Study on the forecast method for underground coal mine

At present, coal mine fires were forecasted with some temperature, smog, CO, CO2, etc, however, this method can＇t meet the requirements for safe production of coal mines in monitoring accuracy and validity. Overcoming these problems of foregone monitoring methods, using multi-parameters which include fire image, smog, CO, CO2, O2, etc, the paper put forward a synthetical analysis monitor with advanced technology of neural network. The research and application of this method has significance in theory and practical value for coal mine fire forecast.     

面向神经形态感知的人工脉冲神经元的研究进展

近年来,随着人工智能技术和脉冲神经网络(SNN)的迅猛发展,人工脉冲神经元的研究逐渐兴起。人工脉冲神经元的研究对于开发具有人类智能水平的机器人、实现自主学习和自适应控制等领域具有重要的应用前景。传统的电子器件由于缺乏神经元的非线性特性,需要复杂的电路结构和大量的器件才能模拟简单的生物神经元功能,同时功耗也较高。因此,最近研究者们借鉴生物神经元的工作机制,提出了多种基于忆阻器等新型器件的人工脉冲神经元方案。这些方案具有功耗低、结构简单、制备工艺成熟等优点,并且在模拟生物神经元的多种功能等方面取得了显著进展。文章将从人工脉冲神经元的基本原理出发,综述和分析目前已有的各种实现方案。具体来说,将分别介绍基于传统电子器件和基于新型器件的人工脉冲神经元的实现方案,并对其优缺点进行比较。此外,还将介绍不同类型的人工脉冲神经元在实现触觉、视觉、嗅觉、味觉、听觉和温度等神经形态感知方面的应用,并对未来的发展进行展望。希望能够为人工脉冲神经元的研究和应用提供有益的参考和启示。     

E-learning系统中学习评价的研究

针对目前E-learning系统中不能全面地对学员的学习情况进行评价的问题,提出了一个基于模糊综合评判法的E-learning学习评价综合评判模型,并用C语言对所提出的模型进行了程序实现。把学生的学习数据及运行结果进行对比分析可知:模糊综合评判法能综合考虑学员学习过程中表现出的各种因素,从而能得到更全面、更准确的评价结果。     

基于稀疏重建的信号DOA估计

从稀疏信号重建角度提出了一种改进的波达方向(DOA)估计方法。由于最小冗余线阵(MRLA)能以较少的阵元数获得较大的阵列孔径,将MRLA与l1-SVD方法相结合估计信号的DOA。仿真结果表明,经多次实验验证,所提方法是有效的,相比l1-SVD方法可以估计出更多信源的DOA,并且可以用较少的阵元数估计更多的信源DOA,具有信源过载能力。     

后现代设计理念对丝绸服装设计的启示

针对中国丝绸服装设计的现状,引用西方后现代设计的理念,破解中国丝绸服装设计的传统观念,指出存在的误区,并提出探索设想。     

生态系统服务功能损害调查与价值量化方法研究

随着国家对生态环境保护的大力推进,开展生态系统服务功能损害鉴定评估,可以切实打击环境污染和生态破坏行为,提升污染环境和破坏生态者的违法成本.主要通过对各种生态系统提供的服务功能进行整理,依据中国现行的生态环境损害鉴定评估相关技术规范和方法对生态系统服务功能的调查和评价进行了程序、内容、方法上的研究分析,同时选取森林生态...     

聚能射流侵彻的计算与模拟试验研究

对聚能射流侵蚀效果的关键影响因素进行分析,针对具体问题在既有理论基础上结合数值模拟对聚能射流进行设计,并通过模拟试验验证设计的有效性。实践证明,利用该聚能射流进行工程中靶板材料的侵彻是可行的,值得进一步推广。     

基于改进边界距离变换的路径提取算法研究*

针对虚拟内窥镜中心路径提取算法时间效率不高的问题,通过改进边界距离变换,提出了中心路径的快速提取算法。首先建立最小距离场,在边界内推过程,仅扫描并处理与边界点面连接的点并对其设标记属性,每次向里剥离一层体素标记属性随之增加,直到对内部点集都置到边界的最小边界距离值（DFB）;然后找到DFB值不小于其所有面邻接点DFB值的体素点,即3D局部最大值;最后用最短路径相连3D局部最大值,形成中心线。实验结果表明,改进的中心路径提取算法的时间效率较传统距离变换算法有很大提高。     

灰色偏相关评价法在认知型学生模型中的应用

针对认知能力评价这类因素较多,且难以进行定量描述的问题,建立认知能力因素评价体系,利用灰色偏相关评价法建立认知型学生模型。首先分析各认知能力因素的相互影响关系,计算偏相关系数得到各认知能力因素的权重值。然后确定评价灰类,建立白化权函数,得到各认知能力因素关于各评价灰类的灰色评价权值,从而建立认知型学生综合评价模型。最后通过实例对方法模型进行验证。实例表明,该方法模型能够对学生知识水平作出评价并引导学生进行学习,其结果具有一定的可靠性。     

一种DWT与背景重构相结合的运动目标分割方法

针对视频处理中数据量大、消耗时间长的缺点,在假定"背景像素总是以较高的频率在图像序列中出现"的前提下,提出了一种新的运动目标分割方法。首先将待处理的视频图像序列经过DWT变换(Discrete Wavelet Trans-form)提取其近似分量,然后利用像素点聚类方法,结合双阈值和相似类合并,选择一段时间内频率出现较高的像素值来重构背景,最后借鉴图像匹配的评价标准来验证重构背景的准确性。实验结果表明,该方法能提取出较好的背景,从而实现对运动目标的高效且完整分割。