一种灰度化混合法在集装箱箱号识别中的运用

研究一种基于机器视觉的集装箱箱号识别方法。对于集装箱彩色图像预处理过程中的灰度化方法，传统的灰度化算法不能有效弥补图像中污损或其他信息缺失的部分，因此，本文提出使用主成分分析法（PCA）结合贝叶斯阈值估计灰度变化率的混合法对图像的灰度化进行优化，可以在判断图像中某一点灰度值与周围相邻像素点的灰度值的变化率后，弥补缺失信息，有效确定边缘特征，从而使后续的字符识别准确率大大提高。最后使用该算法模型设计实现一套用于港口集装箱的智能检测系统。经过Matlab实验验证，在对50幅港口集装箱箱号图像的识别中，通过使用本文提出的混合灰度化方法，与普通的均值法和加权平均法的灰度化方法相比，准确率更高，其中单一字符准确率可达96%，箱号准确率可达92%。     

基于模糊综合评判和层次分析法的中子管故障风险评估

中子管是一种用途广泛的关键部件，然而目前国产中子管的可靠性水平与国外相比还有一定差距，难以满足各行业的使用需求。本文分析了中子管的主要故障模式，采用模糊综合评判和层次分析法对中子管故障进行了多级模糊综合评判，并对中子管故障风险进行了评估。结果表明，中子管总体故障风险水平中等，故障风险前3位的部件为靶、氘氚储存器和加速极，在设计和使用中应重点关注靶释放氦气，靶膜氧化，氘氚储存器吸气剂局部破损，绝缘瓷管破损，加速极离子加速、聚焦不稳定等故障。     

六盘水市煤炭行业竞争战略分析

我国是富煤贫油少气的国家，煤炭是我国最重要的一次能源。但从能源激烈的竞争市场环境而言，当前我国煤炭行业发展出现了困境。为了更好地发展六盘水地区的煤炭行业，结合竞争战略理论和六盘水市的煤炭行业发展状况，运用PEST分析法和波特五力模型对六盘水市煤炭行业进行分析，得出整合资源，结合自身优势大力吸引人才，最终达到产业转型的生态化煤炭发展战略模型。分析结果可为提高六盘水煤炭行业竞争力提供理论支持。     

基于哈希锁定的网络传输异常序列监测仿真

为有效提升传统网络传输异常序列监测方法的处理效率,提出基于哈希锁定的网络传输异常序列监测方法。利用随机投影的哈希函数将高维空间数据转换为低维空间数据,并利用网络传输序列的多元数量值函数,组建网络传输结构模型。对网络传输结构模型进行流量时频采样以及时间序列分析,结合FIR滤波器对其进行流量抗干扰处理,通过高阶累计的振荡衰减,对输出的滤波数据进行特征搜索及提取,实现基于哈希锁定的网络传输异常序列监测。仿真结果表明,所提方法具有较强的抗干扰性,并且能够确保网络的稳定运行。     

基于ARIMA和BP神经网络的生态系统服务价值预测仿真

针对现有生态系统服务价值预测体系误差大、研究不足等问题,本文构建了面向未来生态服务价值的预测机制。该机制采用主成分分析法和Person相关系数法,建立了以GDP、人口、土地利用率、土地管理政策和城市人口密度为驱动力的生态系统服务价值关联矩阵,提出了基于ARIMA和BP神经网络的生态系统服务价值的时间序列预测机制。为验证预测机制有效性,本文选取中国主要土地利用类型代表省份的真实土地数据集进行分析,研究结果表明本文建立的预测模型平均绝对误差仅为0.023,且从预测结果来看,未来草地生态会向较好趋势发展,林地生态发展不容乐观。