使用石墨毯的碳加热装置及其制造方法

本发明关于使用石墨毯的碳加热装置及其制造方法。更特别地，本发明关于使用石墨毯的碳加热装置及其制造方法而特征在于：所使用于供通过碳纤维的电加热特征进行室内加热或供热等的装置的碳加热器中，位于侧面的颗粒结构（通过将无机碳纤维的平面形状切割成预定的片断与长度而于较不平均地于平面上形成）可通过预定的加工处理，亦即热处理而变成稳定结构，其中该电加热特征系通过将碳纤维（其通过将碳纤维例如石墨毯切割成预定的片断与长度而形成）封入石英玻璃管中而成；     

柱状岩心成像研究与实现

实现了柱状岩心360°表面成像。通过面阵CCD采集柱状岩心外表面图像,经过全局光照校正和畸变校正预处理,采用最佳拼接线算法拼接融合,完成整个柱状岩心表面图像重建,得到了高质量柱状岩心全景图。     

青花的语言

青花瓷能从众多种类的陶瓷彩绘中脱颖而出，独树一帜，历经千百年而弥新，和它独特的文化特征和别具一格的表现语言是分不开的。一定的语言传递出一定的美感，陶瓷彩绘随着康熙古彩、珐琅彩、粉彩等工艺的出现而日益富丽堂皇，多姿多彩，青花瓷却以清新典雅的语言赢得了更广泛的青睐。     

高性能混凝土对水泥品质特征的要求

高性能混凝土的研究和应用提升了我国混凝土技术的总体水平，带动了优质矿物掺合料和外加剂的综合研发利用。近年来，功能型、复合型高性能掺合料的研发以及减水率在30％以上、保塑性较好的聚羧酸类减水剂的研制，为高性能混凝土的应用发展提供了强有力的技术支持。混凝土技术的发展，对水泥品质特征提出了新的要求。如何生产出适合高性能混凝土用的水泥，是水泥企业值得关注的问题。笔者作为水泥的最大用户——预拌混凝土企业，对目前杭州地区所用水泥品质存在的问题提出一些看法和建议。     

硅钼棒的显微结构研究

通过ＰＯＭ的观察研究，测试了一系列结构参数的数据，说明两种硅钼棒的显微结构图景，并由此可作为评价其质量优劣程度的依据，为其质量和工艺的改进打下了科学基础。     

融合语言学统计特征的韵律发音质量自动评测方法

在发音质量自动评测任务中,韵律发音质量评测是非常重要的高级环节,对语音的自然度和可理解程度方面有着直接和重要的影响。本文在韵律相关的多种声学特征的基础上,进一步融合了韵律相关的多种语言学统计特征,并使用支持向量机为分类模型,实现对韵律发音质量的有效评测,人机相关性达到0.779,相对提升了3.45%。同时,采用基于浮动思想的SFFS算法进行特征筛选,去除了目标无关的特征,提高了支持向量机模型的精度和泛化能力,进一步提升了评测性能。     

多传感器集中式增量卡尔曼滤波融合算法

在单个传感器的状态估计系统中,标准的增量卡尔曼滤波方法可以有效消除量测系统误差。对于多传感器情况,标准算法失效。针对该问题,提出了多传感器集中式增量卡尔曼滤波融合算法,即:增量卡尔曼滤波的扩维融合算法和增量卡尔曼滤波的序贯融合算法。在标准增量卡尔曼滤波算法的基础上,结合扩维融合和序贯融合的思想来实现多传感器数据的融合。实验结果表明,当存在量测系统误差时,提出的集中式融合算法与传统的集中式融合算法相比,提高了滤波精度,并且能够成功地消除量测系统误差。     

基于改进卡方统计的微博特征提取方法

通过对微博文本特征信息的分析与研究,提出一种基于改进卡方统计的微博特征提取方法。扩充微博信息分类特征,在传统的卡方统计量的基础上,引入了频度等因素,改进特征选择方法;在传统的特征项权值计算的基础上,提出了新的改进卡方统计量的方法,改进权重计算效果。对上述方法利用经典KNN和SVM算法进行了测试,实验结果表明该方法提高了微博信息分类的准确率。     

多尺度空间特征提取的脊柱图像拼接算法

针对脊柱图像视野有限,提出一种基于优化MSFE的脊柱图像自动拼接算法。设计出一种基于尺度因子变化的高斯卷积模板尺寸自适应调整以及双向配对办法;相似性度量采用城市距离;利用RANSAC算法去除错配,从而确定待拼接图像之间的变换参数,最后利用加权平均对图像融合。对实际取得的多幅脊柱图像拼接结果表明该算法具有很好的实时性和鲁棒性。     

便携心电传感器的心房肥大诊断研究

基于便携式传感器的模式识别在心电(ECG)监护领域具有广泛的应用前景,并且在心律不齐、心肌梗塞、心室肥大等心电的识别算法上都已有大量的研究与应用,但在心房肥大诊断上却未有模式识别相关的研究成果。心房肥大病症的心电数据量不足给研究造成重大障碍,部分分类器无法适应小样本训练下的分类。针对小样本训练进行研究,对比了不同分类方法,显示了基于统计模式识别的支持向量机(SVM)应用于心房肥大的应用潜力。另外,由于不同个体的心房肥大心电存在差异,在实际应用环境中,SVM存在无法良好泛化的问题,存在类别错分的医学风险。针对类别错分情况,采用分类器融合的方法改进分类器,提出了在SVM分类器输出端增加了拒绝域的分类器(SVM-R)的方法。实验结果表明:SVMR有较高的分类准确率与诊断可信度。