用于遮挡形状匹配的弦角特征描述

为了在兼顾形状匹配算法的检索率和运算效率的同时实现部分遮挡目标的精确匹配,提出了一种基于弦角轮廓特征的形状描述算法。该算法基于轮廓点的空间位置关系构造每个轮廓采样点的弦角轮廓特征描述子,利用描述子的自包含属性描述开轮廓的形状特征。采用L1度量方法计算两个轮廓点的弦描述子之间的距离,获得匹配代价矩阵。最后利用积分图算法计算匹配代价矩阵的相似度,实现部分遮挡目标的识别。基于MPEG-7形状数据库和Kimia216形状数据库进行了目标识别实验。实验结果表明:该算法对部分遮挡目标具有良好的鲁棒性,而且有较高的运算效率,部分匹配的检索率达到83.63%,提高了19.09%,实验结果优于现有部分遮挡形状匹配算法。该算法较好地满足了遮挡形状的匹配和识别对速度、准确率和抗遮挡能力等方面的要求。     

宾阳横县武鸣将建成中等城市

南宁市加快城镇化进程，更多群众将享受到现代化城市生活，享受宜居环境。笔者了解到，南宁市计划推进六县县城三级城镇建设区建设，为把宾阳、横县、武呜三县县城建设成为中等城市奠定基础。并推进吴圩、六景、黎塘、那桐四级城镇建设区建设，重点提升面向农业、农村、农民的公共服务和市场服务能力，协调推进其他中小城镇建设。     

Ru（OAc）_2（Ph_3P）（dppp）、Ru（OAc）_2（dppp）_2

配合物Ｒｕ（ＯＡｃ）２（Ｐｈ３Ｐ）２与不同摩尔比的双膦配体ｄｐｐｐ［ｄｐｐｐ＝双－（二苯基磷）丙烷］或ｄｐｐｂ［ｄｐｐｂ＝双－（二苯基膦）丁烷］在回流的甲苯中反应，分别生成资合双膦钌配合物Ｒｕ（ＯＡｃ）２（Ｐｈ３Ｐ）（ｄｐｐｐ）、Ｒｕ（ＯＡｃ）２（ｄｐｐｐ）２和Ｒｕ（ＯＡｃ）２（ｄｐｐｂ）。这些配合物经元素分析、熔点测定、红外光谱和核磁共振等手段进行了表征。在反应温度３０～６０℃，氢压为３．０ＭＰａ的条件下，发现题示配合物是均相催化丙烯酸和苯乙烯选择氢化的有效催化剂。     

基于同底三角形面积描述的形状检索

为了在形状匹配的过程中提高形状特征对边界噪声和图像变形的鲁棒性,同时兼顾形状匹配算法的检索精度和运算效率,提出一种基于同底三角形面积的形状匹配方法.该方法首先计算每个轮廓采样点的同底三角形面积描述子,并对该描述子进行局部平滑,使其更加鲁棒.然后采用加权L1度量方法计算两个形状所有轮廓点的同底三角形描述子之间的距离,获得匹配代价矩阵.最后利用动态规划算法计算匹配代价矩阵的相似度,获得形状距离,实现形状匹配.通过在MPEG-7、Kimia以及铰接形状数据库上测试分析表明,该方法对变形目标具有良好的鲁棒性,且提高了运算效率和检索精度.     

基于图像处理与神经网络的钢丝绳表面缺陷检测

提出了一种基于纹理特征提取的图像处理技术和神经网络结合进行钢丝绳检测的新方法.首先利用图像处理的方法对在役钢丝绳图像进行预处理,以减小或消除噪声的影响,然后提取图像的纹理特征值--熵和平滑度,通过神经网络来判断钢丝绳表面是否有断丝或锈蚀等缺陷.实验结果证明,该检测方法在实际应用中能代替人工目测,使用方便,能够满足实时要求,具有一定的理论和实践意义.     

基于变步长多尺度 Lempel-Ziv 复杂度融合 指标的旋转设备损伤评估

损伤程度评估对于旋转设备的故障预测与维护至关重要。Lempel-Ziv复杂度已被广泛用于旋转设备的定量故障诊断。但是传统Lempel-Ziv复杂度指标只能在单一尺度提取故障信息,难以全面挖掘故障特征。为此,学者提出了多尺度Lempel-Ziv复杂度。然而,多尺度分析会缩减时间序列的长度,易于导致评估结果不准确。因此,提出了一种基于变步长多尺度Lempel-Ziv复杂度融合的旋转设备损伤程度评估指标。首先采用变步长策略优化粗粒化过程,更全面地挖掘故障信息;然后运用基于拉普拉斯得分加权的融合方法来评估每个尺度的重要性,将变步长多尺度复杂度序列转化为一个单一但全面的评价指标,即所提的变步长多尺度复杂度融合指标,用以全面挖掘振动信号的特征,实现对旋转设备的损伤评估。本文采用轴承单点缺陷数据、轴承全寿命数据和齿轮箱疲劳试验数据验证所提方法的有效性,并与其他复杂度指标进行比较分析,结果表明：所提指标可100%准确地对轴承故障严重程度及齿轮磨损程度进行评估,发现早期故障,实现旋转设备的定量诊断。     

广义平滑对数正则化稀疏分解方法研究及其在齿轮箱复合故障诊断中的应用

齿轮箱由于其工况复杂、工作环境恶劣,极易发生故障,并且振动信号中往往包含多种成分并且伴随着强烈的背景噪声,给齿轮箱故障诊断带来了很大的困难。稀疏分解方法能够在强背景噪声下有效地提取瞬态特征成分,针对传统稀疏分解方法存在的计算效率低,幅值低估以及估计精度不足等问题,提出了一种基于调Q小波变换(Tunable Q-factor wavelet transform,TQWT)作为稀疏表示字典的广义平滑对数正则化稀疏分解方法。该方法研究了满足紧框架条件的TQWT来构建稀疏表示字典,然后基于Moreau包络平滑思想提出广义平滑对数正则化方法,该罚函数可以在保持幅值的基础上精确重构出齿轮箱故障瞬态成分,最后利用前向后项分裂(Forward-backward splitting,FBS)算法精确求解该稀疏表示模型。仿真信号和试验信号验证了所提方法在齿轮箱复合故障诊断中的有效性。     

微课在Linux操作系统课程中的应用

本文提出在Linux 操作系统课程教学过程中,通过微课的设计与录制,让学生课前观看微课,从而提高学生课 前的预习效率,增加学生课堂的教学参与度。本文给出了一个完整的Linux 操作系统课程章节单元的微课设计。     

多源稀疏优化方法研究及其在齿轮箱复合故障检测中的应用

齿轮箱因其工作环境恶劣,极易出现复合故障,其故障振动信号往往包含多种成分且伴随着强烈的背景噪声,给齿轮箱故障诊断带来了很大的困难.稀疏分解能够在强背景噪声下有效地提取微弱故障特征,针对传统稀疏分解方法存在信号保真能力欠缺,目标函数非凸导致局部最优解,模型通用性差等问题,基于广义极小极大凹(Generalized minimax concave,GMC)惩罚函数推导构建了具有保凸性的多源稀疏优化目标函数,并利用前向后向分裂(Forward-backwardsplitting,FBS)算法,基于Laplace小波字典,Morlet小波字典与DFT字典分别求解轴承瞬态成分,齿轮瞬态成分,谐波成分的稀疏表示,最终实现各成分的准确提取.仿真信号和试验信号的分析均验证了所提出的模型能够在不需要故障具体数目的先验知识下,准确实现齿轮箱复合故障的信号分解和故障诊断.