高压管汇连接由壬的接触分析

根据某钻机用油田现场使用的某厂家生产的高压管汇连接用锤击由壬破坏严重,锤击由壬约有90%未达到预期设计寿命而提前损坏,更换频繁等情况,应用有限元分析软件ANSYS Worbench对由壬紧帽、由壬公接头、由壬母接头三者进行了接触分析,探讨了该锤击由壬的损坏机理,考察由壬紧帽、由壬公接头、由壬母接头三者在工作中的应力分布情况和应变分布情况,寻找锤击由壬失效的根源。然后根据有限元分析和校核结果改进了由壬设计,并进行了分析和校核。     

一种基于神经网络的模糊推理方法

对于Zadeh的模糊关系合成法则（简称CRI方法），选择一个适宜蕴涵关系矩阵是至关重要的。通常蕴涵关系矩阵的元素值是通过一个所构造的数学表达式计算的，或是由领域专家凭经验直接给出。然而，有时，特别是对于后一种情形，CRI法不能满足模糊推理最基本的一致性要求。文章构造了一个神经网络用于模糊推理，新方法不仅是CRI方法的推广，而且远比CRI方法易于满足推理的一致性要求。得益于神经网络的长处，新方法具有灵活性、可调性。文章给出了权值的具取值法。     

基于Labview平台的绝缘安全工器具无线检测系统

以安监[2005]83号文<国家电网公司电力安全工作规程(变电部分)>关于绝缘安全工器具试验要求为依据,开发了基于Labview平台的绝缘安全工器具无线检测系统;介绍了系统的硬件结构、软件组成.该系统可实现对测试单元的单独监控,极大地提高工作效率.     

利用熵和矩进行二值商标图象检索

商标图象的检索在图象库系统管理和应用中得到了越来越多的重视。检索商标图象,形状特征的提取是关键。文章提出了一种新的提取商标图象形状特征的算法。该算法从信息论的角度出发,综合利用图象信息熵及不变矩的特性来描述商标图象的形状特征。该方法算法简单,实验证明具有良好的平移、旋转及尺度不变性,且抗干扰性能良好。     

一种基于主色调匹配的图像检索方法

在基于内容的图像检索中，颜色作为图像的一种重要视觉信息已得到广泛的应用，主色调可以反映一幅图像的基本面貌，其实质就是用较少的颜色来表示原图像，并且在视觉上与原图像相似，由此，在均匀颜色空间中利用聚类分析的方法将色彩聚类为几种主要颜色，从而实现对颜色的量化，并利用直方图表示主色信息，最后采用直方图交叉算法进行图像的相似度匹配，取得了满意的实验效果。     

用分块图像特征进行商标图像检索

提出一种使用全局和局部图像特征检索商标图像的方法．首先确定图像的形状主方向，根据形状主方向对图像进行旋转；然后对旋转后的图像提取目标区域，对目标区域用四叉树分解的方法划分多级分块；最后抽取分块图像特征进行图像相似性度量．对图像库中2000幅商标图像实验表明，分块图像特征具有良好的旋转、平移、尺度和变形不变性，得到的检索结果能够很好地满足人的视觉感受．     

利用形状与空间位置特征检索二值商标图象

为了充分利用商标图象的内部信息，以提高商标图象的检索精度，提出了一种综合利用商标形状特征与共内部空间位置关系持征来检索二值商标图象的方法，由于二值商标属于人工图象，大多数二值商标都是由一些边界分明的几何形状体构成，因此可把二值商标图象看作是由一些具有显著形状特征的区域构成的集合体，对这些集合体首先利用矩特征进行形状的相似性度量，然后利用投影分类的方法匹配空间位置关系，该方法基于这一思想，既考虑了商标涔部各组成部分的形状特征，又兼顾了它们之间的空间位置关系，将整个检索过程分为初级检索与检索求精两个阶段，由于该方法保证了整体与局部的一致性，因此具有很好的检索精度，与仅仅利用图象的形状特征进行检索的实验结果相比，其检索结果更加符合人的视觉感受。     

利用特征点平均矩特征的商标图像检索

提出了一种新的基于多特征点平均矩特征的商标图像检索方法。首先根据图像的参照圆与形状主方向将图像划分为若干个同心圆,并在每个同心圆内确定一些特征点,这些特征点在图像中的相对位置不受旋转、尺度、平移等因素的影响。然后提出了基于多特征点平均矩特征的概念,该特征不仅具有良好的鲁棒性,而且对于噪声以及图像边缘的细微变化并不敏感,非常适合用来描述商标这种特定的图像。实验结果证明,利用该算法检索的结果兼顾了商标图像在局部和整体上的一致性,能够较好地满足人的视觉感受。     

基于二级匹配策略的实时动态手语识别

动态手语可以利用其轨迹与关键手型加以描述。大量的统计实验数据表明,大多数的常用手语通过轨迹曲线的匹配即可实现识别,因此,提出一种针对动态手语的分级匹配识别算法。首先利用体感设备获取手势轨迹,并根据轨迹的点密度分布设计了一种关键帧检测算法以提取手势的关键手型,结合轨迹的曲线特征,实现对动态手语的精确描述。然后利用优化的动态时间规整(DTW)算法完成对手语的一级匹配,即轨迹匹配。若此时可以得到识别结果,那么识别过程可以结束,否则进入二级匹配,即针对关键手型再做匹配识别,从而得到最终的识别结果。实验证明,所提算法不仅实时性好,识别的准确率也较高。     

融合颜色与纹理的复杂场景下的服装图像分割算法

针对复杂场景下拍摄到的服装图像的分割问题,提出一种基于先验知识的融合颜色和纹理特征的无监督分割算法。首先利用块截断编码思想将传统的三维颜色空间截断成为六维空间,得到更为精细的颜色特征,并结合改进的局部二值模式纹理特征实现对图像的特征描述;然后根据目标区域和背景区域在图像中出现的统计规律,提出了一种基于先验知识的两分法来对图像进行分割。由于对图像做了分块处理,因此在子图像块的基础上进行的图像分割将更加高效。实验表明,设计的算法能快速有效地将目标区域从各类不同的复杂场景中分割出来,且整个过程无须人工设定任何参数,对后续的图像理解和图像检索具有重要意义。