Renyi信息熵指导下的聚合层次化聚类

聚合层次化聚类是聚类分析中发现数据集潜在结构的一类重要方法．在这类方法中,影响聚类质量的一个关键问题是如何度量子类之间的距离．作为子类间的相似性度量,不但可以通过非参数估计的方式进行计算,还可有效地利用子类数据集中所有样本提供的信息,对子类中数据分布的描述更加充分．实验结果显示,在两种具有代表性的人造数据集上,基于Renyi熵的类间距离度量比3种传统度量方法有更好的层次化聚类效果．并且,在图像过分割的情况下,通过Renyi熵距离对子分割区域进行合并可以找到合理的分割目标．     

一类具有阶段结构的SIRS传染病模型的稳定性

建立了一类具有阶段结构并且含有出生函数的SIRS传染病模型,通过定性分析,得到了传染病最终消失和成为地方病的阈值,并且证明了无病平衡点的全局稳定性和正平衡点的局部稳定性.     

码头闸口集装箱箱号自动识别系统设计与开发

码头集装箱的进出车辆登记,传统采用人工记录方式,效率低。为了提高码头的运转效率,重要的是减少车辆的登记时间。笔者设计的集装箱箱号自动识别系统,基于轴线扫描和垂直投影的箱号定位,有效地去除了干扰信息,获取准确的箱号位置;同时采用将灰度投影字符分割法和欧式距离字符识别相结合的方法,提高识别效果;采用摄像头拍摄车辆图像,利用监控计算机对图像进行处理,识别出集装箱箱号,录入数据库,并做决策,控制闸口设备的操作。仿真结果表明:该系统可以实现自动录入进出闸口的集装箱箱号,车辆进出闸口无需停车,提高了码头运转效率,减少了塞车机会,并解决了采用射频(RFID)识别系统成本高、难统一标准的难题。     

快速高维均值平移算法及其在航空图像分割中的应用

随着军事伪装技术的广泛应用,如何有效提取与背景色彩接近的目标是提高航空图像目标识别能力的关键。针对背景色彩接近目标的航空图像分割问题,应用一种基于快速高维均值平移的图像分割方法对航拍图像进行处理。在包含有空间,色彩和纹理的高维特征空间中对图像进行均值平移滤波,再通过聚类方法分割图像。同时,针对特征空间维数增大带来的大计算量问题,对均值平移算法进行了改进,给出了一种基于均值平移向量预测的快速算法。实验结果表明,算法用于航拍图像分割,分割效果和运算速度均优于标准算法。     

核电站辐射监测系统报警阈值设置方法

对核电站辐射监测系统报警阈值的设置方法进行了初步的探索研究,分别设计了工艺系统监测通道、区域辐射监测通道、排出流监测通道的阈值设置原则,并依据此原则对个别通道提出了具体报警阈值的设置方法.     

在施工隧道内更换盾构机刀盘的中心滚刀座

在盾构隧道施工过程中,盾构机在隧道内更换刀盘的刀座（特别是中心刀座）相当困难。通过广州地铁3号线盾构区间隧道在施工过程中进行更换中心刀座的实践,总结出中心刀座更换的工艺技术和经验。     

内马铁路残坡积土石混合体含石量对抗剪强度影响分析

针对内马铁路二标大量分布的残坡积土石混合体材料抗剪强度易受含石量影响的问题，选取了具有代表性的圆砾和角砾，并配置成不同含石量的试样进行不排水三轴剪切试验，系统研究了砾石含量和形状对土石混合体强度特性的影响规律。试验结果表明:土石混合体砾石含量阈值分别为40%和80%，即含石量小于40%时，土石混合体峰值内摩擦角基本不变，且不受砾石形状影响；含石量由40%增至80%时，土石混合体试样峰值内摩擦角逐渐增大，且角砾试样的大于圆砾；含石量超过80%时，试样峰值内摩擦角缓慢增加，并发现试样峰值抗剪强度有相似的变化规律。     

带评价系统的曲率相关有向主动轮廓模型

主动轮廓模型广泛应用于很多领域,但这个框架下的模型都有两个关键的难点.针对这一问题,通过对已有方法失败原因的分析,本文提出了一种新颖的外力大小与曲率相关的主动轮廓模型（CDM模型）.任何粗分割方法都能为该模型预测方向提供灵活有效的线索,并且模型外力的大小定义为曲线曲率的相关方程.这使得该模型具有许多与众不同的优点,并能够有效避免自相交现象的发生.在不同的收敛过程和不同的主动轮廓模型中,评价模块的出现能够有效地度量模型结果与真实目标轮廓之间的相似度.实验结果显示,CDM模型在其他模型失败的例子中能够得到正确、鲁棒的结果,并且能够在医学图像中精确地拟合目标轮廓.     

山区公路弯道预警方法研究

山区公路弯道的事故率往往高于普通路段,驾驶人由于视距等原因对弯道风险产生识别模糊的现象,基于此提出了一种弯道预警方法.针对山区公路上行驶前方是否为弯道进行预警,以前车的驾驶状态和环境因素为依据进行建模,为后车提供有效的信息以完成信息的链式传递.分析了速度和三向加速度与弯道条件的关系,通过频率分布图与相关系数的计算,从统计学的角度说明了4个变量作为模型自变量的可行性.同时考虑到驾驶人的性格等个人因素的影响,以历史数据为基础,利用以处理时序数据见长的Elman递归神经网络构建预警模型,并将该模型与二元逻辑回归、BP神经网络等方法进行对比,其准确率达到85.59%,验证了模型的有效性.