基于边分类的SVM模型在社区发现中的研究

社区发现是复杂网络研究的重要内容,也是分析网络结构的重要途径。分析了社区发现研究中存在的问题,提出了一种基于边分类的SVM模型。通过边顶点相似度和边介数来表示边的特征,从而构造分类函数。利用LFR生成社区结构已知的人工网络,通过人工网络数据训练基于边分类的SVM模型,对分类函数的参数进行估计,利用训练模型对真实网络进行社区分类并通过标准化互信息(NMI)和整体准确度来评价分类效果。实验得到了较高的整体准确度和NMI值。实验表明基于边分类的SVM训练模型对真实网络数据的社区划分有较高的准确度,表明该方法是可行的。     

柔性后缘单索传动机构的设计与分析

为满足柔性后缘结构空间的限制条件,设计一种用于驱动柔性后缘变形的单索传动机构.建立基板和单索耦合的非线性微分方程,给出了求解方法和具体算例.分析结果表明:所设计的单索传动机构可以实现后缘结构在0°和20°偏角范围内的任意变形,偏转角和驱动力之间以及偏转角和索位移之间均具有较好的线性关系;索施加在各个限位滑轮上的压力随着后缘偏转角的增加而增大,作用在限位滑轮的最大压力仅为输入力的20%左右.所研究的成果可为柔性后缘的驱动结构设计提供一定的理论依据.     

一种改进Papoulis-Gerchberg的多幅超分辨重构方法

为进一步提高拍摄图像的分辨率,提出一种改进的Papoulis-Gerchberg超分辨算法.新算法提出边缘检测方法,可以改善传统方法空间复杂度和重构图像边缘模糊的问题.新算法在原有的算法基础上融于边缘检测,针对多幅同一场景输入图像,在每次Papoulis-Gerchberg迭代过程加入坎尼检测,同时将每步的重构误差投影到下一步重构过程,降低了算法空间复杂度,能有效恢复丢失的边缘高频信息.MATLAB实验结果表明,与现有的经典超分辨重构方法相比,本算法反映图像质量的峰值信噪比和灰度标准差更高,信噪比和灰度标准差比改进前算法分别提高0.5 d B和2.5.从视觉感官上对比,重构图像整体效果也更加清楚,去除了原始重构方法图像边缘叠影现象,有效提高了原始输入图像的分辨率.     

建筑玻璃强度的测定

介绍了美国、英国、俄罗斯和中国在测定玻璃大面强度及边缘强度的实验标准,通过对比四国标准中对试件和加载条件之间的差异,发现:俄罗斯标准对试件要求成本最低,对实验条件要求具体可行;而我国目前对玻璃测试的标准制定最为粗糙,具体细节有待提高。     

城市边缘-环巢湖区域生态环境综合整治以及生态修复策略

通过对环巢湖区域现状环境调查,分析、评价基础上,总结出需要保护、整治主要内容。并提出综合整治以及生态修复的有效途径,改善合肥城市边缘地带-巢湖生态环境,拟制城市规划中不良发展与扩展,提升区域环境品质,从而带动社会,经济发展。     

多层激光雷达在无人驾驶车中的环境感知

为了使无人驾驶车获得可行驶区域和障碍物信息,通过分析大量激光雷达扫描点数据,总结并得出路沿数据点独有的特征,提出一种基于路沿数据点特征和多层融合技术的路沿检测算法.应用Dezert-Smarandache理论(Dezert-Smarandache theory,DSm T)对无人驾驶车前方道路环境建立栅格地图,并利用证据理论中的冲突系数检测动态障碍物.最后,采用膨胀算法、侵蚀算法和改进的八邻域区域标记算法对动态障碍物进行聚类和信息提取.实车实验结果表明:本算法可稳定、准确地感知无人驾驶车周围环境信息.     

辽河油田茨9区水平井开发方案预测

茨9区油藏为发育边水的中孔中高渗油藏,利用直井开发的弊端日益凸现,水平井开发可行性研究的论证认为,该区油藏部署水平井开发优势明显。在剩余油分布规律的基础上利用数值模拟的方法对茨9区进行水平井开发方案设计,确定了水平井开发的目的层位、水平井段方向以及长度,并利用数值模拟对开发方案进行结果预测,结果表明水平井开发从累积产油量以及含水上升情况等方面都远优于直井开发,综上为茨9区的进一步开发提出新的方向。     

一种改进边缘连接的Canny边缘检测算法

针对Canny边缘检测算法中需要手动设置固定阈值而出现边缘间断或伪边缘的问题,设计了一种基于边缘对比特征和边缘方向的边缘连接方法。该方法是基于视觉感知实验总结的一组边缘对比阈值数据比较强边缘点和待连接边缘点的对比特征判断其相似性,通过保持一定的边缘方向确保边缘连接方向的正确性,待连接点只有满足相似性且连接后新旧边缘方向一致,才能被连接为新边缘点。结果表明,改进边缘连接的Canny边缘检测算法具有很好的边缘连接能力,且能获取完整干净的边缘。     

一种基于图像边缘的快速模板匹配方法

提出了一种基于边缘的快速模板匹配方法,算法首先把模板二值化,根据传统标记目标区域的方法对二值化后的模板图进行标记,利用八临域判别准则提取各个区域的边界,在匹配时只匹配区域边界上的点,同时设定阈值,若前面n个点与模板图的前n个点的绝对差和超过阈值,则跳过该搜索区域。实验结果表明,不仅减少了匹配计算量,而且能够保证匹配的精确性。     

基于神经网络与模糊算法图像边缘检测方法*

针对传统图像边缘检测方法中出现毛边、噪边、边缘定位不精确等缺点,提出一种神经网络与模糊算法相结合的检测方法。根据图像特征,将图像分为高频和低频部分分别处理,高频部分适宜用双层网络结构,可以很好地减弱噪声;对于图像低频部分,将模糊理论引入到边缘检测中,能够检测出弱边。最后对检测出的两个图像边缘进行融合,实验结果证明得出的检测效果较好,比传统边缘检测算子所获结果有很大改善。