一种图像拼接的点特征匹配算法

为了解决旋转图像间的点特征匹配问题,提出了一种以空间位置分布关系为搜索依据的新的匹配算法.首先将已检测到的特征点生成三角形,随后利用相似三角形配对获取图像间的仿射变换关系,并根据这种空间位置分布关系进行进一步的对应点搜索,最后利用MLESAC算法进行对应点筛选,得到内点以及外点.用活动摄像机采集图像进行实验,首先验证了对于旋转图像点特征搜索的有效性,接下来又验证了图像间是平移关系但存在重影的点特征搜索,结果表明该方法能有效地对旋转和平移图像进行点特征匹配.     

煤质常规化验中如何避免几项误操作

分析了煤质化验员在煤质常规化验过程中普遍存在的一些误操作,同时介绍了正确的操作方法。     

超声原子力显微镜接触模式下样品有限元分析

通过ANSYS有限元的方法对接触模式下的样品进行静力学仿真,以获得不同载荷、不同内部结构大小、不同内部结构位置以及不同材料时针尖和样品接触形变及刚度变化。     

借5—Br—PADAP螯合物和反相液相色谱测定钒和镍

借反相高压液相色谱法分离了钒(Ⅴ)和镍(Ⅱ)的5-Br-PADAP螯合物、于Zorbax CN柱上,用含10~(-2)mol/L KHSO_4-NaAc缓冲剂(pH 3.5)的70%甲醇-30%水(V/V)作流动相(0.7ml/min)可在18分钟内将此二螯合物分离并于550nm处检测。检测限为0.3 ng V(V)和2 ng Ni(Ⅱ),此方法已应用于合金钢和钒渣中钒的测定,以及水样中钒和镍的测定。     

基于图像技术的三轴土样径向变形测量

在常规三轴试验中,由于端部约束的影响难以实现对三轴土样变形的准确测量。将图像测量技术运用于土样的不固结不排水三轴试验中,能够有效地克服常规三轴试验的不足,实现非接触式的三轴土样变形测量。通过已知尺寸的圆柱体在压力室内和压力室外的测量,对有机玻璃压力室和压力室内水介质引起的折射问题引入了折射系数进行修正。结果表明:(1)通过图像测量方法能够有效克服端部约束对土样变形的影响;(2)折射效应对土样的径向变形的影响比较大,对轴向变形的影响非常小,且折射修正系数为1.205,对折射效应引起的测量误差可以有效地消除或减小,其绝对测量误差为±0.17 mm。图像测量得到三轴土样的偏应力要小于常规测量值,常规测量方法得到的土体强度偏大。     

网格资源的组织与发现研究

分析了网格资源的组织形式,阐述了蚁群算法的基本原理,提出了一种基于蚁群算法的网格资源发现方法.其中,将用户请求本体看作蚂蚁,查找的资源即搜索的目标视为食物,食物源就是存在搜索目标的节点.蚂蚁寻找食物的过程就是网格资源的发现过程.     

原子发射光谱法测定中药材微量元素的研究

在中药材中 ,除含有机成份外 ,还含多种对生命机体有特殊作用的无机微量元素[1] ,它们都以络合物形态进入人体细胞组织内 ,以补充调节人体微量元素的不足与平衡 ,达到治病的目的[2 ] .因此对中药材中微量元素的分析 ,具有重要的意义 .关于中药材中微量元素对人体健康的影响 ,已引起许多研究者的重视 ,亦有不少对中药材中微量元素测定研究的报道 .其中以ＩＣＰ /ＡＥＳ法在党参与连翘标准物质研究中作为定值方法[3 ] .我们在已有研究的基础上 ,采用如下方法研究中药材中的微量元素 ,即通过干法、湿法预处理样品的对比试验 ,选择ＨＮＯ3 /Ｈ2 …     

变风量空调室内温度场测量方法

针对变风量空调系统风口结构研究中,要求室内环境参数多点测温的特点,采用数字化测温技术和单总线传输方式,构成了矩形测温网络,并在3种风口工况下,进行了大量实验。测量过程中,由于测温网络出现的个别传感器故障而导致不能正确读数时,可通过BP人工神经网络预测该点的温度值予以补充。另外对半导体传感器最高采样频率的限制也进行了一定研究。     

岩石受载记忆的声发射实验研究

在刚性试验机上,对花岗岩试样进行了单轴循环加载试验,分析了试验过程中试样的状态参数、物性参数及声发射（AE）信息的变化规律,得到了四个不同循环加载阶段应力、应变及损伤因子与AE事件累计数的关系,并以Fencity比评判各参数对Kaiscr效应值记忆的准确性和稳定性。结果表明：岩石试样的物性参数（应变、损伤因子）对Kaiser效应值记忆的准确程度和稳定程度均好于状态参数（应力）,岩石材料在受压变形过程中,“生的塑性变形是应力记忆能力出现Felicity效应的主要原因。     

基于粗糙集的RDT决策树生成算法的研究及应用

介绍了一种基于粗糙集理论的决策树生成算法--RDT(Rought Set Decision Tree).该方法运用了粗糙集理论中条件属性相对于决策属性的核,引入启发式条件计算并选择条件属性作为决策树的根结点或子结点.通过一个例子,与运用信息熵概念建立决策树的算法进行比较,结果表明采用RDT方法得到的决策树优于采用信息熵方法得到的决策树.还讨论了RDT与ID3算法对决策树精度和规模的影响,分析数据分类和知识发现的过程及特点.