体上拟中心矩阵

把域上拟中心矩阵的概念推广到体上，并对它进行了刻画，推广了域上相应的结论。

超拟中心与有限群的超可解性

利用完全条件置换子群的概念研究了有限群的超拟中心和4阶循环子群,通过极小阶反例法证明了:若G的极小子群皆属于超拟中心Q∞(G)且4阶循环子群在G中完全条件置换,则G为超可解群。

包含所有极小子群的有限群的超拟中心

结合有限群的超拟中心给出了内超可解群的一个构造，得到了有限群为超可解的若干充要条件。

拟正规化子拟中心化子的定义及相关性质

本文定义了群G中子集H的拟正规化子和拟中心化子的概念 。

关于拟中心元的一个定理

引进了一些记号,并用这些记号研究了可解群的一个性质,对群的中心元这一概念进行了拓广,得到拟中心元的概念,证明了关于拟中心元的一些性质,利用这些性质证明了关于拟中心元的一个定理,即:设群G的拟中心元x的阶为素数p,则或者x∈Z*(G)或者〈x〉■G.

一类微分系统无穷远点的中心与拟等时中心

给出了微分系统无穷远点等时中心、拟等时中心的定义。通过奇点量与周期常数的计算,得到了一类三次多项式微分系统无穷远点的中心条件与拟等时中心条件,同步解决了一类有理系统的无穷远点的等时中心问题。

一类七次多项式系统高次奇点的极限环分支与拟等时中心

本文研究了一类七次多项式系统高次奇点的中心、拟等时中心条件与极限环分支问题.首先通过同胚变换和复变换将系统的高次奇点化为复域中的初等原点,然后求出了新系统在原点的前45个奇点量,从而导出了高次奇点为中心和最高阶细焦点的条件.在此基础上给出了七次系统在高次奇点分支出8个极限环的实例.最后通过一种新的算法求出高次奇点为中心时的周期常数,得到了高次奇点为拟等时中心的必要条件,并一一证明了这些条件的充分性.

基于3D激光雷达的鸡舍通道中心线检测方法

针对笼养鸡舍环境下光照强度弱、作业通道内狭小导致机器人巡检时通道中心线检测困难的问题,该研究利用3D激光雷达对鸡舍通道中心线进行获取。首先通过机器人搭载的3D激光雷达对鸡舍作业通道信息进行采集,利用直通滤波、地面点滤波、体素滤波、统计滤波和平面投影对获取的3D激光雷达点云数据进行预处理,获取XOY平面上的点云数据。通过改变K-means聚类初始点选择方式和聚类函数对预处理后的点云数据进行数据分类。利用改进RANSAC算法对分类后的数据进行处理,提取通道中心线。试验结果表明该研究提出的改进K-means聚类算法平均耗时6.98 ms,相较于传统的K-means聚类算法平均耗时减少了29.40 ms,准确率提高了82.41%。该研究提出的改进RANSAC算法中心线提取准确率为93.66%、平均误差角为0.89°、平均耗时为3.97 ms,比LSM算法得到的平均绝对误差角高0.14°,平均耗时减少6.15 ms。表明该研究提出的鸡舍通道中心线检测方法基本满足笼养鸡舍环境实时自主导航的需求,为巡检机器人在鸡舍作业通道内进行激光雷达导航提供了技术支撑。

新一代算力中心发展之快速建造方案比较

通过对比传统数据中心,集装箱数据中心,撬块+集装箱数据中心,模块化钢结构拟框架数据中心的建造方式的优劣和各国学者研发的最新进展,可以得出:(1)传统数据中心建设周期太长,远不能满足现在数据中心的发展需求;2)集装箱数据中心通过十余年的发展已日渐成熟,但其劣势也很明显,对于平面和空间的利用率过低;(3)通过定制化的撬块结合集装箱技术组成撬块+集装箱数据中心,只解决平面利用率,空间利用率仍未得到解决;(4)采用模块化钢结构拟框架数据中心,可以完美解决平面和空间利用率的问题,同时可以保证快速发货,在满足海运、陆运的同时,现场快速灵活部署,可实现大开敞式拟框架钢结构体系,管线和设备不仅有充足的空间布置,如需要改建,可直接拆卸下来重复利用,市场应用价值巨大,发展前景广阔。

体上拟伸缩

设K是一个给定的体,用GLn(K)表示体K上的n级一般线性群,用resA表示矩阵A的剩余数.在文献[3]基础上,对拟中心矩阵的概念进行重新定义,并得到相应结果.同时,引入拟伸缩矩阵的概念,并对它进行了刻画.

平面上的广义反演变换——拟反演变换

以一般中心二次曲线为基线 ,建立广义的反演变换——拟反演变换 。

平面上的广义反演变换——拟反演变换(续)

在《湖北师范学院学报》(自然科学版 ) 2 0 0 1年第 2期中 ,本人给出了平面上的广义反演变换———拟反演变换的定义 ,并初步探讨了一些性质。本文在此基础上进一步讨论拟反演变换的一些有关性质。

利用旋转双目立体相机的桩体倾斜度测量方法

桩体倾斜度监测在沉桩作业中至关重要,现有方法普遍存在安置过程复杂、工作耗时长等典型问题。针对以上问题,以双目立体设备研制为基础,提出了一种基于双目立体视觉的桩体倾斜度测量方法。首先,该方法通过旋转码盘与相机的高精度标定实现利用码盘旋转角度读数来高效计算相机在任意旋转角度的位姿信息。其次,在双目影像同步采集以及高频倾斜角度测量条件下,设计了一种新的利用提取桩体边线几何的方法来拟合桩体中心轴线方向向量,从而快速计算柱体的倾斜度。实验结果表明,该方法可准确计算相机相对位姿以及柱体倾斜度,倾斜度测量精度可达到优于0.1°,且单次自动测量效率优于10 s,相较于常用的全站仪测量方法,其效率可提高6倍以上,能够满足连续高效且高精度的桩体倾斜度测量需求。

局部环上SL_n（R）的元素的2对合分解

利用剩余数和矩阵计算的方法，证明了局部环Ｒ上ＳＬｎ（Ｒ）的任一元素Ａ分解为２－对合之积的因子长度的如下结果：若ｒｅｓＡ是偶数，则Ａ是个２－对合之积；若ｒｅｓＡ是奇数，则Ａ是５个２－对合之积．

“On generalized hypercenter of a finite group”一文的一点注记

在文"Ongeneralizedhypercenterofafinitegroup,Comm.Alg.,29(5),2239-2248(2001)"中,有如下结论:G为超可解当且仅当G=genz∞(G).很自然地,人们猜想:若F (G) genz∞(G),则G为超可解群.给出一个反例说明此猜想的回答是否定的.

一种平面靶心的提取算法

针对目前平面圆形标靶在大角度倾斜或存在数据部分缺失时无法准确提取中心的问题,提出一种边缘拟合算法,即基于回光强度结合边缘点搜索算法自动提取平面标靶的圆形边界,然后对边界点进行拟合用于确定标靶中心。实验表明,该方法简单易行,在工作条件较好时提取精度与仪器自带软件提取值一致;当存在大角度倾斜或数据缺失时,该方法仍可以准确提取出标靶中心的坐标。

基于改进CV模型的煤矿井下早期火灾图像分割

煤矿井下早期火灾图像中火焰区域、火焰余辉及非火焰高灰度干扰区域三者的灰度值十分接近,利用传统的Chan-Vese(CV)模型很难将火焰区域精确地提取出来。针对这一问题,提出了一种改进的CV模型以实现煤矿井下早期火灾图像的精确分割。在计算目标和背景区域拟合中心时,引入自适应权值进行加权平均,充分考虑了像素点灰度值与拟合中心的差异,并据此确定该点对拟合中心的贡献度,更加精确地计算目标和背景区域的拟合中心;为了加速模型的演化,引入曲线内外区域像素的中值绝对差,替换模型中的内外区域能量系数,提高模型分割效率。最终达到快速提取早期火灾图像中火焰区域的目的。大量实验结果表明,与现有的Otsu算法、CV模型、引入能量权重的CV模型、引入梯度信息的CV模型以及两种类似提出模型的CV模型相比,利用改进CV模型对煤矿井下早期火灾图像,能取得更好的分割效果,并且满足实时性要求。

自动放疗激光定位仪的开发与应用

目的:设计一种自动放疗激光定位仪,降低校准难度,提高其准确性。方法 :利用机械模块和电气控制系统来实现激光灯的调校,由单人远距离遥控即可完成,并将其与传统三维激光定位灯拟合等中心校准的方法和结果进行比较分析。结果:该激光定位仪校准用时更短,校准精度更高,参与人数也更少。结论:该激光定位仪可减轻技术人员的工作强度,提高校准效率和放疗定位精度,可以推广应用。

一种新型英语基本名词短语识别方法——基于边界概率与N_Gram词性串规则相结合

英语基本名词短语识别是一种重要的基础性自然语言处理活动,其识别准确率与召回率直接影响其它相关自然语言处理活动效果。在分析、总结几种具有代表性基本名词短语识别方法的基础上,提出了一种新型识别方法,其核心是:把边界概率与N_Gram词性串规则相结合作为识别判断条件,以"假拟中心词"为起点,分别向左、向右识别出当前"假拟中心词"所在基本名词短语的左、右边界。实验证明,该方法的识别准确率为97.13%、召回率为98.75%,FB=1为97.93%。