浅谈利用现有条件对1200型智能定位器修校

本文就1200型智能定位器使用中出现的一些问题进行分析,利用现有条件总结出一套完整的修校方法并进行应用,收到了良好的效果,降低了成本,缩短了设备的修复时间。     

基于形态学的数字符号图像骨架的识别方法研究

在数字符号图像骨架的识别中,对于数字符号图像骨架的多样性和复杂性,尚缺乏一种准确和通用的识别方法,对此提出了基于形态学的数字符号图像骨架的特征值提取方法。该方法定义了骨架中的端点、节点等概念,利用数学形态学的方法识别图像骨架。计算机仿真表明,该方法不仅具有通用性,而且具有很高的准确性。     

利用曲率信息的图像分割改进模型

首先从理论上分析无须重新初始化的水平集方法的主动轮廓图像分割模型,该模型对一些具有不光滑尖角的图像进行分割时,捕捉这些尖角往往不精确甚至失败;然后对利用边缘检测函数的曲率信息识别出凸尖角并进行分割的方法进行研究,由于此方法没有考虑凹尖角的情形,故对含凹尖角的图像分割效果不理想。为解决该问题,提出利用图像的曲率信息识别出凹尖角,再将其与利用边缘检测函数曲率信息识别凸尖角的方法相结合,进一步修正边缘检测函数,达到准确捕捉物体的凸尖角和凹尖角的目的,保证了分割的准确性。数值实验表明,该方法的分割效果较好。     

MMS业务的QoE定义与测量

用户体验质量已成为移动通信中的一个热门话题,为了有效地测量多媒体短信业务（MMS）的用户体验质量,分析了QoE的定义以及它与传统QoS的区别,介绍了QoE的KQI和KPI之间的相互关系并建立起QoE的映射模型;然后,结合MMS业务的实现流程以及所涉及的网元设备详细定义了MMS业务中的KQIs与KPIs,最后,针对MMS业务提出了一种基于统计样本的QoE测量方案,通过测量明确KPIs与QoE之间的关系以及影响用户体验质量的因素,这对于提高用户的体验质量有重要意义。     

优化的BP网络在抽油井故障诊断中的应用研究

抽油井故障诊断系统是油井系统产量的关键,为了更好更快地对当前油井系统进行诊断以保证石油的产量,人们利用各种各样的技术来完成这一目标。BP神经网络技术就是新兴的油井故障诊断手段之一,但是由于其容易陷于局部最优解、收敛速度慢以及泛化能力差等缺点,运用融入免疫算法浓度概念的遗传算法对BP神经网络进行优化,并将优化后的BP神经网络算法应用于抽油机现场的故障诊断过程中,结果显示优化后的BP算法有更高的诊断率,更快的运行速度,因而优化后的BP算法的寻找全局最优点的能力更强,收敛速度更快。     

循环ALCN-Tbox具有模型的条件

分析了带循环定义的描述逻辑系统ALCN的研究现状和存在的问题,研究了循环ALCN-Tbox具有模型的条件,指出了Baader文中命题2.9(LetTbe a terminology such that each cycle inGTcontains an even number ofnegative arcs.ThenTis monotone)的错误,并对该命题进行了修改,给出了循环ALCN-Tbox具有不动点模型(最小不动点模型和最大不动点模型)的条件.     

基于ZigBee技术的铁路站场集装箱追踪定位的研究

为了在基于ZigBee技术的铁路站场无线网络中实现对安装在集装箱上的无线节点的定位,研究设计一种采用接收信号强度指示（RSSI）值来进行无线节点位置的定位：采用一个未知节点向周围存在的ROUTER参考节点发送并接收确认的数据采集机制．通过对3个最近ROUTER的参考节点进行RSSI值采集与处理,从而实现对目标节点的定位。通过实验,验证了该数据采集和位置估算定位方法的有效性。     

通过photoshop制作一款运动果汁广告

使用photoshop制作广告作品前,首先需要设计创意思路、收集有关素材,并进行色彩的定位选择。该文通过一款运动果汁广告实例,详细介绍使用photoshop进行广告制作的设计制作流程。     

离散混沌系统类随机性的符号熵分析法

采用符号熵分析法,分析和讨论了经典的Logistic映射和Henon映射的类随机性强弱.先将离散混沌系统产生的实数序列转化为二进制序列,然后进行编码,计算其符号熵,绘制其符号熵图,并深入讨论了系统参数和初始值对符号熵的影响.数值仿真分析表明,符号熵法能定量区别不同离散混沌系统类随机性的强弱.同时作为随机源,Logistic映射比Henon映射好.     

标志图形符号化表现特征的分析

论述了标志图形符号化表现形式,并且运用符号能指和所指的基本原理将标志图形的视觉符号进行解构和分析,以此凸显符号在标志图形设计中的重要性,旨在更准确地运用其相关原理进行标志设计。