高斯颜色模型在瓷片图像分类中的应用

由于RGB颜色空间不能很好贴近人的视觉感知,同时也缺少对空间结构的描述,因此采用兼顾颜色信息和空间信息的高斯颜色模型以获取更全面的特征,提出了一种基于高斯颜色模型和多尺度滤波器组的彩色纹理图像分类法,用于瓷器碎片图像的分类。首先将原始图像的RGB颜色空间转换到高斯颜色模型;再用正规化多尺度LM滤波器组对高斯颜色模型的3个通道构造滤波图像,并借助主成分分析寻找主特征图,接着选取各通道的最大高斯拉普拉斯和最大高斯响应图像,与特征图联合构成特征图像组用以进行参数提取;最后以支持向量机作为分类器进行学习和分类。实验结果表明,与基于灰度的、基于RGB模型的和基于RGB_bior 4.4小波的方法相比,本文方法具有更好的分类结果,其中在Outex纹理图像库上获得的分类准确率为96.7%,在瓷片图像集上获得的分类准确率为94.2%。此方法可推广应用到其他彩色纹理分类任务。     

SVD域的图像高斯噪声强度估计

精确估计图像或视频中的噪声强度对于后续的信号处理是至关重要的先决条件。通过对含噪图像的奇异值特性的研究,提出一种精确的SVD域的图像噪声强度估计算法。该算法对噪声强度估计提出了创新的解决方法:1)利用奇异值的尾部数据进行噪声强度估计,这样达到尽可能地降低图像信息对噪声估计的干扰;2)对含噪图像加入已知强度的高斯白噪声,以计算噪声估计时需要设置的与图像内容相关的参数,因此该算法可以自适应图像的结构,能够广泛地适应各种类型的图片。实验结果表明SVD域噪声强度估计算法适用于各种图片类型,而且在极大的噪声强度范围内都能够稳定精确地估计噪声强度。     

选择性集成算法分类与比较

选择性集成是当前机器学习领域的研究热点之一。由于选择性集成属于NP"难"问题,人们多利用启发式方法将选择性集成转化为其他问题来求得近似最优解,因为各种算法的出发点和描述角度各不相同,现有的大量选择性集成算法显得繁杂而没有规律。为便于研究人员迅速了解和应用本领域的最新进展,本文根据选择过程中核心策略的特征将选择性集成算法分为四类,即迭代优化法、排名法、分簇法、模式挖掘法;然后利用UCI数据库的20个常用数据集,从预测性能、选择时间、结果集成分类器大小三个方面对这些典型算法进行了实验比较;最后总结了各类方法的优缺点,并展望了选择性集成的未来研究重点。     

A Random Nonstationary Pulse Train Model

A simple and mathematically tractable model of a nonstationary process is developed.The process is the sum of waves where the parameters of the waves are random. Explicit expressions for the mean and autocorrelation function at each position as a function of time are obtained.In the case of infinite time, the model evolves into a stationary process. The time-frequency distribution at each position is also obtained. An explicit example is given where the initial waves are Gaussian. The case where there is dispersion in the propagation is also discussed.     

基于模糊数学的高维稀疏数据聚类统计方法设计

传统的数据聚类统计方法仅适用于低维数据聚类问题,为此,本研究设计了基于模糊数据的高维稀疏数据聚类统计方法,以期提升高维稀疏数据的聚类统计效果。以模糊C均值聚类算法为基础,通过优化初始聚类中心解决局部最优问题,缩短聚类统计时间;然后引入权重机制,令该方法适用于高维稀疏数据聚类统计。基于此,以余弦距离替换原有的欧几里德距离,提高高维稀疏数据聚类统计效果。实验证明：在数据维度不同时,该方法均有较优的聚类统计效果。当数据维度较低时,分块比例为10%时聚类统计效果最优;当数据维度较高时,分块比例为40%时聚类统计效果最优。在不同稀疏度等级时,该方法的命中率和聚类统计效率均较高。     

基于BC聚类的差分隐私保护推荐算法

为提高差分隐私保护下推荐算法的准确性,提出了一种考虑差分隐私保护的基于Bhattacharyya系数（BC）的聚类推荐算法.以BC作为项目相似性度量的标准,根据BC相似性对项目进行K-medoids聚类,并在聚类簇中进行私有项目邻居选择.最后,根据最近邻居集信息,对用户的评分进行预测和Top-n推荐.提出的方案有效地克服了已有方法中存在的相似性度量依赖于共同评分的问题,提高了相似性度量的准确性,有效避免了因隐私保护而造成的最近邻居集质量下降的问题.理论分析和实验测试的结果表明,该方法在实现隐私保护的同时还能有效保证推荐的高质量,较好地实现了隐私保护和数据效用之间的平衡,具有良好的应用潜力.     

结晶器电偶温度数据预处理方法的研究

提出了一套热电偶温度数据预处理方案。将所提出的数据预处理方案应用于自行开发的基于RBF神经网络预报系统中，表明了该方案能有效降低误报率，同时也提高了预报精度。     

基于邻域彩色变化矢量场的图像边缘检测技术研究*

首先进行了边缘检测系统结构设计,建立了图像邻域彩色变化矢量场的数理模型,提出了用图像邻域彩色变化方向锐度描述图像边缘,进而应用模糊聚类自适应检测边缘.实验表明:与基于梯度的边缘检测技术相比,该方法在噪声抑制以及边缘准确定位上均取得了好的效果,是一种应用广泛的优秀边缘检测算法.     

Biosorption behaviors of Cu, Zn, Cd and mixture by waste activated sludge

Biosorption of heavy metal ions, such as Cu²⁺, Cd²⁺ and Zn²⁺, was carried out using waste activated sludge from municipal sewage treatment plant as adsorption material, and the effects of parameters, such as pH value, temperature, reaction time and sorption duration, were studied in detail. The results indicate that the removal rates of Cu²⁺, Zn²⁺ and Cd²⁺ with low concentration are 96.47%, 80% and 90%, respectively, adsorbed by waste activated sludge. Little effect of dosage of activated sludge on the adsorption of Cu²⁺ and more effects on the adsorption of Zn²⁺ and Cd²⁺ are observed. Little effect of temperature is observed, while pH value and adsorption time exert important influence on the sorption process. The adsorption behaviors of heavy metal ions all have parabolic relationships with pH value. The optimum pH value is between 6 and 10, and the optimum adsorption time is 1 h. In single heavy metal ion system, the sorption processes of Cu²⁺, Zn²⁺ and Cd²⁺ are in accordance with Freundlich model, which indicates that it is suitable for the treatment of these three heavy metal ions using intermittent operation. In addition, the sorption capacity of the sludge for Cu²⁺ is preferential to the other two ions.     

磁性纤维随机混合媒质等效电磁参数的计算

为计及强散射偶极子间的相互作用,引入参量εh和μh,利用广义多重散射理论及MATLAB计算机软件对在2 GHz～18 GHz频率下的体积占空比为8%的铁纤维随机混合媒质等效磁导率的实验值进行曲线的拟合,导出了耦合系数εh和μh,并在此基础上,对体积占空比分别为30%和20%的铁纤维随机混合媒质等效磁导率进行了计算,计算结果与实验吻合良好.