PVA纤维水泥稳定碎石拌和均匀性检测技术

为了准确地检测出PVA纤维水泥稳定碎石的拌和均匀性,在四边距标准差的理论基础上,结合数字图像处理技术提出了集料四边距标准差均匀性求解算法和PVA纤维加权四边距标准差均匀性求解算法。该算法的实现过程:(1)利用数字图像处理技术对试件截面图像进行预处理,通过种子填充法提取试件截面图像中集料和PVA纤维的边缘和质心。(2)根据试件截面图像中像素距离和实际距离的转换关系,结合集料四边距标准差的算法和PVA纤维加权四边距标准差的算法依次求出试件截面图像中集料的四边距标准差和PVA纤维的加权四边距标准差的数值。然后应用MATLAB软件完成了集料均匀性检测系统和PVA纤维均匀性检测系统的软件构架设计和GUI界面设计,从而开发了集料均匀性检测系统和PVA纤维均匀性检测系统,实现了PVA纤维水泥稳定碎石的均匀性分析及运算的自动化。最后以对PVA纤维水泥稳定碎石拌和质量有重要影响的搅拌时间展开试验研究,取搅拌时间依次为45,50,55,60,65,70,75,80 s,进一步地验证了添加PVA纤维对水泥稳定碎石的抗裂性提高效果和均匀性检测系统的准确性。研究结果表明:添加PVA纤维的水泥稳定碎石抗裂指数比普通水泥稳定碎石抗裂指数高出30%左右;该检测技术可以较好地检测出PVA纤维水泥稳定碎石中集料和纤维的分布均匀性。

基于Contourlet变换和Hu不变矩的图像检索算法

文章提出一种基于Contourlet变换和Hu不变矩的图像检索算法。首先,对每幅图像进行Contourlet变换,得到低频子带与高频方向子带,把计算得到的低频子带的Hu不变矩和各个高频方向子带的均值与标准差作为图像的特征向量,利用Manhattan距离进行相似度度量,完成基于内容的图像检索。为对该文提出的算法的检索效果进行检验,分别与基于Contourlet变换特征的检索算法和基于Hu不变矩特征的检索算法等方法进行了对比实验研究。结果表明,该算法有效地融合了图像的纹理特征与低频子带的形状特征,较好地实现了基于内容的图像检索,平均查准率达到73.94%。

Voronoi多边形的边数分布规律及其在林木格局分析中的应用

Voronoi空间分割算法在各个领域已得到广泛应用,目前Voronoi图已经成功应用于林木竞争分析中竞争木数量的选择上。本研究旨在将Voronoi多边形边数分布规律应用于样地的林木格局分析中。借助德国Stochastic Geometry统计软件和R语言程序绘制并分析不同分布格局林分的Voronoi多边形边数分布规律,研究发现:1)不同分布格局的林分,其Voronoi多边形边数分布都呈近似正态分布,频数最大值基本聚集于5或6株;2)无论何种格局分布,Voronoi多边形边数均值皆为6株左右;3)不同分布格局的林分,其Voronoi多边形边数分布标准差的均值具有较为明显的差异,表现为:团状>随机>均匀。进一步模拟500个随机分布林分发现,Voronoi多边形边数的标准差分布遵循正态分布。基于此,本文利用95%概率,即1.96倍标准差为置信区间的方法,确定了随机分布林分Voronoi多边形边数标准差的分布范围为:μ±1.96σ=1.333±0.035×1.96,即随机分布林分的Voronoi多边形边数标准差(SD)的置信区间为[1.264,1.402];当SD<1.264时,该林分格局为均匀分布,当SD>1.402时为团状分布。将这种基于Voronoi多边形的林木格局判定方法(Vs)应用于5块不同类型的现实林分,并与目前常用的基于4株最近相邻木的角尺度(W—)方法进行了对比,得到的格局分布类型Vs与W—二者完全相同。可见,Vs可作为一个间接判定林木分布格局的新途径。

度量专利表征技术的差异

提出利用欧氏距离和均值与标准差分别度量专利和专利集合表征技术的差异的方法。以属于风力发动机技术领域的专利为研究对象进行实证分析。研究结果表明,该方法有效度量专利和专利集合表征风力发动机技术的差异。研究结论可以为基于专利探讨技术的相关问题提供参考。

边排孔位置与爆破飞石距离控制的匹配

为有效控制爆破飞石距离,提高露天矿山爆破作业的安全性,从边排孔偏差的角度,分析边排孔偏差发生原因,应用偏差距离对孔位进行描述.通过调整边排孔a以及第二排相邻钻孔b、钻孔c装药量的方式进行爆破效果优化.对提出的装药量方案进行数值模拟,比较各方案应力分布曲线与设计孔位应力分布曲线的相对误差,进而确定最优方案.应用最小二乘法拟合装药量与偏差距离间的关系.研究结果表明:边排孔偏差距离为δ时,确定了钻孔a、钻孔b、钻孔c三钻孔最优装药量方案,此方案可有效提高爆破作业安全性.

完全自适应的谱聚类算法

针对谱聚类算法self-tuning的局部尺度参数σ_i会受噪音点影响,进而影响聚类结果,及其所使用的K-means算法的不稳定,对聚类结果的影响,提出两种完全自适应的谱聚类算法SC_-SD(Spectral Clustering based on Standard Deviation)和SC_-MD(Spectral Clustering based on Mean Distance),分别定义样本i的标准差、样本i到其余样本的距离均值,为样本i的邻域半径,统计邻域内的样本数,以样本i的邻域标准差为其局部尺度参数,避免样本i的局部尺度参数受噪音点影响,进而影响聚类结果;以方差优化初始聚类中心的SD_-K-medoids算法代替K-means算法,克服K-means算法的不稳定,发现数据的真实分布.UCI数据集和人工数据集实验测试表明,提出的SC_-SD和SC_-MD算法能得到更优聚类结果,不受噪音点影响,有很好的伸缩性.提出的SC_-SD和SC_-MD能完全自适应地发现数据集的真实分布信息,尤其SC_-MD算法很适合较大规模数据集的聚类分析.

最大标准差和最大变异系数方法

本文提出的最大标准差方法和最大变异系数方法,能充分利用以往数据和经验提供的信息,大大减少了试件个数。与国际上常用的单侧容限系数法相比,可节省大量试件;而在试件个数相同的情况下,则可得到更接近母体百分位值的置信下限(如安全寿命或安全疲劳极限等)。

一种基于矩不变的深度获取计算方法

针对传统矩不变深度信息获取方法在实际应用中普适性不足,且边缘检测效果不理想的问题,提出一种改进的矩不变深度信息获取方法。首先通过改变像距和光圈参数来获取不同位置的两幅图像,然后用基于图像梯度和灰度标准差相结合的方法检测出每幅图像的边缘,最后根据梯度图像占整幅图像的比值来计算深度信息。实验结果表明该算法提升了边缘检测的效果,减少了计算量,提高了距离估测的准确性和实时性。

基于IOMSD曲线匹配的反射对称性检测

在曲线匹配的基础上提出一种新的图像反射对称性检测算法。使用亮度序均值标准差描述子进行曲线匹配,获取单幅图像中的对称曲线对。对对称曲线对上的各点进行梯度对称性度量,确定对称曲线对上的梯度对称点对。使用最小距离约束获取对称曲线对上的最佳对称点对,计算该点对连线的中点。获取图像中所有对称曲线对上最佳对称点对的中点,使用Hough变换实现图像反射对称轴的检测。实验结果表明,在图像亮度变化、对比度变化、噪声污染及旋转情况下,该算法均能够准确地定位图像的对称轴,并成功用于倒影图像的对称性检测。

一种基于距离变换的不规则区域匹配算法

针对不规则区域难以直接匹配的问题,提出了一种新颖的不规则区域匹配算法,即基于距离变换的不规则区域描述子DTIRD。为了避免椭圆拟合误差和主方向不准确产生的匹配错误,该算法采用区域边界附近纹理和区域内部纹理确定不规则区域的支撑区域;然后给出了一种基于距离变换的子区域划分方法,与传统方法相比,能够减少图像亮度变化带来的匹配错误;最后针对区域存在形状、尺寸大小不一且具有不同像素点数的问题,采用均值标准差MS构造描述算法。实验结果表明,该算法对旋转、光照、模糊以及压缩变化图像具有更好的匹配性能。

起飞航空器后侧穿越跑道方式的研究

为提升机场运行的安全性,提高机场地面运行效率,在分析典型航空器的起飞滑跑距离、发动机尾喷影响距离及地面抗侧风标准的基础上,对后侧穿越方式进行了研究;结合重庆江北机场,通过分析该机场的场面结构布局,对02R跑道着陆的飞机穿越起飞跑道02L的情形进行了讨论,得到在这种跑道使用方式下的可用于后侧穿越的联络道口。

供给侧改革背景下长江中下游地区能源效率的时空演化及影响因素分析

能源效率的提升作为缓解能源供需矛盾的关键因素,在能源供给侧改革中占有重要的地位。基于BCC-DEA模型和标准差椭圆方法,对2000-2017年长江中下游地区7个省份的能源效率进行测算和时空演化特征分析,并运用Tobit模型分析了能源供给体系中影响能源效率的因素,得出以下结论:①长江中下游地区整体能源利用效率较高,中游地区相对于下游地区的能源效率更低且提升空间更大。②在时间上,长江中下游地区能源效率先下降后上升,相对差异和绝对差异则是先扩大后缩小;在空间上,能源效率分布呈东北-西南走向,面积分布是先缩小后扩大,地区差异逐步减小。③在对长江中下游地区能源效率的供给侧因素中,能源生产结构、技术进步和能源消费产业结构与长江中下游地区能源效率呈正相关,能够通过构建合理能源生产结构,提高科技水平,加快产业结构优化升级,促进能源效率提高;能源消费产品结构和能源价格对能源效率的提升有阻碍作用,其中,能源生产结构、技术进步、能源供给制度和能源价格对能源效率的影响具有区域异质性,通过供给侧改革可以缓解供需矛盾,从而有利于节能减排,实现区域可持续发展。

最大标准差和最大变异系数方法

提出最大标准差方法和最大变异系数方法,能充分利用以往数据和经验提供的信息,大大减少了试件个数。与国际上常用的单侧容限系数法相比,可节省大量试件;而在试件个数相同的情况下,则可得到更接近母体百分位值的置信下限(如安全寿命或安全疲劳极限等)。

供给侧改革背景下长江中下游地区能源效率的时空演化及影响因素分析

能源效率的提升作为缓解能源供需矛盾的关键因素,在能源供给侧改革中占有重要的地位。文章以长江中下游地区为研究对象,基于BCC-DEA模型和标准差椭圆方法,对2000-2017年这7个省份的能源效率进行测算和时空演化特征分析,并运用Tobit模型分析了能源供给体系中影响能源效率的因素。得出结论:①我国长江中下游地区整体能源利用效率较高,区域差异性表明中游地区相对于下游地区的能源效率更低且提升空间更大;②在时间上,长江中下游地区能源效率先下降后上升,相对差异和绝对差异则是先扩大后缩小;在空间上,能源效率分布呈东北-西南向,面积分布是先缩小后扩大,地区差异逐步减小;③在对长江中下游地区能源效率的供给侧因素分析中,能源生产结构、技术进步和能源消费产业结构与长江中下游地区能源效率呈正相关关系,能够通过构建合理能源生产结构,提高科技水平,加快产业结构优化升级,促进能源效率提高;能源消费产品结构和能源价格对能源效率的提升有阻碍作用,其中,能源生产结构、技术进步、能源供给制度和能源价格对能源效率的影响具有区域异质性,通过供给侧改革可以缓解供需矛盾,从而有利于促进节能减排工作、实现区域可持续发展。

针对重用掩码AES算法的随机明文碰撞攻击

侧信道攻击是密码学研究的热点方向,碰撞攻击作为侧信道攻击的重要分支,可从泄露能量中有效提取中间值信息,根据中间值信息检测不同S盒之间的碰撞,并利用碰撞建立不同密钥字节之间的线性关系,缩小密钥候选值的空间。针对使用重用掩码的高级加密标准(AES)算法,自适应选择明文碰撞攻击方法需要预先建立攻击模板,并且实施攻击所需的前提条件较多。提出一种高效的随机明文碰撞攻击方法,基于2个不同S盒输入值的汉明距离及其对应能量迹的欧氏距离之间的关系,从256个密钥异或值中找出正确的密钥异或值。通过理论分析得出该方法无需预先确定碰撞阈值及建立攻击模板,即可有效利用能量迹中未发生碰撞的信息,并且所加密的明文是随机的,能在没有目标设备的情况下实施攻击。实验结果表明,与自适应选择明文碰撞攻击、改进型相关性碰撞攻击等方法相比,该方法减少了实现碰撞攻击所需的前提条件,并且扩大了攻击范围。

基于阻塞风险的需求侧购电策略

输电网的资源有限性使得电力市场环境中的各交易方都面临输电阻塞的风险。从需求侧用户的角度分析阻塞风险,提出不仅发电公司要有计及阻塞风险的策略性报价,用户也应当考虑阻塞给自己带来的风险,策略性地决定购电方案。针对阻塞给用户带来的风险,构造了需求侧的购电策略模型,用户可根据各种购电方案下的收益期望值和收益标准差决定购电量,并进行了实例分析。用户主动调节负荷,有利于实质上缓解输电网的阻塞问题。

基于CMT-FCM的自适应谱聚类算法

传统谱聚类对初值选取十分敏感,严重影响了聚类效果。为了解决初值敏感问题,提出了基于CMTFCM(借鉴历史知识的类中心距离极大化聚类算法)的自适应谱聚类算法。该算法以样本空间的标准差作为尺度参数,实现了尺度参数的自适应选取,提高了算法效率;而通过借鉴历史知识,引入类中心距离极大化项,避免了干扰点对类中心的干扰,提高了算法鲁棒性。通过在模拟数据集以及真实数据集上的测验,取得了比传统谱聚类更稳定的聚类效果,验证了算法的有效性。

针对FPGA实现的DES算法旁路碰撞攻击研究

旁路碰撞攻击关键在于碰撞检测过程。通过对旁路碰撞攻击技术的研究,总结Feistel结构密码算法的碰撞模型,改进碰撞检测过程,实现基于最小一乘法的碰撞检测技术。对基于FPGA实现的DES密码算法进行旁路碰撞攻击。利用仿真功耗采集平台和实测功耗采集平台,验证了基于最小一乘法碰撞检测技术的有效性。

二维图形复杂度计算与叶片轮廓复杂性分析

图形复杂度是对图形复杂程度的一种量化表达，在图形分析、分类、形状分析等方面都有广泛应用。本文基于统计方法将图形复杂度定义为各向距离数列的标准差，称为各向距离标准差法。根据该方法可以计算出各种二维图形的复杂度。各向距离标准差法具有旋转不变性。各向距离标准差法对常见图形的排序结果与用户调查排序结果基本一致，体现了各向距离标准差法的实用价值。此外，以番茄叶片轮廓线为例，进行叶轮廓线的复杂性分析，得到番茄叶片轮廓复杂性的统计性结论，供植物叶片相关研究参考。

基于邻域平均法的点云去噪算法研究

针对目前离散点云数据中出现的起伏变化剧烈的噪声点难以正确去除的问题,提出了一种改进的去噪算法.首先利用空间单元格技术对当前点云进行划分,确定其空间拓扑关系;然后基于每个单元格内的点确定各个单元格的"中心点";最后根据距离标准偏差判断是否为噪声点.实验结果表明,以少量"中心点"代替空间单元格内所有点进行噪声去除的思想,可以加快运算速度,提高效率;该算法不仅能够有效的去除噪声点,而且能够较好的保留点云模型的细节特征.