水电机组振动故障诊断的人工神经网络选择研究

引起水电机组振动的原因很复杂，而且水电机组的振动故障往往是多故障同时发生，使得故障诊断很困难，目前主要是应用基于模式识别的神经网络来进行故障分类，但如何选择故障诊断的神经网络一直是个难点。文章研究了3种人工神经网络，即反向传播网络（BPN）、概率神经网络（PNN）和学习矢量量化网络（LVQ）对水电机组振动故障诊断性能的影响。结果表明，人工神经网络的结构和算法，包括相关训练参数的选择对故障诊断性能有着重要影响。比较而言，学习矢量量化网络和概率神经网络在分类能力方面要比反向传播网络好一些，概率神经网络在计算负载方面比学习矢量量化网络要更胜一筹。     

基于计算机视觉与 BIM 的裂缝可视化管理方法

对结构表面裂缝进行持续检监测与管理对保障结构安全具有重要意义。为实现结构裂缝自动识别与管理,提出了一种基于计算机视觉与建筑信息模型(BIM)的裂缝识别、矢量化处理与可视化管理方法。首先基于深度学习的图像识别方法,从相机拍摄的结构表面图像中提取出裂缝形态的栅格图像;其次,提出了一种裂缝形态栅格图像的自动矢量化方法,获取裂缝形态关键点坐标;最终,使用 Dynamo 程序实现裂缝 BIM模型的自动建模与可视化。该方法可以获取裂缝的拓扑形态信息,并显著降低裂缝信息的存储数据量与可视化难度。通过开展 BIM 构件的碰撞分析,还可准确识别裂缝属于结构中的哪个构件,将裂缝所属的构件编号信息与裂缝宽度信息作为裂缝图元参数写入 BIM 模型,实现裂缝矢量化与裂缝 BIM 模型自动化建模与管理,为大范围、大批量的裂缝自动化检监测与管理提供参考。     

基于对象图例及其拓扑关系识别的二维工程CAD图纸矢量化方法

为实现二维工程CAD图纸矢量化,提出一种基于对象图例及其拓扑关系识别的矢量化方法。该方法首先针对对象图例的几何属性,提出基于HOG(Histogram of Gradient)和SVM(Support Vector Machine)的多类对象图例分类方法,然后通过提取对象的环形分割特征识别子类对象图例,接着利用基于连通域标记方法实现对象图例拓扑关系的识别。结果表明,本文算法能够有效识别图纸中的对象及其拓扑关系,对于图纸中常见的图例线条断裂、模糊等问题具有鲁棒性。基于本文算法提取的对象几何和拓扑信息可以为后续的图纸矢量化奠定基础,相关关键技术的探索性研究对后续工程图纸矢量化研究具有一定启发性。     

浅析Flash动画中素材剪裁技术

现代网络技术和多媒体技术水平不断提升,Flash动画成为重要的信息承载媒体,表现出了独特的艺术魅力,被广泛地应用到教育教学中。Flash制作中常用图片、音频、视频等素材,教师只有熟练掌握素材剪裁技术,才能够得心应手进行课件制作。文章针对Flash动画素材裁剪技术展开讨论,分别介绍了图像、音频、视频等动画素材的剪辑和制作方法,希望能够为Flash制作者提供一些帮助。     

误差可控的细分曲面图像矢量化EI北大核心CSCD

为了提高矢量化图像的重构质量,提出一种基于细分曲面的误差可控矢量化算法.首先提取图像特征,构建特征约束的初始网格,并利用二次误差度量方法简化初始网格,得到特征保持的基网格;然后利用带尖锐特征的Loop细分曲面拟合图像颜色,得到控制网格;最后计算重构图像的误差,对控制网格进行自适应细分,直至重构误差达到用户需求.实验结果表明,该算法能够大幅度提高初始重构结果的质量,并在一定程度上做到误差可控.     

类Scratch软件群介绍──写在Scratch2.0发布前

Scratch 2.0测试版就要来临,我们怀着激动的心情在等待。一方面Scratch 2.0使用Flash技术重写代码,图形也矢量化了,让作品更加流畅和便于网络分享。在功能方面更是有了很大提升,如视频互动、在线数据库、在线编辑存储,自定义函数功能、支持更多的硬件等。而另一方面,工作组更注重知识产权,加强社区经营,与LEGO商业合作,不再支持开源硬件等。让很多想参与Scratch教学的老师左右为难,举棋不定。担心如果我们积极推广教学后,2.0商业化了怎么办?     

高职测绘类计算机制图课程综合练习的设计

计算机制图综合练习是一个重要的教学环节。根据计算机制图综合练习的教学大纲要求,合理安排综合练习的时间,优选综合练习的教学内容,改革教学模式,研究了具体的实施方案。     

运用CAD软件进行图形纠正的方法

矢量化地形图是CAD软件在测绘行业的重要应用成果,图像纠正是保证矢量精度的关键环节。充分发挥CAD软件的优势,探讨图形纠正的方法,进行光栅图像插入、缩放旋转、检核等操作,实现快速、高效的图像纠正具有较高的实际应用价值。     

一种基于参数头跟踪的圆弧矢量化算法

目的为解决线图形的圆弧矢量化中存在的不足,提高圆弧识别的精度.方法在基于动态步长跟踪直线算法的基础上,采用Bresenham的圆扫描算法生成跟踪路径,跟踪过程中如果发生偏离则动态调整圆弧参数继续跟踪,遵循"以特征指导跟踪"的思路.结果对GREC会议上给出的合成图片的测试结果优于现有算法,对测试的工程图纸的效果也优于当前的算法,识别精度有所提高,在交点处的识别效果较好.结论该算法能一次性整体识别出工程图纸中的圆弧或圆,抗干扰性较好.