4000吨热模锻压力机床身浇注成功

<正> 二重厂与西德奥姆科公司合作生产锻压设备之一的4000吨热模锻压力机,其主要件一床身,于今年5月25日浇注成功。床身轮廓尺寸为7380×2630×2860毫米;一般断面尺寸为790×550毫米。床身毛重182吨,实际用钢水282吨。     

基于自动选取最佳阈值的X光图像快速分割方法*

为实现对数字X光图像进行快速分割,提出一种针对直方图的包络特征进行处理的新方法.该方法采用分水岭算法对数字X光图像的直方图一维信号进行处理.首先计算出图像的直方图,然后对直方图进行形态学滤波,提取出直方图的包络.在此基础上对直方图的包络采用分水岭算法自动提取出最佳阈值.用提取出的阈值进行基于阈值的初步分割,然后进一步采用基于标记的分水岭算法对初步分割的二值图像作进一步分割.通过实验表明,采用该方法可以有效地分割大幅X光图像.     

图像中的文本定位技术研究综述

介绍了图像中文本定位技术的研究现状,依据定位所利用的特征进行分类,分析了其中几种典型算法,并对文本定位算法的性能评价标准进行了深入讨论。     

不完备信息系统的规则提取研究*

粗糙集理论和D-S证据理论都是重要的不确定性推理方法,两者各有优缺点.现实生活中,不完备信息系统广泛存在.研究了将两种理论结合用于不完备信息系统以进行规则提取,并用实例进行了验证.     

基于边缘提取的图像拼接

对车牌识别系统中的图像拼接问题进行了研究,提出了一种基于边缘提取的图像拼接算法.实验结果证明,该算法获得了理想的拼接效果.     

基于CCA的人耳和侧面人脸特征融合的身份识别*

鉴于人耳和人脸特殊的生理位置关系,从非打扰识别的角度出发,提出仅采集侧面人脸图像,利用典型相关分析的思想提取人耳和侧面人脸的关联特征,进行人耳和侧面人脸在特征层的融合.实验结果表明,此方法与单一的人耳或侧面人脸特征识别比较,识别率得到提高.     

一款运动型轿车轮胎的开发与调校

以国内市场运动型新车型开发需求为例,结合运动型车型定位,确定性能开发优先级,选定标准胎;根据性能的目标要求,从轮胎外轮廓,花纹,施工三方面对该款产品进行针对性设计与开发,开发前期对产品进行了两次有限元分析;后期进行了两次轮胎开发与调校,对样胎进行制动性、操控性,NVH,舒适性的实车评价;第一次调校后的产品性能劣势进行分析,对产品方案进行调整与优化。第二次调校后在达成轮胎与车辆匹配目标性能后,对轮胎设计参数进行固化,开始着手批量生产事宜。     

基于局部上下文信息的电力线提取算法

从无人机采集的具有复杂背景的可见光航拍图像中准确提取电力线是极具挑战的任务,因而提出了一种新的基于局部上下文信息的检测算子(detector based on local context information, DLCI)。首先,基于电力线在航拍图像中局部特殊的语义特征设计具有空间对称结构的DLCI算子,并分别定义特征同质性能量函数H_1和特征异质性能量函数H_2,利用H_1和H_2实现对电力线像素点的初步筛选。然后,定义电力线空间局部一致性响应函数H_3实现对电力线像素的提取。最后,采用基于包络线分段拟合(envelope-based piecewise fitting, EPF)算法实现对电力线的拟合。实验结果表明,所提算法在多种航拍场景下均能实现对电力线的准确提取,不仅兼顾建模简单和相对高精度的优点,而且具备一定程度的算法稳定性,具有较高的工程应用价值。     

基于多模型融合的CNN-LSTM-XGBoost短期电力负荷预测方法

短期电力负荷的精准预测可以有效指导机组组合调度、经济调度与电力市场运营。针对输入数据特征量受限时负荷预测的低精度问题,提出一种基于多模型融合的CNN-LSTM-XGBoost短期电力负荷预测方法。通过建立融合局部特征预提取模块的LSTM（long short term memory）网络结构,并将其与XGBoost（eXtreme boosting system）预测模型并行结合,之后结合MAPE-RW（mean absolute percentage error-reciprocal weight）算法进行模型融合初始权重设置,对最佳权重进行搜索,构建最佳融合模型。通过运用电力负荷数据对所提方法进行预测实验,结果表明CNN-LSTM- XGBoost模型的MAPE（mean absolute percentage error）与RMSE（root mean square error）分别为0.377%与148.419 MW,相比于单一网络模型与融合模型结构实现了误差指标的显著降低,验证了基于多模型融合的CNN-LSTM-XGBoost短期电力负荷预测方法具有较快的模型训练速度、较高的预测准确度与较低的预测误差。