基于KSVD和PCA的SAR图像目标特征提取

提出一种基于核的奇异值分解(KSVD)与主成分分析(PCA)相结合的SAR图像目标的组合特征提取方法。该方法首先利用核的奇异值分解得到图像非线性的代数特征,然后进一步经过PCA变换得到图像的最终分类特征。实验中,将本文提出的KSVD+PCA两步特征提取方法与PCA、SVD、KPCA、KSVD方法分别结合简单、快速的最近邻分类器在MSTAR坦克数据上进行了比较,实验结果表明,KSVD+PCA方法不仅有效地提高了目标的正确识别率,而且大大降低了对目标方位的敏感度,在目标方位信息未知的情况下,识别率可达到95.75%,是一种有效的SAR图像目标特征提取方法。     

两座拱梁组合体系桥梁设计分析及比较

拱梁组合体系桥梁的结构具有复杂的受力特征和多样的外形特征.复杂的受力特征决定了各拱梁组合体系桥梁的设计细节不同,多样的外形特征使此类桥型可适用于各种环境.本文通过对两座拱梁组合体系桥梁设计的比较和分析,直观地反映了此类桥梁设计中拱梁刚度比的决定性影响;同时分析了两桥在拱肋、系杆等细节的不同设计方法.     

五种中药材乙醇提取物对植物病原真菌的抑制作用研究

本文研究了山豆根、白头翁、紫花地丁、穿心莲和青皮五种中药材提取物对桃褐腐病、马铃薯干腐病、甘蓝枯萎病、番茄灰霉病、小麦赤霉病、苹果轮纹病及棉花枯萎病等七种病原菌的抑制作用。结果表明除甘蓝枯萎病外,山豆根、青皮、穿心莲提取物对其余六种植物病原菌的抑制效果明显,且青皮抑菌谱较广。穿心莲提取物对桃褐腐病菌有较强的抑制作用,EC50为3.57 mg/m L,MIC为100 mg/m L,MBC为150 mg/m L,穿心莲主要成分穿心莲内酯抑制桃褐腐病菌的EC50为456.36μg/m L。电镜观察发现,经穿心莲内酯处理后的桃褐腐病菌,菌丝有褶皱,塌陷增多,推测是穿心莲内酯破坏了细胞壁或细胞膜,使细胞通透性改变,导致细胞质外泄。      

基于MCF52233的网络机房远程环境监控系统的设计

提出了一种基于McF52233模块的网络机房远程环境监控系统的实现方案,实现了网络管理员对分布在不同物理位置的机房进行远程巡检、管理与维护.     

核学习机研究

该文概述了近年来机器学习研究领域的一个热点问题———核学习机。首先分析了核方法的主要思想,然后着重介绍了几种新近发展的核学习机,包括支持向量机、核的Fisher判别分析等有监督学习算法及核的主分量分析等无监督学习算法,最后讨论了其应用及前景展望。     

低中空高回弹三维螺旋卷曲纤维的制备及性能研究Ⅱ.拉伸工艺研究

将特性黏数差为0.064 dL/g的高、低黏度聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)制备的双组分并列复合中空纤维原丝进行拉伸制得拉伸丝(DT丝),对DT丝的拉伸工艺进行了研究,得到了低中空高回弹三维螺旋卷曲纤维的最佳拉伸工艺条件.结果表明:DT丝的三维卷曲性能和拉伸方式、拉伸倍率及其分配密切相关,采取二步拉伸、一级拉伸倍率较大...     

一种有效的基于并行量子进化算法的图像边缘检测方法

本文基于费用函数最小化方法,提出一种混合并行量子进化算法用于文本图像的边缘检测。量子进化算法是一种基于量予计算的概念和理论(诸如量子比特和量子叠加态)的进化算法,它采用了量子编码来表征染色体,由于量子比特的概率表示,能够表示出解的线性叠加状态。此外,量子进化算法具有收敛快和好的全局搜索特性,因此它比传统的进化算法更适于并行结构的实现。我们将这一算法和局部搜索算法相结合,用于图像的边缘检测问题,得到了令人满意的检测效果,并对噪声有较好的抑制作用。     

部分冰盖下水流水力特性数值模拟

运用Fluent软件建立雷诺应力模型,模拟不同冰盖覆盖度下恒定均匀流流场,从纵向时均流速、二次流、雷诺应力、紊动能等方面揭示部分冰盖下水流的水力特性。结果表明：岸冰的形成会导致冰盖下水流在断面上重新分配,明流区流速增大,冰盖下流速减小;横向动量交换产生复杂的二次流结构,涡体形状、数量、大小和位置随着冰盖覆盖度的增加而变化;雷诺应力断面分布较复杂,冰盖附近区域雷诺应力为负值,负值区范围与冰盖覆盖度密切相关,并凸向明流区;冰盖、边壁和床面的粗糙度不同导致紊动能在断面上的分布呈现出明显的差异,冰盖区紊动能大于明流区的值,反映出岸冰对冰盖下水流结构影响的复杂性。     

统一框架下软计算方法和支撑矢量机的机理研究

本文在加权径向基函数这一统一方法的框架下,对常用的几种软计算方法(包括神经网络、小波网络、模糊系统、贝叶斯分类器、模糊划分)以及支撑矢量机等机器学习方法的内在机理做了进一步的研究.特别地,对于支撑矢量机这种新的学习方法,文中分析了它和神经网络等方法之间的异同处,并尝试性地把其纳入统一的框架下,从而为支撑矢量机及软计算方法的研究与应用提供了理论上的指导.     

公路隧道围岩变形监测及灰色预测

以大浏高速公路道吾山隧道为研究背景,结合现场实测资料,对道吾山隧道围岩稳定状态进行分析研究,利用围岩变形监控数据建立并优化灰色预测模型GM(1,1),采用该模型对围岩位移变形进行预测,并将预测结果与现场监测结果进行对比分析,误差较小。应用灰色预测确定支护的最佳工作状态和支护结构工艺参数,并以此判别围岩的稳定性具有重要意义。