基于主曲线的书法字动态重现算法

如何高效逼真地动态重现书法作品的创作过程日益成为亟需解决的问题,因此文中提出基于主曲线的书法字动态重现方法,解决当前细化算法在提取骨架时存在的无效分支较多、不能保证笔画的连续性和准确性的问题.结合书法字自身结构对主曲线算法进行改进和优化.对书法图像进行骨架提取、骨架追踪、笔顺获取等处理,结合骨架信息和二值图像实现笔画宽度复原,针对笔画宽度存在的“肿瘤”问题,提出“角点剔除法”进行修正,结合HTML5的Canvas绘图技术进行书法字动态书写过程.在模拟数据集上的实验表明,文中算法的书法动态重现取得较好效果.     

小气顶底水薄层油藏开发规律及技术政策

小气顶底水驱薄层油藏开发过程中,受气顶与底水的同时作用,油气水互窜,采油井生产气油比高、含水上升快,开发难度较大。文中借助油藏数值模拟技术,建立了此类油藏的机理模型,探究其生产规律与最优开发方式,并对气顶指数、底水倍数、油柱高度、垂向布井位置等参数进行敏感性分析。研究认为:小气顶底水薄层油藏在开发过程中气窜是无法避免的,其日产油量变化曲线表现出三段式特征,反映了气窜、油气互侵、底水侵入3个过程;此类油藏的最优开发方式为油气同采,在小气顶布井可以缩短油气互侵的时间,并在原油侵入气顶后采油;在较小气顶和较强底水的情况下,排气采油方式开发效果更好。     

基于人脸图像的二阶段性别分类算法

许多现实场景要求准确的脸部性别识别。深度卷积神经网络在正常状况下取得好的准确率,适用于大规模分类任务,但存在模型可解释性差、易丢失细节信息等问题,并且光照、姿势、表情等因素带来的不确定性会导致分类准确率较低。提出一种基于阴影集的二级分类模型。采用深度卷积神经网络对大规模图像集进行一阶段分类;结合阴影集理论,将图像分类结果划分为接收域、拒绝域和不确定域,得到不确定的脸部图像集,用传统方法进行二阶段分类。在LFW数据集和Adience数据集下,与现有先进算法相比,所提方法能有效地提高总体分类的准确率。     

一种改进的树突状细胞算法

针对危险状态识别问题,提出一种改进的树突状细胞算法(IDCA)。在原算法的基础上引入“时间窗”、未成熟DC尽快成熟、衰减因子等概念与策略,提高算法的响应速度和识别精度,解决传统树突状细胞算法一遍运行可能无法评价输入序列末端抗原的问题。在UCI标准数据集上的对比实验证明了IDCA算法的有效性。     

锅炉炉膛热负荷分布拟合算法研究

锅炉炉膛辐射热负荷测量及分布规律的研究可为蒸发受热面及节流孔设计提供必需的数据。提出了炉 膛热负荷测量数据的处理方法,将测得的热负荷数据转换成相对于蒸发受热面平均热负荷的分配不均系数,该系数是炉膛相对高度的函数,它的多项式回归模型不仅要使误差平方和达到最小,而且根据平均热负荷的定义,多项 式系数还要满足给定的等式约束。对于采用普通燃烧技术和空气分级燃烧技术的两类燃煤锅炉,利用该回归模型拟合炉膛辐射热负荷数据,得到不同的分布规律,并与某300 MW锅炉炉膛热负荷测量数据进行了对比;这种以最 小二乘法为基础的改进回归模型既满足了回归变量的内在联系,又对测量数据进行了最佳逼近。