基于旋转变换和鲁棒主成分分析的车牌校正方法

本文研究了受到非高斯噪声污染及边框信息不完整的车牌图像校正的问题.利用鲁棒主成分分析与旋转变换结合的方法,获得了更具普适性的车牌矫正方法.并通过与主成分分析法、旋转投影法的矫正结果相比较,推广了本文方法具有更好的鲁棒性和普适性的结果.     

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基于27种合金钢与铝合金的机械、力学性能，分析对比了3种理论估算疲劳极限方法的估 算结果，发现3种方法中只有两种方法能够比较精确地估算材料的疲劳极限; 当引 入强度系数和应变硬化指数与常规机械与力学性能的关系之后，这两种方法都可借助材料的 常规机械与力学性能估算疲劳极限，估算过程中的限制性条件``高强度钢'应予取消.     

Ito 过程在免费邮箱硬盘容量动态分配模型中的应用

分析了目前电子邮箱市场的情况,运用微分方程建立了邮箱用户增长模型,预测某邮箱未来几年内的用户数量及企业需要提供的硬盘容量。从减少成本的角度分析,运用Ito随机过程,对风险进行评估,建立硬盘容量动态分配模型,指导企业如何安排合适的硬盘容量,既能满足市场需要,又达到规避风险和降低成本的目的,提高市场竞争力。     

信噪比在AR模型定阶方法选择中的研究

AR模型有多种定阶方法,针对特定的时间序列,不同方法得到的结果会有差异,如何适应性地选择合适的定阶方法是一个重要的问题。该文针对低阶自回归模型,在考虑噪声标准差、序列长度和特征根的影响下,引入一种估计模型信噪比的方法,并将其作为评价AIC、BIC和FPE准则定阶准确度的标准.实验表明:当模型的特征根满足|λ₁|=|λ₂|=…=|λ_p|=|λ_max|时,准确率达到该最大特征根条件下的最大值;定阶准确率与序列长度、特征根相对于单位圆心的距离呈正相关,与噪声标准差无关.在此基础上,提出一种利用参考模型信噪比选择定阶方法的方案,为不同定阶方法优劣的比较提供了新的视角.     

非等熵Chaplygin气体测度值解存在性

该文研究了一维非等熵Chaplygin气体动力学方程组的黎曼问题.考虑压力和内能均满足一般表示的情况下,利用特征分析的方法,分析经典弱解存在的充要条件.由于该弱解密度会出现集中的现象,因此会产生δ波.该文在Radon测度值解意义下,推导广义RankineHugoniot条件,结合经典熵条件,构造一般黎曼问题的测度值解.该结果是等熵Chaplygin气体弱解存在性的推广.     

自制固相微萃取探头用于分析大白菜中有机磷农药

采用溶胶-凝胶方法制备的聚甲基苯基乙烯基硅氧烷／羟基硅油（PMPVS／OH-TSO）固相微革取探头与气相色谱（GC）联用对大白菜样品中的有机磷农药（敌敌鼹、二嗪农、甲摹对硫磷、马拉硫磷和乙基对硫磷）进行了分析，同时优化了固相微革取的实验条件．该探头较商用探头萃取能力更强，方法的检出限低（1．01～2．56ng／g），重现性好（3．5％～9．9％），线性范围宽（2个数量级），对市售的大白菜样品进行了标准加入回收实验，5种有机磷农药的同收率分别为80．2％，90．3％，85．4％，81．9％和91.8％，     

Hardy空间上复合算子的伴随表示

Hardy空间上的复合算子的伴随算子具有很好的性质,但对一般情形而言,一直没有关于它的明确表达式．Cowen于1988年给出了(?)为D上的线性分式自映射情形时C*(?)的表达式,并且于2000年给出了n个变量情形的推广．他指出,正是由于没有一般情形的C*(?)的表达式,在很大程度上,阻碍了复合算子理论的发展．该文给出了Hardy空间上的复合算子伴随的准确表达式．     

基于InGaAs光谱成像技术的光纤光栅传感器在大坝渗流监测系统的应用

为了实现大坝渗流监测,提出了一种采用光谱成像技术的光纤Bragg光栅传感器和多点传感系统。基于室内实验结果,对监测系统可靠性与监测数据准确度进行和多点传感信号分辨因子分析,结果表明:用于坝体温度场检测的光线光栅传感器波长温度响应灵敏度可达0.009 1nm/℃;由光源带宽决定的测试系统可实现多个传感器的复用。实践表明:采用光纤光栅传感系统可进行大坝渗流自动监测,特别是在系统防雷击、抗干扰性方面,与传统仪器相比具有明显优势。     

一种快速且全局收敛的BP神经网络学习算法

目前误差反向传播(BP)算法在训练多层神经网络方面有很多成功的应用.然而,BP算法也有一些不足:收敛缓慢和易陷入局部极小点等.提出一种快速且全局收敛的BP神经网络学习算法,并且对该优化算法的全局收敛性进行分析和详细证明.实证结果表明提出的算法比标准的BP算法效率更高且更精确.     

一类非线性趋化方程的能控性及时间最优控制

本文研究一类非线性趋化方程的局部能控性和时间最优控制的存在性问题.该方程不仅具有非线性的drift-diffuion项?·(χu?v),而且具有非线性的细菌消耗项uf(v).研究该方程主要运用了相应线性方程的零能控性和Kakutani不动点定理的方法.