高混合比20kg/s级液氧酒精蒸汽发生器试验研究

为解决现有液氧酒精蒸汽发生器混合比低、燃烧效率低、系统流阻大、运行成本高等问题,设计研制了高混合比20kg/s液氧酒精蒸汽发生器并进行了试验验证。试验结果表明,双点火器燃烧室侧面点火技术可靠有效,液氧、酒精贮箱压力分别降低10%、14%,混合比达到了2.0,热效率提升至2.03,液膜冷却效果良好。     

应用分形维数的自适应张量投票算法

张量投票算法是感知聚类方法中一种比较常用的计算方法,可以应用到图像处理等各个方面,具有较强的鲁棒性,非迭代等特性。张量投票算法中尺度参数的自适应选取对于投票域的建立起着至关重要的作用。通过分形维数来选取尺度参数,建立了尺度参数与分形维数的关系,提出了基于分形维数的自适应张量投票算法,并将该方法应用于图像的线特征提取和边缘修复。与传统的张量投票算法进行比较,该方法在图像线特征提取和边缘修复方面获得了较好的实验结果。     

小波和KPD的图像压缩方法

介绍了KPD的基本理论,提出了一种基于小波和KPD的图像编码方法。对图像进行Kronecker积分解,达到第一次压缩的目的。根据Kronecker积分解后的各个分解小块固有的性质,把这些小块分成两类：高频信息和低频信息。对于低频信息选取SPECK小波编码方式,而对于高频信息先进行小波分解,再对其中的混频信息进行编码,从而达到再次压缩的目的。实验证明该算法具有计算简便,压缩比较高的特点。     

从玻璃量器的化学性质谈使用单位提出的问题

由于玻璃量器在一般化学实验室使用频繁,所以了解玻璃量器的基本性质、正确选择应用玻璃量器,对化学试验的定量分析至关重要。近年来,许多使用玻璃量器的化验室、实验室纷纷将使用的玻璃量器送到计量部门检定,同时也提出了一些问题,其中有四个突出问题：一是玻璃量器准确度变化吗？需要周期检定吗？     

基于经验模态分解的图像拼接

对待拼接图像分别进行经验模态分解,对分解得到的第一个固有模态函数与第二个固有模态函数的叠加进行特征点提取、特征点匹配与变换矩阵的估计以实现图像的拼接,文中提出的方法有效提高了特征点匹配的正确率,具有很强的鲁棒性.在图像融合方面文中提出一种新的基于余弦关系变换的加权融合技术,在实现图像无缝拼接的同时,可有效去除拼接图像重...     

列车安全预警系统中混合通讯网络的设计

本文根据列车安全预警系统的通讯要求设计了一种基于Lon Works/CAN的混合通讯网络,实现了对列车检测和预警数据的实时传输.文章从列车级LonWorks网络和车厢级CAN总线两个层面介绍了整个通讯网络的组成,对LonWorks/CAN网络的数据传输的实时性做了详尽的研究和分析,最后从框图组成、硬件选型、电路连接等多方面详细介绍了Lon Works/232的网关和CAN通讯模块的设计方案.     

医院更新的整体性思维--以苏州大学第一附属医院为例

我国医院目前正经历着经济体制、医学模式和技术革命的三大变革,这促使传统医院的更新建设无论在性质和目标,还是内容和方式上都发生重大变化。本文以苏州大学第一附属医院的更新规划为例,从功能与空间、结构与动线、情感与自然、现状与未来这四个方面进行整体研究,探讨相关问题。     

基于ISODATA聚类的词汇树图像检索算法

词汇树图像检索是一种基于视觉关键词结构的高效的图像检索算法。该算法在特征提取和聚类过程中分别采用SIFT算法和K-means算法。然而,K-means算法对初值比较依赖,当聚类个数未知时,聚类易出现强分现象,且SIFT算法易造成数据溢出和增加检索时间。对此,给出了两种新的特征提取方法,分别称为SIFT_CRONE特征和Color_HU特征,同时引入了ISODATA算法对特征进行聚类。SIFT_CRONE特征提取方法基于SIFT算法确定图像的关键点,采用CRONE算子计算关键点周围像素的梯度,对关键点进行向量描述,其优点是既保持了SIFT特征的优点又减少了检索时间。Color_HU特征是利用SIFT确定关键点和有效区域,对关键点的邻域提取该感兴趣区域的颜色直方图和HU矩特征,降低特征维数,缩短检索时间。在使用ISODATA算法时,设计了一种自适应参数确定算法。实验结果表明,ISODATA算法克服了K-means对初值的依赖,当聚类个数未知时有较好的聚类效果;两种新特征有各自的特点,均可以缩短图像的检索时间,提高检索效率。     

VC++课程教学中的发现式项目驱动法研究

针对VC++课程教学中存在的非主动学习及独立解决问题能力缺乏问题,提出在VC++教学过程中将发现式教学法与项目驱动教学法结合应用,引导学生自主探究学习。     

多策略集成的樽海鞘群算法的机器人路径规划

针对求解机器人路径规划问题,本文提出了一种多策略集成的樽海鞘群算法.在该算法中,提出了新的自适应领导者结构,以平衡算法的探索和开发能力;引入可以提高Lyapunov指数的Logistic-Cubic级联混沌映射作为食物源的扰动算子,来避免算法陷入局部最优;采用基于自适应参数的分散觅食策略使部分追随者探索有前景的区域.在CEC 2014测试集的多种函数上,本文算法与3种改进的樽海鞘群算法和5种先进的群智能算法进行比较,结果表明本文算法综合优化性能更好.本文算法2将其用于求解机器人路径规划问题,其中用三次样条插值对路径进行平滑.在障碍是8,9,13的环境下分别进行仿真实验,仿真结果表明,本文算法在给定的仿真场景下与给定的对比算法相比获得了最好的结果.