1.8 K常压超流氦低温系统漏热分析及真空泵抽速计算

给出了1.8K常压超流氦低温系统的工作原理.对HeⅡ腔的漏热进行了分析和计算,包括环氧隔热板、安全阀、支撑杆以及测量线与电流引线底座同He Ⅰ腔的导热,真空夹层之间的残余气体导热以及HeⅡ腔内杜瓦与其外周冷屏的辐射换热.根据漏热值,对所需真空泵的抽速进行了计算,同时给出了预冷与节流相结合获取1.75 K超流氦方案物理过程的温-熵图.     

装饰工程中厨卫渗漏防治措施探讨

对建筑中的厨房和卫生间的渗漏现象及其渗漏原因进行了简要的概述及分析,指出了建筑中进行厨卫间装修防水的必要性.同时针对厨卫中所出现的渗漏问题,从装饰工程的设计、材料选择和施工等方面提出了解决渗漏问题的措施与方法,指出在防水设计时应注意的问题,以提高住宅建筑的防水性能和耐久性.     

基于PCA和LDA统一化原理的增强型线性鉴别分析准则

主分量分析(PCA)和线性鉴别分析(LDA)是模式识别领域的使用最为广泛的两种特征抽取方法,而在图像识别中经常采用的是PCA LDA方法来代替单纯的LDA。本文提出一种增强型线性鉴别准则(ELDA),将PCA的优点和LDA的优点充分地融合在一起,不仅解决了PCA过程中使用最小距离方法时识别精度相对低的缺点,而且解决了LDA过程中当类内散布矩阵奇异时投影向量的求解问题,也就是说可以使用该方法来替代PCA LDA的两步骤方法。另外,该方法在识别精度上比PCA和LDA或PCA LDA方法都有较大的提高,通过在ORL、Yale和NUST603人脸库上的实验验证了该算法的有效性。     

一种改进的基于模糊聚类的图像分割方法

针对亮度不一致的阴影路面的目标分割问题，对使用空间关系约束的模糊聚类算法进行了改进，即首先定义了像素之间以及像素与区域之间的近邻关系，并构造了像素与区域之间的空间关系隶属度矩阵，然后将此矩阵约束到传统的模糊C-均值聚类算法的隶属度矩阵中，最终形成了基于空间关系约束的模糊聚类算法。该算法只需设置很少的参数即可自动完成聚类。该算法在受光照影响导致目标亮度不一致的林荫道道路图像中进行了实验。实验结果表明，该算法对机器人导航中阴影路面的一致性分割方面具有良好的效果。     

基于矩阵完备投影的快速主分量分析算法

主分量分析是模式识别中经常采用的一种方法,但是由于经典的主分量分析在处理图像矩阵需要将图像展开成向量形式,因而造成其协方差矩阵维数和计算量太大,同时由于没有注意到图像矩阵中像素之间空间相关性,使得抽取的图像特征并不是优秀的,为此提出了一种基于矩阵完备投影的快速主分量分析算法(FMPCA),该算法不仅大大降低了分析过程中的计算量,而且发挥了图像矩阵行和列之间的空间特性,从而提高了整体性能。通过对NUST603、Yale和ORL图像库进行的实验证明,该算法不仅具有快速提取图像特征的能力,而且综合性能优于相应的一些主分量分析方法。