转子流量计用于柴油消耗量测定的试验研究

本文对影响柴油用转子流量计测量精度的主要因素进行了试验研究。研究结果表明,柴没的粘度、密度以及测试温度不同,对测量精度将造成不可忽视的影响。根据流体力学的基本原理,利用试验优化方法提出的薄壁量孔校正方法,能够对柴油用转子流量计各标定值进行快速有效的校正。该方法具有较好的油品和温度适应性,其校正精度达2％。     

涂层对热电偶热电性能及大气中寿命的影响

在难熔金属热电偶表而施加涂层的目的,旨在使原仅限和真空、中性及还原气氛中测量的热电偶能在大气中使用.本文讨论涂层对难熔金属热电偶在氧化气氛的"热电势—温度","热电势—时间"的关系及其寿命的影响.具有涂层的W/M.热电偶在氧化气氛(常压下1500℃取得263小时±1%t的最高记录,而W-Re热电偶存1500℃试验的前70小时偏差也在1%t内.而没有涂层的热电偶仅支持数分钟便破坏.     

多尺度自适应Gamma矫正的低照图像增强

为了在提高低照图像的亮度和对比度的同时,保持图像的色彩自然度,提出了多尺度自适应Gamma矫正的低照图像增强方法.鉴于HSI颜色空间的明度分量Ⅰ决定着图像的明暗程度,以及明度分量的多尺度特性,首先,将图像转换到HSI颜色空间,对明度分量Ⅰ进行多尺度Retinex分解;然后,对分解得到的多尺度光照图像分别进行自适应的Gamma矫正,其中Gamma指数自适应于暗区像素的占比,鲁棒地改善光照图像的光照分布,经Retinex反变换得到增强的多尺度明度分量;最后,将增强的多尺度明度分量的线性融合作为增强的明度分量Ⅰ’,与色相分量H和饱和度分量S重组,得到最后的增强图像.实验结果表明,相对于部分最新提出的现有方法,新方法的PSNR和SSIM值分别高出1.19 dB和1.8%以上,具有更好的增强效果和鲁棒性,增强图像的视觉效果更适宜,对比度更高.     

基于三支决策的密度敏感谱聚类

将三支决策与密度敏感谱聚类结合,提出了一种基于三支决策的密度敏感谱聚类算法。该算法通过在密度敏感谱聚类的聚类过程引入容差参数得到每个类的上界,然后通过扰动分析算法从上界中分离出核心域,上界和核心域的差值被认定为该类的边界域。聚类结果用核心域和边界域来表示每个类簇,可以更全面地展示数据的结构信息。与传统的硬聚类算法在UCI数据集的实验结果相比较,本文使用核心域计算聚类的评价指标DBI、AS和ACC都有所提升,较好地解决了不确定性对象的聚类问题。     

利用早停可微架构搜索的三维点云模型分类

针对现有三维点云分类网络采用人工设计费时费力的问题,提出早停可微架构搜索(early-stopping differentiable architecture search,ES-DARTS)算法。利用从人工设计网络架构中提取到的先验知识,预定义一个包含高效候选操作的搜索空间,可快速搜索出适用于三维模型分类任务的高性能网络模型;通过追踪网络搜索阶段各候选操作的权重变化,找出跳跃连接操作在双重优化过程中发挥不公平竞争作用的临界点并在此处停止搜索,以保证各候选操作之间的稳定性,解决DARTS算法搜索过程中易出现性能崩溃的问题。提出的算法在ModelNet40数据集上达到了93.2%的识别准确率,比当前人工设计的主流网络具有更高的识别准确率。     

Fuzzy复数的Fuzzy运算

复数ａ＋ｂｉ和二无数对（ａ,ｂ）可建立一对应关系,对定义在复数域上的Ｆｕｚｚｙ集的研究可转化为欧氏空间Ｒ２上的Ｆｕｚｚｙ集的研究,假定,本文中研究了Ｆｕｚｚｙ复数的加法和乘法运算,对已有的有关结果进行了改进。     

Fuzzy向量测度及其积分

本文首先在欧氏空间Ｒ￣ｍ中引进序“≤”关系,定义了取值于Ｒ中的Ｆｕｚｚｙ向量测度。在第三部分讨论了取值于Ｒ中的可测向量函数列的收敛,在第四部分定义了可测向量函数关于Ｆｕｕｚｙ向量测度的积分并讨论了这种积分的收敛性。     

利用射影Cap构造极大纠缠的纠缠辅助量子纠错码

依据经典四元线性码理论和纠缠辅助量子纠错码理论,由四元线性码的生成矩阵给出四元线性码稳定极大纠缠的纠缠辅助量子码的几何特征。在给定几何特征基础上,由射影空间的Cap理论,设法用组合数学方法和搜索算法构造出给定几何特征的Cap,确定Cap码的参数。利用所得到的参数优良的Cap码,结合纠缠理论,构造出一些参数优良的极大纠缠的纠缠辅助量子码。其中,所构造的极大纠缠的纠缠辅助量子码有许多是最优码,还有一些纠缠辅助量子码改进了前人所得到的纠缠辅助量子码的参数,这些纠缠辅助量子纠错码是无法用已有方法得到的。这也证明了结合组合与搜索的方法来构造极大纠缠的纠缠辅助量子纠错码是有效的。     

WS~*-闭空间的性质

该文引入了一类包含Ｓ－闭空间的拓扑空间——ＷＳ＊－闭空间,并讨论了它的一些性质,对一些关于Ｓ－闭空间的已知命题,建立或推广得到ＷＳ＊－闭空间的相应命题。     

一种基于空间域和频谱域特征的图象分割方法

提出了一种基于空间域和频谱域特征的神经网络的医学图像分割方法．本方法不需要教师监督,能自动生成最优的网络输出节点,即分类数．对ＣＴ,ＭＲＩ和超声图像的分割表明本方法有效方便．