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木材的强度准则是木结构理论分析和数值模拟的重要基础。根据国内外的研究进展,对木材单轴、双轴以及多轴应力状态下的强度准则进行系统地介绍,包括最大应力准则、最大应变准则、Hill屈服准则、Hill型强度理论、Tsai-Wu准则、van der Put强度理论和木材剪切强度理论。通过与文献中木材强度实测值的比较,验证木材斜纹强度公式的有效性。对比木材强度准则在多轴应力状态下的强度包络线,总结各强度准则间的差异和适用范围,并讨论张量系数对强度包络线的影响。通过综述木材强度准则在木结构数值模拟中的应用,简要分析各强度准则的优缺点。最后提出木材强度准则需要进一步研究的问题。 相似文献
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为提高光学加密系统的安全性与敏感性,设计分阶Fourier变换耦合DNA序列编码的光学图像加密算法.利用SHA-256方法来处理初始明文,形成一个256位密钥,并将其转换为密钥矩阵;引入DNA编码,对明文实施编码操作,得到一个DNA序列矩阵,将其与密钥矩阵完成XOR操作,输出混淆密文;根据256位密钥计算Lorenz系统的初始条件,通过迭代,获取3个随机序列,并将其转换为对应的混沌矩阵,利用不同阶数的Fourier变换,联合3个混沌矩阵,借助光学调制掩码对混淆密文进行级联光学加密.测试结果表明,相对已有光学加密技术,所提方案拥有更高的安全性,呈现出更强的抗明文攻击特性. 相似文献
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为实现对多幅图像完成同步加密,并提高密文的安全性与抗几何变换攻击能力,提出基于快速响应码(QR)与级联分数阶Fourier变换的多图像光学加密算法。借助Logistic映射,获取随机掩码,联合Fresnel波带、Hilbert模型,构建调制掩码;引入复数理论,借助模板图像对第一幅明文实施处理,形成复数图像;采用分数阶Fourier变换,借助调制掩码,对复数图像实施处理,并基于相位-幅度截断机制,得到相位分布与密钥;再结合相位截断方法与分数阶Fourier变换,设计级联快速傅里叶变换(FFT)加密机制,通过调制掩码与相位分布,对剩余的多幅明文实施频域变换处理,输出融合幅度图像,并将其转换为对应的QR码;引入Gyrator变换,通过相应的光电装置,利用激光束对QR码完成干涉处理,得到密文。测试数据表明：相对已有的多图像光学加密技术,本算法具备更高的保密安全性与抗攻击能力,在裁剪变换下,其复原图像的失真度更小。 相似文献
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当多个细胞严重粘连时，传统的分割方法难以取得理想的分割效果。针对大部分细胞呈近似圆形的特点，提出了一种基于Hough变换圆检测的粘连细胞分离方法：采用彩色梯度法提取粘连目标边缘，然后针对细胞的圆形特征，以边缘有效像素点与对应圆周长的比值作为分割闽值做圆检测确定各细胞圆心及半径．并建立实体细胞判别准则作为粘连分割实现依据，最后根据各细胞有效弧含像素的多少确定对应圆的完整性实现粘连分割。实验表明，与采用传统的分水岭算法比较，该方法在强粘连细胞的分割方面，具有明显的优势。 相似文献
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稀疏约束下非负矩阵分解的增量学习算法 总被引：1，自引：1，他引：0
非负矩阵分解(NMF)是一种有效的子空间降维方法。为了改善非负矩阵分解运算规模随训练样本增多而不断增大的现象,同时提高分解后数据的稀疏性,提出了一种稀疏约束下非负矩阵分解的增量学习算法,该算法在稀疏约束的条件下利用前一次分解的结果参与迭代运算,在节省大量运算时间的同时提高了分解后数据的稀疏性。在ORL和CBCL人脸数据库上的实验表明了该算法降维的有效性。 相似文献
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增量式非负矩阵分解算法是基于子空间降维技术的无监督增量学习方法.文中将Fisher判别分析思想引入增量式非负矩阵分解中,提出基于Fisher判别分析的增量式非负矩阵分解算法.首先,利用初始样本训练的先验信息,通过索引矩阵对新增系数矩阵进行初始化赋值.然后,将增量式非负矩阵分解算法的目标函数改进为批量式的增量学习算法,在此基础上施加类间散度最大和类内散度最小的约束.最后,采用乘性迭代的方法计算分解后的因子矩阵.在ORL、Yale B和PIE等3个不同规模人脸数据库上的实验验证文中算法的有效性. 相似文献
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