天然染料染色中媒染剂应用的现状与展望

概述了近年来天然染料染色过程中媒染剂的研究现状。首先对非铬金属媒染剂、天然媒染剂以及复配媒染剂的研究进行了介绍,其次对这三种媒染剂媒染原理进行了阐述,最后对媒染剂研究趋势进行了展望。     

新型消防演练仿真液化气瓶

针对液化气瓶火灾救援及模拟训练中可能发生爆炸造成消防人员受伤等严重危害的现状,利用阻燃材料、热储能块、温度继电器、电磁阀等对普通液化气瓶进行重新设计改造。实验表明:实验气瓶可在800℃以上火焰内加热20 min,而气瓶内表面温度小于30℃,气瓶缸体无任何变形,有效提高了灭火救援训练的针对性、有效性、安全性。     

结合位图切割和区域合并的彩色图像分割

就经典分水岭图像分割算法中存在的过分割问题，提出一种结合位图切割和区域合并的彩色图像分割算法。对原始彩色图像通过空域梯度算子求其梯度图像，并利用位图切割重建梯度图像；对新梯度图像进行分水岭预分割；对预分割图像基于异质性最小原则进行区域合并，并获得最终分割结果。相比于现有的同类方法，该算法引入位图切割，抑制噪声对分割结果的影响，在边缘模糊处分割准确，得到符合人类视觉的较小分割区域数目，同时在运行效率上提高。     

基于时空的弱点状运动目标检测技术

如何在复杂背景下持续有效地检测目标位置,一直是研究者们需要面对的主要挑战。本文在研究红外点状移动目标特征的基础上,根据目标无纹理,无形状的特性,提出一种改进的形态学目标增强算法,并利用目标连续时空不变性检测目标。首先,建立多尺度的图像金字塔,在每层上采用改进的形态学算法快速、粗糙定位小目标。然后进一步的根据目标在时空上的位置相关性,提出基于目标运动特征分析的精确检测方法。得到精确稳定的检测结果。最后实验结果表明与经典的形态学检测算法及其他算法相比,该技术能更有效地检测弱小目标,具有更高的鲁棒性。     

本体驱动的跨CAD平台开放式零件资源库构建

为满足网络化制造环境下制造企业在知识层面上对零部件资源共享与重用需求,有必要构建基于本体的开放式零件资源库管理系统。首先在PLIB本体扩展元模型的基础上建立基于网络本体语言(OWL)描述的零件资源共享本体元模型并对其进行形式化描述,并依此给出了构建开放式零件资源库本体方法及过程。且为满足不同CAD用户间零件三维模型数据交换需求,围绕网络化制造及多异构CAD平台,设计了跨CAD平台的系统总体框架;最后给出了一种开放式零件资源库系统开发实例—3D Cloud,验证了该本体驱动的跨CAD平台开放式零件资源库构建方法的可行性。     

维吾尔族人群LPL基因PvuⅡ多态性与身体测量和血生化指标的相关性研究

目的探讨脂蛋白脂酶(lipoprotein lipase,LPL)基因PvuⅡ酶切位点多态性在塔克拉玛干沙漠腹地健康维吾尔族人群中的分布特征及其与身体测量和血生化指标的相关性,并与不同种族人群进行比较。方法采用PCR-RFLP方法检测99例健康维吾尔族人群(男性38例,女性61例)LPL基因PvuⅡ酶切位点的多态性。结果新疆99例健康维吾尔族人群中以P+等位基因多见,频率(52.02%)高于P-等位基因频率(47.98%),三种基因型中以P+P-基因型最为多见(61.62%),其次为P+P+基因型(21.21%),最低是P-P-基因型(17.17%),且各基因型和等位基因频率在男女中分布无显著性差异(P>0.05);男性中P-P-基因型组空腹血糖水平显著高于P+P+和P+P-基因型组,各基因型与空腹血糖有显著性差异(χ~2=3.411,P<0.05),在女性中P-P-基因型组总胆固醇水平显著高于P+P-和P+P+基因型组,各基因型与总胆固醇有显著性差异(χ~2=4.669,P<0.05),其他各项身体测量和生化指标均未见显著性差异(P>0.05);而LPL基因PvuⅡ酶切位点多态性在维吾尔族人群中的分布与海南汉族人群、大连汉族人群、郑州汉族人群、海南黎族人群等不同民族人群比较均存在显著差异(P<0.01,P<0.05);与日本、中国汉族、韩国、阿拉伯、土耳其等不同种族人群比较也均存在显著差异(P<0.01,P<0.05),而与芬兰和印度人群比较的差异无显著性(P>0.05)。结论 LPL基因PvuⅡ酶切位点P-P-基因型和P+等位基因在健康维吾尔族人群中的分布可能与空腹血糖、总胆固醇等血脂水平相关联。     

基于LDA的英汉维文本聚类系统的设计与实现

以英汉维三种大规模文本聚类为目标,针对三种语言的特点实现基于LDA模型的静态文本聚类系统。因为存在博客、微博等网络媒体的文本不太规范及涉及的话题范围广泛等现象,对文本特征的提取及聚类算法的选择带来一定的难度。通过对样本文本的分析,计算出适当的聚类数k,再调用LDA算法将文本聚为k类并给出每类文本的关键词。测试结果表明,该系统能将英汉维三种语言的文本相似度高的聚为一类,可显著提高聚类效果。