基于混合蛙跳算法改进的OTSU遥感图像分割方法

阈值的快速选取和噪声处理对图像分割起着至关重要的作用。针对遥感图像分割过程中阈值快速选取和噪声处理的问题,首次提出一种基于混合蛙跳算法优化改进的OTSU遥感图像快速分割算法。该算法首先对图像进行处理,引入一个邻域的空间和灰度相似测量因子来进行抗噪并且保护图像细节。再以最大类间方差作为混合蛙跳算法适应度函数,通过混合蛙跳算法的局部搜索和全局信息交换来快速确定图像分割的全局最佳阈值。实验结果表明,与传统OTSU图像分割算法及基本遗传算法改进的二维OTSU图像分割算法相比,该算法能更有效地去除噪声的干扰,算法运算效率更高。     

油罐CAD系统研究

介绍了储油罐的设计计算方法和步骤，提出了采用计算机辅助设计提高储油罐设计速度和精确度的思路，并编制了计算机软件。用30000m^3油罐的设计计算对软件进行了实例分析。     

基于区域协同的公交发车时刻表模型*

为提高城市公共交通系统的效率,对基于区域协同的公交发车时刻表问题进行了研究。综合考虑公交内部线路间的换乘衔接,以乘客在区域内的总换乘时间最小为优化目标,建立区域协同发车时刻表模型,针对模型特点,提出了求解该问题的改进遗传算法。在选择适当参数的基础上,通过算例验证了该模型及算法的合理性和有效性。     

基于软件接收机的GPS信号快速捕获算法

针对GPS信号C/A码的捕获,利用多项式拟合估计多普勒频率偏移值,减少了频率搜索范围;将直接求相关值和利用FFT/IFFT变换的算法相结合,用于确定C/A码相位。且在信号处理上利用抽取避免重复采样。仿真结果表明,该算法在同等的定位精度要求下,降低了计算复杂度,提高了C/A码的捕获速度。     

基于卷积神经网络的5G蜂窝网络无线定位方法

5G蜂窝网络发展迅猛,其覆盖面积将逐渐增大,因此使用5G蜂窝网络进行定位是有研究潜力的研究方向。本文提出一种新的深度学习技术来实现高效、高精度和低占用的定位,以代替传统指纹定位过程中繁重的指纹库生成以及距离计算。该方法建立了一个特殊的卷积神经网络,并根据5G天线信号的接收信号强度指示、相位和到达角等特征量,选择合适的输入数据格式构造样本组建训练集,对该卷积神经网络进行训练。训练得到的卷积神经网络可以替代指纹定位中的庞大指纹库,非常有利于直接在5G移动设备端实现定位。虽然卷积神经网络在训练过程中需要大量时间,但在训练完毕后直接进行分类定位的速度非常快,可以保障定位实现的实时性。本文所实现的卷积神经网络权重与偏置所占内存不到0.5 MB,且能够在实际应用环境中以95%的定位准确率以及0.1 m的平均定位精度实现高精度定位。     

喉管分散器分散效果的冷模实验研究

本论述了喉管分散器在滴状加料和幕状加料时的分散效果。数据表明,改良丘里的喉管分散器分散流体,在Re＞1000时,分散能在0．05秒以内完成,分散距离局限于喉管之内。本的数据回归关系式,能用于工程研究和设计参数。     

应用石蜡/GO复合相变材料的太阳能PV/T系统性能

为了提高太阳能PV/T系统能效,采用超声搅拌法制备了GO(氧化石墨烯)质量分数为0.01%、0.02%和0.03%的石蜡/GO复合相变材料,并对其潜热、导热性和流动性进行测试分析。其中,GO质量分数为0.02%的复合相变材料相比于制备的其他复合相变材料具有最佳的综合性能,其相变温度为35℃,相变潜热为42.93 J/g,热导率最高为0.505 W/(m·K),黏温拟合程度为0.91。为了分析石蜡/GO复合相变材料对太阳能PV/T系统热电性能的影响,搭建了两套完全相同的平板热管式太阳能PV/T系统,并将GO质量分数为0.02%的石蜡/GO复合相变材料和水作为两系统的传热介质运行。采用热效率和电效率对太阳能PV/T系统的热电性能进行表征。研究结果表明,在相同工况下,运行(石蜡质量分数为30%以及GO质量分数为0.02%)石蜡/GO复合相变材料的平板热管式太阳能PV/T系统的热电性能均比运行水的系统性能有所提升,其中系统热效率提高92.28%,电效率提高8.87%,换热水箱集热量提高15.80%。该研究为复合相变材料(流体)在太阳能储存领域的应用提供了借鉴。     

Buck变换器阻尼输入滤波器的设计

介绍了利用Middlebrook’s extra element theorem滤波器设计准则对Buck变换器阻尼L-C输入滤波器进行设计的具体步骤。无阻尼输入滤波器可能使变换器系统不稳定或者振荡。阻尼输入滤波器尽管有多种形式,但是有些并不实用。本文对实用阻尼输入滤波器进行了具体设计。虽然以Buck变换器为基础进行分析设计,对于其他DC-DC变换器同样适用。     

改进的模糊熵与图像局部信息相结合的遥感图像分割新算法

针对传统的一维最大模糊熵图像分割算法没有考虑图像的局部信息而对噪声十分敏感的这一不足,本文提出了结合图像局部信息的一维模糊熵图像分割算法。该算法将图像的空间信息和像素信息引入到一维模糊熵图像分割算法中,并运用微正则退火算法对一维最大模糊熵进行改进,从而提高了传统的一维最大模糊熵分割精度。实验结果表明,该算法显示了很好的分割效果和较强的抗噪性能。     

大数据环境下的数据隐私保护问题研究

在大数据时代,数据的收集和使用已经受到众多方面的威胁,本文主要就大数据环境下数据隐私保护存在的问题、解决的方法两个方面内容进行论述.