保存边界的图象平滑方法

提出了一种新的图象平滑方法。该方法利用区域模板和线性模板,将图象中的高频噪声和合理的边界结构通过采用不同的模板进行平滑,达到了既去除噪声,又保存图象边界的目的,为图象的预处理提供了一种很好的方法。     

热轧加热炉燃烧控制系统的优化

针对热轧加热炉燃烧控制系统中设定的空燃比与最优空燃比偏差大及氧化烧损高等问题,迁钢2160热轧加热炉在以空气和煤气双交叉限幅自动调节的基础上,引入热值仪进行理论空燃比的计算,根据此理论值进行空气与煤气的比例设定,又根据炉内残氧分析仪测量出的氧气含量对空气过剩系数进行修正,并把空气过剩系数和双交叉限幅系数进行优化,对燃烧的6个控制段进行分区控制,从而改变了炉内各个燃烧段的燃烧过程。通过优化控制实现了设定的空燃比更接近最优空燃比,提高了燃烧效率,氧化烧损也得到了降低。     

医院手术室电气设计解析

根据国家规范、标准对医疗场所的特殊要求,以某医院手术室电气设计工程为实例,对医疗建筑核心场所手术室配电系统构成进行了阐述.通过比较不同电气安全等电位联结方式,总结出既能满足手术室特殊环境要求,又可以适应后期使用的等电位联结方式.     

基于元胞自动机的动态回溯搜索优化算法

针对传统回溯搜索优化算法存在收敛速度慢、搜索精度不高等问题,提出了一种基于元胞自动机和正交实验设计的改进算法。首先将正交实验设计方法引入算法的交叉算子中,得出具有代表性的优质子代个体;然后在元胞自动机邻居模型的基础上,对个体展开领域内多父代正交交叉操作,提高算法的开采能力和搜索效率;最后对参与交叉的种群引入动态优秀个体比例权重进行选择更新,并采用新的动态变异方程,平衡算法的全局搜索和局部搜索能力。通过对12个标准测试函数进行仿真实验,并与其他六种表现良好的算法进行比较,结果表明,改进的算法在收敛速度以及寻优精度方面都具有明显优势。     

“电机学”在线课程教学方法探索与实践

“电机学”课程是电气工程及其自动化专业本科生重要的专业主干课程,目的是培养学生成为电气工程领域的高级技术人才。但该课程涉及机、电、磁、热等多学科知识,内容复杂而抽象,单凭传统的课堂授课教学方式难以达到较好的教学效果。针对这一问题,本文探索和制作了“电机学”在线课程,通过两期运行取得了较好的效果,为相关教学实践提供了参考与借鉴。     

基于眼动跟踪技术的婴儿车色彩设计研究

文章通过眼动跟踪技术的应用为婴儿车的色彩设计提供一种基于用户认知的设计方法。以客观性数据为支持对用户的认知与选择做出分析,使婴儿车的色彩设计在市场消费中能够最大程度地满足用户需求。采用语义差异法和likert7层级表分析得到婴儿车的色彩设计意象词汇,进而使用Tobii T-20眼动仪,基于用户对不同色彩意象词汇的认知进行眼动试验,最后对眼动实验得到的数据进行评价与分析,得出最符合意象词汇语义的色彩设计方案。此方法为产品色彩设计的科学化系统化提供了方法与思路,提高了产品色彩设计与意象词汇的匹配度。     

网络课件中的导航设计

在网络课件的设计中,导航是一个重要因素,可有效保证网络课程的质量,需要全面考虑和精心设计。良好的导航设计可以引导学习者有效的学习,提高学习的效率。本文从导航的作用入手,介绍了导航设计的原则以及导航设计的策略。     

软件测试技术课程项目化教学改革探索

通过对传统的软件测试技术课程教学的观察中我们可以看出,当前的许多教师在组织软件测试技术课程教学的时候,常常采用知识灌输的方式按照教材内容照本宣科,这这种教学形式下,学生所获的知识永远停留在书本上、理论上,尽管有一些教师会在课堂上向学生讲解一些软件测试的方法,但是这种方法也只是教材理论方法,无法与实际相结合,脱离现实基础.在枯燥的理论学习过程中,学生的动手操作能力可想而知.针对这一情况,教师需要转变传统的教学方式,建立以岗位能力为中心,以项目实践为依托的教学模式,立足工作岗位来向学生传授技术技能,使学生在获取基础知识的同时锻炼操作技能,提高其知识应用能力.     

利用包含度和隶属度的遥感影像模糊分割

目的 传统FCM算法及其改进算法均只采用隶属度作为分割判据实现图像分割。然而,在分割过程中聚类中心易受到同质区域内几何噪声的影响,导致此类算法难以有效分割具有几何噪声的图像。为了解决这一类问题,提出一种利用包含度和隶属度的遥感影像模糊分割算法。方法 该算法假设同一聚类对每个像素都有不同程度的包含度,将包含度作为一种新测度来描述聚类与像素间关系,并将包含度纳入目标函数中。该算法通过迭代最小化目标函数来得到最优的隶属度和包含度,然后,通过反模糊化隶属度和包含度之积实现带有几何噪声的遥感图像的分割。结果 采用本文算法分别对模拟图像,真实遥感影像进行分割实验,并与FCM算法和FLICM算法进行对比,定性结果表明,对含有几何噪声的区域,提出算法的用户精度和产品精度均高于FCM算法和FLICM算法,且总精度和Kappa值也高于对比算法。实验结果表明,本文算法能够抵抗几何噪声对图像分割的影响,且分割精度远远高于其他两种算法的分割精度。结论 提出算法通过考虑聚类对像素的包含性,能够有效抵抗几何噪声对图像分割的影响,使得算法具有较高的抗几何噪声能力,进而提高该算法对含有几何噪声图像的分割精度。提出算法适用于包含几何噪声的高分辨率遥感图像,具有很好的抗几何噪声性。     

基于6参数模型的6R串联机器人运动学参数辨识

为了避免运动学参数误差辨识中存在参数不连续、计算收敛速度慢的现象,基于一种6参数模型,在DH(Denavit-Hartenberg)法建立的杆件坐标系上建立了6R串联机器人的误差模型,并给出了参数转化公式.设计了计算机仿真实验,在存在驱动器、测量仪器随机噪声误差的条件下对比了使用MDH(改进DH)参数误差模型和6参数模型的仿真辨识效果.6参数模型和MDH模型辨识后定位平均误差分别降低了96.1%和52.9%.结果显示6参数模型具有良好的完备性、连续性.6参数模型的误差参数范围可以从制造公差中得出,辨识速度高于MDH模型,通过公差控制参数范围,消除了没有达到极小性要求对误差辨识的影响.应用此方法对一台SR165型机器人进行参数辨识,定位平均误差由2.5 mm降低至0.35 mm.