遥感图像的云分类和云检测技术研究

为了有效减小云层遮盖对遥感图像数据利用率的影响,提出了一种基于灰度特性的算法,实现了遥感图像高效自动的云分类及云检测.该方法首先将大幅遥感图像切分成小块子图,然后统计子图灰度值的均值和方差,在此基础上将云分成无云、薄云和厚云三类,最后通过边缘检测算法,实现了对厚云影响范围的有效标记.对100幅典型水域遥感图像的实验测试结果表明：正确云分类判别率达到97％,误判率小于4％,漏判率小于2％,基本满足实时性需求,证明了该算法的有效性.     

《残疾人残疾分类和分级》国家标准视角下我国残障人福利标准化现状与标准体系研究

文章以GB/T 26341-2010《残疾人残疾分类和分级》标准规定的残疾分类为导引,对当前我国残障人福利标准化工作现状与问题进行了梳理剖析;在此基础上,研究构建了残障人福利标准体系框架,以期为残障人福利标准化建设提供技术参考。     

无缝内衣机驱检一体化调色控制技术

针对无缝内衣机在调色编织过程中由于执行驱动开环控制,时延不可控导致添纱、剪纱、换纱等动作不稳定的问题,深入分析内衣生产的调色工艺原理及驱动控制特性。以提高调色编织工艺控制稳定性为目的,提出一种无缝内衣机驱动与故障检测一体化的调色控制技术方案,根据驱动特性与回路电流特性,设计关键硬件电路与软件程序。测试结果表明,该方案稳定可靠、低功耗、工作效率高、能有效对故障信息进行判定,满足无缝内衣机调色控制要求。     

冲击声的固有结构建模及目标识别

将统计数据驱动方法应用于冲击声的固有结构建模,研究了单个冲击信号及冲击声组的时域和频域特征提取方法,并将所提特征用于圆柱壳冲击声和公路空洞检测冲击声分类,获得了良好效果,证实了该方法用于冲击声目标分类的有效程度。     

钢筋混凝土柱地震破坏模式判别的两阶段支持向量机方法

研究提出了一种钢筋混凝土(RC)柱地震破坏模式判别的两阶段支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)方法.根据RC柱的三种地震破坏模式(弯曲破坏、弯剪破坏和剪切破坏),建立了 RC柱地震破坏模式判别的两阶段SVM模型;基于270组试验数据,利用十折交叉验证和网格寻优方法确定了两阶段SVM的关...     

VOR信号量值溯源技术研究

基于相位发生器和调频调幅设备建立了甚高频全向信标(VOR)标准信号发生装置,将VOR相位量值溯源至国家相位基准,解决了传统基于直接数字信号合成方法难以实现量值溯源的问题。对VOR标准信号发生装置的不确定度进行了评定,VOR相位扩展不确定度小于±0.020°(k=2),VOR调幅深度不确定度为±0.2%(k=2)。基于该标准信号发生装置可以对商用VOR信号发生和解调设备提供校准。     

中梁山煤强化重力分选脱硫试验研究

通过采用Falcon强化重力分选机对中梁山煤的分选脱硫试验,探讨了不同操作参数对中梁山细粒煤脱硫效率的影响,研究了细粒级煤在强化重力场中的分选行为,以及不同粒级细粒煤的分选脱硫效果。结果表明,利用强化重力分选,对中梁山细粒煤可获80.98%的脱硫率、56.28%的全硫脱硫效率。同时在分选过程中,由于微细粒随水流进入溢流量加大,Falcon分选机对小于45μm微细粒级的分选效果变差。     

基于SAB磨矿智能系统的旋流器结构优化与运用

城门山铜矿二期选厂在智能化矿山建设中,开发投用SAB磨矿智能系统,并在长期的生产实践中,不断优化SAB磨矿智能系统,利用其系统高效协同的优势,稳定磨矿工艺流程。本文基于SAB磨矿智能系统的应用对磨矿产品粒度组成进行分析,对旋流器结构展开研究,通过优化旋流器结构,稳定磨矿产品粒级,提高磨矿分级效率,为浮选流程创造了更佳的作业条件,在一段磨矿分级研究、旋流器的运用推广等方面具有参考价值。     

基于项目分类和用户群体兴趣的协同过滤算法

由于用户评分数据在极端稀疏的情况下会导致传统协同过滤算法的推荐质量下降,针对该问题,提出一种基于项目分类和用户群体兴趣的协同过滤算法。该算法根据项目类别信息对项目进行分类,相同分类的项目具有较高的相似性;利用评分数据计算各个项目分类上的用户相似性矩阵,并计算用户群体在各个分类上的兴趣,通过二者构造加权的用户相似性矩阵;利用用户加权相似性矩阵寻找用户的最近邻以获得最佳的推荐效果。实验结果表明,该算法能有效提高推荐质量。     

基于分层聚类及重采样的大规模数据分类

针对大规模数据的分类问题,将监督学习与无监督学习结合起来,提出了一种基于分层聚类和重采样技术的支持向量机(SVM)分类方法。该方法首先利用无监督学习算法中的k-means聚类分析技术将数据集划分成不同的子集,然后对各个子集进行逐类聚类,分别选出各类中心邻域内的样本点,构成最终的训练集,最后利用支持向量机对所选择的最具代表样本点进行训练建模。实验表明,所提方法可以大幅度降低支持向量机的学习代价,其分类精度比随机欠采样更优,而且可以达到采用完整数据集训练所得的结果