融入类贡献抑制因子的灰度级模糊C均值图像分割

基于灰度级模糊C均值图像分割算法具有分割速度快的优势。由于无损检测图像中背景类和目标类差异较大,该算法不能有效地将目标分割出来,故提出改进的基于灰度级的模糊C均值算法。构建了一种与类大小反向相关的类贡献抑制因子表达式,将之融入目标函数后能够降低较大类对目标函数的贡献,这可避免较小类的聚类中心受较大类的影响而靠近较大类的聚类中心。最小化新的目标函数可得新形式的隶属度和聚类中心表征形式。采用类大小差异较大的无损检测图像进行试验,结果显示本文算法得到的分割图像视觉效果良好,而且指标G_mean也更高,进一步提升了基于灰度级模糊C均值算法适应能力。     

液压夹具夹持力对金属材料室温拉伸曲线的影响及处理

针对日常检测中金属材料室温拉伸曲线出现的异常现象,分析材料试验机液压夹具夹持力大小对金属材料室温拉伸曲线的影响情况。结果表明:液压夹具夹持力对拉伸曲线的影响不可忽视,应注意观察试样最大拉力并适时调整夹具夹持力;在判明曲线异常为液压夹具夹持力所致时,应人为处理曲线得出正确测试结果。     

旅游法实施背景下网友对“导游员”工作的感知——基于新浪微博文本分析

以2013年国庆期间新浪微博网友关于“旅游法”和“导游”的原创微博为样本,采用数量分析方法,分析网友对旅游法实施后导游工作关注程度的变化以及对旅游法的支持程度,研究表明,国庆期间网友对旅游法实施后导游工作的关注日益增加,认为旅游法的实施对导游工作有正面影响的网友占大多数.使用词频统计法和共现分析法进行内容分析,网友对导游工作的感知主要包括：导游工作需要旅行社和游客的支持和理解;支持旅游法对无证导游的惩罚,但是惩罚力度不足;旅游法对强制消费的约束已初见成效,但部分网友表现出对部分导游工作态度消极的不满;旅游法实施后导游收入下降明显.     

双回转送进二辊冷轧管机凸轮设计研究

本文提出了双回转送进二辊冷轧管机凸轮理论轮廓曲线的新设计方法 ,其轮廓曲线加速度与跃度呈梯形 ,且跃度边界连续 ,给出了针对双回转送进二辊冷轧管机的两个过渡段具有等加速度和跃度的设计准则     

车轮的热烈和磨损机理与抗热裂耐磨车轮的研制

本文研究了车轮踏面的热裂和磨损机理,结果表明,车轮热裂主要与其含碳量和硬度有关;在使用合成闸瓦时,车轮踏面的磨损率与新形成的“白层”(马氏体)的断裂韧性有关。研制的抗热裂耐磨车轮(55SiMn)取得了明显的运用效果。     

厚实工作台的铸造工艺

对厚大工作台铸件表面结疤和石墨孔洞缺陷的原因进行了分析，并采取相应措施：采用过滤网挡渣，确保造型、刷涂料、浇注之间有充分的时间间隔，控制涂料的配制和涂刷，控制铁液成分，采用冷铁等，使铸件达到质量要求。     

基于支持向量机的炒作微博识别方法

微博是舆论传播的中心和渠道,同时参与舆论的形成、发展与引导过程,其自媒体发布、意见领袖参与等因素在一定程度上造成了微博谣言、虚假炒作、社会动员等现象。针对炒作微博的传播特点,分析其群体的隐蔽策划现象,挖掘出普通微博和炒作微博在传播网络结构、转发增量统计等方面的差异。通过社交网站的应用程序接口对目标微博的所有评论、转发和点赞用户进行信息获取,构建该微博的传播网络,利用社团模块度、平均最短路径和网络直径这3个属性度量该网络的紧密程度,基于支持向量机对所抽取的微博进行分类,进而识别出炒作微博。实验结果表明,该方法对微博传播用户的属性信息依赖小以及传播网络结构特征敏感,并且具有较高的炒作微博识别准确率。     

基于垂直平分线的无线传感器网络定位改进算法

针对传统基于垂直平分线的区域定位算法定位精度低、迭代次数多等缺点,提出一种改进的垂直平分线算法IMBLA。根据未知节点接收到的两锚节点接收信号强度指示( RSSI)值的比值,移动两锚点的垂直平分线,再确定待定位节点与垂直平分线的位置关系。该算法应用基于参考锚节点的高斯校正模型进行RSSI测距,包括有障碍物时的模型,不但适合各种环境,还能有效防止恶意攻击。仿真结果表明,与MBLA和IPAIT算法相比,IMBLA算法的定位精度和网络覆盖率较高。     

快速二维中值滤波算法及其FPGA硬件设计

针对数字图像噪声抑制过程中去噪性能要求较高、处理速度要求较快的问题,以常规中值滤波算法为基础,提出用归并插入排序算法来实现5×5快速中值滤波器的方案。通过对滤波窗口中行列像素点以及对角线上的像素点的归并插入排序,得到窗口的中值,在Xilinx的ISE10.0软件开发环境下成功完成该算法硬件设计。相比常规算法,该方案简单易行、运算速度快,能够满足实时性的要求,易在现场可编程门阵列（FPGA ）上实现,为实时性要求较高的图像去噪领域提供了可靠的技术支持。     

基于PSO-SVM的小电流接地故障选线方法

针对小电流接地系统,现有故障选线方法的精度不高,为此提出基于粒子群优化向量机（PSO‐SVM ）的选线方案。在搭建小电流接地系统仿真模型的基础上,采用M atlab进行PSO优化算法仿真实验,根据不同的接地情况获得故障时各线路零序电流,利用小波包变换（WPT ）与傅里叶变换（FFT ）从零序电流中提取暂态分量、谐波分量、五次谐波分量作为PSO‐SVM输入特征进行训练,用训练好的SVM 对测试样本行检测,得到选线结果。仿真结果表明,该方法使学习训练速度加快、自适应能力增强、选线精度提高进,且其不受接地电阻、故障距离等因素影响。