复杂环境下12层框剪结构楼房爆破拆除

介绍了复杂环境下一栋12层框剪结构楼房的爆破拆除工程实例。采用10.4m高的复合梯形爆破切口、楔形半秒孔内延时,分3个爆区三响总延时1 020ms,实现了楼房的整体定向倒塌;通过确定合理的爆破参数、充分的预处理、间隔装药结构、双回路起爆网路等技术措施确保了安全准爆和精确定向倒塌;通过铺设缓冲垫层、炮孔包裹防护、搭设防护屏障等措施有效控制了爆破塌落振动及飞石的危害。楼房按照设计方向倒塌在设计范围内,周围建(构)筑物均没受到影响。该爆破拆除工程在精确定向,控制塌落振动及飞石等方面取得了较好的效果,可为同类工程爆破施工提供参考。     

PCB走线检测的预处理算法

介绍了一种PCB待测图像预处理算法,它包括对待测图像的去噪和二值化分割两个部分。该方法使用Harr小波对待测图像的灰度直方图进行平滑处理来消除其中的"伪谷值点",再充分利用标准图像的先验信息来确定一个二值化分割阈值的大致范围,最后在这个范围内找到直方图的谷值,这即是所需的阈值。实验表明,该预处理算法能够得到一个满意的图像二值化阈值,处理后的待测图像目标边界清晰,很好地保留了所有走线缺陷,同时消除了大部分可能影响后续匹配的噪声,处理时间也较短,可以达到实时检测的要求。     

AGO-BP神经网络预测建模及工程应用研究

针对BP神经网络及各类改进的神经网络模型进行预测易出现收敛陷入局部极小点、网络震荡大、预测值可信度不高等问题,本文提出建立AGO-BP神经网络预测模型观点,并建立了实际应用模型。通过两个实例及多次反复验证,结果显示该模型具有较高的预测精度,且可以比较有效地避免上述问题,该模型具有一定的工程应用价值。     

滴定皂素废水中氯化物预处理方法的改进

用硝酸银滴定法测定皂素废水中的氯化物，采用600℃灼烧法预处理样品，经测定发现氯化物损失严重，分析了损失的原因；采用KMnO4处理样品，样品滴定终点变色明显，回收率在98．9％～99．9％之间，RSD为0.565％（n=6）。     

掌纹图像的获取及其预处理

提出了一种无限制的获取掌纹图像的方法,并使用该方法构建了掌纹库.该掌纹库可以成为掌纹识别算法训练集和测试集的来源,也可以成为进一步推进掌纹识别研究与发展的基础.在该掌纹库的基础上,对掌纹库中的掌纹图像进行了预处理,将原始图像二值化后利用定位点自动检测技术检测出掌纹图像中两个关键的定位点,并以此为基础对掌纹图像进行旋转校正,最后切取一定区域的掌纹子图,为进一步提取掌纹特征打下了较好的基础.     

Web使用挖掘技术分析

介绍了一种Web挖掘的分类，包括Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘。讨论了Web使用挖掘过程的三个步骤，即数据获取与数据预处理、模式发现和模式分析，详细分析了每一个步骤中所使用的技术。指出了目前Web使用挖掘研究存在的不足，给出了Web使用挖掘未来的研究方向。     

化妆品样品的快速前处理法及检验

本文针对现代进出口贸易检验流程越来越短的特点,采用“原子吸收分光光度法测定化妆品中铅,汞,砷含量”的方法,对样品进行快速前处理法及检验。     

A Novel Scheme for Compression of Cash Images

In the field of economy, there are more and more electronic scanning cash images, which need to be compressed in a higher compression ratio. This paper proposes a specific compression algorithm for cash images. First, according to cash image characteristics and standard JPEG (joint photographic experts group) compression, image re-ordering techniques are analyzed, and the method of modifying some blocks into single color blocks is adopted. Then, a suitable quantization table for cash images is obtained. Experimental results show that the method is effective.     

一种高误码(n,k,m)非系统卷积码盲识别算法

针对信息截获等领域中的卷积码盲识别问题，提出一种高误码 (n,k,m)非系统卷积码盲识别算法。首先建立可变的数据矩阵模型，对侦收到的数据进行相关预处理，以减小误码对识别的影响，提高算法的容错性能；再对预处理后的数据矩阵进行统计分析，识别出卷积码的各项参数，并提取各个数据矩阵的校验序列；进而利用校验序列构建线性方程组求解生成多项式矩阵组，通过设定筛选生成多项式矩阵的条件，筛选出非系统卷积码的生成多项式矩阵，最终完成对非系统卷积码的识别。仿真实验表明，该算法可以对高误码(n,k,m)非系统卷积码实现有效的盲识别。     

数据挖掘中的数据预处理方法

从初始数据源出发,总结了目前数据预处理的常规流程方法,提出应把源数据的获取作为数据预处理的一个步骤,并且创新性地把数据融合的方法引入到数据预处理的过程中,提出了数据的循环预处理模式,为提高数据质量提供了更好的分析方法,保证了预测结果的质量,为进一步研究挖掘提供了较好的参考模式.