一种新的形变指纹匹配方法

提出了一种基于细节点局部配准的形变指纹匹配方法。首先,结合细节点的纹理信息以及结构信息获取多个参照点;然后依据选取的多参照点实现模板指纹图像与输入指纹图像的全局配准从而获得指纹之间的公共区域;将公共区域内的细节点与它们最近的参照点聚类组合,形成多个分组,并将各分组内的细节点以对应的参照点为极点转化到极坐标系下建立指纹的局部对应性;最后,采用界限盒约束条件实现指纹匹配。实验结果表明,基于局部配准的指纹匹配方法对形变指纹匹配具有较好的鲁棒性,能较大提升指纹的识别性能。     

基于改进逆滤波的衍射成像光谱仪图像复原方法

针对在衍射光谱仪(DOIS)成像中离焦谱段对准焦谱段成像造成干扰而导致的图像模糊问题,提出一种改进的逆滤波复原方法,旨在解决逆滤波中存在的不适定问题,并利用该方法对衍射光谱图像进行复原。改进的逆滤波算法通过引入正则化矩阵来改变原始问题的求解形式,将逆滤波函数进行正则化,从而减弱噪声对图像复原效果所产生的影响。通过将图像复原过程转换为矩阵求逆的过程,并在SVD算法求解过程中添加规则滤波器的方法,来调节正则化矩阵的形式以及参数的大小,达到了减弱矩阵的病态性并取得较优的复原效果的目的。实验结果表明,该方法能够有效地对衍射成像光谱仪图像进行复原,在一定程度上提高了拉普拉斯梯度以及图像质量指数(QI)值,同时减小了均方根(RMSE)值。所提方法能够抑制噪声干扰,增强图像清晰度,复原出与参考图相似度更高的单谱段图像,并能够获得更好的光谱曲线,有助于分析出地貌特征。     

~(125)I-心得静的标记及β-肾上腺素能受体的结合试验

本文报道了用生物作用最强的β-受体阻断剂(一)心得静作配基,用~(125)I标记制备高亲和力和高比活性的放射配基。     

建筑砂浆配比与稠度关系的试验研究

本文基于试验研究结果阐述了建筑砂浆配比与稠度之间的关系,提出了拟合计算公式,对砂浆施工具有一定应用价值。     

基于水平集演化和支持向量机分类的高分辨率遥感图像自动变化检测

提出了基于水平集演化和支持向量机(SVM)分类的高分辨率遥感图像变化检测方法,该方法将像素级的和对象级的变化检测方法相结合,运用了像素特征和对象特征以提高变化类和非变化类的准确率。在像素级上,变化检测问题转化为水平集演化的图像分割问题。在对象级上,本文可以从分割结果中为SVM分类器自动地选择潜在的训练样本。最终将基于像素级的变化和基于对象级的变化相结合得到最终的变化结果。所提出的方法的主要优势在于可以自动选择合适的样本进行SVM分类器训练。此外,提出的方法可以有效的提高精确度和自动化水平。通过SPOT5图像和航空图像进行实验,结果表明该方法是有效的。     

供水科学调度在线决策系统的开发与应用

随着计算机、通信、白控等技术的迅猛发展，我国各供水企业正普遍开展生产管理的自动化、信息化建设，推动着供水系统管理水平的不断提升。其中SCADA系统的建立，为供水管网的运行调度工作开创了一个新纪元，调度工作从此进入了计算机辅助人工调度阶段。     

超长综采工作面智能控制系统研究与应用

龙华矿在综采工作面设备改造基础上,克服过空斜巷、垂直空巷和平行空巷等开采难题,构建了400 m超长工作面。为实现智能化、少人化超长工作面,对多传感器信息融合定位、协同控制、刮板输送机煤流调速等关键技术进行了研究,设计了超长综采工作面智能控制系统,可以实现井下控制中心与地面调度室的远程监控。该系统包含了电液控制子系统、运输三机通信子系统、智能刮板输送机控制子系统、采煤机控制通信子系统、采煤机精确定位子系统、工作面视频子系统、工作面人员识别子系统、泵站集中控制子系统、在线故障诊断子系统。该智能化工作面的建设不仅提高了生产效率,还为矿井节能、降耗积累了宝贵经验,为我国智能化超长工作面开采提供了借鉴。     

基于Wasserstein距离与生成对抗网络的高光谱图像分类

近年来, 基于生成对抗网络的高光谱图像分类方法取得了很大进展. 它们虽可以缓解训练样本数量有限的问题, 但是容易受到训练数据不平衡的影响, 并且存在模式崩溃问题. 针对这些问题, 提出了一种用于高光谱图像分类的SPCA-AD-WGAN模型. 首先, 为了解决训练数据不平衡导致分类精度降低的问题, 添加了单独的分类器, 与判别器分开训练. 其次, 将Wasserstein距离引入网络, 以缓解GAN模型崩溃的问题; 在两个HSI数据集上的实验结果表明, SPCA-AD-WGAN具有更好的分类性能.     

基于样本选择的标签含噪图像分类

标签噪声广泛存在、无法避免且影响深度网络模型的性能. 利用神经网络的“记忆效应”, 基于小损失原则的样本选择方法能简单有效地处理标签噪声. 本文基于特征空间中样本距离越近越相似的原则, 结合样本的高低置信度假设, 提出了新的样本选择原则以及二阶段加权样本选择重标签方法(WSSR-2s). (1)在训练前期阶段, 对于高置信度样本, 在特征空间中对其票权进行加权, 更好地引导训练; (2)在训练中后期阶段, 对于低置信度样本, 将其票权转移给其最相似的特征样本, 以更正确地训练. 在合成噪声数据集CIFAR-10、CIFAR-100以及真实噪声数据集ANIMAL-10N、WebVision的实验结果表明, 本文提出的方法取得更高的精度, 能够更好地处理标签噪声问题.