非对称载荷下驱动轴强度与刚度的匹配与优化

为了解决某重载车辆的驱动轴容易发生早期失效的问题,提出了一种在非对称载荷作用下实现结构强度与刚度合理匹配的分段优化设计方法。通过分析非对称承载驱动轴的刚度对载荷分布的影响,建立了以结构强度和疲劳寿命为约束、驱动轴花键的应变相等为目标的驱动轴结构设计优化模型。优化设计结果表明,危险部位右侧花键齿根应力降低了90.3 MPa,驱动轴两侧扭矩分配更合理,且使用寿命提高了72.2%。     

基于光流分析法检测钢水液位

在覆盖剂黏着于测温管表面的连铸中包中,基于视觉方法测量钢水液位系统无法通过温度场分析测量钢水液位.为此,本文使用光流分析算法跟踪测温管拔出钢水后表面黏着并向下流动的覆盖剂,检测出覆盖剂在测温管不同位置黏着特性的差异,并从微观角度分析覆盖剂在测温管表面的黏着特性与钢水液位的联系,最终计算出钢水液位.经验证,该方法所测得钢水液位误差在3mm以内.大量现场试验表明,该方法能较好地解决覆盖剂遮挡测温管表面温度信息的问题,使基于视觉方法的钢水液位测量系统在测温管黏着覆盖剂的异常情况下能准确可靠地测量出钢水液位.     

半监督学习中非标记数据的利用

同时利用半监督学习中的标记数据与非标记数据,可以提高机器学习的能力.为了利用非标记数据,我们将非标记数据所在的样本空间映射到标记样本空间.讨论如何利用非标记数据构造学习算法,并证明所构造算法的收敛性.     

全膜双垄沟播方式对旱地玉米产量和水分利用效率的影响

采用田间随机区组试验研究了3种栽培方式对旱地玉米产量和水分利用效率的影响。结果表明,秋季全膜双垄沟播栽培显著缩短了旱区玉米生育前期,延长了生育中后期,整个生育期较对照缩短21d;全膜双垄沟播栽培促进了玉米的生长,显著提高了干物质积累,秋季全膜双垄沟播栽培较不覆膜平播显著提高玉米平均干物重53.23%;秋季全膜双垄沟播显著增大了玉米产量构成因素、生物性状各指标、土壤水分、产量和水分利用效率,降低了耗水量,较不覆膜平播分别提高收后土壤水分88.83%、玉米产量29.24%和水分利用效率77.83%。表明秋季全膜双垄沟播栽培是干旱和半干旱山区发展玉米抗旱节水高产的有效栽培技术。     

一种基于深度卷积神经网络的摄像机覆盖质量评价算法

随着视频监控系统的大规模普及,视频监控系统的效用评价成为一个重要的研究课题.当前视频监控系统评价只考虑了摄像机的覆盖率,缺少对摄像机覆盖质量的量化评价.该文提出了一种基于深度卷积神经网络的监控摄像机覆盖质量评价算法.将摄像机覆盖质量评价问题转化为对摄像机所采集视频帧的质量评价问题,探讨了基于视频帧的摄像机覆盖质量等级的分级策略,标注了一个摄像机视频帧质量等级数据集; 设计了一种新颖的多维标签赋值方法,利用深度卷积网络学习鲁棒的视频帧表示,进一步基于支持向量回归机(SVR)学习视频质量回归函数,从而实现对摄像机覆盖质量的鲁棒估计.实验结果表明:该算法能够准确地对监控摄像机的覆盖质量进行自动评测,有效监测了摄像机监控质量的实时变化.     

一类未知输入系统的降维观测器设计

在观测器匹配条件不满足的情况下, 针对一类线性时不变系统,探讨了一种降维观测器设计的问题.基于输出对未知输入相关度的概念,构造辅助输出,使得匹配条件得以满足.在假设辅助输出可测时提出了一种降维观测器的设计方法.实际上,辅助输出不完全可测,使用高增益观测器观测的辅助输出估计值代替辅助输出设计降维观测器.状态估计误差在特定的封闭球体内最终一致有界,通过改变观测器参数可以调节封闭球体的半径.对一个五阶系统设计降维观测器,仿真结果表明, 降维观测器和滑模观测器具有同样良好的观测效果.
     

求解最小覆盖问题的快速近似算法的进一步研究

分析了已有求覆盖平面上给定的若干个点的尽可能小的圆的问题的算法。给出了一个新的求解最小覆盖问题的算法，其计算时间复杂度为平面上给定的点数量的线性函数，该算法已编程实现，通过几万例随机算例的实际计算比较，表明算法所得结果的平均精度比已有的各种快速近似算法所得的精度要高，而且具体每例所需的计算时间均比已有快速近似算法对应的计算时间要短。     

矩阵的κ-path覆盖对角占优性与应用

引进了κ-path覆盖对角占优矩阵,研究了它的性质,给出了广义对角占优矩阵的新表征,推广、改进、修正了一些关于广义严格对角占优矩阵判定的已有结果．     

一种使用混合匹配的有限服务自动组装算法

提出了语义企业服务总线的概念,并给出了相应的原型设计及实现该总线所涉及的技术.针对语义Web服务的自动组装问题,设计了一种使用混合匹配的有限服务自动组装算法,相比手工和半自动的组装方法,该算法能实现语义Web服务的全自动组装.     

A color based face detection system using multiple templates

A color based system using multiple templates was developed and implemented for detecting human faces in color images. The algorithm consists of three image processing steps. The first step is human skin color statistics. Then it separates skin regions from non-skin regions. After that, it locates the frontal human face(s) within the skin regions. In the first step, 250 skin samples from persons of different ethnicities are used to determine the color distribution of human skin in chromatic color space in order to get a chroma chart showing likelihoods of skin colors. This chroma chart is used to generate, from the original color image, a gray scale image whose gray value at a pixel shows its likelihood of representing the skin. The algorithm uses an adaptive thresholding process to achieve the optimal threshold value for dividing the gray scale image into separate skin regions from non skin regions. Finally, multiple face templates matching is used to determine if a given skin region represents a frontal human face or not. Test of the system with more than 400 color images showed that the resulting detection rate was 83%, which is better than most color-based face detection systems. The average speed for face detection is 0.8 second/image (400 x 300 pixels) on a Pentium 3 (800MHz) PC.