3.1研究流体运动的两种方法 3.2流体运动的基本概念 3.3连续性方程 3.4欧拉运动微分方程 3.5伯努利能量方程 3.6动量方程和动量矩方程

在遥感影像分割分类中,种子区域生长算法是一种常见的分割算法.传统的种子区域生长算法只能提取单一连续的、纹理简单的目标地物,而对具有复杂纹理和多光谱特征的遥感影像,分割时存在分割效果差、不能同时有效地提取多个地物的问题.针对以上问题,本文提出了一种改进的面向对象的自动多种子区域生长算法.该方法适用于同时提取多个目标地物,且分割效果好.该方法首先使用一种改进的中值滤波对影像进行平滑处理,使目标内部一致性更高,同时保留纹理信息.然后通过一定的准则进行自动种子选取并进行生长,最后对生长后的区域进行碎斑合并处理,最终得到多种对象的分割结果.本文采用三组不同大小的1 m空间分辨率的航空影像进行实验,通过与分水岭以及传统单种子区域生长算法的多组实验对比,发现该方法可以面向全局对象,自动选取覆盖各种地物类型的种子,同时对多种地物目标进行分割处理,可为后续面向对象影像分析和应用提供可靠的数据基础

针对模糊边缘的红外目标提取问题,提出一种基于流形正则化多核半监督分类的提取方法.首先应用最大类间方差法计算初始分割阈值,获得确定化的目标和背景区域以及待确定化的模糊边缘区域;然后建立各区域内像素点邻域空间集,并通过多核函数特征映射获得邻域空间中灰度均值和方差信息特征值,通过流形正则获得邻域空间中位置信息特征值;在特征值基础上,建立半监督分类模型对模糊边缘区域像素点邻域空间集进行类别划分;最后计算最佳分割阈值.对比实验结果表明,该方法提取模糊边缘红外目标效果好且运算效率高

本节着重介绍面向对象的基本概念,也对相应的面向对象的技术方法做些说明和解释。 面向对象方法学的基本原则 面向对象方法学认为:客观世界是由各种“对象”所组成的,任何事物都是对象,每一 个对象都有自己的运动规律和内部状态,每一个对象都属于某个对象“类”,都是该对象类 的一个元素。复杂的对象可以是由相对比较简单的各种对象以某种方式组成的

平面截割曲面体 目的与要求: 1、掌握圆柱、圆锥、圆球的投影特性和作图方法; 2、掌握在基本立体表面上取点的方法; 3、熟悉特殊位置平面截切元体所得到的截交线形状及其作图方法; 4、了解常见两立体相贯线、形状和作图方法

针对连续系统的有限时间目标轨迹预见跟踪控制问题,给出了基于轨迹协调误差和切换规则的预见跟踪控制方法.该方法首先将轨迹协调误差和位置跟踪误差连同状态变量的微分组成新的系统状态变量,把跟踪问题转化为调节问题,设计了基于协调误差的带有目标值预见的跟踪控制系统.然后针对复杂目标轨迹跨过不同坐标轴的情况,采用切换系统方法,实现了目标轨迹的全程预见跟踪控制.本文同时是子系统为时变系统的切换系统的典型范例.数值仿真说明了该方法的有效性

针对自主研制的自由框架丝栅式高温应变片,建立高温应变片参数高精度标定装置,提出适合可行的标定方法,确定影响高温应变片测量结果的关键参数.根据提出的关键参数标定方法,可以得到高温应变片的灵敏度系数、热输出、零漂和蠕变特性随温度变化的曲线,建立应变测量的精度补偿模型,最终通过应变测量补偿验证并取得可信的结果,表明提出的标定方法准确可行,并可推广到其他形式的高温应变片参数测量中

第一节 2×2表卡方检验 第二节 R×C表卡方检验 第三节 Fisher确切概率检验 第四节 优势比检验 第五节 拟合优度的卡方检验

为准确掌握超宽冷轧机不同宽度带钢的板形特征,以某2180 mm超宽冷轧机1900 mm宽度带钢实测板形数据为研究对象,借鉴‘大数据’的思想,结合数据挖掘领域中聚类分析方法,提出基于网格和密度的板形特征聚类方法,并以此方法对几种典型带钢宽度的大量板形实测数据进行分析,得到不同宽度带钢的板形特征.以分段函数对板形特征进行多项式表达,得到不同宽度带钢的板形特征参数化分析结果.提出的基于网格和密度的板形特征聚类与分析方法,能够快速准确地对大量板形实测数据进行分析,提取出长期生产过程中板形缺陷特征并得到参数化表达,从而为冷连轧机,特别是超宽带钢冷连轧机的辊形改进和控制策略优化提供数据基础

通过将迟滞特性引入神经元激励函数的方式，构造了一种前向型迟滞神经网络模型.结合卡尔曼滤波方法，将其应用于风速时间序列的预测分析中.在原始风速时间序列的基础上，构造出风速变化率序列.采用迟滞神经网络分别对两种序列进行预测分析，并将预测结果利用卡尔曼滤波方法进行融合，从而得到最优预测估计结果.仿真实验结果表明，迟滞神经网络具有更加灵活的网络结构，能够有效改善网络的泛化能力，预测性能优于传统神经网络.采用卡尔曼滤波方法对预测结果进行融合后能够进一步提高预测精度，降低预测误差