基于可见光光谱的装饰纸表面视觉特征的模式识别研究

装饰纸作为现代家居产品中必不可少的重要饰面材料之一,不仅具有良好的装饰效果,还可以大大地改善材料的表面性能。然而,装饰纸外观质量的控制(如色差的评价和控制),仍然是制约装饰纸产业发展的重要因素之一。利用人眼来判别和控制往往因人而异,偏主观而非客观。因此,寻找一种客观、有效的方法来代替人的视觉感官来快速判别具有重要意义。本研究利用可见光光谱结合主成分分析法对不同类别装饰纸进行了模式识别分类研究,探讨了该技术的可行性。结果表明:(1)可见光光谱与表征装饰纸表面视觉特性的参数之间呈现出显著的相关性,相关系数都达到了0.85以上,多数均达到0.99,说明可见光光谱中包含有描述装饰纸表面视觉特征的参数;(2)利用装饰纸表面的可见光光谱结合主成分分析方法所建立的模式识别模型,对不同装饰纸表面视觉特征类型进行模式识别时,正确率达到94%~100%,说明可见光光谱分析技术有潜力成为装饰纸表面视觉特征快速、客观、有效识别和分类的新技术。     

也说特殊化方法

1话题日前在农村行走,观一农民自己在砌一简易房屋,地基放样时,只见他拉了两条互相交叉的线绳,然后以两条绳子的交点为始点用尺在两绳上各取了30cm和40cm,之后又在尺上取了50cm,不停地在两根线上比划、调整两线的方向位置,一会儿停下来,开始在砌墙.看后,我很快明白,他是在运用勾股定理的逆定理,找一个直角,使相邻两墙相互垂直.这位农民看上去已有50多岁,距离学习勾股定理知识也有30余     

基于分类映射的真三维显示深度抗锯齿算法

针对现有的多层抗锯齿技术在成像深度方向陡峭的三维(3D)图像时出现深度不连续的问题,提出了一种基于分类映射的真三维深度抗锯齿算法。鉴于固态体积式真三维成像是三维曲面的特点,通过分析YOZ(或XOZ)平面截取三维曲面所生成的二维曲线,提出了符合人类立体视觉特性的、基于相邻多层映射的体素分解方法,以及体素映射类型的判定算法。通过原始体素的自适应分类映射,可以在一定程度上扩大深度连续条件下的偏轴观看角度。在搭建的固态体积式真三维立体显示系统上测试三维成像,在较大的偏轴观看角度(约45°)下多数三维成像在深度方向过渡平滑,可以获得较好的深度连续性。     

初三数学教学中渗透初、高中衔接的实践与思考

初、高中数学的衔接一直倍受重视,特别是高中数学教师能否在高一教学中进行顺利的衔接,直接影响到学生在数学科上的后续发展和学科成绩.对于高中数学教师如何在高中教学中进行初、高中数学衔接的研究,已经非常深刻了,并且在众多学术期刊有详细的论述,对此,本文不再赘述.笔者主要从初、高中教学的衔接工作的实际出发,对在初三数学教学中如何有效进行与高中的衔接,进行了初步的实践与探索.一、衔接的可行性和必要性     

珠串成线:单元复习课的教学取向——以“线段和角”的复习课为例

最近一次七年级期末复习研讨活动中,笔者开设了一节“线段和角”的复习课,得到参与研讨的同行的好评.下面呈现该课的前后两次设计,并给出各个教学活动的设计意图,提供研讨.一、“线段和角”的两种教学设计第一种教学设计如下所示.活动1:一颗“种子”.如图1:A l图1请你用几何语言描述这幅图.设计意图:复习点与直线的位置关系,为下面的问题作准备.活动2:种子在“孕育”.(1)如图2,在直线l上再取一点B,图中有几条线段?     

“一题一课”:复习课走向简约的尝试——以2014年广东省中考第23题教学为例

众所周知,各种版本的教材关于单元复习部分只是一个结构图,几个知识点罗列,然后就是全章复习课.复习课怎么上?似乎没有固定的方式,很多老师习惯于知识梳理、例题讲评、巩固训练式的流程,由于要兼顾全课复习的容量与例、习题的覆盖面,所以常常在复习课、公开课的教学中出现题量偏大、各个小题之间关联度不强等现象.笔者最近有机会执教了一节章末复习课,只围绕一道中考题,开发了"一题一课",得到听课老师的热     

2015年《中学数学》重点约稿方向

在过去的2014年,《中学数学》杂志在广大读者和作者的热情关注和大力支持下,聚焦中学数学教育、教学和课改,关注师生发展和中高考研究,努力提高办刊质量,文章转载再创历史新高,其中初中版22篇被转载,高中版16篇被转载.2015年本刊将再接再厉,继续刊发高质量的精品文章奉献给各位读者。现把2015年本刊重点刊发     

基于贝叶斯决策的近红外光谱药片分类方法

针对药片近红外光谱法分类过程中校正集样本数量过少且各类样本数量不均导致分类误差问题,提出了基于贝叶斯决策的分类方法。本方法对校正集样本在各类中的先验概率密度和各类药片光谱的类条件概率密度进行了估计,利用贝叶斯全概率公式计算了待分类光谱分属于各类的后验概率,根据后验概率大小对药片分类。实验随机选取4类数量不等的西酞普兰药片70片,建立贝叶斯决策分类模型,对20片验证集药片进行分类,各类的分类灵敏度和特异度均达到了100%,对比判别最小二乘法的分类结果,验证了贝叶斯决策分类法能将样本及其近红外光谱的分布信息参与分类决策,提高了分类的准确性和适应性。     

MEA-BP模型在遥感影像分类中的应用研究

遥感影像分类作为遥感技术的一个重要应用,对遥感技术的发展具有重要作用.针对遥感影像数据特点,在目前的非线性研究方法中主要用到的是BP神经网络模型.但是BP神经网络模型存在对初始权阈值敏感、易陷入局部极小值和收敛速度慢的问题.因此,为了提高模型遥感影像分类精度,提出采用MEA-BP模型进行遥感影像数据分类.首先采用思维进化算法代替BP神经网络算法进行初始寻优,再用改进BP算法对优化的网络模型权阈值进一步精确优化,随后建立基于思维进化算法的BP神经网络分类模型,并将其应用到遥感影像数据分类研究中.仿真结果表明,新模型有效提高了遥感影像分类准确性,为遥感影像分类提出了一种新的方法,具有广泛研究价值.     

利用基于互信息的不平衡分类方法识别稀有光谱

从海量恒星光谱中发现稀有光谱是天文学研究的重要课题之一。与一般光谱相比,稀有光谱数量较少,因此,传统分类方法无法正常工作。究其原因是这些方法不仅在分类决策时并未对稀有光谱予以更多关注,而且只关注分类的准确率。鉴于此,在总结当前分类方法的基础上,深入分析互信息与决策树之间的关系,提出基于互信息的代价缺失决策树。SDSS DR8中K型、F型、G型以及M型恒星光谱上的比较实验表明,与传统分类方法相比,所提方法能够较好地完成稀有光谱识别的任务。