数字矿山的概念、框架、内涵及应用示范

数字矿山是当今矿山科学技术、信息科学、人工智能、计算科学、计算机和3S技术的高度综合，它将深刻改变未来矿山系统的生产活动和人们的生活方式。本文分析了数字矿山的概念和特征，构建了数字矿山的理论体系框架和有关模型，并开展了相应的应用示范研究。     

基于离散平稳小波变换的红外图像去噪

提出了一种基于离散平稳小波变换的红外图像去噪方法。在预先不知道噪声方差的前提下,只利用红外图像的输入数据就可以确定所要求的渐近最优阈值。对红外图像进行离散平稳小波变换后,分别对各个分解层的高频子带利用所提出的方法进行迭代去噪,使各个高频子带分别收敛于其最大信噪比。实验结果表明,所提出的方法在有效的去除红外图像噪声的同时,又能较好的保持红外图像的细节部分信息。算法在性能指标和视觉质量上均优于基于离散正交小波变换的阈值去噪方法和传统的中值滤波法。     

纯相稀土硫化物红色发光材料的高温微波合成及其光谱性质

采用工业频率为2.45 GHz的高温微波法制备了纯基质相的CaS∶Eu2+红色发光材料,激发波段为410~580 nm,发射峰值波长为654 nm。在微波输入功率为1.0~1.1 k W的条件下,可以获得纯基质相CaS∶Eu2+发光材料;在1.2~1.3 k W功率范围,获得的样品中含有Ca O杂质相,且颗粒团聚严重。其中,1.1 k W制备的CaS∶Eu2+样品相纯度最高,发光性能最优。微波功率的变化本质上揭示了固体颗粒的介电损耗因子及其加热特性的变化,体系涉及的非平衡反应机制促使了纯基质相的形成,并影响材料晶相结构、粒径、形貌和发光性能。结果显示,高温微波制备技术通过控制输入功率及其物料的介电损耗性质,能够获得纯基质相并且颗粒小、团聚少的荧光粉。     

大鼠胰腺及癌组织红外光谱连续小波特征提取及径向基人工神经网络识别

采用水平衰减全反射(HATR)傅里叶变换红外光谱法(FTIR)测定了SD大鼠胰腺正常组织与非正常组织的谱图,提出了一种新的基于FTIR的连续小波特征提取与径向基人工神经网络分类方法以提高FTIR对早期SD大鼠胰腺癌的诊断准确率。利用连续小波多分辨率分析法提取FTIR特征量,对于提取的特征量采用径向基函数神经网络进行模式分类。对SD大鼠的胰腺正常组织、早期癌组织及进展期癌组织的FTIR,利用连续小波多分辨率分析法提取9个特征量,进行RBF神经网络分类判断。当目标误差为0.01,径向基函数的分布常数为5时,网络达到最优化,总的正确识别率为96.67%。并对影响分类结果的网络参数、目标误差和分布常数对分类样品的影响做了讨论。实验结果表明:此方法对早期胰腺癌具有较高的诊断率。     

交互式织物组织CAD系统软件的研制

本文介绍了一种用于多臂织物产品开发的CAD软件包,系统地介绍了软件包的组成以及软件设计和使用方面的主要特点.该软件包在IBM PC机上运行.经使用证明效果良好.     

一种新颖的基于FTIR-CWT及ANN分类法的同科属中药材菟丝子与金灯藤的识别研究

采用水平衰减全反射傅里叶变换红外光谱法（HATR-FTIR）测定了同属种子植物中药材菟丝子及金灯藤的FTIR,运用基于连续小波多分辨率分析法对吸收较为相似的菟丝子及金灯藤的FTIR进行特征提取。选择第7、10、13分解层数的特征向量,进行人工神经网络（ANN）训练,再用训练出来的网络对不同产地的植物种子菟丝子和金灯藤所得FTIR小波提取的特征向量进行分类。通过对32个不同样本的验证,说明能够采用基于FTIR-连续小波特征提取及人工神经网络分类法对同科属中药材菟丝子与金灯藤进行识别。     

论高职院校图书馆语言的德育功能及其发挥

本文首先提出一个问题：什么是图书馆语言：图书馆语言是指图书馆员在为读者服务的过程中所运用的语言，包括有声语言和无声语言；然后分析了图书馆语言的德育功能；最后是探究如何发挥图书馆语言的德育功能。     

基于社会责任报告的冶金行业上市公司环境绩效信息披露研究

在冶金行业51家上市公司中,搜集到26家公司2006~2012年度社会责任报告共102份,其总披露率仅为37.09%。对社会责任报告中环境绩效信息采用内容分析法进一步研究发现,近年来环境绩效信息披露数量未呈现稳定上升趋势,披露质量有待提高,各上市公司间的环境绩效信息披露差异扩大;在30项环境绩效指标中,平均每份报告仅披露6.25项,定量环境绩效指标披露率仅为13.71%;环境绩效信息披露规范性较差,表述随意性过强。     

DSWT-FTIR-RBFNN鉴别罂粟和虞美人

采用水平衰减全反射傅里叶红外光谱法(HATR-FTIR)测定罂粟和虞美人的FTIR,由于两者为同科同属中药材,所含化学成分较为相近,为了更好地突出罂粟和虞美人在FTIR上的差异,并据此进行正确分类识别,利用离散平稳小波变换(DSWT)分别对罂粟和虞美人的种皮和种仁的FTIR进行若干尺度的变换,从中选择2个最具代表性的尺度作为特征提取的尺度空间.根据罂粟和虞美人的FTIR分布情况,确定将DSWT域内2个尺度的FTIR分别划分为2个特征区域并以每个区域内的光谱能量作为特征参数.从而构造一个包含8个特征参数的特征向量,将这个特征向量输入到径向基函数神经网络(RBFNN)进行训练,从而达到正确识别罂粟和虞美人的目的.实验中共取罂粟和虞美人的FTIR数据128对,其中训练样本78对,测试样本50对.实验结果表明利用文章的方法对罂粟和虞美人的正确识别率分别为99.8%和99.9%,从而验证了方法的有效性.     

森林生态效益外部性的经济学分析

森林生态效益外部性具有数量庞大、时空转移性、持续复杂性等特征。森林生态效益外部性内在化是一个动态发展的过程。在对森林生态效益按其权属划分为宏观（国家级生态公益林生态效益）、中观（省、市级生态公益林森林效益）和微观（林业企业、基层林场）3个层次基础上,对各层次外部性和各类外部性应采取不同形式、不同程度的内在化途径。