融入局部几何特征的流形谱聚类图像分割

为了改善谱聚类图像分割的精准性和时效性,文中提出融入局部几何特征的流形谱聚类图像分割算法.首先,考虑图像数据的流形结构,在数据点的K近邻域内执行局部PCA,得到数据间本征维数的关系.然后,引入流形学习中的局部线性重构技术,通过混合线性分析器得到数据间局部切空间的相似性,结合二者构造含有局部几何特征的相似性矩阵.再利用Nystr m技术逼近待分割图像的特征向量,对构造的k个主特征向量执行谱聚类.最后,在Berkeley数据集上的对比实验验证文中算法的准确性和时效性优势.     

高速角接触球轴承稳态温度场的数值模拟及实验研究

工程应用中,高速滚动轴承由于发热引起的失效严重影响设备的正常工作,因此研究轴承的温度场至关重要。以高速机床主轴上常用的B7010C/P4Y轴承为研究对象,用整体法分析轴承的生热量,使用热网络法建立轴承稳态温度计算模型,求解不同转速、载荷和润滑油温度下的轴承温度。结果表明:各节点温度与载荷和转速成正比,钢球节点处温度最高,内滚道节点、内圈节点、外滚道节点、外圈节点温度依次降低;各节点的稳态温度随润滑油温度的降低呈线性减小,表明冷却润滑油对于控制轴承温度有重要作用。利用航空发动机主轴轴承试验机对轴承外圈温度进行试验研究,验证了热网络法求解轴承温度的可行性。     

活塞环-缸套液固二相润滑研究

基于平均流量模型、微凸体接触模型及颗粒承载模型，引入微米尺度颗粒的粒径、质量浓度、硬度和摩擦副表面形貌参数等，提出了一种液固二相润滑下活塞环-缸套润滑模型。并以此为基础分析了颗粒的承载、摩擦力和二相流体的摩擦功耗。研究表明：由于颗粒的增黏和弹、塑性变形，液固二相润滑剂的承载能力比纯油有所提高；固体颗粒的作用在活塞行程的不同位置是动态变化的；随着颗粒直径、浓度的增加，颗粒分担的负荷和产生的摩擦力、以及二相流体的摩擦功消耗都有所增加；颗粒直径的增加，使颗粒在更广的行程范围承载和产生摩擦力。     

软件测试课程教学改革探索

结合软件测试的发展,对软件测试课程教学面临的问题进行分析。从课程的设置模式、课程内容的选择、测试工具的选择等方面进行探讨,提出课程改革的方法和途径,提高学生的测试应用能力。     

大滑滚比工况下弹流摩擦试验研究

针对大滑滚比工况,在自行改造的双盘摩擦磨损试验机上,完成了一系列线接触弹流摩擦试验;测量了不同工况下的摩擦因数,对试验结果进行了全面的分析,得到了一系列摩擦曲线,反映了多种具体工况下,各工况参数对摩擦因数的影响。结果表明：载荷比较小时,摩擦因数对载荷或转速的变化非常敏感;随着载荷的增大,摩擦因数对载荷与转速的敏感程度急剧下降;大滑滚比工况下,摩擦因数随滑滚比的变化幅度不大;摩擦因数随载荷增大而减小,且减小幅度随载荷增大而减小;摩擦因数随转速增大而减小,且减小幅度随转速增大而减小。     

跨越NAT的P2P应用UDP通讯

随着基于Internet的P2P网络技术的广泛应用，更多的内网主机需要参与到P2P中来。NAT之后的主机IP地址在Internet上是不可见的．Internet上的主机不能主动访问这些NAT之后的主机，但P2P网络要求任何主机之间都能够直接对等交换信息，这就使得P2P网络应用必须解决穿越NAT实现双向对等通讯的问题。本文在介绍了NAT基本原理和NAT对P2P应用的影响基础上，分析了客户端位于同一个NAT的后面、客户端位于不同的NAT的后面和客户瑞位于多级NAT的后面这三种情况下．P2P软件跨越NAT的UDP通讯问题。     

三维表面形貌的连通性表征

从集合的角度,运用图像描述方法,提出了三维表面形貌连通性表征的方法,建立了连通数、连通指数的概念以及相应的算法,并结合实际,模拟出一些特征明显的三维表面形貌,确定了评定表面连通性能的基准面,定量分析了表面形貌的连通性随表面高度的变化情况,比较出在传统的表面形貌参数相似的情况下表面连通性能的差异,为表面形貌表征研究开辟了一个新的途径.     

多尺度分割先验迭代重加权低秩恢复显著性检测

目的 现有显著性检测方法大多只关注显著目标的中心信息,使得算法只能得到中心清晰、边缘模糊的显著目标,丢失了一些重要的边界信息,而使用核范数约束进行低秩矩阵恢复,运算过程冗余。为解决以上问题,本文提出一种无监督迭代重加权最小二乘低秩恢复算法,用于图像视觉显著性检测。方法 将图像分为细中粗3种尺度的分割,从细粒度和粗粒度先验的融合中得到分割先验信息;将融合后的分割先验信息通过迭代重加权最小二乘法求解平滑低秩矩阵恢复,生成粗略显著图;使用中粒度分割先验对粗略显著图进行平滑,生成最终的视觉显著图。结果 实验在MSRA10K（Microsoft Research Asia 10K）、SOD（salient object detection dataset）和ECSSD（extended complex scene saliency dataset）数据集上进行测试,并与现有的11种算法进行对比。结果表明,本文算法可生成边界清晰的显著图。在MSRA10K数据集上,本文算法实现了最高的AUC（area under ROC（receiver operating characteristic）curve）和F-measure值,MAE（mean absolute error）值仅次于SMD（structured matrix decomposition）算法和RBD（robust back ground detection）算法,AUC和F-measure值比次优算法RPCA（robust principal component analysis）分别提高了3.9%和12.3%;在SOD数据集上,综合AUC、F-measure和MAE值来看,本文算法优于除SMD算法以外的其他算法,AUC值仅次于SMD算法、SC（smoothness constraint）算法和GBVS（graph-based visual salieney）算法,F-measure值低于最优算法SMD 2.6%;在ECSSD数据集上,本文算法实现了最高的F-measure值75.5%,AUC值略低于最优算法SC 1%,MAE值略低于最优算法HCNs（hierarchical co-salient object detection via color names）2%。结论 实验结果表明,本文算法能从前景复杂或背景复杂的显著图像中更准确地检测出边界清晰的显著目标。     

云测试综述

针对云计算的定义及云计算的特点做出分析。认为云计算有着良好的发展趋势,并在次基础上展开对云测试的讨论,主要涉及云测试的特点、优点、应用现状,云测试平台以及云测试技术,并探讨云测试的对现有测试服务模式的影响及存在的缺陷,预测云测试的发展趋势。