基于变分自编码器的交互式旋律生成方法

现有的交互式神经音乐生成方法主要存在控制模式不灵活、数据标注困难以及模型难以优化等问题。针对这些问题,提出了一种基于变分自编码器(VAE)的无监督交互式旋律生成方法。通过为VAE引入显式的旋律轮廓条件推理学习,实现了对生成旋律局部与全局特征的灵活控制。实验表明,该方法易于优化且具有良好的旋律局部与全局特征的控制能力。通过对大量生成样本的分析,证明了模型从音乐数据中学习到了有用的音乐知识。     

基于Laplace算子和灰色理论的热红外影像边缘检测

由于红外热像仪采集的热红外影像存在大量的噪声、边缘信息模糊难提取,因此,提出了一种基于Laplace算子和灰色关联度相结合的边缘检测方法。该方法首先引进数学形态学对含有噪声的热红外影像进行形态学滤波,然后利用8邻域的Laplace算子作为参考序列,计算参考序列与系统序列之间的关联度得出关联度矩阵,再给定阈值判断是否为边缘点,最后细化影像。基于MATLAB进行仿真实验,结果表明:该算法对具有噪声的热红外影像具有较好的抗噪效果,能检测出传统方法不能提取的边缘细节信息,通过调整阈值可以控制检测的边缘信息量,是一种较好的边缘检测方法。     

基于样本冗余度的主动学习优化方法

主动学习解决了因训练样本过大而导致需要大量人力物力的问题,核心问题是如何选择有价值的样本减少标注成本。以神经网络为分类器,大多数方法选择信息量大的样本并没有考虑所选择样本间的信息冗余问题。通过对冗余问题的研究,提出一种降低信息冗余的样本选择优化方法。用不确定性方法选出信息量大的样本构成候选样本集,同时用网络中计算的潜变量向量表示样本信息,利用该向量计算候选样本间的余弦距离选择出间隔距离大、信息冗余度低的子集。在Mnist、Fashion-mnist,以及Cifar-10数据集中与几种不确定性方法相比,在相同样本准确率下,该方法最低减少11%标记样本。     

基于改进Sobel算子的红外图像边缘提取算法

针对红外热像仪采集的图像边缘信息模糊,图像显示多样性,边缘信息难提取的特点,提出了一种基于Sobel算子梯度相乘的边缘提取算法.该算法首先对红外热像仪图像进行待识别目标的高温区域提取,然后分别利用增加了6个方向模板的Sobel算子和Roberts算子对图像进行边缘提取,再将得到的两幅梯度幅值图像进行梯度相乘,最终得到边缘提取图像.最后,用MATLAB对图像进行了仿真,仿真结果表明,该算法能够快速有效地提取红外热像仪图像的边缘,弥补Sobel算子的不足及提高了Sobel算子边缘检测的性能,计算简单,具有良好的检测精度,而且得到的边缘较细,极大的改善了图像边缘提取的效果.     

荷兰新水道挡潮闸简介

正在建设中的荷兰新水道挡潮闸,位于流经鹿特丹市的新水道上。这个被认为当今世界第一的庞然大物,是由闸门的挡水墙体、支承桁架和球铰,以及球铰基础、门坞、闸门底槛、自动机、计算机操作控制系统等部分组成。荷兰人称之为新水道上挡御风暴巨浪的屏障,用来保护鹿特丹市及其附近地区的国民经济产业和约100万人口的安全。 整个挡潮闸有两扇闸门。每扇闸门及其两支支承桁架的平面总体轮廓像个扇形。这个扇形的圆弧部分就是     

利用车载激光点云的分车带识别及单木分割方法

提出了一种基于车载激光点云数据的城区分车带识别及单木点云分割方法,首先通过布料模拟算法进行点云滤波去除地面点,然后利用基于八叉树连通性分析对非地面点进行聚类并构建聚类单元的最小包围矩形,基于先验知识和高差约束进行分车带识别,最后根据单木的空间几何特征,引入基于局部最高点的区域生长算法实现分车带内点云单木分割。选取北京市某道路的车载激光点云数据进行实验,结果表明:该方法能够从车载激光点云中快速识别出分车带点云并完成单木分割,能达到较好的识别和分割效果,具有抗噪性强和提取精度高的特点。     

果皮酵素的制备及抗氧化活性研究

本文研究以新鲜果皮为原料,采用市面常用菌种来发酵制备果皮酵素。为进一步优化果皮酵素的发酵工艺参数,以超氧化物歧化酶（SOD）活力为测定指标,通过正交试验确定果皮酵素的最优发酵条件。结果表明,糖浓度为25%,发酵时间为36h,接种量为6%,发酵温度为30℃时发酵效果最好。该条件下果皮酵素的超氧化物歧化酶（SOD）活力平均值为46.84U/ml。该研究为果皮酵素的制备和抗氧化活性研究奠定了基础。     

一种新的热红外影像边缘检测方法

针对热红外影像中感兴趣温度区边缘信息模糊、对比度弱、影像存在噪声,传统的边缘检测方法难以实现边缘提取的问题,同时考虑到热红外影像边缘的不确定性,提出了一种将多层次梯形模糊增强、模糊C均值聚类以及与Sobel算子相结合的边缘检测方法。该方法首先对热红外影像进行多层次梯形模糊增强,接着运用模糊C均值聚类方法对影像中感兴趣温度目标区进行聚类,提取出目标物体,最后利用Sobel算子对目标物体进行边缘检测。基于MATLAB进行仿真模拟,实验结果表明,该方法具有较高的检测精度,既能检测出模糊影像的边缘,又能提取出传统算法所不能检测出的细节信息,边缘较细,计算量小,获得了比较理想的检测效果。