面向彩色图像的尺度和旋转不变性特征提取方法及应用

提出一种面向彩色图像的尺度和旋转不变性特征提取方法,并在真实的场景识别中进行了应用。该方法是先对给定彩色图像的各组成平面分别进行Radon变换,然后对得到的Radon变换系数矩阵进行尺度不变性处理,接着对处理后的Radon变换系数矩阵用频率B样条小波进行1维小波变换,在所得到的脊波系数矩阵中计算均值和方差的同时,采用线性回归模型提取在不同的颜色组成平面下所有频率子波段之间的关系属性,最后将得到的特征进行旋转不变性处理,从而得到所提出的尺度和旋转不变性特征。在3个数据库上进行了实验,结果表明本文方法可靠有效。     

基于平行因子分解的协同聚类推荐算法

针对三元组数据内在关联性复杂的特点,提出了基于平行因子分解(PARAFAC)的协同聚类推荐算法。该算法利用PARAFAC算法对张量进行分解,挖掘多维数据实体之间的相关联系和潜在主题。首先,利用PARAFAC分解算法对三元组张量数据进行聚类;然后,基于协同聚类算法提出了三种不同方案的推荐模型,并通过实验对三种方案进行了比较,得到了最优的推荐模型;最后,将提出的协同聚类模型与基于高阶奇异值分解(HOSVD)的推荐模型进行比较。在last.fm数据集上,PARAFAC协同聚类算法比HOSVD张量分解算法在召回率和精确度上平均提高了9.8个百分点和3.7个百分点,在delicious数据集上平均提高了11.6个百分点和3.9个百分点。实验结果表明所提算法能更有效地挖掘出张量中的潜在信息和内在联系,实现高准确率和高召回率的推荐。     

一种基于近似EMD的DBSCAN改进算法

DBSCAN(density based spatial clustering of applications with noise)算法是基于密度的经典聚类算法,但是该算法应用于高维数据时,常用距离函数不能很好地反映出数据点之间的关系, 从而可能导致聚类簇不够精确。如果能在高维空间中采用合适的距离度量,将会改善聚类结果。针对上述问题,提出利用近似EMD(earth mover’s distance,堆土机距离)作为距离测度,通过迭代搜索的方法找出所有直接密度可达对象实现聚类。实验结果表明:在高维文本数据的聚类中,和原来算法相比,改进算法的正确率提高了6％,两者在时间上相差不大;而对低维的Iris数据,改进算法通过EMD改善了实体间的相似性度量,减少了划分为噪声点的数据点个数,平均正确率提高了10％。实验结果表明了改进算法对高维数据的有效性,并可以改善聚类性能。     

数据机房热区内气流组织的数值模拟及优化

建立数据机房热区内气流流动和传热的物理及数学模型,利用Fluent软件模拟其热区内气流的速度、温度和压力分布,模拟值和实测值相吻合。针对模拟数据机房热区内气流组织的缺点,从节能的角度提出改善方案,再通过Fluent软件模拟分析。研究结果表明：数据机房热区内最佳空调送风风速为3.6 m/s;SUN4900服务器的最佳放置方式是全交错放置且全交错距离为0.3 m。     

聚光太阳能吸热管的火用效率优化

利用聚光太阳能吸热管的物理模型和炯方程式,分析聚光吸热管的吸热传热性能并优化系统炯效率.随着聚光热流密度的提高,聚光吸热管吸热效率先增加后减少,而增加流速可以降低管壁温度并提高吸热效率,增大管径则提高管壁温度并降低吸热效率.沿着流动方向,主流温度、工作流体内能流量与炯流量线性升高,而炯效率则先增加后降低.进口温度升高时,红外辐射热损失增加,吸热管吸热效率降低,而流体内能炯效率则显著提高,因此聚光吸热管整体(火用)效率先增加后降低,在进口温度为优化温度时达到最大值.     

火电机组可靠性分析

电力可靠性数据分析是电力可靠性管理的重要内容,其中,如何从大量的可靠性原始数据中发掘出指导电力生产的有用信息是电力可靠性管理的重要任务之一。文章主要统计分析了某公司2017年机组可靠性数据指标,找出了故障集中点,提出了解决方案。通过对机组非计划停运原因分析,明确了机组故障的多发位置,为未来机组的检修维护及可靠性数据应用提供了参考依据。     

周向非均匀热流下太阳能吸热管局部传热特性

利用数值模拟方法研究周向非均匀热流下太阳能吸热管局部传热特性,分析吸热管壁厚、熔盐入口温度、熔盐流速对局部传热性能的影响规律,结果表明:吸热管周向加热量相同,管壁越厚其外壁温度越高,管内壁热流分布越均匀。壁厚对低热流侧周向及轴向局部Nu影响较大,且低热流侧局部Nu均随壁厚的减小而增大。同一流速,熔盐入口温度越高,周向局部Nu越大。不同流速吸热管周向局部Nu均随周向热流的减小而增大,流速越大,周向局部Nu越大。不同壁厚吸热管内低热流侧Nu明显大于高热流侧Nu,平均Nu略大于高热流侧Nu,且平均Nu基本相等。     

基于奇异值特征和隐马尔可夫模型的人脸检测

提出了基于奇异值特征和隐马尔可夫模型（HMM）的人脸检测方法,首先提出了基于奇异值特征和隐马尔可夫模型的正面端正人脸检测方法;然后将该算法扩展到检测任意旋转角度的人脸,其中正向端正人脸检测算法是通过隐马尔可夫模型来识别人脸／非人脸的奇异值特征,从而达到人脸检测的目的;扩展算法首无计算当前位置子图象窗口的奇异值特征向量,然后利用识别各个旋转角度人脸的HMM模型对之进行分类,以得到该子图象窗口的旋转角度,再经过旋正,重新再与识别正面端正人脸的HMM模型对, 此确定该子图象窗口是否为人脸,通过对一个由51幅集体照片组成的图象集进行测试,其中,正面端正人脸检测率为85．1％,而任意旋转角度的人脸检测率只有72．2％。     

周期性时间序列数据聚类算法的改进研究

聚类分析是时间数据序列分析的一种常用手段,现有的聚类算法通常从相似性度量方面进行改进.实际的时间序列数据往往具有一定的周期性和连续性,现有的算法往往忽略时间序列数据周期性和连续性特点对聚类算法的影响.对此问题进行了研究,尝试采用延拓的方法来解决该问题,从而改善聚类的效果.初步的实验结果表明了该方法的可行性和有效性.     

热流对考虑自然对流吸热管内熔盐对流传热影响

以熔盐为传热工质,对考虑自然对流条件下吸热管内熔盐的流动与传热进行了数值研究。结果表明:均匀热流下自然对流促进管内下侧和熔盐向管中心流动,弱化管内上侧熔盐向管中心流动;吸热管内下侧Nu数大于上侧Nu数,管内最大Nu数出现在底部,最小Nu数出现在顶部,吸热管内下侧Nu数与上侧Nu数的差值随着Re数增大而减小,但其平均Nu数变化较小,且其平均Nu数与不考虑自然对流影响的管内平均Nu数基本相等。非均匀热流下吸热管加热的上下位置对吸热管内单侧Nu数影响较大,但对平均Nu数无影响。同一Re数,吸热管上侧Nu数随着热流增高而最小。