工会在高校思想政治工作中的地位、任务和实现途径

高校工会组织作为教职工自愿结合的群众组织,在职工思想政治工作中有着特殊的地位,发挥着重要作用,有其独特的实现途径。     

基于核偏最小二乘的锌层重量预测模型

为了给带钢热镀锌生产的质量控制提供必要的决策支持和分析手段,针对气刀对锌层重量的控制工艺,提出了基于核偏最小二乘回归的锌层重量预测模型。利用核函数将低维空间的非线性回归转化为高维空间的线性回归,克服了实际生产工艺中非线性因素对预测模型的不利影响。应用鞍山钢铁集团公司带钢热镀锌的生产实际数据进行验证,结果表明,基于核偏最小二乘的锌层重量预测方法与线性偏最小二乘、BP神经网络等方法相比,具有更好的预测精度。     

基于虚拟成像系统的文档图像矫正

由于相机成像系统中相机、成像平面、文档平面三者位姿角度的原因,会导致相机获取的文档图像为透视投影而不是正视图,对后期的文字提取与识别等处理造成消极影响;对相机成像系统进行分析,影响相机成像的因素是数学模型下的相机的成像坐标系与世界坐标系的相互转换问题,所以利用了相机坐标系经旋转矩阵转换的技术,提出了一种通过旋转矩阵将真实成像相机坐标系转换为正视图的虚拟相机坐标系,并进行图像像素点的重映射,以实现对文档图像的位姿校正;采用双目相机进行文档拍摄实验,结果表明该方法过程简单易行、可行性高、能有效的对文档图像进行矫正     

基于模糊质心的混合属性数据模糊加权聚类算法

在模糊聚类算法中,模糊系数被用来控制簇可能重叠的程度,其负面影响是所有的数据对象会影响所有的簇。为解决该问题,Klawonn和Hppner使用模糊函数替换模糊系数(KH算法),但该方法是针对数值属性数据而设计的。然而,在许多真实的应用中,数据对象通常同时由数值属性和分类属性描述。面向混合属性数据,文中提出了一种新的基于模糊质心的模糊加权聚类算法。首先结合模糊质心和均值来表示混合属性条件下的簇中心,然后使用能够评估不同属性在聚类过程中作用的度量来评估数据对象和簇中心之间的相异度,最后给出算法框架。在3个混合属性数据集上对新算法进行了一系列的测试,实验结果表明新算法的性能优于传统算法。     

一种基于QoS约束的Web服务选择模型

针对Web服务质量(QoS)评价结果准确性较低的问题,提出了一种新的基于QoS约束的语义Web服务选择和排序模型,引入诱导有序加权平均算子(induced ordered weighted averaging operator,IOWA),充分利用服务的历史QoS信息来对各QoS属性值进行预测,并依据属性的信誉值分配发...     

结合听觉模型的腭裂语音高鼻音等级自动识别

腭裂语音高鼻音等级的自动识别能为临床腭咽功能评估提供有效、客观、无创的辅助依据。对腭裂语音高鼻音等级自动分类系统进行了研究，利用听觉模型提取语音信号的听觉内部表达，并结合同步检测器提取软限制比（Soft Limited Ratio，SLR）谱特征作为特征参数，利用一对一支持向量机（1-v-1 Support Vector Machine，1-v-1 SVM）实现腭裂语音高鼻音四类等级（正常、轻度、中度和重度）的自动划分。实验采用56名儿童的共3 086个语音样本，并对比了使用不同基底膜滤波器种类和个数，使用同步检测器和侧抑制网络对识别效果的影响。实验结果表明，使用基于等效矩阵带宽（Equivalent Rectangular Bandwidth，ERB）尺度的Gammatone滤波器的识别效果优于基于Bark尺度的小波包滤波器；54个通道的滤波器能有效权衡算法时间成本和识别正确率；使用同步检测器提取SLR谱特征的识别效果优于侧抑制网络提取的LIN（Lateral Inhibition Network）谱特征。腭裂语音高鼻音四类等级自动识别系统最高分类正确率达91.50%。     

挠性印制板微带线结构电磁特性分析

随着频率的增长和信号上升沿的变陡,挠性印制板的不合理设计会引起信号的反射,严重影响系统的性能和信号完整性。文章基于三维电磁场仿真软件HFSS,对挠性印制板微带线结构进行了研究。通过建立三维物理模型,仿真分析了挠性印制板微带线结构的电磁特性。     

基于聚类分析技术的数据清洗研究

数据清洗是建立数据仓库及进行数据挖掘的一个重要步骤。数据清洗的核心是检测近似重复记录,而聚类是将相似度高的数据对象聚集到一个类中的分析方法。本文描述的数 据清洗过程就基于聚类分析,它将基于密度的改进聚类算法ICAD应用到数据清洗过程中,该算法通过不断调节密度发现近似重复记录,快速完成大容量数据清洗任务。     

基于变权新息协方差的自适应卡尔曼滤波器

针对传统卡尔曼滤波器鲁棒性差,无法实时精确跟踪系统突变状态的现实,设计了一款基于变权新息协方差的自适应卡尔曼滤波器。在传统卡尔曼滤波器的基础上,分析了突变状态无法跟踪的缘由;基于滤波发散判据,分析储备系数与均权新息协方差之间的关系,对状态突变程度进行分层;基于Sage-Husa估计原理与加权最小二乘准则,对于不同程度的突变状态,采用实时调整各历元新息协方差权重的策略,优化渐消因子,激活滤波增益,增权量测新息。实例研究表明,自适应卡尔曼滤波器鲁棒性强,能够精确跟踪系统突变状态,其状态收敛速度优于抗差卡尔曼滤波器,稳态精度提升了42.05%。     

一种全谱域的机载前视阵雷达杂波补偿方法

机载前视阵雷达近程不同距离门杂波的方位-多普勒分布不同,导致杂波具有强烈的距离依赖性,从而使得杂波噪声协方差矩阵估计不准确,空时自适应处理（STAP）的杂波抑制性能严重下降。针对该问题,提出了一种全谱域的杂波距离依赖性补偿方法。以雷达先验参数知识为基础重构各距离门的杂波协方差矩阵,对重构的杂波协方差矩阵向参考距离门进行一定变换,进而实现全谱域的补偿。仿真实验结果证明了该方法的有效性。