浅谈乒乓球运动特点和发展规律

通过对乒乓球运动特点和发展规律的探讨,进一步加深了对本项目特点和发展规律的理解和掌握,为提高科学的教学、训练水平,培养高水平人才提供借鉴。     

金刚石薄膜的制备及其性能研究概述

金刚石薄膜是工业界继高温超导材料之后的又一研究热点，近年来的研究工作已经取得了重大进展。文章对国内外学者在金刚石薄膜的制备、特性、生长机理以及摩擦特性等方面的研究进行了综合论述，以推动国内外金刚石薄膜基础研究和应用的发展，并提出要重视金刚石薄膜在摩擦学领域中的应用研究，使之为人类社会带来巨大的经济效益。     

储蓄凭条中手写体的提取与净化系统

给出了储蓄凭条手写体提取系统的设计与实现,包括预处理,建立模板,基线定位与去除,倾斜校正 处理,定位格去除和手写体净化分割等。重点讲述了图像二值化,手写体分割与净化算法。     

Open Contours Extraction of Rotational Surface Oriented to Layer Measurement

With layer-measured contours, an algorithm that can extract the contour segments from a rotational surface is presented. The extraction can be divided into two stages, i. e. the rough segmentation and the refinement. In the rough segmenting stage, an optimal contour matching method is put forward to find similar contour segment from another closed contour with respect to the seed contour. In the refining stage, an iterative way that can extract a circular arc precisely is presented based on parameters identification and contour-ends expanding/shrinking operation. The algorithm can extract the open contour segments from a rotational surface precisely, as demonstrated in the examples. Based on the work of this paper, further research, such as parameter identification of 3 - D surface and CAD model creation, can be conducted.     

基于密度分类的JPS+移动机器人全局路径规划算法

针对传统全局路径规划中扩展节点多、寻路时间长等问题,提出一种基于JPS+(jump point search plus)算法的全局路径规划算法,旨在提高机器人在复杂环境的智能性、高效性的要求。首先引入了一种基于密度的判断障碍物角点规则,实现对于主要跳点的识别数目,减少搜索路径过程中的可扩展节点,同时在路径求解过程中对目标跳点的判定规则进行了修改,最终实现了减少计算量、缩短计算时长的目标。为验证所提改进型JPS+算法的有效性,将A~*、JPS+算法在不同类型地图中与改进型JPS+算法进行了比较。仿真结果表明,改进型JPS+算法与A~*算法相比,在路径长度、寻路时间和扩展节点数量上都有明显改进;在生成相同路径的基础上,与传统JPS+算法相比,在障碍物占比33.25%的地图中搜索时间降低了7.58%,节点扩展数量减少了9.38%,能够满足移动机器人快速全局路径规划的要求。     

一种针对木马流量的特征选择方法

针对现有基于会话流异常行为的木马检测方法中,普遍存在所选特征代表性不足、特征间信息冗余导致检测效果差的问题,提出一种特征选择方法。首先,通过捕捉流量对木马通信行为加以分析,根据各阶段提取相关的属性,并在每一属性上进行派生,得到足够充分的特征集合。然后,为了衡量特征的重要性和特征间的相关性,提出了改进的特征重要性评价系数和基于关联信息熵的联合相关性评价系数,并设计了基于序列后向选择策略的特征选择算法,以得到自适应规模的特征子集。算法通过每一轮迭代计算特征的评价系数,通过排序完成选择。为验证该算法有效性,采用朴素贝叶斯分类和支持向量机分类算法设计了与FCBF算法和IG算法的对比实验,相较于FCBF算法,在两种分类算法上的召回率分别提升3.76%、1.64%,F_1值提升分别为1.04、0.99。相较于IG算法,召回率提升分别为6.46%、4.96%,F_1值提升分别为3.56、3.18。实验结果表明,提出的特征选择算法能够有效选择木马流量各个属性上的特征,克服特征间关联性带来的影响,在缩减特征维度的同时提升木马通信流量的检测效果。     

基于MapX的动态层技术在电子地图查询中的应用

以Delphi7开发环境和GIS(地理信息系统)组件Mapx为例，采用中国地图2002～2003年数字化电子地图版作为地图数据，以国家无线电监测中心的台情数据库查询系统为基础，探讨了在Delphi7环境中基于MapX技术的电子地图查询功能原理，并详述了使用MapX的动态层技术实现电子地图查询功能的方法。     

基于Gabor特征和协同神经网络的车牌识别方法

研究了车牌字符识别问题,针对车牌识别系统易受天气及光照变化影响的实际应用,将Gabor特征和协同神经网络应用在车牌字符识别中,提高了识别率.首先对车牌字符进行二值化和切分,然后利用Gabor滤波器提取车牌字符的特征参数;再利用协同模式训练特征参数,进而得出训练样本;最后根据协同神经网络进一步识别车牌字符.通过大量仿真实验表明,该方法在不同场景、光照条件下,与传统方法相比,识别率有了较大改进,该方法在车牌识别领域有较强的实用性.     

基于聚类的建筑物直线特征提取算法

建筑物图像中提取直线是视觉导航、特征识别等很多应用中的关键步骤。针对建筑物图像。提出了一种新的基于聚类的直线提取算法。该算法在Canny边缘的基础上,使用一个聚类算法将边缘分类,减少了因噪声形成的小短线对直线检测的误检或漏检现象;对于每一个分类使用直线识别准则,进一步剔除图像聚类中的伪直线;最后使用改进的Hough变换（standardHoughtransform）将直线提取出来。克服了传统Hough变换执行速度慢的缺陷。实验结果表明,文章提出的算法具有较快的运算速度,较高的直线提取准确性．较低的漏检和误检情况。其性能优于传统的Hough．变换和相位编组法。