基于纹理抑制FCM和小波模极大值的织物疵点检测算法

为实现织物疵点的自动化检测,提出一种纹理抑制FCM和小波模极大值的织物疵点检测方法,该方法对输入图像进行中值滤波处理,采用改进总变差模型(RTV)提取织物图像的主结构信息(疵点),实现抑制背景纹理,再利用最大类间方差(Otsu)算法将模糊C均值(FCM)算法聚类获得的隶属度矩阵进行分割,获得二值化的疵点图像,然后采用小波模极大值算法获取疵点的二值化边缘图像,最后将两个二值化结果进行点乘与形态学处理,分割出疵点区域.结果显示,该方法可以检测油污、飞丝和破洞等疵点类型,检测效果较好,相比于RTV-FCM算法和RPCA算法,正检率分别提高了3.08%和4.61%.

斗式提升机料斗结料的处理

混合材料水分太高,配料站提升机料斗内结料硬化,需要频繁停机人工清理;提升机运行时,提升机料斗处于满负荷状态,链条以及提升机头轮等设备关键部件磨损异常突出,影响设备安全运行。结合现场情况,优化溜槽结构,调整收尘灰处置方式,配置清灰设备,不仅缓解了提升机料斗结料程度,还提升了设备安全运行能力。

全长压力型后张预应力抗浮锚杆结构设计研究

目前预应力抗浮锚杆存在施工工艺复杂、渗水隐患大、工程造价高等问题,限制了其在工程中的运用。介绍了一种全长压力型后张预应力抗浮锚杆,此预应力抗浮锚杆通过在锚杆顶端设置预应力传递装置,将地下室底板受到的水浮力传递给锚杆;该预应力传递装置一方面为预应力筋提供张拉平台,另一方面承担锚杆在地下室底板中的锚固。预应力抗浮锚杆在地下室底板混凝土浇筑前完成张拉,保持了地下室底板的完整性,消除了渗水隐患。最后对此预应力抗浮锚杆设计的关键技术进行了研究。

大数据环境下高校精准资助研究现状及资助成效

精准是现行扶贫政策的重点,高校精准资助是精准扶贫政策在教育领域的映射。为了解如今社会关于高校精准资助的研究现状以及高校精准资助的资助效果,采用大数据技术,从国内相关文献发表年份、机构了解研究现状;采用湖南工程学院本科贫困生的一卡通消费数据和助奖学金数据,进行一系列分析,了解资助成效。研究发现社会对于高校精准资助的关注还缺乏一定热度;资助效果较为良好,但是资助力度有待增强。

浅析结构概念设计在建筑结构设计中的作用

随着建筑领域发展水平的逐渐提升,对其设计质量提出了更高的要求。在此背景下,为了确保建筑结构设计状况良好性,实现对结构概念设计的高效利用,需要了解其在建筑结构设计中的作用,完善其设计方案的同时增加其中的技术含量。文章将对结构概念设计在建筑结构设计中的作用进行阐述,以便为其结构设计效果的增强提供保障,满足现代建筑可持续发展要求。

大数据挖掘技术在高校个性化学习中的应用策略探究

近年来,随着我国社会经济的不断发展,人才的战略要位愈加突出,同时面对激烈的市场竞争环境,对其提出了更多、更高的要求。现代素质教育结构下,要求以学生为中心,在充分尊重他们个性差异的基础上,组织高效学习活动,这是改革的关键所在。信息化生态下,大数据挖掘技术在高校个性化学习中的运用,产生了显著效果,其实践势在必行。该文基于对相关概念的论述,着重就大数据挖掘技术在高校个性化学习中的运用进行了探究。