汽油中二烯烃脱除技术研究进展分析

汽油作为车用燃料,因其含有一定量二烯烃,出现了氧化安定性不足的问题,从而影响汽油的长期贮存,为解决该问题需对其进行选择性脱除.该文就汽油中二烯烃选择性脱除技术的研究进展进行简单分析,主要就选择性加氢技术、分子筛吸附工艺等技术的发展情况进行综述.     

思科:让供应商"直面"客户

曾经有这样一种说法,如果你购买了思科公司的产品,产品已经送到,而你可能连一位思科员工也没有见到,因为你是在网上下的订单,而思科的供应商会直接把货送到你指定的地方.     

纯棉织物的生态染整工艺初探

应用高温淀粉酶、碱性果胶酶和环保型染料对纯棉织物进行前处理和染色，并进行了低甲醛抗皱整理、纤维素酶柔软整理。经检测，不仅其效果可与传统工艺相媲美，产品质量得到了提高，还大大降低了用水和能源消耗，减少了环境污染，为绿色纺织品和染整加工工艺提供了很好的参考，具有良好的应用前景。     

本体论在古建筑保护中的应用研究

本体论技术是构建古建筑保护知识工程和知识应用的一种重要的工具。鉴于古建筑保护中知识重用手段缺乏,对本体论在古建筑保护中应用进行了研究。首先探讨了古建筑保护本体体系,然后构建了基于古建筑保护领域本体的云模式下的古建筑保护知识管理系统框架、最后研究了基于该架构的几个重要的古建筑保护知识应用。这将对古建筑保护方法的发展有所启发。     

Adaboost算法在图像型火灾探测中的应用研究

图像型火灾探测实际上是不平衡数据的二分类问题,现有方法在处理不平衡数据分类问题时常常会引入新的噪声点或丢掉很重要的信息,算法稳定性较差。根据Adaboost对样本分配不同权重的优势,和SVM在平衡数据条件下较好的分类性能,将Adaboost算法和支持向量机(SVM)相结合,提出Adaboost-SVM算法。把火焰疑似区域的特征值作为SVM分类器的输入参数,利用Adaboost算法重点标记错分样本,并对样本的权重设定阈值,采用一定的准则对少数样本进行再构造使正负样本达到平衡。最后在训练数据的同时,通过投票机制输出最终分类结果。实验结果表明,该算法提高了火灾在正负样本分布不平衡时的分类性能。     

网络环境下医院图书馆信息服务的拓展

分析了网络环境下医院图书馆的发展趋势与面临的挑战,结合工作实际,提出了医院图书馆利用现代化信息手段开展信息服务的途径及提高图书情报人员素质和服务水平的措施．     

基于空间区域生长和模糊推理的视频烟雾检测

提出基于空间区域生长和模糊推理的视频烟雾检测方法。研究火灾烟雾颜色特性、扩散特征,采用三帧法与三通道区域生长分割算法分割出第1帧、第2帧图像的烟雾疑似区域,分析该疑似区域的图像光流主方向,求得2幅图像的主方向角比率,通过模糊逻辑智能分析器检测火灾是否发生。实验结果表明,该方法的检测速度较快,抗干扰能力较强。     

基于HMM-SVM的图像型火焰识别

针对单一的隐马尔科夫模型在图像型火灾探测中误报率偏高的问题,提出了隐马尔科夫模型和支持向量机相结合的图像型火焰识别算法。对捕获到的图像进行运动区域检测和颜色分析,提取疑似火焰区域,利用隐马尔科夫模型计算疑似区域与火焰模型的相似度,并输入到训练好的支持向量机进行二次识别。实验结果表明,与传统单一隐马尔科夫模型相比,该方法可以有效地降低误报率,提高火焰识别准确性。     

基于视频监控的烟雾检测算法

突发灾害事件应急响应的关键是预警系统是否能够提供早期的报警。该文通过分析早期火灾烟雾的运动规律,提出了一种利用背景运动检测和YUV空间建立烟雾的颜色模型,分割出烟雾疑似区域。在灰度空间使用二维离散小波变换对烟雾疑似区域及对应的背景区域进行能量分析,并改进了论文[11]中稀疏光法在多目标检测时必须手动标注的问题。我们使用该方法对森林火灾、操场和室内烟雾的视频进行了测试,效果十分理想。     

基于自适应模板和置信度更新的图像修复算法

去除图像背景中的部分目标,是图像修复技术应用之一。为了修补去除目标后留下的大面积空白区域,文中在基于样本图像修复方法的基础上,引入了自适应思想。首先利用Canny算子检测图像的边缘,再根据图像边缘特征自适应地改变模板块的大小;为了避免误差的累积传递,提出了新的置信度更新方法,使更新后的置信度与累积误差成反比。实验结果证明,文中方法比原方法能更好地修复图像边缘、复杂纹理,并且保留边角,使效果更自然。