蚁群算法优化特征子集和识别器参数的车牌自动识别

为了提高车牌自动识别的正确率,提出一种基于蚁群算法优化特征子集和识别器参数的车牌自动识别模型。首先提取车牌轮廓、笔画和灰度特征,然后利用蚁群算法选择最优特征子集,最后采用支持向量机建立车牌自动分类器。仿真结果表明,该模型能够有效特征集中的消冗余和无用特征,快速找到最优车牌特征子集,提高了车牌自动识别正确率和效率,是一种可靠、有效的车牌自动识别方法。     

试论胡风文学主体性内涵

胡风是中国第一个真正实质意义上建立了完整的以马克思主义思想为基础的主体性现实主义理论体系的文艺思想家。他结合时代历史语境和自身艺术实践,提出了"主观战斗精神"等一系列强调文艺主体性作用的文学主张,丰富了中国马克思主义文学批评的理论内涵,有效拓宽了马克思主义文学批评的知识视野和理论空间。论文分别从主体性思考的知识逻辑起点、实践主体性视野、历史条件下的复合主体性内涵三个方面探讨胡风对中国马克思主义文学批评理论建设的贡献。     

基于信息量模型的三江源东部草地退化易发性评价——以青海省果洛州为例

草地退化的预警对维护草地生态系统稳定及保障牧民财产安全意义重大。本文探索并验证了信息量模型跨领域应用于草地退化易发性评价的可行性,可为草地退化防治管控提供决策依据。以青海省三江源东部果洛藏族自治州为研究区,将像元二分模型和信息量模型耦合,并根据地形、气候、人类活动、水文、土壤5个维度,进行草地退化易发性评价。结果表明：①2008—2018年果洛藏族自治州草地退化区与草地退化易发性评价中退化高易发区分布特点一致,主要集中于玛沁县中部、玛多县南北部等地区;②处于超过4400 m的高程,高于25人/km²的人口密度,大于30°的坡度等位置的草地容易发生退化。而位于年平均降水量大于600 mm,年累计日照时数小于2400 h,依附土壤类型为灰褐土、沼泽土等地区的草地具有更好的抗逆性;③共有68.34%的退化草地分布于极易退化区和较易退化区,15.92%分布于中易发区,15.74%分布于不易退化区和低易退化区,评价模型精度较好,AUC（Area Under Curve）值达到0.764。由此可见,像元二分模型与信息量模型结合以评定草地退化易发性的方法是可靠的,该思路对其他地区草地退化易发性评价具有借鉴意义。     

选煤厂产尘环节粉尘颗粒扩散方程的建立

由风力扬起的粉尘是由不同粒径所组成的颗粒群,能否用数值方法再现出不同粒径的颗粒群的运动轨迹是预测含尘质量分数的前提和关键。从研究粉尘粒子在空间中的受力情况及在这些力作用下的运动状态,通过研究粉尘在紊流气流中的扩散规律,得出粉尘颗粒的运动轨迹,为最后达到粉尘控制奠定基础。     

文学类和学术类分标题英译汉的对比研究

分标题可以使行文条理清楚,吸引读者。文章从风格翻译的角度出发,对文学类和学术类作品分标题的句法结构以及翻译技巧进行对比分析,发现文学类分标题主要采用短语形式,强调语言的形象、生动,多采取意译;学术类分标题主要采用名词化的短语形式,强调语言的逻辑严谨,多采取直译。     

基于亚健康状况改善的中国森林旅游研究综述与展望

随着近年来森林旅游的迅猛发展和亚健康问题的日趋严重,森林旅游对亚健康状况的改善效益研究受到国内学者的广泛关注.文章在对相关文献进行研究、分析的基础上,针对亚健康状况的森林旅游资源开发、森林保健旅游产品开发设计、森林旅游对亚健康状况促进效益评价等国内关于森林旅游对人体亚健康状况的促进研究进行述评,并展望未来森林旅游健康效益研究走向.     

图像情报加密技术综述

对目前常用的几种图像加密技术的原理、特点与算法实现做了阐述,并对这些图像加密技术做了分析与比较,指出了它们各自的优缺点和应用局限性,并讨论了今后的发展方向.     

次贷危机的哲学反思

本文通过对美国政府干预市场合理性、消费文化与新教伦理丧失、美国贫富差距的拉大三个方面来具体分析本次次贷危机产生的哲学层面的原因。以期为国内相关研究提供一点借鉴作用。     

世界女子平衡木技术发展的新趋势及中国的优势与不足

采用文献资料法、录像观察统计与比较等方法,系统分析了当今世界女子平衡木技术发展的新趋向及中国的优势与不足.以舞蹈和技巧两类高难度的单动作结合具有高连接价值的技巧连接、混合连接（或再结合转体二连接）及仅具有编排价值的低难度舞蹈直接串和单转体,组成由最高难度的5个技巧和3个舞蹈动作构成的具有高D分价值的成套8个动作,是女子平衡木技术发展的新趋向;中、外选手成套D分难度价值使用的技巧和舞蹈动作的比例及采用的完成形式相当,成套D分价值以中国最高,并对前空翻类、直体后空翻及羊跳等动作的个性化技术连接,占有领先优势;而减少连接停顿和失误、强化动作连接价值质量及提高成套动作完成的熟练稳定性等,还是中国女子平衡木亟待解决的首要问题.     

基于混合像元分解的MODIS积雪面积信息提取及其精度评价——以天山中段为例

MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)是现阶段积雪遥感监测及积雪水文学研究中积 雪面积信息获取的重要平台,但其空间分辨率相对较低,影像中混合像元现象普遍存在。本文以MOD02 HKM数 据为基础,通过线性光谱混合模型(LSMM,Linear Spectral Mixing Model)对研究区MODIS影像进行像元分解,从中 提取积雪面积信息,并进行精度评价。将线性光谱混合模型得到的积雪面积信息与美国国家冰雪数据中心提供的 MOD10A1日积雪覆盖数据影像进行对比分析。结果表明：利用线性光谱混合模型可以较好的分解出像元中积雪 面积信息,其分类精度达0.88;相同位置上MOD10A1的积雪分类精度为0.80。说明,对MODIS影像上积雪信息提 取来说,线性光谱混合模型的分类精度较高,具有较强的适用性。