为提高复杂环境下红外小目标的检测效率,将图像分为平坦区域、边缘区域和小目标区域三种区域,并针对三种成分的特点,提出基于拉普拉斯金字塔的非线性局部滤波检测方法.首先将图像进行高斯金字塔分解,将高斯低通金字塔与原图像尺寸匹配后,相减并进行阈值操作,抑制平坦区域;其次将标记像素灰度值与其周围环域均值的最小差作为指标,滤除边界区域;最后将非线性局部滤波结果生成相应的拉普拉斯金字塔各层系数,重构得到高对比度的检测图像,利用邻域特点剔除孤立噪声点并通过简单阈值标记红外小目标.实验结果表明:与现有其他算法相比,该检测算法能够对复杂背景有效抑制,检测速度快

针对漏钢时结晶器铜板温度呈现出的“时间滞后”和“空间倒置”等典型特征，本文通过引入动态时间弯曲(DTW)和机器学习中的密度聚类(DBSCAN)方法，提取、汇集并区分结晶器温度的典型变化模式，在此基础上开发出一种新型的漏钢预报方法。借助动态时间弯曲度量不同拉速、钢种或工艺操作条件下结晶器热电偶温度的相似性，并运用密度聚类方法聚集和分离正常工况、黏结漏钢状况下的温度样本，在此基础上检测和预报结晶器漏钢。结果证实，相较于传统的逻辑判断和人工神经元网络预报结晶器漏钢的方法，基于聚类的漏钢预报方法无需人为设置阈值或参数，能够依据漏钢历史样本中温度变化的共性规律，提取并融合热电偶温度在时间、空间上典型的变化特征，准确区分和预报结晶器漏钢，具有较好的自适应性和鲁棒性

实习一 农牧交错带草原植物认知 .10 实习二 草原土壤剖面描述、土壤样品采集及土壤理化性质调查 .11 实习三 克氏针茅-羊草草地植物群落调查 .15 实习四 草地基况评价 .20 实习五 牧草种质资源评价 .24 实习六 牧草经济性状的测定 .25 实习七 农牧交错带社会生产状况的入户调查及统计分析 .27 《饲草料生产加工调制》实习 .28 实验八 田间青干草调制实习 .29 实验九 牧草与饲料作物常规青贮实习 .31 实验十 拉伸膜半干青贮实习 .33 实验十一 苜蓿人工干燥和草颗粒、草块和草砖加工流程的参观实习 .36 实验十二 苜蓿草捆和二次打捆加工和加工机械的操作实习 .41 《草地放牧管理与利用》实习 .42 实习十三 牧草适口性评定 .43 实习十四 放牧家畜采食量的估测 .45 实习十五 草地载畜量的测定与估算 .47 实习十六 草原放牧演替的研究 .50 实习十七 草地放牧系统模拟（Grazefeed 管理软件）.52 实习十八 划区轮牧方案设计 .53 《草地生态调查与观测》实习 .55 实验十九 草地气候因子的观测与测定 .56 实验二十 植物种群空间分布格局的调查 .58 实验二十一 植物群落的生活型分析 .61 《牧草与种子收获加工》实习 .63 实验二十二 牧草和种子收获技术实习 .64

第一部分 光纤处理、光纤无源器件制作实验前言. 1 实验 1 光纤端面处理及熔接实验. 1 实验 1.1 光纤端面处理及熔接实验仪说明 .1 实验 1.2 实验指南.2 1、涂覆层的剥除.2 2、光纤头的制备.3 3、光纤头质量的检验.3 4、光纤的连接.3 5、光纤熔接质量测试.3 6、光纤端面处理基本操作实验.4 7、光纤耦合技术基本操作实验.4 8、光纤熔接技术基本操作实验.4 9、光功率耗损法对光纤熔接质量测试 .4 实验 2 光纤跳线制作实验. 6 实验 3 熔融拉锥制作光纤分路器实验. 8 第二篇 光纤传感实验. 11 实验 4 光纤传感实验. 11 实验 4（一） 光纤光学基本知识演示 .11 实验 4(二) 光纤与光源耦合方法实验.12 实验 4(三) 多模光纤数值孔径（NA）测量实验.13 实验 4(四) 光纤传输损耗性质及测量实验.14 实验 4（五） M—Z光纤干涉实验 .15 实验 4（六） 光纤压力传感原理实验 .16 实验 4（七） 光纤温度传感原理实验 .17 实验 5 光纤光栅传感实验. 18 4.1 实验目的.18 4.2 实验原理.18 4.3 实验装置.28 4.4 实验步骤.28 4.5 思考题.34

针对 Fe-C二元合金,建立了描述反向凝固器内伴随相变的湍流流动和传热过程的二维稳态数学模型.应用连续统一方程模拟固液相变过程,并假设两相区为疏松介质,对其中的流动应用Darcy法则.湍流现象则通过Launder-Sharma的к-ε双方程低雷诺数修正模型描述.采用Simple算法对凝固器内的速度场和温度场进行了模拟计算,并讨论了母带的厚度、入口温度和补充钢液的过热度等操作参数对相变过程的影响.分析表明母带停留时间是影响新生相生长的关键参数,即反向凝固器高度与母带拉速的比值应控制在一定的范围内

基于前驱体合成与氨气氮化两步法，通过对前驱体合成关键参数B源/N源比、分散剂种类、前驱体干燥方式进行调控，实现了大比表面积、少层氮化硼纳米片材料的制备。其优化条件为以硼酸为硼源，尿素为氮源，硼酸与尿素摩尔比为1∶30，甲醇和去离子水作为分散剂，利用真空冷冻干燥方式合成前驱体。将前驱体在氨气气氛下900 ℃保温3 h合成了氮化硼纳米片。利用X射线衍射测试、X射线光电子能谱测试、拉曼光谱测试、热重分析测试等对合成产物进行了物相和结构表征，利用扫描电子显微镜、原子力显微镜、透射电子显微镜、氮气吸脱附曲线等对合成产物进行了形貌及比表面积表征。结果表明：合成的氮化硼为六方氮化硼纳米片（h-BNNSs），纯度高，形貌类石墨烯，层数为2～4层，厚度平均为1 nm，比表面积为871.8 m2·g?1，单次产物质量平均可达240 mg，合成产物平均产率可达96.7%。该方法简单易操作，实现了大比表面积少层氮化硼的制备，有助于氮化硼在各应用领域的研究，如氮化硼/石墨烯复合材料、纳米电子器件、污染物的吸附、储氢等

针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题，提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先，研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响，进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法；其次，为增加粒子多样性及快速寻优，将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作，并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后，分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入，研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入，以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试，进一步为了验证所提算法的泛化能力，选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明，本文算法易于跳出局部最优解，提升了算法的学习能力与泛化能力，具有较优的分类性能