PE100管材树脂的质量改进和提高

通过核磁共振碳谱(13 C-NMR)、凝胶渗透色谱(GPC)、差示扫描量热(DSC)和哈克流变仪等分析手段,研究了共聚单体丁烯-1、抗氧剂形态、氢气和氟弹性体加工助剂对双峰聚乙烯管材树脂(JHMGC100S)产品结构和性能的影响。研究结果表明,增加丁烯-1用量,可以提高产品的耐环境应力开裂和耐慢速裂纹增长性能。加入颗粒状抗氧剂有利于稳定产品的氧化诱导期。提高产品的相对分子质量,有利于提高产品的静液压强度。当每千克JHMGC1005中加入200mg氟弹性体时,可以提高JHMGC100S的加工性能,改善管材成品的外观。工艺优化后产品的加工性能有了明显提高。     

基于Struts的数据校验框架的应用研究

随着网络技术的飞速发展,数据的有效性校验变得更加重要。基于Struts的数据校验框架是一种通过配置外部XML文件,是一种利用可重用的校验规则和正则表达式匹配规则的校验机制。分析了实现这个框架的关键技术和工作流程,提出了在这个框架中如何扩充数据校验的方法,并且实现了把这种基于Struts框架移植到一般的Java系统的方案。     

基于遗传算法的指数熵在车辆运动检测中的应用

运动车辆的正确检测是车辆跟踪的前提，是车辆运动分析的一个重点和难点。由于交通场景中背景的动态变化，人工确定动态图像序列中差分图像二值化的阈值显然得不到好的分割结果，提出了基于遗传算法的指数熵的动态阚值更新方法，从而鲁棒地检测出动态图像序列中的运动车辆。     

基于贝叶斯分割和灰预测的人运动跟踪

在人运动的视觉分析中,根据差分图像的直方图分布,将目标区域和背景区域作为2个类别进行判别,提出基于最小错误率的贝叶斯决策的动态图像分割方法,获得了良好的分割效果.提出了基于改进的灰预测模型GM(1,1)的人运动跟踪方法,GM(1,1)的初始信息由c均值聚类结果提供,同时GM(1,1)的预测结果作为下一帧图像c均值的初始聚类中心,提高了系统的实时性.与α-β-γ滤波的跟踪误差对比实验证明:该方法能够更好地挖掘人的当前运动规律,能够稳定地保持较小的跟踪误差,从而更好地反映人运动趋势,快速准确地预测人的运动位置.     

快速小波熵输电系统暂态信号特征提取研究

利用Shannon小波能量熵算法能够提取电力系统暂态信号特征,但其特征提取精度、抗干扰能力以及运算速度均存在不足。针对上述不足,基于提升插值小波和Tsallis熵理论,提出一种快速小波能量熵算法,并应用于输电系统暂态信号特征提取。以三能级系统复杂度统计为例,分析不同非广延参数q条件下Tsallis熵的非广延统计特性以及与Shannon熵之间的联系。引入提升插值小波代替Mallat小波算法,结合Tsallis熵理论构造快速小波能量熵算法,对新算法复杂度进行理论分析。以输电线路两种暂态电压信号为研究对象,对新算法暂态特征提取效果和运算速度进行测试。理论分析和实验证明,与传统Shannon小波能量熵相比,新算法不但能保证输电系统暂态信号特征提取精度、抑制小波混叠及噪声干扰,而且缩短了运算时间。     

基于GIS的智能小区系统的设计与实现

该文介绍了智能小区的基本内容，探讨了基于GIS的智能小区的系统组成，利用Delphi、MapX和SQL Server2000实现了智能小区的空间信息和属性信息的存储、可视化查询和修改，并给出了智能小区系统的功能界面。     

计算机视觉技术在工业领域中的应用

分析了计算机视觉研究中的某些问题 ,如计算机视觉的理论基础、它和人类视觉的差异及与其相关的领域。综述了计算机视觉在工业领域中的应用。介绍了工业视觉系统的组成、特点和性能指标 ,并指出了工业视觉系统的发展方向。     

基于动态图像序列的运动目标跟踪

介绍了运动目标跟踪中基于特征、 3 D、变形模型和区域的 4种跟踪方法 ,着重分析了变形模型中Snake的跳跃模型跟踪方法和基于区域的几个有代表性的跟踪方法 ,说明了其在智能交通监控中的应用 ,并给出了区域跟踪的实验结果。     

基于运动区域的多目标检测

运动目标的检测在天文观测、气象分析、安全监视、交通管制等许多领域有着广泛的应用，它是机器视觉研究的重要课题。本文提出了基于运动区域的多目标检测方法，有效地解决了同一运动目标在序列图像中“远小近大”的问题，运用运动区域正确地检测出运动目标在序列图像中的位置。     

基于C均值聚类及α—β—γ滤的多目标跟踪

序列图像中的多运动目标跟踪是计算机视觉研究中的重要问题。文章研究了基于区域分析的多运动目标跟踪方法。为了解决区域聚类数目不确定性给均值聚类分析带来的难点，文章提出了用α-β-γ滤波的方法预测下一帧运动目标的聚类中心，有效地克服了初始聚类中心点难以选择的问题。实验结果证明了文章方法的有效性。