齐鲁橡胶厂锅炉煤代油改造年可增效3600万元

齐鲁石化橡胶厂锅炉煤代油改造项目日前进入施工阶段 ,该项目完成后每年可为企业增效 36 0 0多万元。齐鲁石化橡胶厂有 3台中压锅炉供应生产用汽 ,多年来一直燃用渣油。按照市场价格计算 ,生产 1t蒸汽用渣油要比煤多支出 6 0元。为进一步降低成本 ,多创效益 ,该厂把锅炉煤代油改造项目作为今年挖潜增效的的主要措施之一。他们从环保要求、设备施工、投资等多方面对煤代油改造项目进行了科学论证 ,从竞标单位中选定了某高校开发的改造技术。目前 ,该厂煤代油改造项目的可行性研究、论证、方案招标、设备订货已全部完成 ,并进入施工阶段。据了…     

光学遥感舰船目标识别方法

提出一种基于粗糙集理论和分层判别回归技术的光学遥感舰船目标识别方法。该方法首先提出新的光学遥感舰船识别特征———面积比编码,并与四类特征组合作为备选特征;然后基于粗糙集理论按同可区分度来计算各备选特征的重要性权值,自动选择出对正确识别贡献较大的特征组合;最后根据分层判别回归原理生成分类判决树来识别光学遥感舰船目标。实验结果表明,本文方法在识别精度和速度方面优于最近邻和支持向量机方法,且通用可行。     

利用时空背景模型的快速运动目标检测方法

为了弥补运动目标检测中传统混合高斯背景模型仅对单个像素建模、运算耗时的不足,通过提取背景时间统计特征和空间区域特征建立模型,针对模型中的高斯分量采用一种改进的分量个数自适应算法,并在此模型基础上,提出一种自适应迭代分块目标检测方法。通过包含区域信息的背景模型检测目标,减少在同一背景区域中目标的误判和漏判。将自适应迭代分块检测算法与背景的区域信息结合,可以在不降低检测精度的前提下大大提高算法执行速度。实验结果表明,相对于传统算法,本文检测法检测结果信噪比更高,目标更加完整,运行速度平均提高了22%。     

图像去噪中的纹理保护方法研究

基于偏微分方程及变分极值最小化的图像平滑方法可以有效地去除噪声,而且能够保护边缘信息,但由于噪声及纹理难以区分,使得纹理信息无法保留。提出一种纹理保护滤波算法,该算法利用图像分解模型将图像分解为几何结构分量及噪声/纹理分量,计算后者的局部方差,与传统变分能量最小化方法中的偏差惩罚项结合形成随纹理变化的约束,得到的模型在纹理区域滤波减少,从而保护了纹理信息。实验在视觉效果上得到了预期的结果,信噪比的计算对比也可以证明算法的有效性。     

基于自适应Eikonal方程的改进透视SFS算法

PFMM（perspective fast marching method）是一种有效解决透视投影下从明暗恢复形状（SFS）问题的方法,但是适应条件受限,且对初始数据的精度较为敏感。本文通过对Eikonal方程系数的分析,提出了在透视投影下基于自适应Eikonal方程的PFMM,解决了PFMM对初始数据过于依赖的问题,是PFMM的推广。对合成图像的实验表明本文算法比PFMM精度更高,对透视投影下SFS问题可以得到比较好的结果。     

基于人脸检测和CAMSHIFT算法的人脸跟踪系统

针对彩色视频序列,本文提出一种基于检测和彩色直方图的人脸跟踪系统,首先利用Adaboost算法进行快速人脸检测和定位,然后通过Canny滤波获取精确的人脸区域建立肤色直方图模型,在CAMSHIFT算法的基础上运用人脸形态约束,Kalman滤波进行实时的人脸跟踪,实验证明该系统具有较好的实时性并能很好的解决遮挡,类肤色干扰和快速移动的问题.     

基于位置估计与识别后处理的心电信号P波检测

心电图中的P波是临床诊断中分析心律失常,判断心房病变的重要参考依据.但在心电信号的自动分析中,P波常由于特征不明显,形态、位置多变等原因,难以直接被准确检测.针对上述问题,本文提出了一种基于位置估计与识别后处理的P波检测算法.该算法根据ECG信号中QRS波群位置及RR间期信息,对P波位置进行估计,自适应确定P波检测区域;然后,对检测区域内心电信号进行移动窗口积分,通过搜索积分信号极值,检测出候选P波;最后,采用局部距离变换法提取出每一候选P波的边界点,并据此对该候选P波的幅值和时间宽度进行分析,识别出真实的P波,从而完成P波检测.经QT数据库和MIT-BIH心律失常数据库中真实心电数据验证,本算法适用于各种情况下可见P波的检测,且检测正确率高于98%.     

“模式识别”课程开放式案例教学设计

本文针对“模式识别”课程教学,提出了开放式案例教学的构想和具体实施方法,并以课程实验加课堂研讨的方式实现。模式识别课程理论性强与实践联系密切,我们从实际科研项目中分解提炼出与课程教学内容相关的子课题,以此为案例,设计分层次、纵横连贯的课堂研讨教学。教学实践表明,本方法能有效提高学生的学习兴趣和效果。     

一种粒子群优化原型模式修正力度的协同分类方法

协同模式识别是一种有着抗噪声、抗缺损、强鲁棒性等诸多优良特性的模式识别方法,其中原型模式的选取模式识别结果有着决定性的作用,其选取直接决定着模式识别的结果和效果,各种方法中信息反馈修正的方法能获得较的效果,但易出现信息饱和的问题;提出了一种粒子群优化修正力度的处理机制,能有效改善此问题,获得最优原型;改进的算法应用于纹理和鼻咽癌细胞图像识别,结果表明,该方法能有效地提高协同神经网络的识别率和可靠性,且识速度也有提高.     

基于视觉竞争合作机制的主观轮廓提取

主观轮廓是一种重要的视觉心理现象,体现了人类视觉惊人的感知修复能力。提出了一种基于视觉竞争-合作机制的主观轮廓提取方法。该方法通过DOG滤波器组、合作滤波器组和张量投票等方法分别模拟视觉系统中的简单细胞有向滤波、双极细胞合作滤波和终端截断后端点重组等主观轮廓形成过程。实验结果表明,该方法能够比较有效地利用视觉系统的竞争-合作机制处理两类比较经典的主观轮廓图形。