基于惯性椭圆拟合的小目标姿态测量方法

视觉测量方法在飞行器姿态测量中被广泛应用,然而远距离飞行目标成像纹理缺失会使传统光测手段应用受限.对测量中采用的追踪手段、图像分割技术以及测量方法进行研究,提出一种改进的小目标姿态测量方法.利用高速相机拍摄目标,通过跟踪算法对运动目标进行框选,使用非面积极大区域抑制法分割目标,计算目标图像的惯性椭圆从而实现目标姿态测量...     

基于J2EE体系结构的信贷管理信息系统的构建

介绍了一种基于J2EE体系结构,构建高可用性、高稳定性、高扩展性的管理信息平台.并结合信贷管理信息系统实例开发介绍了它的设计方法和特点.由于传统的JSP页面中被嵌入大量的脚本片断和Java代码,以至角色定义不清,职责分配不明,代码杂乱无章,为使系统具有可维护性、可重用性,采取Struts结构实现MVC,使得表现逻辑和业务逻辑分离,利于整个系统的协作开发和维护,并在实际的使用中受到了用户的好评.     

差示热分析法在反应动力学研究中的应用

差示热分析法(简称DTA)是热分析技术中应用比较广泛的一种技术,它测量按予定的温度程序加热或冷却的样品与参考物质之间的温度差,并且以差示的方法记录。这种方法虽早在19世纪末就已产生,但长期以来应用并不广泛,只是最近20余年来由于高分子等学科迅速发展的要求,以及由于电子技术的迅速发展,提供了日益完备的实验设备,这个方法又获得了许多新的应用,开辟了许多新的研究领域。目前除粘土、矿物、无机盐热稳定性等领域外,在高分子材料、物理化学、火炸药等新的领域中获得了越来越广泛的应用。使用差示热分析法研究反应动力学就是近20余年来比较活跃的领域     

热分析法在高能炸药研究中的应用

热分析是一类分析方法的总称。这类分析法是测量被试样品,在一定的温度程序条件下,发生的物理或化学变化的方法。它所包括的分析方法的种类很多,主要有:差示热分析(DTA)、差示扫描量热(DSC,亦有译为差动补偿量热)、热重分析(TGA)、释出气体分析(EGA)、热机械分析(TMA)等等。在炸药研究中,以前三种方法应用比较多。其     

绿色混凝土的发展应用及混凝土工程绿色化的对策

混凝土作为最为重要的建筑材料,对资源和环境也产生了一定的负面影响,由此引入绿色混凝土概念,并简要介绍了绿色混凝土的含义和绿色建材的发展,着重讨论了绿色高性能混凝土、再生混凝土、生态混凝土的概念及其发展和应用,并提出了实现混凝土工程绿色化的途径和对策。     

冰箱侧板的辊轧成型设计方法

介绍了一种自动钣金成型线中冰箱侧板槽型的辊轧成型方法。该成型方法是在钣金弯曲变形理论基础上,结合多年来积累的经验总结形成的,适用于冷轧钢板和PCM预涂板,具有生产效率高、产品槽型精确稳定等特点。     

贪心算法在电力系统数据通信网优化设计中的应用

本文讨论如何用贪心算法进行电力系统数据通信网优化设计。涉及两个问题:第一,受容量约束的集中器配置问题(Capacitated Concentrator Location Problem.简写CCLP);第二,终端布局问题——受容量约束最小生成树(Capacitated Minimal Spanning Tree简写CMST)。运用贪心算法和二次贪心算法求解,可获得比较理想的结果。     

低导热系数低密度硬质聚氨酯泡沫塑料用泡沫稳定剂

通过对硬质聚氨酯泡沫塑料绝热性能和无氟发泡体系特点及对聚氨酯硬泡对物料流动性和密度分布要求的分析,开发卅了低导热系数泡沫稳定剂AK8830、AK8882。分析了它们的实验室和工业生产性能,并与进口泡沫稳定剂进行了比较。结果表明,这2种稳定剂具有优异的流动性和密度分布及成核能力,其制得的泡沫制品泡孔细密且密度分布均匀,具有较低导热系数。AK8830和AK8882的综合使用性能达到了国外产品的先进水平,可以满足低导热系数低密度硬质聚氨酯泡沫塑料的生产。     

基于分解极限学习机的手写字符识别方法

手写字符识别是图像识别的一个重要分支,是基于数据挖掘和机器学习技术对数字、字母和文字等的手写体进行识别。当前手写字符识别方法主要集中在对不同深度学习模型的完善和改进上,其中多层极限学习机由于其快于深度信念网络和深度玻尔兹曼机的训练速度以及更高的识别精度引起了学术界和工业界的广泛关注。但是,多层极限学习机的预测表现极易受随机权重的影响,层数越多影响就越明显。文中在深入分析浅层极限学习机训练模式的基础上,提出了一种基于隐含层输出矩阵分解的浅层极限学习机模型,并将其应用于对手写字符的识别。分解极限学习机不需要对手写字符图像进行特征提取,而是通过对大规模隐含层输出矩阵的分解来获得极限学习机的输出层权重。相比深层极限学习机,分解极限学习机降低了基于极限学习机的手写字符识别模型训练的随机性。同时,在MNIST类数据集(即MNIST,EMNIST,KMNIST和K49-MNIST)上的比较结果表明,在相同的训练时间下,分解极限学习机能够获得优于多层极限学习机的识别精度;在相同的识别精度下,分解极限学习机的训练时间明显短于多层极限学习机。实验结果证实了分解极限学习的可行性以及在处理手写字符识别问题上的...     

基于快速Otsu和等色差的红外图像伪彩实时显示

红外图像一般为灰度图像,对其进行伪彩色处理是一种非常重要的增强手段。针对传统颜色路径未考虑人眼差异因素,设计了基于CIE94等色差的颜色路径。同时针对传统彩虹编码采用固定阈值分割会造成图像缺乏层次感、视觉模糊的问题,以及监控系统实时刷新画面的需求,提出基于快速Otsu方法和等色差原理的红外图像伪彩增强算法。结果表明,算法处理后,图像色彩丰富、人眼分辨率高,轮廓清晰并且满足了系统实时显示要求。