多边形表示的相似度量

本文提出了多边形的三角形划分、三角形弱划分、保角划分的概念和基于这些划分的多边形相似度量的新方法，该方法具有旋转、变换、放大、缩小不变性。给出了利用此方法实现图象数据相似检索的方法和实例。     

某型飞行器六自由度仿真研究

针对飞行器制导和姿态控制分立式三自由度仿真存在的不足,研究并给出了飞行器的六自由度运动模型。应用面向对象技术,建立了飞行器制导与净态控制联合的六自由度仿真模型,根据仿真结果,分析了仿真系统的信性,最后根据了所研究仿真系统的特点。     

基于多粒度树模型的Web站点描述及挖掘算法

随着Web所拥有的信息量和信息种类的急剧增长,Web站点挖掘对于自动实现特定主题的Web资源发现和分类具有重要的意义.然而现有的Web站点分类或挖掘算法在利用上下文语义信息、去除噪声信息以进一步提高分类准确率等方面还缺乏深入研究.从站点的采样尺寸、分析粒度和描述结构3个方面分析了设计高效的Web站点挖掘算法所需要解决的问题.在此基础上,提出了一种新的Web站点多粒度树描述模型,并描述了包括基于隐Markov树的两阶段分类算法、粒度间上下文融合算法、两阶段去噪程序以及基于熵的动态剪枝策略在内的多粒度Web站点挖掘算法.站点的多粒度描述方法及挖掘算法为多站点查询优化、Web效用挖掘等的深入研究奠定了基础.实验表明,该算法相对于基线系统平均可以提高16%的分类准确率,并减少了34.5%的处理时间.     

穿龙薯蓣微晶纤维素的制备及其理化性质研究

以提取皂苷后的穿龙薯蓣残渣为原料,分离纯化得到纤维素,经过水解制得微晶纤维素(MCC)。用化学方法测定样品中MCC的含量及其聚合度,并采用扫描电子显微镜(SEM)和X射线衍射仪(XRD)表征所制备的MCC的理化性质。实验结果表明:利用穿龙薯蓣残渣制得的样品中MCC为 91.7%、聚合度为164、结晶度为 77.1%、平均颗粒大小为 23.21 nm,这些参数与台湾明台101QD型MCC对照品的测试结果相符合。     

磺化聚醚醚酮/蒙脱土复合型质子交换膜制备与性能

以磺化聚醚醚酮(SPEEK)为基体,以有机改性的蒙脱土(OMMT)为无机相,采用溶液插层法成功制备出了可望应用于直接甲醇燃料电池的SPEEK/OMMT复合型质子交换膜.通过X射线衍射(XRD)表征了复合膜的微观结构,并采用交流阻抗和隔膜扩散方法分别考察了复合膜的质子传导性能和阻醇性能.结果表明,蒙脱土的片层间距超过4.4 nm,SPEEK高分子链已插层到蒙脱土片层之间.与纯SPEEK膜相比,SPEEK/OMMT复合膜的质子传导率有所降低,但在90℃也达到了1.2×10-2S/cm的水平,而且蒙脱土的加入明显地降低了SPEEK膜的甲醇渗透率.     

基于EXCITE-Timing Drive的正时同步带系统的动力学分析

应用发动机分析软件AVL-ETD,对某四缸汽油机的正时同步带传动系统进行了动力学仿真计算。分析了各个转速下皮带的动力学特性,对正时同步带系统动力学特性的影响因素进行了分析优化,得出降低曲轴的转速波动可有效提高正时同步带系统的动力学性能。为配气阀系及正时系统构件的改进设计提供了依据,而且为配气阀系、正时系统及整机NVH性能等的分析提供了必须的边界条件。     

围挡式洁净区的单向流特性研究

通过实验分析围挡式洁净区的3个特性指标，即：流线平行度、乱流度和下限风速，并指出其应用价值和市场前景。     

CAS-PEAL大规模中国人脸图像数据库及其基本评测介绍

人脸图像数据库是人脸识别算法研究、开发、评测的基础,具有重要的意义．介绍了自行创建并已经部分共享的CAS-PEAL大规模中国人脸图像数据库及其基准测试结果．CAS-PEAL人脸图像数据库中包含了1040名中国人共99450幅头肩部图像．所有图像在专门的采集环境中采集,涵盖了姿态、表情、饰物和光照4种主要变化条件,部分人脸图像具有背景、距离和时间跨度的变化．目前该人脸图像数据库的标准训练、测试子库已经公开发布．与其他已经公开发布的人脸图像数据库相比,CAS-PEAL人脸图像数据库在人数、图像变化条件等方面具有综合优势,将对人脸识别算法的研究、评测产生积极的影响．同时,作为以东方人为主的人脸图像数据库,CAS-PEAL人脸图像数据库也使人脸识别算法在不同人种之间的比较成为可能,利于人脸识别算法在国内的实用化．还给出了两种基准人脸识别算法(Eigenface和Correlation)和两个著名商业系统在该人脸图像数据库上的测试结果,定量分析了该人脸图像数据库对于人脸识别算法的难易程度和人脸识别算法的发展现状．     

IE地址栏的另类用途

大部分朋友可能一见这个题目会笑我傻，因为谁不知道IE地址栏是输网址的，你还想干啥呀。但实际上，我们在IE地址样中输入其它特定的内容，它就能完成特定的工作。     

TPDCM:一种新型的分布式拥塞管理方案

提出一种新型的面向区分服务网络的分布式拥塞管理方案,基本思想是利用拥塞状态反馈信息在边缘节点或主机上实施拥塞管理。该方案主要包括三个组成部分:流量控制信息协议、早期拥塞检测和流量控制算法。该方案具有以下特点:(1)在核心网络中,拥塞控制机制独立于特定的传输层协议;(2)对将要发生的拥塞做出快速响应;(3)降低网络的分组丢失率;(4)不需要在网络核心节点中保存每个传输流的状态信息。实验结果表明,与标准的区分服务网络相比,该方案能在TCP和UDP聚集之间公平地分配带宽并能显著地降低分组丢失率。