沸腾两相流动压力波动信号的特性

研究了竖直管内沸腾两相流动时压力波动信号的特性,对压力波动时间序列进行了标准偏差分析、功率谱密度函数分析、分维数分析、相关维分析及Kolmogorov熵分析,考察了热流密度对压力波动的影响规律.结果表明沸腾两相流动具有非线性混沌特性,且热流密度对各特征参数有不同影响.     

基于Artcut文字数控雕刻加工技术的研究

Artcut软件提供了多种雕刻路径生成方式,主要包括雕刻、切割、钻孔和影像雕刻等四大类．而在文字加工技术中,主要是利用雕刻和切割两种方式,其中雕刻又分为二维雕刻和三维雕刻两种．利用Artcut,结合实际加工,重点探讨雕刻和切割两种加工方式在文字加工技术中的应用和区别．     

全寿命周期管理在大型风电基地项目的应用研究

随着风电行业平价时代的到来,风电项目的管理模式、成本管控迫切需要创新与革命。乌兰察布600万kW风电基地是全球单体最大的陆上风电场,作为平价上网的风电基地,创新性地应用了全寿命周期管理,通过对风力发电机组全寿命周期成本的管控,实现对整个风电场的成本管理。文章提出了全新的风力发电机组的招标策略,通过搭建一体化全寿命周期管理平台,结合全寿命周期专业化维保,将风机制造企业变成利益共同体,形成了共建共享、互利共赢的合作新模式。     

视觉检测系统中亮度不均匀背景的一种去除方法

刀具形状视觉检测系统中，照明不均匀对测量结果影响很大。针对这种情况，提出了基于二维二阶多项式拟合并去除不均匀背景的方法。遵循最小均方程差原理，给出了二维二阶拟合的矩阵表达式。在编制的程序中，拟合点以人机交互形式由鼠标点击选出，程序自动记录所选点的图象人材与亮度值信息，然后拟合出背景曲面，并以二值图象形式给出去除背景后的目标图象。对一幅光照模型未知的网络图象进行了背景去除，实验结果良好。     

基于细胞神经网络和网格特征的碑刻文字识别

碑刻作为文字的载体,具有极其重要的历史价值和艺术价值。但是,因为时间的久远,其拓本大量的噪声对碑刻文字的辨识产生一定的影响。针对这种情况,提出了一种新方法,首先利用细胞神经网络（CNN）技术,去除单个碑刻文字的噪声,然后用网格特征提取方法对其进行识别。本文在MATLAB平台上进行了实例模拟,取得了较好的效果。     

遗传算法与文本特征选择方法相结合的研究

对文本特征选择的传统方法进行了深入分析并对各自的优缺点进行了详细的对比;其次,通过利用遗传算法自身的寻优特点,把它与传统特征选择方法相结合,并得出了算法。最后,在对各自算法进行了分析,表明了在性能上有了明显的提高。     

二维内插的OFDM导频信道估计的研究

正交频分复用(OFDM)是一种多载波传输和调制技术,其主要特点是频带利用率高、抗多径干扰能力强,目前已成为无线通信高速数据传输的主要技术。介绍了OFDM系统的工作原理和二维信道估计技术,着重研究基于二维内插方式和二维变换域方式的PSAM信道估计技术,针对导频特点提出变换域插值一种改进的方法并与线性差值、样条差值进行对比。采用Simulink构建系统基带仿真并验证Rayleigh信道下各种二维插值方法的BER性能,结果表明该改进方法可行且具有良好的性能。     

英维思的价值——访英维思集团首席执行官Ulf Henriksson先生

Ulf Henriksson先生出生于瑞典,于1988年在FFV公司开始了在管理方面的工作生涯。作为配件部主任,他通过对运营部门的重组,将周转时间削减了97%。     

基于ICA的非线性自适应特征融合的人耳识别

针对单一特征的人耳识别对旋转角度鲁棒性差的问题,提出一种非线性自适应特征融合的方法.首先提取人耳的2种具有互补性质的独立成分特征,然后将它们加权串联形成高维融合特征;最后通过核主元分析方法实现非线性降维.实验结果表明,当人耳有姿态旋转时,融合特征较单一特征的识别率有显著提升,且文中方法比传统的串联融合的识别结果更好.     

基于二维图像矩阵的ICA人脸识别

为了解决传统独立分量分析(ICA)在人脸识别过程中存在的高维小样本问题,同时为了提高识别效率,提出了一种基于二维图像矩阵的独立分量分析(ICA)特征提取方法.该方法将人脸图像矩阵作为训练样本,首先利用主分量分析(PCA)对训练样本进行去二阶相关和降维处理,然后对处理后的样本进行ICA特征提取,由于训练样本维数很小,因此它降低了传统ICA方法中高维小样本问题产生的识别错误率,同时减少了识别时间.在Yale人脸库和ORL人脸库上验证了该算法的有效性.