2001年我国热塑性工程塑料进展

根据2001年国内公开发表的文献，综述了ABS，聚酰胺，聚碳酸酯，聚甲醚，饱和聚酯等热塑性通用工程塑料，聚四氟乙烯，聚醚酮，聚砜等特种工程塑料，以及聚乙烯，聚丙烯，聚氯乙烯等通用塑料工程化的研究，开发进展。     

吸气式电弧加热发动机直流放电等离子生成试验研究

本文介绍了一种等离子体放电试验装置,包括试验舱体、真空机组、真空机组控制系统、试验电源、氮气加热装置、配气系统、测量系统以及铜电极板等对无来流条件0.4MPa氮气来流的等离子体生成状态进行试验研究与分析,得到了各种因素对等离子体生成的影响.     

可验证图像秘密共享方案*

提出了一种可验证的图像秘密共享方案.由于秘密份额由参与者自己选取,该方案可防止原始图像持有者和参与者的欺诈;不需要安全信道,降低了系统代价;影子图像小于原始图像,且参与者的秘密份额可以重用.在不可能存在安全信道的系统中该方案可以得到广泛应用.     

位平面和SIFT相结合的图像匹配方法

针对传统的相关匹配算法计算量大,对图像旋转敏感等问题,提出了一种位平面和尺度不变特征变换（SIFT）相结合的图像匹配算法。将待拼接的两幅图像[A、][B]各自分解为8个位平面,对两幅图像都选择前4个具有视觉信息的位平面[A1A2A3A4]和[B1B2B3B4];对[A1A2、][A2A3、][A3A4]图像进行异或运算,得到3幅图像。由于异或后的图像[A1A2]具有足够的细节部分,轮廓却不清晰,图像[A3A4]轮廓清晰,但是丢失了太多细节,而图像[A2A3]具有清晰的轮廓,又具有足够的细节信息,所以采用图像[A2A3],然后与原图像[A]进行异或得到[A],同时采用同样的方法得到图像[B],再次采用SIFT算法进行点对匹配,利用欧氏距离进行图像匹配,最后利用RANSAC进行图像容错处理,得到一幅匹配图像。实验结果表明,该算法有效地提高了匹配速度,对图像明暗变化、尺度旋转等具有较强的健壮性。     

基于经验模态分解的图像拼接

对待拼接图像分别进行经验模态分解,对分解得到的第一个固有模态函数与第二个固有模态函数的叠加进行特征点提取、特征点匹配与变换矩阵的估计以实现图像的拼接,文中提出的方法有效提高了特征点匹配的正确率,具有很强的鲁棒性.在图像融合方面文中提出一种新的基于余弦关系变换的加权融合技术,在实现图像无缝拼接的同时,可有效去除拼接图像重...     

列车安全预警系统中混合通讯网络的设计

本文根据列车安全预警系统的通讯要求设计了一种基于Lon Works/CAN的混合通讯网络,实现了对列车检测和预警数据的实时传输.文章从列车级LonWorks网络和车厢级CAN总线两个层面介绍了整个通讯网络的组成,对LonWorks/CAN网络的数据传输的实时性做了详尽的研究和分析,最后从框图组成、硬件选型、电路连接等多方面详细介绍了Lon Works/232的网关和CAN通讯模块的设计方案.     

医院更新的整体性思维--以苏州大学第一附属医院为例

我国医院目前正经历着经济体制、医学模式和技术革命的三大变革,这促使传统医院的更新建设无论在性质和目标,还是内容和方式上都发生重大变化。本文以苏州大学第一附属医院的更新规划为例,从功能与空间、结构与动线、情感与自然、现状与未来这四个方面进行整体研究,探讨相关问题。     

基于ISODATA聚类的词汇树图像检索算法

词汇树图像检索是一种基于视觉关键词结构的高效的图像检索算法。该算法在特征提取和聚类过程中分别采用SIFT算法和K-means算法。然而,K-means算法对初值比较依赖,当聚类个数未知时,聚类易出现强分现象,且SIFT算法易造成数据溢出和增加检索时间。对此,给出了两种新的特征提取方法,分别称为SIFT_CRONE特征和Color_HU特征,同时引入了ISODATA算法对特征进行聚类。SIFT_CRONE特征提取方法基于SIFT算法确定图像的关键点,采用CRONE算子计算关键点周围像素的梯度,对关键点进行向量描述,其优点是既保持了SIFT特征的优点又减少了检索时间。Color_HU特征是利用SIFT确定关键点和有效区域,对关键点的邻域提取该感兴趣区域的颜色直方图和HU矩特征,降低特征维数,缩短检索时间。在使用ISODATA算法时,设计了一种自适应参数确定算法。实验结果表明,ISODATA算法克服了K-means对初值的依赖,当聚类个数未知时有较好的聚类效果;两种新特征有各自的特点,均可以缩短图像的检索时间,提高检索效率。     

VC++课程教学中的发现式项目驱动法研究

针对VC++课程教学中存在的非主动学习及独立解决问题能力缺乏问题,提出在VC++教学过程中将发现式教学法与项目驱动教学法结合应用,引导学生自主探究学习。     

多策略集成的樽海鞘群算法的机器人路径规划

针对求解机器人路径规划问题,本文提出了一种多策略集成的樽海鞘群算法.在该算法中,提出了新的自适应领导者结构,以平衡算法的探索和开发能力;引入可以提高Lyapunov指数的Logistic-Cubic级联混沌映射作为食物源的扰动算子,来避免算法陷入局部最优;采用基于自适应参数的分散觅食策略使部分追随者探索有前景的区域.在CEC 2014测试集的多种函数上,本文算法与3种改进的樽海鞘群算法和5种先进的群智能算法进行比较,结果表明本文算法综合优化性能更好.本文算法2将其用于求解机器人路径规划问题,其中用三次样条插值对路径进行平滑.在障碍是8,9,13的环境下分别进行仿真实验,仿真结果表明,本文算法在给定的仿真场景下与给定的对比算法相比获得了最好的结果.