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1.
为了改善谱聚类图像分割的精准性和时效性,文中提出融入局部几何特征的流形谱聚类图像分割算法.首先,考虑图像数据的流形结构,在数据点的K近邻域内执行局部PCA,得到数据间本征维数的关系.然后,引入流形学习中的局部线性重构技术,通过混合线性分析器得到数据间局部切空间的相似性,结合二者构造含有局部几何特征的相似性矩阵.再利用Nystr m技术逼近待分割图像的特征向量,对构造的k个主特征向量执行谱聚类.最后,在Berkeley数据集上的对比实验验证文中算法的准确性和时效性优势. 相似文献
2.
本文采用多物理场耦合软件COMSOL5.3对全尺寸厂房进行了屋面喷淋雨水与不喷淋雨水时厂房内温度场的数值模拟。通过分析比较两种模式下人员活动区的温度场,发现厂房屋面喷淋雨水比厂房屋面不喷淋雨水的人员活动区温度低0.1~2.7℃。本文还计算了屋面喷淋雨水时,各个时刻雨水所带走厂房内的热量。屋面喷淋雨水与采用空调器相比,不但初投资低,而且每天可以节约49.23 kW·h的电量。 相似文献
3.
根据炮采及高档普采工作面移溜器的使用状况和特点,将单体支柱改制咸专门的移溜器,使工作面刮板运输机能被快速地一次性移到位置,阐述该移溜器的设计、工作原理及使用方法。 相似文献
4.
5.
提出了一种新的自适应细分算法,在顶点的1-邻域内,用与顶点相连较长三条边的端点构成的平面去替代其平均平面,将顶点到其平均平面的距离作为判断顶点重要度的标准,对三角网格进行自适应细分。由于原始三角面片的高密度和形状相似性,以点面距离为细分尺度所产生的误差,可被限制在一个体元之内,与反复修正顶点法矢算法相比,该算法大大减少了计算量。实验结果表明,所提方法在三角网格细分过程中,简化了数据模型,提高了处理速度。 相似文献
6.
聚羧酸系高效减水剂的合成及其作用机理研究 总被引:6,自引:0,他引:6
分析了聚羧酸系高效减水荆的结构与性能之间的关系,探讨了减水剂分子的主链结构单元与支链结构单元的功能与作用,并分类介绍了聚羧酸系的分子结构设计及其合成的研究与进展。结果表明,聚羧酸系减水剂的性能与其分子结构的主链和支链的结构单元、官能团的位置及其种类有关。在分子主链上引入大量合适大小分子量的聚乙二醇或聚氧乙烯接枝链和少量它们的嵌段链及一定构成比例的磺酸基团,可使减水剂在发挥低掺量高分散性的同时,产生良好的保塑性,且在合成过程中发现,聚氧烷基中的端羟基易引起凝胶。在此基础上结合原料的来源及其成本,选用聚乙二醇与丙烯酸在对甲苯磺酸作催化剂的条件下进行酯化,然后与甲基丙烯磺酸钠进行共聚,并加入一定量的丙烯酸单体来调节主链的大小及侧链上的羧基与磺酸基的相对构成比例,从而得到一种高性能减水剂。 相似文献
7.
本文根据一种新的面积角度加权顶点法矢计算公式对顶点平坦度方法进行了改进,考虑到了三角面片的面积和形状对三角网格顶点法矢的综合影响.使顶点法矢的计算结果更为准确,也使求顶点平坦度的算法得到了优化. 相似文献
8.
9.
基于B/C/S模式的MIS系统构建及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
对C/S模式和B/S模式的工作特点进行了分析,并根据MIS系统中用户对信息处理的实际要求,给出了基于B/C/S模式的信息管理系统的构建方法,该方法充分利用了C/S模式和B/S模式各自的优势。最后,通过实例展示了这一方法在学籍管理系统中的具体应用。 相似文献
10.
目的 现有显著性检测方法大多只关注显著目标的中心信息,使得算法只能得到中心清晰、边缘模糊的显著目标,丢失了一些重要的边界信息,而使用核范数约束进行低秩矩阵恢复,运算过程冗余。为解决以上问题,本文提出一种无监督迭代重加权最小二乘低秩恢复算法,用于图像视觉显著性检测。方法 将图像分为细中粗3种尺度的分割,从细粒度和粗粒度先验的融合中得到分割先验信息;将融合后的分割先验信息通过迭代重加权最小二乘法求解平滑低秩矩阵恢复,生成粗略显著图;使用中粒度分割先验对粗略显著图进行平滑,生成最终的视觉显著图。结果 实验在MSRA10K(Microsoft Research Asia 10K)、SOD(salient object detection dataset)和ECSSD(extended complex scene saliency dataset)数据集上进行测试,并与现有的11种算法进行对比。结果表明,本文算法可生成边界清晰的显著图。在MSRA10K数据集上,本文算法实现了最高的AUC(area under ROC(receiver operating characteristic)curve)和F-measure值,MAE(mean absolute error)值仅次于SMD(structured matrix decomposition)算法和RBD(robust back ground detection)算法,AUC和F-measure值比次优算法RPCA(robust principal component analysis)分别提高了3.9%和12.3%;在SOD数据集上,综合AUC、F-measure和MAE值来看,本文算法优于除SMD算法以外的其他算法,AUC值仅次于SMD算法、SC(smoothness constraint)算法和GBVS(graph-based visual salieney)算法,F-measure值低于最优算法SMD 2.6%;在ECSSD数据集上,本文算法实现了最高的F-measure值75.5%,AUC值略低于最优算法SC 1%,MAE值略低于最优算法HCNs(hierarchical co-salient object detection via color names)2%。结论 实验结果表明,本文算法能从前景复杂或背景复杂的显著图像中更准确地检测出边界清晰的显著目标。 相似文献