多级小波分解与LBP融合的纹理提取算法

为提高不同光照、不同角度条件下的纹理识别精度,提出了一种利用多级小波分解和多尺度旋转不变LBP融合的纹理提取算法。算法在传统的LBP特征提取基础上,采用多尺度的旋转不变LBP算子分别对多级小波逼近图像提取直方图序列特征向量,与各级小波能量进行加权融合,获取更多的纹理信息,对光照和角度的变化有更高的鲁棒性。仿真结果表明,相对传统的LBP特征提取算法,改进的算法具有更高的纹理识别率。     

改进的Beamlet与Canny相结合提取复杂图像线特征

传统Beamlet无结构算法在提取图像线特征时不仅存在重叠模糊的缺陷,而且在提取复杂图像线特征时不能有效地检测出目标信息,细节特征更是难以刻画。针对这些问题,提出将改进的Beamlet无结构算法与Canny算子相结合的方法提取复杂图像的线特征。首先,对图像进行Beamlet变换,通过改进Beamlet无结构算法,采用新的能量统计和制定新的划线规则,以保证每个二进方块最多有一条最优基;然后,对图像用Canny算子检测边缘,通过选取较大的Sigma,只检测明显的大边缘;最后,两者结合得到图像的线特征。从检测的线特征的线型连接程度等方面对该算法的性能进行了评价,并与现有的方法进行了比较,实验结果表明,该方法克服了两种方法单独提取线特征时存在的断裂、重叠、模糊和虚假边缘的缺点,有效地提高了复杂图像线特征提取的准确性和连续性。     

一种基于UML状态图的规约变异测试方法

规约变异测试从软件功能的角度,对规约进行分析,从而揭示规约中存在的问题。本文提出一种基于UML状态图的变异测试方法,针对每种变异算子,分析其是否会引入冲突,进而有效避免不合理的变异操作;分析了每种变异算子产生等价变异体的条件,能够在生成变异体的同时检测并移除等价变异体,进而减少其对测试过程的影响;给出了杀掉每种变异体所需满足的条件,可在此基础上产生杀掉特定变异体所需的测试用例,从而提高测试用例集的质量。在此基础上,根据变异算子的实际功能,整合了功能相同的算子,减少了变异算子的数量,从而进一步降低了变异测试的开销。实验结果表明,本方法能够较好地提高测试用例的质量,进而提升测试的效率。     

整数值时间序列的拟似然推断

基于推广的负二项稀疏算子利用预设新息过程分布法构造一个一元 INAR(1) 模型,给出了模型的概率性质并利用拟似然估计方法对模型进行了参数估计,同时也考虑了最小二乘法、极大似然估计方法。通过数值模拟评估了这些估计方法的有效性,并应用实际数据给出模型的应用,通过比较得出基于推广的负二项稀疏算子带有几何新息过程的INAR(1)是更适合数据的模型。     

面向对象轮廓约束GGVF Snake的建筑物边界优化方法

分析高分辨率遥感影像中建筑物的特征和常用方法提取建筑物存在边界漏检误检导致的边界不规则等问题,提出面向对象轮廓约束广义梯度矢量流（GGVF）Snake模型的建筑物边界优化方法. 在利用分类法获取建筑物轮廓的初始结果基础上,自动提取每个建筑物轮廓线作为GGVF Snake的初始轮廓线,获取各轮廓外接矩形进行对象裁剪,提取每个建筑物的子图对象. 对每个子图对象进行Canny边缘检测,结合Hough变换提取直线特征,输入到广义梯度矢量流模型的迭代求解中快速最小化能量函数,实现对象级建筑物轮廓的精确优化. 实验结果表明,利用提出的方法能够自动获取初始建筑物的轮廓信息,提高优化的自动化程度;基于对象级的边缘检测与直线特征的加入,有助于GGVF Snake快速拟合,准确地平滑建筑物边缘且准确度高. 相对于其他对比方法,本文方法的轮廓优化总体精度和综合值均有提升,可以作为有效提升分类原理获取的建筑物轮廓的优化后处理手段,提高了建筑物提取的精度.     

CuZnAl形状记忆合金热机械循环滞回曲线与振动衰减特性研究

运用电子万能拉伸试验机、动态数据采集分析仪,测试了CuZnAl形状记忆合金的力-变形滞回曲线和安装有CuZnAl形状记忆合金耗能器框架结构的减振性能.借助透射电镜、X射线衍射仪,分析了CuZnAl形状记忆合金热机械循环过程中显微组织的变化.比较了不同热处理方式、不同相变点的CuZnAl形状记忆合金热机械循环后的滞回曲线面积及减振性能.试验结果表明:CuZnAl形状记忆合金用于框架结构的被动振动控制具有较好的减振性能,同时明显降低框架结构的振动频率.马氏体CuZnAl形状记忆合金耗能器具有较大的耗能能力,热机械循环数十次以后滞回面积亦大幅度减小,但相变点高的CuZnAl形状记忆合金的滞回面积减小幅度较小.     

基于交叉突变算子的人工蜂群算法及其应用

人工蜂群（artificial bee colony,ABC）算法在解决多峰函数优化问题时经常会陷入局部最优,使得算法过早停滞,而在解决单峰问题时往往出现收敛速度过慢的问题。针对上述不足,为了进一步提高算法的优化性能,提出了一种基于交叉突变的人工蜂群（intersect mutation ABC,IMABC）算法。IMABC算法将整个蜂群依据其适应度值优劣进行划分,引入种群划分参数,对不同种群中的个体运用交叉突变算子,有效地平衡了种群的局部开采与全局探测能力,避免早熟收敛和提高收敛速度。从对基本函数的测试上可以看出,IMABC相对于GABC、IABC、ABC/best等改进的ABC算法,优化能力有了较大的提高。最后,将IMABC用于优化K-means算法,验证了该方法具有一定的实用性。     

多智能体入侵杂草算法

针对标准入侵杂草算法缺乏信息共享机制的缺陷,将多智能体系统融入标准入侵杂草算法,提出了一种新的多智能体入侵杂草算法.该算法通过多智能体系统中改进的邻域竞争合作算子实现个体间信息的交流,提高收敛速率;利用多智能体系统中的自学习算子增强算法求解精度.五个基准函数测试对比分析结果表明,多智能体入侵杂草算法的求解精度、收敛速度和稳定性优于标准入侵杂草算法、粒子群算法和差分进化算法.     

基于边缘信息车流量检测方法的研究

针对边缘检测中阈值很难确定导致不能准确提取背景边缘信息的问题,提出一种改进的基于边缘信息车流量检测方法。该方法预先对路况边缘图像作削顶处理获取一个恰当的阈值,从而可以准确地提取背景边缘信息;且在车辆计数过程中,结合固定窗法和浮动窗法二者的优点,设计一种新的浮动窗法进行车辆计数。实验结果表明,该方法在实时性、检测速度、正确率等方面得到很大的改进,能够在不同环境下进行正确有效地车流量检测。     

Effect of test frequency and water content on localized crack-tip heating in nylon-6,6

Fatigue crack propagation (FCP) tests were conducted at various frequencies on nylon-6,6 specimens equilibrated over a range of moisture levels to determine the crack growth rates and the crack-tip temperatures as a function of water content. Frequency-sensitivity was correlated with the amount of crack-tip heating taking place, with crack-tip temperature being found to depend strongly on the estimated loss compliance, D″, of the material. The frequency-sensitivity of FCP in nylon was seen also to be affected by mean stress, suggesting that creep processes are often significant in FCP of nylon.