标准细胞神经网络完全稳定性分析及初步应用

在细胞神经网络（Cellular Neural Networks,CNN）的应用中,稳定性是一个关键问题。只有选择合理的参数模板,才能将其应用于图像处理中来,否则将导致整个网络振荡甚至混沌。因此,如何简便有效地分析和判断标准细胞神经网络模型的完全稳定性,是其成功应用的首要前提。在已有定理证明的基础上,给出一种简便快捷的完全稳定性判断方法,并成功应用于图像分割中,效果良好,与人眼的视觉感受相一致。     

结合形态学梯度互信息和多分辨率寻优的图像配准新方法

对互信息配准法进行算法改进. 在互信息基础上结合形态学梯度作为新的图像配准测度, 不仅考虑所有体素信息, 而且有效结合像素在空间位置的相互关系. 将粒子群优化 (Particle swarm optimization, PSO) 算法这种全局寻优算法和 Powell 这一局部寻优算法相结合, 前者的配准结果为后者的算法优化提供了非常有效的初始点, 优化时间大为减少. 借鉴小波变换中多分辨率的思想, 在低分辨率图像中粗略配准后, 上升到高分辨率图像上进一步细化配准结果, 增加算法鲁棒性. 实验结果证明, 本文算法效果良好, 寻优过程在数分钟内完成, 能够满足诊断和科研的实时性要求.     

基于Contourlet变换和SPIHT算法的彩色医学图像压缩

二维小波变换只能很好地分离不连续点,无法最优表示曲线奇异,同时只能获取有限的方向信息,这大大限制了它在图像处理领域的应用。Contourlet变换则结合拉普拉斯金字塔和方向滤波器组,得到多分辨率、局域、多方向的图像表示。由于基于小波变换的多级树集合分裂排序(SPIHT)算法不能有效表达图像的纹理和轮廓信息,因此提出一种基于Contourlet变换和SPIHT算法的彩色图像压缩方法,并应用于医学图像感兴趣区域压缩。首先将彩色图像转换至YIQ彩色空间;然后选取感兴趣区域,对其采用Contourlet变换提取特征信息,并利用SPIHT算法对Contourlet系数优先编码和传输,从而保证感兴趣区域的图像质量和细节信息。对背景区域则采用小波变换,并通过系数截断的方式提高图像压缩比。实验结果表明,所提算法可以较好地保留感兴趣区域的图像特征,大幅度提高背景区域的压缩比,是一种较实用的图像压缩新方法,在医学图像感兴趣区域压缩中效果良好。     

红外云图晴空区导风风矢高度指定方案与检验

在静止卫星红外云图上,用实际大气廓线的响应权重取代标准大气的响应权重,对利用时间序列差分法反演出的晴空区风矢,进行高度重新指定。然后对台风个例高度重新指定前、后的晴空区风矢进行了误差统计检验和分析,最后利用三维中尺度同化系统WRF\|3DVAR进行了敏感性试验。结果表明:利用实际大气廓线的权重响应进行高度指定优于标准热带大气廓线,晴空风矢高度主要分布在600~900 hPa之间;经高度重新指定后各高度层上的晴空区风矢的均方根差和标准差明显减小,风速偏差集中。同化经过高度重新指定的晴空区风矢能够减小台风路径预报误差。因此,对晴空区风矢进行高度重新指定能够改善晴空风矢产品的质量。     

基于双树复小波分解的Boosting集成学习土地覆被分类研究

近年来,集成学习（Ensemble Learning,EL）分类方法成为土地覆被分类的研究热点,尤其是Boosting集成分类方法具有分类精度高、泛化能力强,在土地覆被分类中得到了显著的应用。但是,Boosting集成分类方法对噪声很敏感,如果训练样本含有噪声时,Boosting算法可能会失效,这是该方法的局限性。为了解决Boosting集成方法在土地覆被分类中存在的问题,有效克服噪声的影响,减少分类结果中的“椒盐”现象和提高分类精度,提出了基于双树复小波分解的Boosting集成学习分类方法。该方法对影像的光谱波段进行一层双树复小波分解,降低图像的噪声,将分解后的各波段作为Boosting集成学习的输入,得到最终的分类结果。实验先后比较了GBDT、XGBoost、LightGBM 3种Boosting集成学习算法在SPOT 6和Sentinel-2A影像上的分类效果。结果表明：(1)在SPOT 6影像上,3种Boosting集成算法总体分类精度均高于90%;DTCWTLightGBM分类总体精度最高,达到94.73%,Kappa系数为0.93,比LightGBM总体精度提高了1.1%...     

3905加氢裂化催化剂的工业应用

1　前　言扬子石化公司高压加氢裂化装置是生产喷气燃料和提供芳烃原料的重要装置。由于原料油中的硫、氮含量逐渐增加 ,需要应用高活性、高脱氮性能的加氢精制催化剂对原料油进行预精制。同时 ,为多产重石脑油和喷气燃料 ,也需采用抗氮能力强的加氢裂化催化剂。本文报道抚顺石油化工研究院研制的 390 5中压加氢裂化催化剂首次在扬子石化公司高压加氢裂化装置上的应用情况 ,并对其催化性能进行了考察和评价。2　催化剂物化性质及考核时的工艺条件1 997年 7月 ,扬子石化公司对加氢裂化装置第一、二系列裂化反应器中原进口裂化催化剂进行了更…     

基于LabVIEW平台快速搭建医疗电子设备的原型

21世纪是生命和健康的世纪,生命科学的飞速进步不断推动着人类对自身健康和疾病的认识,如何开发创新型的医疗电子设备也成为研究的热点之一。医疗设备研究内容涉及众多工程学研究领域,如电子学、计算机、信息处理、光学、精密机械学等。随着医学的发展、治疗手段的多样化和相关工程领域技术的不断进步,     

利用NILabVIEW和CompactRIO进行森林环境监控

0概述随着人们对环境气候变化影响的日益关注,全球各地都在致力于减少温室气体的排放量。对环境进行测量与监控的需求因而显得日益迫切。无论是监控土壤、水和空气的完整性,还是管控大型生产设备排入环境中的化学品剂量,NI推出的软硬件工具均能帮助构建自定义系统,以     

基于注意力机制的碳酸盐岩储层岩相识别方法

岩相识别是储层评价和油藏描述等的基础环节,碳酸盐岩储层具有非均质性强、孔隙结构复杂等特点,给岩相识别带来了挑战。融合卷积神经网络(CNN)和注意力机制开发了一种新型网络框架,根据各种测井数据之间的相关性实现储层岩相的自动识别。该框架包括特征注意力(FAtt)模块和CNN模块,FAtt模块根据识别目标与各种测井数据之间的相关性自动提取关键特征,CNN模块捕获各个测井序列之间的空间信息,两者结合有效提高了模型的岩相识别精度。基于碳酸盐岩非均质储层的实验表明,相比于单一的CNN模型,提出的模型岩相识别精度提高了9%。该模型为储层测井评价提供了一种经济可靠的替代方案,为地质研究与人工智能结合提供了快速有效的岩相数据。     

挖掘原料茧潜力、缫制5A级出口生丝

介绍在缫丝行业困难重重的劣势下，采取以挖掘原料茧潜力、缫制5A级出口生丝为主的生产方针。经过科学设计、加强管理，从而取得理想效果，使企业走出低谷。