基于密度聚类的光条中心线提取方法

为了解决线结构光3维测量中噪声光斑对提取精度的影响，采用了密度聚类灰度重心提取算法提取激光光条中心线。该方法由中心线预提取以及中心线最终提取两阶段组成，预提取阶段实现对激光与光斑两者中心线的同时提取，最终提取阶段采用基于连通性的密度聚类算法完整保留激光中心线并剔除噪声光斑。在仿真实验阶段，对大小为600pixel×600pixel、含有激光中心线的图像进行了加噪处理，并使用提取结果与真实中心线之间各点的均方根误差以及运行时间作为考察标准进行了实验研究。结果表明，该方法与传统灰度重心法相比，在高亮度各向异性光斑、高亮度小面积光斑、高亮度点噪声图像的均方根误差分别降低了12.59pixel，15.12pixel和83.36pixel，时间复杂度分别提高了0.383s, 0.412s和0.416s。该方法与传统灰度重心法相比具有更高的提取精度、近似的时间复杂度，且对噪声光斑具有较好鲁棒性，可以在噪声光斑图像中完整提取出光条中心线。     

基于启发式BP算法的软件缺陷预测模型

针对软件缺陷预测时缺陷数据集中存在的类别分布不平衡问题，结合上采样算法SMOTE与Edited Nearest Neighbor (ENN) 数据清洗策略，提出了一种基于启发式BP神经网络算法的软件缺陷预测模型。模型中采用上采样算法SMOTE增加少数类样本以改善项目中的数据不平衡状况，并针对采样后数据噪声问题进行ENN数据清洗，结合基于启发式学习的模拟退火算法改进四层BP神经网络后建立分类预测模型，在AEEEM数据库上使用交叉验证对提出的方案进行性能评估，结果表明所提出的算法能够有效提高模型在预测类不平衡数据时的分类准确度。     

基于AHP法的煤层气井历史拟合程度计算模型研究

运用集对分析、灰色绝对关联分析、非线性相关系数Rc和面积差值4种方法,基于AHP法建立拟合度计算模型,计算煤层气井历史拟合程度,以期提高产气量的预测精度。     

奉节(古缶皿)子鸡

<正>位于瞿唐峡口的奉节,美食云集,其中最特别的就是竹园镇的(古缶皿)子鸡。因奉节白帝城又名子阳城,(古缶皿)子鸡也被称为子阳鸡和紫阳鸡。这道菜的炊具与食材都与众不同,充斥着浓烈的下川东气息,历史悠久,被列入重庆市第三批非物质文化遗产名录。烹饪(古缶皿)子鸡的炊具叫气(古缶皿)子,2012年出版的第6版《现代汉语词典》中对"(古缶皿)"字的解释是"周围陡直的深锅"。事实上,由土陶烧制而成的子比字面解释要复杂得多,将(古缶皿)子从底部翻转,可以看到(古缶皿)壁为夹层,上部有很多通往(古缶皿)内的气孔。在奉