基于K-近邻法的不等样分类

本文介绍了分类中常用的算法之一K-近邻法,分析了此分类算法相对于其他分类算法的优势及不足,并针对此方法在各类训练样本分布不等时造成的分类效率下降的问题作了相应的改进,提出了一种在相似度计算时能体现各类代表度的K-近邻法分类方法,减小了误判率.实验证明了所做的改进是有效的.     

光学薄膜厚度实时在线监测系统的设计

为了实时监测光学薄膜的厚度,设计和制作了一款照明和采集干涉图谱为一体的石英光纤束探头,基于光学多道分析器、白色LED光源和计算机等设备组成,实现高精度监测薄膜厚度的测量系统.以薄膜等厚干涉原理为依据,分析了干涉相消波长测量薄膜厚度的原理与可行性.用汞灯标准谱线对光学多道分析器进行定标,通过自制的石英光纤束探头照明和采集干涉图谱,经光学多道分析器与计算机处理获得薄膜反射干涉相消光波长,计算得到光学薄膜厚度.测量系统通过对手机屏幕贴膜和不干胶薄膜样品的涂层厚度测试,可以监测纳米量级的薄膜厚度.     

浅析混凝土面板堆石坝的施工工艺

土石坝因其取材广泛,对地基基础要求低等优点被越来越多地采用,混凝土面板堆石坝是土石坝的一种,属于经过长期实践的经验坝。本文从五个方面简单介绍了在修建砼面板坝时的施工工艺,以期对未来类似工程提供一定的借鉴和参考价值。     

面板堆石坝流变特性研究

简要介绍了某水电站混凝土面板堆石坝工程概况和流变计算模型。采用三维有限单元法对该混凝土面板坝筑坝及蓄水过程进行模拟计算,对比考虑堆石料流变和不考虑流变的两种计算结果,分析说明筑坝材料的流变特性对面板坝坝体以及混凝土面板变形应力的影响。     

基于改进的K近邻算法支持向量分类研究

传统的支持向量机分类算法在优化过程中对所有支持向量都进行优化,增加了计算量,降低了训练效率.针对上述缺点,在分析样本模糊隶属关系的基础上,采用改进的K近邻算法为已知样本分配隶属度,根据训练样本的隶属关系,剔除非支持向量,减少训练样本,并将其用于中文网页的分类中,得到了较好的分类效果.仿真实验结果表明,改进后的方法不仅相对简单,而且在保证分类器性能的情况下,能有效地减少支持向量机的训练样本数,从而提高支持向量机的训练和测试速度.     

基于邻域相似性的快速非局部滤波算法

在考虑像素邻域相似性的基础上,对Morel等人提出的非局部均值滤波算法进行优化.该算法充分考虑图像中存在的大量冗余信息,通过计算邻域内像素点灰度值的加权平均来恢复中心点的灰度值,并对邻域内的点进行一次预分类,只考虑邻域内与中心点相似性大的点,而忽略与中心点相似性小的点,从而减小了算法的计算复杂度.实验结果表明,用该算法处理的图像,其视觉效果和峰值信噪比均不低于非局部均值算法,而运行速度提高了45%以上.     

黄石滩大坝堆石料碾压试验对设计变更的作用

黄石滩水库工程堆石料碾压试验结果表明主、次堆石区料差异较大。为此,设计单位对原方案进行了变更,将原次堆石区改为主堆石料填筑。大坝运行结果表明设计变更合理。     

基于改进 K 近邻算法的小型汽车号牌识别系统

为了对现有小型汽车号牌识别系统进行优化,改善车牌字符识别系统性能,借助 OpenCV 图像处理开源库,在车牌图像预处理阶段采用均值滤波方法提高图像质量,采用 Sobel 边缘检测算子对图像边缘进行提取,利用交替的膨胀、腐蚀操作结合车牌长宽比实现车牌轮廓定位,并根据列像素值对车牌字符进行切割,最后采用改进的 K 近邻算法对分割后的单个车牌字符进行识别。实验结果表明,基于改进 K 近邻算法的车牌识别系统处理时间为 2.08s,识别正确率达 91.3%。与传统的 K 近邻算法相比有着更高的识别率,与神经网络法相比,有着更快的识别速度。     

基于ZigBee的实验室环境状态实时监测系统设计

为有效解决传统方式对实验室环境监测时出现的效率低下和费时费力问题,提出了一种基于ZigBee技术的实验室环境状态实时监测系统。对该系统进行了硬件电路设计、软件程序算法设计和上位机软件设计,测试表明,该系统能够有效对实验室环境安全情况进行实时监测,具有较强的应用性。     

面板堆石坝筑坝材料力学特性参数反演分析

介绍了土石坝筑坝材料本构模型参数反演计算原理,并采用基于免疫遗传算法的反演方法并结合某面板堆石坝筑坝材料大型现场压缩试验,对该面板坝筑坝材料的E—B模型参数进行反演计算,分析计算结果的合理性,说明此反演结果可以对筑坝材料的室内三轴试验结果进行修正,并为原型大坝的变形与应力分析提供更为可靠的依据。     

基于网络传输的实时语音分组自适应同步算法

首先介绍了多媒体通信中的流同步问题以及影响同步的各种因素，然后提出一种基于播放时间的自适应同步算法并加以推导证明，最后介绍了它在已设计的语音传输系统中的具体实现。     

Electro-Discharge Fine Truing of Metal-Bonded Fine-Grain Diamond Wheel Based on Real-Time Monitoring

A data acquisition system based on LabVlEW is designed and implemented, and electrodischarge(ED) fine truing of metal-bonded fine-grain diamond wheel based on real-time monitoring is researched. Real-time monitoring not only makes efficient impulse specification of ED truing easily obtained, but also is good for timely identifying no-load, avoiding short circuit and arc discharge phenomena and then for obtaining normal machining state. ED fine truing of the fine-grain wheel includes two steps: rough truing for high efficiency and fine truing for high precision. Final ED truing precision and efficiency not only depend on electric process specification, but also is concerned with electrode shape, insulated performance of operating fluid and vertical feed quantity value and frequency. Experiments indicate that ED fine truing based on real-time monitoring can improve the truing precision and efficiency. Average machining efficiency of W10 wheel is about 0.95μm/min； the final run-out by ED truing is less than 2μm.     

基于 EMD-PSO-ELM 算法的大坝变形预测研究

基于极限学习机（ELM）构建的大坝变形预测模型易受连接权值、隐含层阈值及隐含层节点数影响,为获取更优的形变预测值,并改善模型预测可靠性,构建一种基于 EMD-PSO-ELM 算法,考虑时效、温度、水位等多因素的大坝变形预测模型。该模型首先从时频分析出发,利用经验模态分解（EMD）将变形时间序列分解成具有不同频率特征的分量|然后利用 PSO-ELM 模型解求形变预测值,重构获得大坝形变趋势。实验结果表明,融合时效、温度、水位等多因素的 EMD-PSO-ELM 大坝变形预测模型残差均方根误差为 1.83mm,平均绝对误差为 1.57mm,平均绝对百分比误差为 1.79%,比 ELM 模型与 EMD-ELM 模型相关误差值更小,在大坝变形预测方面性能更优。     

一种基于改进的K-近邻算法的病毒主动式防御方法

介绍了病毒主动式防御技术和已知病毒的变形检测技术,并分析了它们的不足．提出了一种基于改进的K-近邻算法的病毒主动式防御方法,通过监控程序的行为特征,并与主动式防御技术相结合的解决方案,此方案既可高效地判断安全进程,义可较为准确地检测出未知病毒．     

基于最近邻法的Skyline查询研究

Skyline查询就是要查找数据集中不被其他点支配的所有点。由于Skyline查询在涉及多维空间数据库的应用领域中起着非常重要的作用,因而Skyline的计算受到了很大关注,特别是无需访问所有的数据点就能很快的返回Skyline点的算法。论文研究一种基于最近邻法Skyline查询方法,并对其作了分析。算法采用了R-树及堆结构,通过对目标数据集进行索引,存放最可能为Skyline点的数据于算法优先扫描的位置,这使得算法能高效计算出数据集的Skyline;同时,算法所采用的分枝界定法可以使所访问的空间数据点数目大大减少;再者,算法扫描一个点时,只需和当前已发现的Skyline点进行比较即能判断该点是否为Skyline点,保证了算法的渐进性。     

基于多目标算法的玩具产品风险监测研究

提出了一种基于多目标的玩具产品风险分析算法,利用该算法对风险信息进行整合量化处理及S值计算,得到产品风险值排序。实验表明,对于设定的检测项目和技术要求,经过多目标算法计算,能够得到样品的风险值,进而得到样品的风险排序,为玩具产品风险监测提供依据。     

基于DSP+FPGA的实时图像识别系统硬件与算法设计

图像识别算法的运算量大,控制复杂,对系统的性能要求很高,DSP的结构特殊和性能优良,能很好地满足系统的需要,笔者选用ADS-BF535作为图像识别模块的核心,负责图像识别算法的实现,选用高速灵活的XC2S200 FPGA作为图像采集模块的核心,负责图像的采集,完成预处理工作,从而保证了系统的实时性,系统使用模板匹配和BP网络识别这2种算法对数字0-9进行识别。研究表明：在DSP＋FPGA的构架上实现的图像识别系统,结构灵活、通用性强,提高了算法的效率,充分发挥DSP和FPGA结合的优势,准确快速地实现了图像识别。     

基于高维形象几何的图像K近邻分类

使用一种模仿人类形象思维的图像特征提取方法,把图像映射为高维空间的一个点,并以此作为特征向量.计算高维特征空间中的点之间的距离,并在此基础上,使用K近邻算法进行图像分类.实验表明,与使用其他方法的特征提取下的K近邻算法相比,该方法具有优越性.     

基于LOD的三维地形数据的组织与实时绘制

LOD(Levels of Details,细节层次)是解决大规模地形实时渲染的一项关键技术。将LOD应用于三维数字地球中,针对LOD在实时地形绘制、纹理与高程数据映射等方面进行了分析,在采用数据分块、动态LOD技术、动态纹理等技术的基础上实现了海量数据的快速漫游,得到实时显示效果。     

高压喷射灌浆技术在土石坝加固中的应用

通过实例介绍高压喷射灌浆技术在土石坝加固中的应用和改进。