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31.
综述了机械合金化A1-Cu-Fe准晶相的形成机理及热力学稳定性方面的研究进展. 相似文献
32.
以端羟基聚丁二烯(HTPB),甲苯二异氰酸酯(TDD)以及有关配合剂为原料,制备了无溶剂双组分的聚烯烃聚氨酯涂料,经过组分贮存稳定性和涂料吸水性,加速老化,自然贮存等试验,结果表明涂料的各项性能稳定,具有良好的耐水腐蚀作用,是比较优越的耐水腐蚀性涂料。 相似文献
33.
基于TMS320C6678的多核程序加载研究与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
针对多核D SP系统程序加载复杂的问题,基于T MS320C6678对多核程序加载进行了研究与设计。从一级引导程序出发,设计并优化了多核程序内容存储格式。设计了简洁的二级引导程序,以修正一级引导程序只识别主核程序入口地址,而从核入口地址缺失的现象。为了快速生成特定格式的多核程序内容,设计了多个工具用于添加S PI启动参数表、DDR3启动表、从核程序入口地址以及完成程序内容格式的转换。实现了S PI Flash多核程序加载以及基于I2C主模式的Nand Flash多核程序加载。 相似文献
34.
基于分类修正的多证据合成方法 总被引:1,自引:0,他引:1
鉴于传统冲突量参数无法有效地衡量证据间的相似程度, 提出一种基于分类修正的多证据合成方法, 以解决证据合成中的高冲突悖论和“0”悖论. 首先, 利用证据距离参数、冲突量参数和方向角度参数共同衡量各证据间的相似程度, 将证据分为一致证据、不冲突证据、低冲突证据以及高冲突证据4 类; 然后, 利用3 个参数赋予各类证据不同的修正系数; 最后, 利用Dempster 规则对修正后的证据进行合成. 算例分析表明, 所提出的方法能够较好地解决高冲突悖论和“0”悖论, 而且保留了证据理论优良的数学性质. 相似文献
35.
图谱法脑部MRI图像自动分割技术发展及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
脑部MRI图像自动分割是计算机技术运用于医学上的一个典
型工作,脑部图像分割技术对于人类研究脑部疾病具有重要意义。虽然有一些非常广泛应用
的图像分割方法,如阈值法、区域增长法、聚类法等,但在脑部MRI图像分割中,这些方法
都
没有图谱法具有更为实际的医学研究与临床价值。本文回顾了脑部图像配准、分割的发展历
程,介绍了图谱分割算法的发展及基本原理,以及当前比较前沿的多图谱分割系统的组成和
应用。最后本文对图谱法脑部自动分割在实际临床医学中的应用前景作了总结和展望。 相似文献
36.
目的 由于岩心CT图像分辨率不高,目标边界较为模糊,无法完全自动化地对岩心CT图像的目标分割和提取。为保证效果,在分割过程中往往需要进行人为干预。但作为3维重建的岩心CT图像,图像数据规模较大,达到成百上千帧。如果对每一帧都进行人为干预,工作量将会很大。针对这种情况提出一种在保证分割效果的前提下只需进行少量人为干预的高效实用的分割方法。方法 先对CT图像中的某一帧设定分割阈值,利用CT图像层间相关性对相邻帧自动计算合适的分割阈值,从而分割出整个CT图中的目标。并根据需要,选定其中分割效果较好的一帧,其他帧根据此帧进行自动区域生长修复,从而更加完善分割效果。还可以手工修复其中一帧中的目标,其余帧的所有相关目标将会自动进行识别和修复。结果 通过对多组不同数据规模和分辨率的岩心CT图像进行实验测试,使用本文方法均可达到期望的分割效果,并且分割速度较大津分割法提高近1倍,与固定阈值分割方法速度相当。结论 岩心CT图像分割方法充分利用图像层间相关性,可快速有效地批量提取具有连续性的序列图像中的目标。 相似文献
37.
针对传统相位一致算法提取裂缝连续性差的缺点,提出改进的相位一致算法.首先对岩心图像进行预提取,增大目标和背景区域的对比度,并标记疑似目标像素点;然后,利用双圆投影断点检测算子判定并重建岩心图像裂缝中的断点;最后利用相位一致算法延伸裂缝走向的特性,再次对岩心图像中的裂缝目标进行提取,并进行图像去噪处理.实验结果表明,改进后的相位一致算法,能够保留提取效果不受光照亮度影响、对目标区域敏感度高的传统相位一致算法的优点,并且有效改善所提取裂缝的连续性. 相似文献
38.
39.
介绍了粒子群优化(PSO)算法的一种改进算法:用于约束优化问题的启发式粒子群优化(HPSO)算法。针对HP-SO算法在桁架结构优化中速度较慢的问题,将HPSO算法的约束处理策略与另一种适用于粒子群算法的约束处理方法结合,并将改进后的算法应用到1个桁架结构截面优化设计算例中,同时与HPSO算法进行对比分析。对于此算例,改进算法和HPSO算法都运行了多次,从多次运行的统计分析中可以看出,改进算法的优化效果和稳定性好于HPSO算法,且结构分析的次数减少了一半左右,从而整个程序运行的速度比HPSO算法提高了将近一倍。 相似文献
40.
一种基于语义及统计分析的Deep Web实体识别机制 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了常见的实体识别方法,提出了一种基于语义及统计分析的实体识别机制(deep Web entity identification mechanism based on semantics and statistical analysis,简称SS-EIM),能够有效解决Deep Web数据集成中数据纠错、消重及整合等问题.SS-EIM主要由文本匹配模型、语义分析模型和分组统计模型组成,采用文本粗略匹配、表象关联关系获取以及分组统计分析的三段式逐步求精策略,基于文本特征、语义信息及约束规则来不断精化识别结果;根据可获取的有限的实例信息,采用静态分析、动态协调相结合的自适应知识维护策略,构建和完善表象关联知识库,以适应Web数据的动态性并保证表象关联知识的完备性.通过实验验证了SS-EIM中所采用的关键技术的可行性和有效性. 相似文献