在曲波域中应用统计模型的图像纹理特征提取

针对基于内容的图像检索系统图像纹理特征提取对图像检索精度存在影响的问题,提出一种基于曲波( Curvelet)变换与高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)相结合的方法提取图像的纹理特征.该方法通过曲波对图像进行多尺度分析并结合K-means和期望最大化(Expectation Maximization,EM)算法来估计高斯混合模型的参数,以此构建图像的纹理特征空间.仿真结果表明,所提出的方法比传统的图像纹理特征提取方法精度更高,并且提高了图像检索系统中的检索精度.     

基于语义区域提取的图像重排

针对目前图像搜索引擎难以正确把握用户真正意图的问题, 从爬虫Web图像搜索引擎检索结果入手,提出三种聚类算法来提取海量Web图像中的语义区域. 这三种聚类算法包括确定初始化中心的K-means聚类、确定参数的最大期望聚类以及基于半监督的K-means聚类算法. 然后选取显著值较大的显著区域作为语义区域.实验分析比较了三种聚类算法的有效性, 最终实现的图像重排系统能比网络搜索引擎更好地反馈给用户精确而且有序的查询结果.     

啤酒冷混浊蛋白的分析及硅胶、PVPP吸附效果比较

利用SDS—PAGE电泳对3种不同品牌的啤酒中的冷混浊蛋白进行分析,结果表明,引起啤酒冷混浊的蛋白分为醇溶性蛋白和水溶性蛋白。其中醇溶性冷混浊蛋白占总含量的70％左右,分子量在43～50kDa之间。水溶性冷混浊蛋白的分子量在8～14kDa之间。另外,比较硅胶、PVPP的吸附效果,经二者处理后的样品浊度都有明显的下降,但经硅胶处理后的样品浊度更低一些。比较硅胶吸附前后样品的泡持时间没有很大的变化,而经PVPP处理后的样品泡持时间有一定的改变。因此,在啤酒生产过程中添加硅胶,能够有效地除去啤酒冷混浊蛋白,而且不会影响啤酒的泡持性。     

滚筒转速对零件混合周期的影响

阐述了滚筒转速对零件混合周期的影响,指出提高滚筒转速可缩短零件的混合周期.分析了影响滚筒转速的多种因素,提出常规情况下滚筒转速的选择方案,生产中应根据具体情况选择合适的滚筒转速,以利于滚镀的生产效率和产品质量的提高,介绍了几种滚筒转速的调节方式.     

吸波剂用量对雷达吸波涂层吸收性能的影响

采用铁氧体、电阻型和电介质型物质作为吸波剂,制备出了具有阻抗渐变结构的三层复合雷达吸波涂层,探讨了表层、中层和底层吸波剂用量对吸波性能的影响.实验结果表明:增加表层、中层或底层吸波剂含量,均能使吸波性能曲线向低频端方向移动,反之,吸波性能曲线向高频端方向移动;选择适当的吸波剂用量才能拓宽、加深涂层的吸波性能.制备的试样中反射损耗可达-18.78dB和-33.15dB,其小于-10dB的频宽分别为4.08GHz和2.68GHz.     

静态开关在化工生产中的应用

化工行业中,生产装置的操作大量采用DCS(Distributed Control System)集散控制系统,其供电均采用UPS(Uninterruptible Power System)不间断电源供电,以提高供电的可靠性,但UPS故障时,若不能成功切换到自动旁路运行,则会造成供电电源的中断,对生产系统带来较大影响.通...     

浅谈混凝土中碱-集料反应的分析与控制

碱集料反应（ARR）是混凝土内部碱与集料中某些组份之间的反应，是混凝土安全性受到影响的主要因素之一，所以要求我们应该加强集料碱活性的研究测试工作，使碱集料反应在工程中得到有效抑制，延长工程的使用寿命。文章从碱活性检测及其影响因素，预防措施，反应机理等方面进行了分析。     

基于通信信号时频特性的卷积神经网络调制识别

在通信环境日益密集、信号调制样式层出不穷的情况下,信号的调制识别变得愈加困难。寻求一种高精度、时效性好的自动调制识别新方法,对无线电通信应用领域有重大意义。对此,文中提出了一种结合通信信号时频特性的卷积神经网络(Convolutional Neural Network Based on Time-Frequency Characteristics,TFC-CNN)调制识别算法。首先,采集大量调制信号,将信号的时频特征通过短时傅里叶变换转换成图像特征,并将其作为网络的输入;然后,设计一种特征提取能力更强、参数更少的卷积神经网络,通过改进网络中不同层的连结方式来增加网络的特征提取能力,同时通过减小卷积核的尺度、使用全局均值池化层来减少模型参数,提高了模型的时效性;最后,在网络中添加批归一化(Batch Normalization,BN)层,在增加模型稳定性的同时防止模型出现过拟合。实验结果表明,所提算法在参数和训练时间上比传统方法明显减少,同时有更高的准确率,体现了所提算法的优越性。     

带眼球细节的情感虚拟人面部表情合成*

针对当前三维头部重建中使用的网格模型不能完整表达头部拓扑结构或者模型过于复杂的问题,提出了一种完整头部网格模型合成方法。该方法首先以Candide-3模型为基础加入后脑勺模型,对面部Candide-3模型的眼睑部分进行重新建模,并加入比例合适的眼球模型,得到一个完整头部网格模型。然后结合人脸特征点信息和局部最小二乘法匹配原理对模型进行调整,并对模型进行纹理贴图合成真实感的虚拟人头部模型。最后,在该模型上用分段线性插值的方法,合成带眼球细节的情感虚拟人表情。实验结果表明,基于该模型合成的虚拟人表情不仅逼真而且情感丰富。