旋转机械振动故障诊断的灰度-梯度共生矩阵方法

研究了基于灰度-梯度共生矩阵的旋转机械故障诊断方法,利用灰度-梯度共生矩阵直接提取旋转机械振动参数图形中的特征信息,应用人工免疫系统实现旋转机械故障诊断.实验验证该方法可以获得较高的诊断精度,证明了该方法的可行性.      

对一种特征识别算法的两点改进

 针对一类重要的特征识别算法——Falcidieno算法,做了两点较大的改进:第一,在处理显式特征时,原算法不能处理凸特征与凹特征相邻接时的情况,而改进后的算法可处理该情况,它可从既有凸边又有凹边的环识别出凸特征和凹特征;第二,指出了隐式凸特征存在的一个条件,并修改了对隐式特征的处理方法,从而可识别出更多类型的隐式凸特征.这两点改进显著地扩展了该算法的适用范围.     

航空发动机的现状和发展

概述了现代航空发动机的特点,论述了第四代战斗机发动机F119的技术指标及其衍生的F135发动机的设计进展。给出了2020年前航空发动机IHPTET计划的部件设计水平、总技术指标和结构特点,预测了未来航空发动机的发展趋势。     

基于组合不变矩与神经网络的卫星目标识别

首先介绍了Hu提出的不变矩和Jan Flusser提出的仿射不变矩,在不增加特征向量维数的前提下,将不变矩的部分分量与仿射不变矩组合成新的特征向量——组合不变矩。利用组合不变矩提取图像中的不变特征向量,并结合基于人工神经网络的分类器,较好的实现了对卫星目标的分类识别。     

基于极大熵聚类的工程项目风险预警模型

该方法针对当前大部分工程风险预警模型只能报警,不能预测的现状,提出了基于熵最优化的工程项目风险预警方法.利用判别熵最小化选取项目风险预警指标值,通过特征选取找出那些最有效的特征,研究出一种新的聚类算法——极大熵聚类算法,极大熵聚类算法是以概率为比例将任一指标向量分配给所有码向量,而不是仅仅只分配给与之最近的码向量,该算法是C-均值算法的一种推广.最后用实例验证该模型,用此算法对预测结果进行分类,判断项目的风险状态.结果表明这种方法估计工程项目风险快捷有效,与实际情况基本一致,可以应用于工程分析.      

基于定点旋转的遥操作前端视觉自标定

为解决遥操作过程中当前端视觉内参数改变时的标定问题,特别是在一些危险的或是人无法到达的环境下,在前端放置标定物用传统的方法进行标定是不可能的,因此采用了一种基于定点旋转的自标定技术来进行标定.对基于定点旋转的自标定方法进行了理论推导,得到了标定步骤.在试验过程中,摄像机固定在一种旋转装置上进行拍摄,采用SIFT(Scale Invariant Feature Transformation)算法对拍摄的图像进行特征点检测和匹配,采用牛顿算法进行计算.为和传统的标定方法进行比较,对自制的平面模板进行拍摄,利用Harris算子对平面模板图像进行角点检测,用传统的标定方法重新对摄像机进行标定.结果表明两种方法得到的答案相近,用传统标定方法标定结果是接近摄像机真实参数值的,说明这种新的标定方法是一种有效的标定方法.      

基于Swin Transformer和多尺度特征融合的红外弱小目标检测方法

红外弱小目标的检测识别是军事侦察和遥感探测领域的一项关键技术。针对现有的传统目标检测方法普遍存在的检测误报率高、环境适应性差等问题,本文设计提出了一种基于Swin Transformer和多尺度特征融合的红外弱小目标检测方法。该方法首先在基于编解码Unet网络架构的基础上,通过引入Swin Transformer的自注意力机制代替常规的卷积核来进行目标特征的分层提取,从而有助于在更大的感受野下挖掘目标在不同尺度下的潜在信息;之后,通过设计一个自底向上的跨层特征融合模块作为网络模型的解码器,可以从复杂背景中保留红外弱小目标特征,并将目标的浅层局部信息和深层语义信息进行充分融合。试验测试结果表明,所提方法在红外小目标公共测试数据集SIRST上能够实现0.747的交并比指标(IoU),以及0.752的归一化交并比指标(nIoU),其性能均优于其它典型方法,在不同复杂场景下均拥有更好的检测效果。     

新时期大学生消费特点及对策

关注大学生消费状况,把握大学生消费的心理特征,引导大学生树立理性消费观,培养和提高他们的“财商”,已成为高校思想政治工作者必须面临和解决的重要课题。列举新时期大学生的消费特点,提出解决大学生非理性消费的对策。     

基带PSK信号的编码规律恢复算法研究

针对基带PSK信号相位抗噪能力弱的特点,通过提高相位的直流分量,采用带通滤波和高阶差分的方法,在信噪比较低的情况下提取到信号的突变信息,实现了编码规律的恢复。理论分析了算法的实现过程,并进行了仿真试验,仿真结果表明,该算法在较低信噪下可以实现基带PSK信号的编码规律恢复。     

一种基于肤色和脸部特征的人脸特征点检测算法

人脸检测通常是人机系统中人机交互的第一步,像人机系统中基于人体特征的用户身份识别,计算机对用户感情和意图的理解等.本文提出了一种用于办公室环境下的彩色图像中人脸检测算法.基于一种新的肤色检测算法,对图像进行肤色区域检测.算法通过构建眼,嘴模板来进行人脸的校验.实验结果表明,该算法可以实现在图像中出现照明,人脸表情,尺度较大范围变化情况下的人脸检测.