基于互信息量的关键帧全局优化提取方法

关键帧提取技术是视频分析和检索的关键技术之一。提出一种基于互信息量的关键帧提取的新方法,把关键帧提取问题建模为一个多目标规划数学模型,可以同时解决提取关键帧的数量和位置两个主要问题。并且采用了图像信息熵和互信息量作为特征参数参与启发式算法的评价函数,可快速有效地进行子镜头的分割和关键帧的提取。实验证明该方法能较好地提取出视频序列的关键帧。     

氨吸收混合制冷工艺问题探讨与改进措施

分析了解化公司氨吸收混合制冷装置运行中遇到的问题 ,提出了改造措施 ,并对改造前后的指标进行了对比。     

空间材料科学实验自动解锁装置的设计

设计了一种适用于空间材料科学实验旋转运动的自动解锁装置,完成了其关键零部件的设计和校核,并对解锁装置进行了解锁实验。实验结果表明:该自动解锁装置只需提供2.1N·m的解锁力矩即可解锁。     

国有企业工会组织面临的问题及对策

国有企业机构改革发展中,一些党政领导对工会工作存有“可有可无”的偏见,没有认识到工会在企业改革、发展、稳定中所发挥的作用。虽然有《工会法》作保障,许多企业工会仍然成为第一个被合并、精简的组织,工会干部几乎全部转为兼职,有的身兼数职,一批工会骨干和积极分子流失。国有企业要从实践三个代表重要思想、贯彻科学发展观的高度来认识企业工会的地位、发挥工会的作用,促进工会组织的健康发展和稳定。     

紫外分离双脉冲位置调制误码性能分析

基于紫外非视距(NLOS)单次散射信道传输模型,分析了用于无线紫外光通信的分离双脉冲位置调制(SDPPM)方案的误码性能.介绍了SDPPM调制方案的符号结构,将该调制方案与开关键控调制(OOK)、脉冲位置调制(PPM)和双脉冲位置调制(D-PPM)在带宽需求、功率需求方面进行比较.利用光子计数方法,研究了无背景辐射噪声条件下SDPPM的误符率(SER).对PPM、D-PPM和SDPPM紫外通信系统的误码性能进行仿真,分析路径损耗对其影响.结果表明,SDPPM在信源比特分组长度n为5和6 bit时获得了带宽需求与功率需求的较好平衡.当SER达到10-4时,有效通信距离比D-PPM长20 m左右.同时,SDPPM调制方案降低了紫外光散射通信中因多径色散造成的码间串扰(ISI).     

张家口发电厂变电站计算机监控系统改造

从张家口发电厂变电站计算机监控系统改造的必要性、设计方案选择、系统改造过渡等方面，介绍变电站计算机监控系统改造所涉及的相关问题，为改造工作的具体实施做准备。     

图像多尺度秩和统计间隙的模糊边缘检测模型

基于“Gap统计”理论思想，在概念“Wilcoxon秩和统计量”基础上提出了顺序秩和统计量、顺序秩和间隙以及边缘隶属度的概念，以相对半邻域之间图像灰度分布的顺序秩和差别为依据，建立了基于顺序秩和统计间隙的多尺度图像模糊边缘检测模型，分析了模型与Prewitt算子的关系．通过图像的边缘检测实例对模型进行了验证，比较了不同尺度下边缘检测的差别，验证并分析了噪声对边缘影响依尺度的关系．该模型具有多尺度、区域内部抗噪能力与尺度有关、噪声弱化弱边缘以及边缘具有隶属度、图像的边缘检测结果与尺度有关等特点，反映了边缘与纹理依尺度的关系．     

基于自然最近邻的密度峰值聚类算法

针对密度峰值聚类算法(Density Peaks Clustering,DPC)需要人为指定截断距离d c,以及局部密度定义简单和一步分配策略导致算法在复杂数据集上表现不佳的问题,提出了一种基于自然最近邻的密度峰值聚类算法(Density Peaks Clustering based on Natural Nearest Neighbor,NNN-DPC)。该算法无需指定任何参数,是一种非参数的聚类方法。该算法首先根据自然最近邻的定义,给出新的局部密度计算方法来描述数据的分布,揭示内在的联系;然后设计了两步分配策略来进行样本点的划分。最后定义了簇间相似度并提出了新的簇合并规则进行簇的合并,从而得到最终聚类结果。实验结果表明,在无需参数的情况下,NNN-DPC算法在各类数据集上都有优秀的泛化能力,对于流形数据或簇间密度差异大的数据能更加准确地识别聚类数目和分配样本点。与DPC、FKNN-DPC(Fuzzy Weighted K-nearest Density Peak Clustering)以及其他3种经典聚类算法的性能指标相比,NNN-DPC算法更具优势。     

基于DS-Adaboost算法的人脸检测

针对连续Adaboost算法中平滑因子选取的不足,提出了一种动态选取平滑因子的DS-Adaboost算法,该算法对弱分类器输出中的平滑因子ε进行了动态选取,根据W^j₊₁W^j－1比值的大小动态地选择平滑因子,当W^j₊₁W^j－1>1时,ε_j=W^j₊₁,当0j₊₁W^j－1<1时,ε_j=W^j－1。实验表明,DS-Adaboost算法能较好地起到平滑的作用,使得落在同一个区间里面的正样本和负样本的比例都在可以比拟的范围内。