一种基于模糊聚类的火焰色彩特征目标检测

计算机视觉检测是指利用计算机图像处理系统来模拟人类视觉进行检测对象的分类、识别和测量的技术.使用基于模糊聚类的图像RGB分量线性变换后的正交彩色特征,建立了应用于火焰检测的一种混合检测模型,并将其应用于视频序列图像中火焰的自动检测.实验结果验证了该方法的有效性.     

基于有趣地点压缩的时空轨迹聚类

研究移动物体时空轨迹局部关键地点时空相似的聚类问题.根据移动物体的运动状态提取轨迹中的有趣地点,利用最小包围盒技术对这些有趣地点进行描述,得到基于有趣地点压缩的轨迹表示形式;然后给出一个时空属性相结合的相似性度量公式,对压缩表示的轨迹进行相似性度量;基于这个相似性度量公式对轨迹进行聚类,聚类方法采用层次聚类法.实验结果表明,本文提出的方法能有效地对移动物体时空轨迹进行聚类,由于采用了增量式的轨迹压缩方法,不仅提高了聚类的速度,而且还实现了增量式的轨迹聚类.     

基于核函数变换的NLPCC分析在洪水分类中的应用

通过拟线性化变换和降维去噪,得出多维分类指标的低维主成分值,然后通过对每一待分类样本的低维主成分值进行聚类分析,最终得出洪水的自然分类结果.洪水分类实例结果表明,该计算方法不需要复杂的计算机专业知识和优化算法知识,原理清楚,计算简单,结果客观有效,不失为一种洪水分类评价的新途径.选择适宜的非线性变换函数是正确应用该方法的关键,同时对于能够预先给出分类指标值且数值范围较小时,需要指标标准数值判定和聚类效果判定相结合.     

NK细胞杀伤ARH-77细胞的活性及机制的初步探讨

目的探讨同种异体NK细胞杀伤人骨髓瘤ARH-77细胞的活性及机制。方法 LDH释放法检测NK细胞杀伤ARH-77细胞的活性;RT-PCR方法和流式细胞仪分别检测K562和ARH-77细胞NKG2D配体和HLA-I基因和分子。阻断K562和ARH-77细胞NKG2D配体,观察NK细胞杀伤活性的变化。结果相同效靶比时NK细胞杀伤ARH-77细胞的活性明显低于杀伤K562细胞。两种细胞均表达MICA/B和ULBP1～3基因。K562细胞高表达MICA/B和ULBP1～3分子,不表达HLA-Ⅰ类分子;ARH-77细胞低表达ULBP1～3分子,高表达HLA-Ⅰ类分子。ARH-77细胞HLA基因型为A2、3,B15、35,Cw3、4。阻断NKG2D配体,NK细胞对K562细胞的杀伤活性明显降低,对ARH-77细胞的杀伤活性无明显改变;阻断HLA-Ⅰ类分子后,NK细胞对K562细胞的杀伤活性无变化,对ARH-77细胞的杀伤活性明显提高。结论 ARH-77细胞对NK细胞的杀伤敏感性低,其机制与其高表达HLA-Ⅰ类分子、低表达NKG2D配体有关。     

基于4D模型技术的船台吊装监控体系

为了缩短船台（坞）周期,实现资源合理配置,动态监控船台吊装过程,提出了基于4D模型监控船台（坞）吊装过程的研究方法。在此基础上开发了船台吊装监控系统,以2800TEU船为例,将船台吊装的过程展现出来,形成动态的建造过程模拟。验证了基于4D模型技术监控船台（坞）吊装过程的可行性,并为船舶建造各项计划提供可靠依据。     

某拟建修造船厂工程波浪分析

依据秦皇岛海洋站34年实测资料统计分析出的不同重现期的波浪要素,针对某拟建修造船厂工程总平面布置方案,利用TK-2D波浪数学模型及MIKE21的BW方程波浪数学模型,对工程建成前后的波浪场进行模拟.确定了工程区域各等深线处的设计波要素,论证了船厂码头和不同的防波堤、进港航道平面方案布置对港内的泊稳条件、拟建码头前的波浪变形情况以及波浪变化对码头作业天数的影响.模型中考虑了波浪的折射、绕射、反射、底部损耗等因素,为工程设计提供依据.     

港珠澳大桥建设对水沙环境影响数学模型研究—I. 模型的建立和验证

针对港珠澳大桥工程和其所在海区的特点,基于TK-2D软件建立了不规则三角形网格的伶仃洋内外海域大范围二维潮流泥沙数学模型和大桥工程区附近的小范围局部细化的二维潮流泥沙数学模型,根据现场实测资料对模型进行了充分的验证,分析了工程海区的潮流悬沙特征,为进一步论证港珠澳大桥建设方案对工程海区的影响奠定了基础。     

水泥稳定类基层混合料组成设计

说明了影响强度的因素,介绍了材料要求以及混合料组成设计。     

两种抗滑结构的优化设计

对滑坡整治提出抗滑桩、预应力锚索抗滑桩的治理方案,数值模拟计算了滑坡加固,在分析加固效果和抗滑结构受力情况的基础上,对抗滑桩和预应力锚索抗滑桩提出结构优化建议,优化研究的结果可为抗滑综合优化研究提供计算依据。     

基于二维主分量分析的人耳身份识别研究

有效的特征提取方法是解决人耳身份识别任务的关键之一。以主分量分析（PCA）为代表的线性子空间方法在特征提取工作中得到了广泛应用。为了更有效地提取人耳图像特征并减少运算量,将基于二维图像矩阵的2D-PCA方法应用于人耳身份识别。针对三个USTB人耳图像库,采用最近邻分类器,研究了选用不同的特征维数、贡献率,及不同的相似性测度时,2D-PCA方法与传统的PCA方法的识别性能。交叉验证的实验结果表明：2D-PCA方法较PCA方法获得了更短的训练时间和更高的识别率,说明基于图像矩阵的2D—PCA方法是一种效率更高,鲁棒性更强的人耳身份识别方法。