越,可以分别降低到近似O（N）数量级,建议将快速多极子方法应用于大型计算问题中。     

2个不同部件组成的开关寿命连续型温贮备可修系统的可靠性分析

该文对由2个不同型部件组成的，开关寿命为连续型随机变量的温贮备可修系统，在两部件的工作寿命、贮备寿命和维修时间以及转换开关的寿命和修理时间均服从指数分布，所有随机变量均相互独立，故障部件和转换开关能够修复如新的条件下作了可靠性分析，建立了该类系统的模型，给出了系统可靠度R(t)的L-变换和首次故障前平均时间的解析表达式。     

真三维影像的编解码和几何校正方法研究

通过介绍真三维显示模型,解释了基于可视体素的显示技术.针对LED真三维显示分辨率较低的问题,采用光投影阵列的真三维显示方案,结合真三维显示固有的连续图像的特性,研究了真三维编解码算法,建立了基于光线追踪的几何校正模型.实验证明,该方法可构建实用的高分辨率真三维显示器,同时能够展示准确的物体.     

工业过程控制系统迭代学习算法的增益确定

应用频域和时域（非状态空间法）相结合的方法对简单工业过程控制系统迭代学习算法进行了收敛性分析,在频域得出了用系统参数显示表示的收敛性条件,避免了收敛条件的验证对系统时域模型参数的依赖性,使验证更简洁,用平方积分鉴定法确定了首次学习时误差平方积分最小意义下学习增益的最优值,明确了学习增益选取的目标,数字仿真表明：所确定的学习增益不仅是最优的,而且相应的迭代学习控制能显著改善控制系统的动态品质。     

判定H-矩阵的一个迭代算法的修正

 随着H-矩阵在科学与工程计算中的广泛应用,如何判定一个给定矩阵是否为H-矩阵引起了许多研究者的兴趣.本文对一个现有判定H-矩阵的迭代算法进行了修正,得到了一个新的迭代算法.数值算例表明该算法是有效的.     

内存集群计算:交互式数据分析

本文围绕大数据分类中决策数据的管理和分析进行展开.重点分析了大数据时代关于商务智能(Business Intelligence,BI)技术新的应用需求;讨论了计算机硬件和体系结构的发展为决策数据管理和分析带来的挑战和机遇;通过对新兴典型应用的分析和相关技术和系统特点的总结,说明了基于内存计算的高性能数据管理和分析技术是当前亟待解决的问题,具有广阔的应用前景.在全内存式(in-memory)数据管理环境下,网络通讯将成为整个系统的主要瓶颈.结合内存的特点(数据易失性、内存墙瓶颈),设计针对高性能服务器的无共享分布式内存系统拓扑结构;研究面向异构、多层次缓存和内存结构的分布式数据布局与索引策略,跨核、跨处理器、跨服务器的多粒度并行处理框架,缓存感知、内存感知的分布式数据一致性维护等关键技术,轻量级面向按列存储的数据压缩机制及压缩感知的数据处理机制,将是基于内存计算的高性能数据管理与分析技术的重点研究内容,并将最终实现实时交互式分析处理.     

基于PSO的支持向量机多元控制图均值偏移诊断模型

为了诊断多元控制图发出的报警信号是由哪一个或者哪些变量组合发生均值偏移引起的,提出了基于粒子群优化（PSO）算法的支持向量机（SVM）多元控制图均值偏移诊断模型．模型中使用丁。控制图对多元过程进行控制,在假设过程方差．协方差矩阵保持不变的前提下,根据不同的均值偏移模式,产生SVM训练数据集和测试数据集,用Ps0对SVM的参数进行优化,最终得到优化的SVM模型．结果表明,基于粒子群优化算法的支持向量机模型（SVM．PSO）比基于SVM和基于神经网络（ANN）模型的分类能力更强,分类准确率超过85％．