基于启发式信息熵的粗集数值属性离散化算法

在一致性假设前提下,以数据集的统计性质作为启发式知识,从候选离散点集中选择离散点,根据数据集的期望值和方差来确定搜索最优离散点的区域,提出一种新的基于信息熵粗集数值属性离散化算法,并采用UCI国际标准数据集来验证新算法.新算法与已报道的算法所得到的离散断点集完全一致,决策表的离散化结果也相同,但时间代价不同,新算法比其计算效率提高40%～50%.     

内蒙古东北地区上二叠统林西组的沉积环境分析

内蒙古东北地区上二叠统林西组的沉积环境受地质构造特点的影响比较复杂，地质勘探的价值比较大。本文从对内蒙古东北地区上二叠统林西组的区域地质背景的介绍谈起，然后就该区域的地层发育特征进行说明，最后就该区域的沉积相及沉积环境进行详细的分析。     

基于邻近车道车辆和多前车信息的双车道交通流动力学模型

应用跟驰理论,引入两车道优化速度的权重组合来刻画驾驶员换道趋势, 同时考虑多前车速度差信息对驾驶行为的影响,建立了两车道的微观跟驰模型. 在此基础上,基于交通流微观和宏观参量之间的关联关系,将上述跟驰模型中的微观变量转变成宏观变量, 进而建立了一个两车道宏观动力学模型.由于综合考虑了多种因素对驾驶行为的影响,该模型更符合实 际交通状况.数值模拟表明:该模型可以很好的模拟交通中的冲击波和稀疏波,且避免了特征速度大于宏观车流平均车速的缺陷.     

正交Haar变换的眉毛识别方法

【目的】提高现有眉毛识别方法的识别效率。【方法】采用快速正交Haar变换模板匹配算法(FOHT),设计一种基于正交Haar变换的眉毛识别方法;同时,使用最大标准子模板和自适应阈值解决了FOHT算法只能处理标准模板且需要手动设置阈值的缺陷。【结果】所构建的眉毛识别方法比原方法效率提高约32%。【结论】正交Haar变换的眉毛识别方法实时性强,具有一定的实用价值。     

浅析油井带压作业的方式方法

随着近几年的石油开发力度的增加和增强，我国石油产业的发展到达了一个层次，成为了出口石油的大国，近几年的研究取得了可观的成果，各种油井开发方式和开发液相继应用到市面上并有了一定的效果带来了经济效益。其中一种施工作业就是压带作业，可以帮助打井管柱安全快速的升降和移动。本文就我国的井下作业情况分析了压带作业怎样的方式和方法才能符合石油企业的需要。     

一种集成规划的SARSA(λ)强化学习算法

提出一种新的集成规划的SARSA(λ)强化学习算法.该算法的主要思想是充分利用已有的经验数据,在无模型学习的同时估计系统模型,每进行一次无模型学习的试验后,利用模型在所记忆的状态/行动对组成的表中进行规划,同时利用该表给出了在学习和规划之间的量化折中参考.实验结果表明,本算法比单纯的无模型学习SARSA(λ)算法有效.     

复杂背景中视频图像目标的检测

研究带有运动景物的复杂背景中视频图像运动目标的检测。用图像差分法提取运动目标信息;针对运动景物在差分图像中产生强脉冲干扰的特点,提出K领域自适应滤波算法;采用二维熵准则选择最佳二值化阈值;最后用图像形态学运算处理目标的分割碎块。中给出了实验结果。     

利用地物化遥等各种找矿手段研究深部找矿方法

现在每一位地质学家或地质人员对于深部找矿的理解，是参差不齐的。根据成矿理论和个别资料，认为成矿有利空间在地下5-10Km的深度范围内赋存了各类与岩浆一热液成因有关的矿床，由此认为大型热液成矿作用的垂直延伸可达4-5km。而俄罗斯科拉半岛的超深钻证明，在地下约十公里深度时，仍存在天水或（暗河），说明地下十公里处，仍有成矿流体的存在。所以，我认为十深处的这种成矿流体必然也会在成矿有利部位得到富集并成矿。     

基于MATLAB的PUMA560机器人运动仿真研究

在MATLAB环境下,对PUMA560机器人进行参数设计,分析PUMA560机器人的运动,利用Robotics toolbox工具箱对机器人的正运动、逆运动、轨迹规划进行仿真,得到了良好的效果。     

混合并行遗传算法在多文档文摘中的应用

提出了一种基于改进混合并行遗传算法的多文档文摘方法.该方法将k-means聚类算法的高效、局部搜索特性,和并行遗传算法的全局优化能力有机结合,解决了k-means算法对初始聚类中心的选择较为敏感,易于陷入局部最优等问题,提高了多文档聚类算法的效率和精确度.