基于归一化割的自适应多阈值图像分割方法

基于图谱理论的图像闽值分割方法是一种基于全局的单阈值分割方法,其对复杂图像的分割效果不明显,而且其采用的权值计算公式中含有两个需手动调整的参数,这些都限制了该算法的通用性.据此提出基于归一化割的自适应多阈值图像分割方法,它通过几个阈值来分割复杂图像,并且采用了一个自适应权值计算公式,提高了该方法的通用性.大量的实验结果表明该方法具有很好的分割效果,可以保留更多的图像细节.     

基于RBF神经网络混合遗传算法的多用户检测

提出了一种混合递阶遗传算法来同时训练RBF神经网络的结构和参数,引入了改进的染色体编码方案,用基于奇异值分解的最小二乘法计算网络输出层权值,提高了遗传搜索的效率,精简了网络结构.并用变学习速率梯度下降法优化遗传训练出的最优网络,应用到多用户检测中.仿真结果表明,新混合学习算法训练出的网络结构优于其它算法训练的网络结构,并且性能良好.     

粒子群优化算法的发展趋势

分析优化算法的发展历程,指出粒子群优化算法(PSO)是基于群体智能的一种算法,简单易行,可调参数少,研究广泛且发展迅速.结合图形给出算法的个体极值和整体极值的搜优运动过程.研究总结算法的研究现状及特点,认为PSO还需要完善和继续研究.提出将算法应用于复杂的约束优化、随机优化与最优控制问题是算法应用研究的方向,并指出对该算法完整的收敛性分析是算法成熟的标志.     

基于模糊融合的Soft多结构形态学彩色图像滤波

在HSV彩色空间提出了一种基于模糊融合和Soft多结构元素的新的彩色形态学滤波。基于模糊融合的评价值来进行彩色图像点的矢量排序,与基于HSV矢量排序的方法相比,滤波效果更好。实验结果表明,该形态学滤波算法比经典形态学滤波算法更有效地去除图像的噪声,保留图像细节。     

软件缺陷预测模型间的比较实验: 问题、进展与挑战

近年来,研究者提出了大量的软件缺陷预测模型,新模型往往通过与过往模型进行比较实验来表明其有效性.然而,研究者在设计新旧模型间的比较实验时并没有达成共识,不同的工作往往采用不完全一致的比较实验设置,这可能致使在对比模型时得到误导性结论,最终错失提升缺陷预测能力的机会.对近年来国内外学者所做的缺陷预测模型间的比较实验进行系统性的总结:首先,阐述缺陷预测模型间的比较实验的研究问题;然后,分别从缺陷数据集、数据集划分、基线模型、性能指标、分类阈值这5个方面对现有的比较实验进行总结;最后,指出目前在进行缺陷预测模型间比较实验时面临的挑战,并给出建议的研究方向.     

一种可为采集终端持续供电的装置研制

由于倒闸操作或故障停电时,台区在无市电情况下,采集终端和集中器也会不带电,无法正常采集,影响采集成功率、电费回收率等各项指标,给企业带来较大经济损失。研制一种装置,在无市电的情况下,可为终端持续供电,使终端依旧可正常采集,有利于提高用电采集成功率,提升运维人员工作效率,减少运维成本。     

基于随机森林算法的对冲锅炉出口NOx排放量预测模型研究

对冲锅炉中的仪器测量具有滞后性,导致控制系统作用始终落后于被控对象。为了提前了解对冲锅炉出口NOx排放量随工况变化的趋势,需要对对冲锅炉出口的NOx排放量进行快速并准确地预测。以实际运行的机组数据为基础,采用随机森林（random forest,RF）算法建立1 000 MW对冲锅炉机组的出口NOx排放量预测模型,并使用Spearman系数对对冲锅炉特征进行筛选,进一步降低模型计算时间。结果表明,随机森林模型预测结果的均方根误差为10.182 mg/m3,决定系数为0.913,可见基于特征选取的随机森林模型结构能实现对冲锅炉出口NOx趋势的提前预测。     

抽真空对独立外缸低压模块端汽封间隙的影响分析

以某独立外缸结构汽轮机低压模块为研究对象,对低压内缸及汽封体等部件在抽真空阶段的变形进行了分析和计算。为了理清抽真空阶段所受的重力、真空力、热影响等因素对低压端汽封间隙的影响,分步骤施加以上3种载荷进行有限元分析。结果表明:在重力作用下,低压内缸产生整体下沉两头上翘的变形;在真空力作用下,端汽封随汽缸进一步下沉,底部间隙变大;在投低压缸喷水情况下,高温轴封蒸汽对端汽封及低压内缸加热,端汽封随汽缸整体抬升,底部间隙减小;在真空力、热影响联合作用下,端汽封底部间隙减小0.061~0.105 mm;在投入喷水情况下,整个抽真空阶段对低压端汽封间隙的影响并不大。     

聚丙烯酸对纳米SiO_2薄膜性能的影响

采用溶胶-凝胶法,以正硅酸乙酯(TEOS)为前驱体、聚丙烯酸(PAA)为增孔剂制备大孔径SiO_2薄膜,研究了PAA添加量对薄膜孔径的影响、烧结温度与薄膜孔径及晶相转化之间的关系。通过热重分析仪(TG-DTG)、氮气吸附-脱附法、X射线衍射仪(XRD)、原子力显微镜(AFM)、红外光谱仪(IR)对样品性能进行表征。结果表明,随着PAA添加量的增多,孔径随之增大,当添加量达到15%(体积分数)时,薄膜表面出现裂纹;随着烧结温度的升高,SiO_2晶相发生转变及PAA完全炭化使得薄膜孔径增大。实验确定,PAA最佳加入量为10%,且最佳烧结温度为800℃时制得的SiO_2薄膜的热稳定性良好,表面平整致密,平均孔径为53.73nm。