采用KPCA和BP神经网络的单目车载红外图像深度估计

提出一种基于监督学习得到深度估计模型的单目车载红外图像深度估计方法。首先用核主成分分析法（KPCA）筛选红外图像特征。将最初提取的红外图像特征用核函数非线性映射到一个线性可分的高维特征空间,再完成主成分分析（PCA）,得到降维后的红外图像特征。然后以BP神经网络为模型基础,对红外图像特征和深度值进行训练,训练后的深度估计模型可对单目车载红外图像的深度分布进行估计。实验结果证明,利用该模型估计的单目车载红外图像的深度信息与原红外图像的深度信息一致。     

以学生为中心的高职化学课程教学改革与实践

为了适应新时期高职教育教学的要求,满足化工专业毕业生就业岗位需求,高职化工专业化学课程教学必须进行改革。从基于学生的岗位能力培养,重构化学课程教学内容、基于学生的学习能力培养,创新化学课程教育教学方法、基于学生的学习主动性培养,改革化学课程考核方式三个方面对化学课程进行教学改革,以期提高人才培养质量。     

耐乙醇汽油橡胶材料溶胀性能的研究

从原胶、炭黑、增塑剂及硫化体系的类型对胶料在乙醇汽油中的溶胀性能的影响进行了研究。结果表明,选择橡塑合金NV7050作为原胶,加入N550与N774炭黑各40份,选择增塑剂TP-95和过氧化物硫化体系的胶料在乙醇汽油E10中体积及质量变化率较小,呈现良好的力学稳定性,耐乙醇汽油溶胀性能较好。     

双层膜固态磷酸根离子选择电极研究

研究了一种以玻碳为基底电极,掺杂钴-氧化钴的聚苯胺为中间体,层状镁铝复合金属氧化物PVC膜为敏感膜,具有双层膜结构的固态磷酸根离子选择电极.该电极的检测磷酸二氢根的线性范围在10-1～10-4mol/L之间,响应斜率为-32.3 mV/dec,检测下限为7.65×10-5mol/L,电极响应时间较快,且具有较强的稳定性和抗干扰能力.     

基于聚苯胺/氧化钴的磷酸根修饰电极研究

研究了一种基于聚苯胺/氧化钴的磷酸根修饰电极。该电极以玻碳电极为基底电极,以掺杂钴离子的聚苯胺为电极敏感膜。通过实验比较,得到对磷酸二氢根响应较好的钴离子掺杂浓度。制成的电极能斯特响应线性范围在10－1～10－4 mol/L,斜率为－27.1 mV/dec,检测下限为9.3×10－5 mol/L;电极具有较短的响应时间,很好的稳定性和重复性,对磷酸根的检测具有一定的研究意义。     

SQL注入的检测与防范策略研究

以一个Winform项目的登录过程的SQL注入的分析为例,分析了SQL注入的原理,给出了几种防范策略,并最终给出了彻底的解决方案.     

一种混合式网格资源发现模型

提出一种基于层次结构的混合式网格资源发现模型。模型中采用循环移数结构来构建覆盖网络,保证了资源发现的服务质量。为了使资源信息能在有限跳数内扩散到整个网络,同时减少消息冗余,设计了M-flooding消息扩散算法,确保模型具有较好的资源发现效率和较高的可靠性。     

基于小波边缘检测的图像去噪方法

为得到轮廓清晰的小波去噪图像，提出了一种保护图像边缘信息的小波去噪方法。通过选取二维可分离小波对噪声图像进行导数平滑处理，测出小波系数的局部极大值点，即边缘点，在采用统一阈值对图像去噪的同时，对图像的边缘点做保留处理。实验证明，在加大阈值的情况下，此种方法仍保持了清晰的图像边缘，去噪后的图像峰值信噪比提高了1～2dB。