基于多层判别式字典学习算法的传统服饰图像分类

现有的多层判别式字典学习算法中大多采用交替方向乘子法实现字典的更新，在图像分类方面的应用较为成熟。然而，当图像内容较为丰富且含有多个标签时，现有方法在多标签分类上的表现不佳。对此，可采用递归最小二乘法与去相关增强重建系数算法构成的二层判别式字典学习结构，更适用于图像多标签分类。通过多层判别式字典学习对数据进行多次稀疏分解，在最后一层判别式中用线性分类器对稀疏分解得到的特征向量进行分类，采用4个多标签分类指标对分类效果进行评判时，发现One-error, Coverage, Ranking-loss三个分类指标越小，Average-precision分类指标越大，算法的性能越优。实验结果表明，在明清服饰纹样数据集上使用多层字典学习算法的分类精度达到了82.17%,在同类算法中的性能最优。     

叙事式可视化综述

可视化将数据及信息以故事叙述方式生动呈现,形成了叙事式可视化研究.本文整理了叙事式可视化的发展现状,分析了已有的叙事式可视化案例;其次结合叙事视角理论和可视化过渡技术理论,提出叙事式可视化的分类方法,同时简述叙事式可视化的评价方法;最后,分析了叙事式可视化的应用场景,并结合叙事式可视化特点设计了可视化案例,进一步展望叙事式可视化的未来前景.     

西门子携创新产品亮相广州自动化展,助力珠三角制造业更上一层楼

<正>2014年3月3日至5日,西门子参加了中国广州国际工业自动化技术及装备展览会(SIAF 2014)。面向珠三角广大原始设备制造商,西门子全方位展示了工业自动化与驱动技术产品及解决方案,并隆重推出了新一代人机界面产品——SIMATIC系列精简面板,这是西门子自参加SIAF以来参展的最强阵容。此外,西门子还在展会期间举办了"制造业的未来——华南区VIP客户峰会",西门子与重要客户就制造业的未来发展趋势等问题展开了深入探讨。     

在计算机上观察简谐振动的合成——MATLAB在物理实验教学中的应用

本文应用MATLAB中的SIMULINK工具箱中的信号发生器（sign）和示波器（scope）及双踪示波器（XY）方便地观察了“拍”的合成现象和李萨如图形，加深了学生对这两种特殊形式的简谐振动合成的理解，同时也使学生掌握了当今流行的MATLAB语言。     

二滩水电站水工金属结构安全检测及评估

水工金属结构安全关系到水电站安全度汛和水库的正常运行调度。对水工金属结构进行安全检测和评估是及时发现问题和隐患、保障水电站运行安全和经济效益的重要手段。笔者介绍了二滩水电站水工金属结构安全检测范围选择、检测内容及方法、检测和计算成果、安全评估等内容,提出了保障水工金属结构安全运行的建议。     

挖掘机液压系统典型故障分析与排除

目前，在胜利油田现场施工中使用的挖掘机多数为斗容1吨左右的单斗液压挖掘机，其液压挖掘机的故障形式非常之多。介绍了油田常用液压挖掘机的结构特点，根据实践经验阐述了液压挖掘机的典型故障分析诊断和排除措施，对液压挖掘机的故障排除具有一定的借鉴意义。     

Arnold反变换的规范表达式及多维推广

Arnold变换具有周期性,广泛应用于图像加密方面,其正变换具有规范的表达式,但Arnold的反变换却没有一个规范表达式,因此论文提出一种Arnold反变换的规范表达式对各类Arnold正反变换进行形式上的统一,规整而简洁化,并在多维上进行推广。     

不确定非线性时滞系统的广义H_2控制

对连续时间非线性系统的广义H2控制问题进行了研究。针对系统具有时变状态时滞和范数有界不确定性的特点,基于T-S模型,采用Lyapunov函数和线性矩阵不等式方法,得出此类非线性系统存在鲁棒H2模糊控制器的充分条件。该条件等价于两类线性矩阵不等式的可解性。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于拓扑构型的地毯图案生成方法

传统的织物图案中通常包含按一定特征分布的基本元素,而现有基于特征和实例的图案生成方法难以保持图案中基本纹样元素与结构特征的完整性以及分布特征等基于风格层次的信息.文中以新疆地毯图案为例,提出一种基于拓扑构型的图案自动生成方法.将交互标识出的不同感知层的图案元素作为模板,并约束模板匹配算法较准确地提取同类图案元素,生成图案拓扑构型;再设计选择规则,提取合适的图案纹样.最后利用所提出的标识矩阵法进行纹样嵌图,结果表明,该方法不仅解决了图案元素重叠的问题,而且能生成体现织物图案的构图、元素形象和色彩的具有层次美感的图案,满足风格传承的设计要求.     

具有不确定参数的混沌系统的模糊保代价控制

研究了具有不确定参数混沌系统的稳定模糊保代价控制问题。采用T-S模糊模型描述混沌非线性系统，对具有范数有界，时变参数不确定性的混沌系统，得到了存在稳定模糊保代价控制器的充分条件。并推算出了相应的线性矩阵不等式(LMI)形式。