强化顶岗实习教学环节,促进毕业生就业

作为首批28所国家示范性高等职业院校之一的长沙民政职业技术学院,其开办的电气自动化专业,强化顶岗实习教学环节,已经在实践中摸索出一条促进企业和学校双赢的路子。这种实践,不仅圆满地完成了国家示范性高等职业院校建设有关顶岗实习的分目标,而且在当前高职院校毕业生就业因金融危机受职业岗位调整影响较大的严峻形势下,通过顶岗实习带动学生就业,实现从实习到就业的平稳过渡,提供了操作性很强的方法。     

基于Internet的水仓SCADA系统研究

在矿井中,如何有效地对水仓状态进行监控,使整个水仓安全、可靠地运行变得至关重要。为此通过设计水仓的SCADA系统来建立一个水仓各项监控、检测数据的信息共享、交换、传输平台。详细介绍了SCADA系统的软硬件设计平台。实现了数据的采集、水仓水泵的远程监控,较好地满足了水仓的监控管理。     

Contourlet四叉树系数方向相关性的遥感图像融合算法

近年来,遥感图像融合技术作为遥感图像处理的重要分支,在资源调查、环境监测和区域分析等领域受到广泛关注.遥感图像融合技术可以融合不同传感器获得的不同图像,获得一幅信息完整、表达准确的融合图像.Contourlet变换以其优越的非线性逼近特性和良好的多分辨率、各向异性、冗余性等特点成为处理二维及多维信号奇异性的有利工具,并广泛应用到图像融合领域.结合Contourlet变换的特征,深入分析了Contourlet系数的关联特征,提出了一种基于Contourlet四叉树系数方向相关性的遥感图像融合方法.首先对不同传感器所采集的遥感图像进行Contourlet变换,获得不同尺度下的系数分布;然后根据各尺度之间的系数满足四叉树结构关系、树中各结点的方向相关性表现出一致的特征,提出了一种新的系数相关性融合规则,能够自适应地计算融合加权系数,进而获取融合系数;最后对融合系数进行Contourlet逆变换,得到遥感融合图像.相比于传统遥感图像融合方法,新算法获得的图像信息量更加丰富,纹理更加清晰,具有较强的实用性.     

一种基于小波系数区域特征的图像融合算法

分析并统计了图像经小波变换后低频子带系数的区域特性和各高频子带系数的方向区域特性,并据此提出了一种新的基于小波系数区域特征的图像融合方法.对于低频子带的每个系数,根据其区域相关性,采用区域方差的融合规则,确定低频融合系数;对于各高频子带的每个系数,根据其所在子带的方向特征,采用方向区域能量的融合规则,进而确定高频融合系数.对多聚焦图像和医学图像进行了融合仿真实验,并用信息熵和平均梯度对融合结果进行了客观的评价.实验结果表明,基于小波系数方向特征的图像融合算法要优于传统的融合算法,具有一定的实用性.     

模拟情境下经济决策及财富关联可视分析

针对经济学领域中采用实验经济学方法产生的大规模高维动态数据,在与实验经济学专家密切合作的基础上,提出模拟情境下真实努力任务实验数据可视分析方法.设计决策过程信息图以全面呈现实验过程中参与者的总体决策分布和个体行为特征;设计自适应决策分类图、财富时序变化特征图、总体决策桑基图等方法直观地呈现实验参与者的决策过程表现与财富结果的关联关系.集成上述可视化设计与数据挖掘算法模型,开发面向真实努力任务实验数据的可视分析系统,帮助领域专家探索式地发掘参与者决策行为特征以及财富变化关键因素,为专家探索和分析贫困产生及贫困循环恶化的内在机制提供依据.大量基于真实数据的案例分析和专家反馈信息进一步验证了该方法和系统工具的有效性和实用性.     

面向数据排名的可视分析方法综述

根据属性关键字的大小对数据对象进行排名,能够帮助用户快速而精准地判断和决策.文中对面向数据排名的可视分析进行综述.首先从映射表示大小关系的视觉元素出发,介绍坐标轴位置、长度、角度、面积和亮度/饱和度等视觉元素在排名可视化过程中的设计与应用;然后从数据结构形式出发,介绍多维、时序、空间和拓扑等面向数据排名的可视分析方法;再概述面向数据排名的可视分析技术在经济金融、城市交通和文体传媒等领域的应用研究;最后总结面向数据排名的可视分析面临的挑战,并对未来工作进行了展望.     

耗能联肢墙体系的减震性能及参数影响

连梁内设置竖向变形阻尼器的耗能联肢墙体系的基本构造形式及原理如下：将联肢墙连梁在跨中位置处断开,用竖向放置的金属屈服型阻尼器连接两侧墙肢,在地震作用下两侧墙肢的竖向变形差使阻尼器发生变形,进而耗散地震能量,减少墙体的损伤. 基于宏观杆系有限元模型（考虑剪切的纤维截面）对耗能联肢墙体系进行非线性静、动力抗震分析,并以无量纲阻尼器参数为关键变量进行参数影响研究. 多个不同的阻尼器参数组合工况的分析及对比结果表明：当阻尼器参数设置合理时,耗能联肢墙的延性较常规联肢墙有所提高,地震响应明显降低,裂缝较少且分布均匀,具有良好的抗震性能和减震效果;地震动强度、地震动频谱特性及阻尼器参数的分布模式对体系的减震效果有一定影响. 根据分析结果给出设置连梁耗能联肢墙体系参数设计的相关建议.     

地理空间数据可视分析综述

地理空间数据通常是指用于描述自然现象和社会事件的发生及演变的空间位置、分布、关系、变化规律等方面的信息资料.随着获取渠道的多样化、采集过程的规范化以及采样粒度的精细化,地理空间数据普遍呈现属性描述多样化、特征分布时空化、结构关系层次化等特点,经典的统计分析软件和地理信息系统难以有效地发掘地理空间数据中隐含的复杂关系模式及结构特征.可视分析则是在有效地融合可视设计和数据挖掘模型的基础上,借助交互技术引导用户全面而细致地分析和探索地理空间数据中潜在的对象、过程、事件,以及所呈现的多维、时空、动态、关联等特征.因此,文中对面向地理空间数据可视分析的相关研究进行综述,首先从视觉元素映射的视角出发,介绍点、线、面、体等视觉元素在地理空间数据可视化过程中的设计与应用;其次对于地理空间数据的组织形式,分别概述具有显著多维、时空、层次等特点的地理空间数据的可视分析前沿技术和方法;进一步简述地理空间数据可视分析技术在自然环境、城市交通、人文经济等领域的拓展应用.在此基础上,对地理空间数据可视分析的未来发展趋势进行了展望.     

改进的曲率滤波强噪声图像去噪方法

目的 医学影像获取和视频监控过程中会出现一些恶劣环境,导致图像有许多强噪声斑点,质量较差。在处理强噪声图像时,传统的基于变分模型的算法,因需要计算高阶偏微分方程,计算复杂且收敛较慢;而隐式使用图像曲率信息的曲率滤波模型,在处理强噪声图像时,又存在去噪不完全的缺陷。为了克服这些缺陷,在保持图像边缘和细节特征的同时去除图像的强噪声,实现快速去噪,提出了一种改进的曲率滤波算法。方法 本文算法在隐式计算曲率时,通过半窗三角切平面和最小三角切平面的组合,用投影算子代替传统曲率滤波的最小三角切平面投影算子,并根据强噪声图像存在强噪声斑点的特征,修正正则能量函数,增添局部方差的正则能量,使得正则项的约束更加合理,提高了算法的去噪性能,从而达到增强去噪能力和保护图像边缘与细节的目的。结果 针对多种不同强度的混合噪声图像对本文算法性能进行测试,并与传统的基于变分法的去噪算法（ROF）和曲率滤波去噪等算法进行去噪效果对比,同时使用峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）作为滤波算法性能的客观评价指标。本文算法在对强噪声图像去噪处理时,能够有效地保持图像的边缘和细节特征,具备较好的PSNR和SSIM,在PSNR上比ROF模型和曲率滤波算法分别平均提高1.67 dB和2.93 dB,SSIM分别平均提高0.29和0.26。由于采用了隐式计算图像曲率,算法的处理速度与曲率滤波算法相近。结论 根据强噪声图像噪声特征对曲率滤波算法进行优化,改进投影算子和能量函数正则项,使得曲率滤波算法能够更好地适用于强噪声图像,实验结果表明,该方法与传统的变分法相比,对强噪声图像去噪效果显著。     

多源大学生心理健康调查问卷数据可视分析

心理健康调查问卷广泛用于发现、检查和治疗大学生群体潜在的精神障碍和心理疾病,如经典的大学生人格问卷(UPI)和症状自评量表(SCL-90).不同问卷的调查角度存在差异,往往容易导致分析结果不尽相同,给大学生心理健康状况的综合调查、协同分析和精准治疗等带来挑战.为有效地挖掘多源调查问卷之间的关联,降低心理健康分析的不确定性,设计了面向多源调查问卷数据的大学生心理健康可视分析方法.首先,面向学生个体,设计多源心理健康调查问卷数据可视化,利用Circos技术展示具体答题信息及多源问卷关联情况;进而设计平行坐标系,直观地展示问卷属性的分布情况,引导用户交互式地确定平行坐标轴排列顺序,有效地呈现多源调查问卷属性之间的相关性;根据多源问卷属性信息,利用降维算法将大学生个体心理健康状况展示于低维坐标系中,设计几何空间差异度量方法以有效地评估多源问卷调查分析结果的不确定性,并且利用颜色映射有效地引导用户关注分析结果不确定的学生个体心理健康状况,从而实现心理健康状况的综合判断和追踪分析.集成上述问卷展示及分析功能,设计面向多源问卷调查数据的可视分析系统,提供便捷的用户交互模式,为用户深入探索和挖掘大学生心理健康状况提供有效手段.基于真实多源问卷调查数据的案例分析及用户反馈结果,进一步验证了文中工具的有效性和实用性.