基于分段加权的反向稀疏跟踪算法研究

为提高稀疏表示跟踪模型性能，提出一种分段加权的反向稀疏跟踪算法，将跟踪问题转化为在贝叶斯框架下寻找概率最高的候选对象问题，构造不同的分段权重函数来分别度量候选目标与正负模板的判别特征系数。通过池化来降低跟踪结果的不确定性干扰，选择正负模板加权系数差值最大的候选表示作为跟踪结果。实验表明，在光照变化、遮挡、快速运动、运动模糊情况下，所提出的算法可以确保跟踪结果的准确性和鲁棒性。     

试论入世对中国氧化铝工业的影响

随着中国加入WTO，给企业带来了发展的机会，也带来了挑战。本文通过对中国氧化铝工业的现状及其与世界水平的差距的分析，阐明了入世后随着关税等贸易壁垒的消除，国内、国际市场的竞争更加激烈。明确指出了我国氧化铝工业面临的多重挑战，以及给中国氧化铝工业带来的机遇。强调充分利用WTO给企业创设的权利，借入世东风，促进我国氧化铝工业快速发展，只有发展，中国氧化铝工业才有出路。     

发展是企业的根本出路

通过对中国铝工业发展历程的回顾以及与国外铝企业的比较，找出了中国铝工业存在的优势和差距。就中国铝工业应如何解决前进中存在的问题和今后几年的发展目标进行了探讨。     

基于LSTM的电力暂态稳定在线评估及预测研究

电网规模的扩大使得电力系统运行状态变得更加复杂,对电网安全稳定运行提出了更高要求。提出了基于深度学习中长短时记忆（long-and-short term memory,LSTM）的电力暂态稳定在线评估模型。该模型通过获取全网各节点电压、电流、功率等电气量,实时计算得到电网失稳可能性评分,并在新英格兰10机39线系统上对该模型进行测试与优化。实验结果表明,该模型能通过实时运算得到电网稳定性的评估及预警,具有准确性高、预警能力强、支持在线监测的特点。     

基于多指标的指纹图像质量综合评估研究

结合空域和频域特征的质量评估方法评估指纹图像质量。分割出指纹图像有效区域,分析该有效区域的面积、偏移度、干湿度等局部质量评估指标,并对其中心区域进行快速傅里叶变换获得全局质量评估指标,通过非线性加权融合5个质量评估指标的评估分数得到指纹图像的综合质量评估分数。实验结果表明,该方法能准确判断指纹图像的质量,有助于提高自动指纹识别系统的整体性能。     

尺度自适应在线鲁棒目标跟踪

针对在线boosting跟踪算法在目标外观发生大幅度变化以及遮挡时易产生“漂移”导致目标丢失问题进行了研究,提出一种尺度自适应在线鲁棒目标跟踪算法。算法基于目标灰度或彩色直方图统计特征构建权重图像,通过对权重图像的矩特征分析,可以实现对目标尺度的自适应调整,同时该算法引入半监督学习策略,很好地解决了由于在线学习导致的跟踪失败问题。实验结果表明,本文算法很好地解决了遮挡、目标外观和尺度变化时的鲁棒跟踪问题。与EM-shift,MIL和SPT三种算法相比,跟踪成功率以及鲁棒性均有所提高。     

高效去除有机物沉淀工艺中试研究

针对地表水有机物污染较重,深度处理单元负荷过高或地表水有机物污染较轻,建设深度处理单元投资过大的问题,提出一种高效去除有机物的沉淀工艺。其以高密度沉淀池为载体,粉末活性炭吸附去除有机物为手段,利用污泥回流对粉末活性炭的富集和回收作用,延长粉末活性炭在沉淀池中的停留时间,充分发挥活性炭的吸附能力,强化对有机物的去除效果。研究结果表明,该工艺相比不投加粉末活性炭的高密度沉淀池,CODMn去除率提高了17个百分点。相比于沉淀池普通活性炭投加方式,在相同去除率的情况下,粉末活性炭投加量减少了68%,节约了运行成本。     

基于背景估计和同态滤波的眼底图像归一化

针对眼底图像的归一化问题,提出一种基于背景估计和同态滤波的眼底图像归一化方法。从图像观测模型的角度出发,利用背景取样估计和插值技术实现图像背景的估计,通过边界奇异值处理和同态滤波增强图像细节,使图像的非均匀照度和对比度得到归一化增强。实验结果表明,与其他方法相比,该方法的归一化性能较好。     

一种新型模糊-粗神经网络及其在元音识别中的应用

为度量模糊粗不确定性信息，引入了模糊粗隶属函数．基于模糊粗糙集理论构建了一种新型的模糊，粗神经网络（FRNN）,该网络融合了模糊信息和粗糙信息的处理能力．对5个元音字母的语音识别进行测试，结果显示FRNN网络不仅训练速度快，而且分类性能优于BP网络、RBF网络和贝叶斯分类器．     

基于状态观测器的软测量在管道煤气控制系统中的应用研究

状态观测器作为对系统中不可测量状态进行估计或重构的方法．有着非常完善的理论研究体系在管道煤气控制系统中．将状态观测器作为软测量的一种设计方法．不但可为软测量的参数估计提供一种良好的系统结构．而且可以充分保证参数估计过程所需要的稳定性和良好的收敛速度等性能指标。