多聚焦图像融合是计算机视觉领域中的一个重要分支，旨在使用图像处理技术将同一场景下的聚焦不同目标的多张图像中各自的清晰区域进行融合，最终获得全清晰图像。随着以深度学习为代表的机器学习理论的突破，卷积神经网络被广泛应用于多聚焦图像融合领域，但大多数方法仅关注网络结构的改进，而使用简单的两两串行融合方式，降低了多图融合的效率，并且在融合过程中存在的失焦扩散效应也严重影响了融合结果的质量。针对上述问题，在显微成像分析的应用场景下，提出了一种最大特征图空间频率融合策略，通过在基于无监督学习的卷积神经网络中增加后处理模块，规避了两两串行融合中冗余的特征提取过程，实验证明该策略显著提高了多张图像的多聚焦图像融合效率。并且提出了一种矫正策略，在保证融合效率的情况下可有效缓解失焦扩散效应对融合图像质量的影响

主要内容 4.1对象的声明与创建 4.1.1基本术语 4.1.2对象的声明 4.1.3对象的创建 4.1.4数组对象的声明和创建 4.2对象的初始化 4.2.1成员变量的缺省初始化过程 4.2.2类成员变量的初始化与静态代码块 4.2.3实例成员变量的初始化与构造方法 4.2.4程序健壮性的代价和编码启示 4.2.5类成员变量与实例成员变量初始化的区别 4.2.6继承链上相关类的加载顺序以及构造方法链的调用 4.3对象的使用 4.3.1多态的使用 4.3.2对象的比较 4.3.3对象的传递 4.3.4内部类的使用 4.4对象的清除

主要内容 5.1好程序的基本条件 5.2Java语言 Object的类及标准包 5.2.1 Object类 5..2 2 java lang包 5.2.3ava标准包 5.3Java的异常处理机制 5.3.1异常处理 5.3.2核心代码与异常处理分离机制 5.3.3引发异常及对异常处理的两条途径 5.3.4Java的内置异常类 5.3.5设计异常类 5.3.6断言语句 5.3.7对异常不作为与作为的区别 5.4包、接口、类与方法设计 5.4.1包设计 5.4.2制作AR文件包 5.4.3接口设计 5.4.4抽象类设计 5.4.5类设计 5.4.6方法设计 5.5java编码的其它规范 5.5.2文件组织样式 5.5.3增加程序可读性的一些建议 5.5.4完整的例子

采用热态改质方法可直接将冶金熔渣制备成高附加值材料,从而实现熔渣的\热\\渣\双利用,因此这一方法在熔渣资源化利用领域中已成为研究热点.本文选取熔融钢渣和河沙分别为典型熔渣和改质剂,模拟计算分析在1600℃熔渣内掺入改质剂的过程中改质剂掺量对改质熔渣显热的影响,并对研究结果进行工业试验验证.研究表明：随着改质剂掺入,改质熔渣显热呈现先增加后减小的趋势;随改质剂掺量由5%增加到11%时改质熔渣显热反而增加,当改质剂掺量为11%时改质熔渣显热达到最大.从熔渣显热利用和改质效果综合考虑,改质剂掺量的理论最佳区间为11%~19%.现场试验表明,掺入12%左右的河沙后,改质熔渣流动性好,冷却渣安定性等性能改善显著

第一节 三次数学危机与不确定性 第二节 不确定性理论 第三节 集对分析原理 一、集对基本概念 二、集对分析数学表达形式 三、联系度确定 四、联系数确定 第四节 水文水资源集对分析 一、问题的提出 二、水文水资源集对分析主要内容 三、集对分析在水文分析计算中的应用 四、集对分析在水文水资源评价中的应用 五、集对分析在水文水资源预测中的应用 六、集对分析在水文水资源决策中的应用 七、小结与展望 第五节 集对分析实例应用 一、概述 二、集对分析评价模型 三、实例分析

《人工智能导论》为计算机科学技术专业和软件工程专业的一门选修课，其目的是使学生初步了解人工智能的基本原理，初步学习和掌握人工智能的基本技术，以便拓宽知识面，并为进一步学习和应用奠定基础。本课程的具体要求为： 1. 了解人工智能的基本概念、分支领域及其发展概况； 2. 理解知识表示及其推理的基本原理，掌握其基本技术； 3. 理解基于搜索的问题求解基本原理，掌握其基本技术； 4. 理解机器学习、知识发现的基本原理；初步掌握其基本方法； 5. 学会一种人工智能程序语言，掌握简单的智能程序设计方法； 6. 能综合运用所学知识，设计实现一个小型专家系统。 教学重点、难点： 1. 搜索与问题求解； 2. 知识表示及其推理； 3. 机器学习与知识发现； 4. 专家系统原理与设计

采用调频连续波（Frequency modulated continuous wave, FMCW）雷达实现非接触式生理信号检测，并提出了基于小波分析和自相关计算（Wavelet analysis and autocorrelation computation, WAAC）的检测方法。首先，毫米波FMCW雷达发射电磁波信号，并接收来自身体的反射信号。然后，通过信号预处理从中频信号中提取包含呼吸和心跳的相位信息，消除直流偏置并完成相位解缠。最后，基于小波包分解（Wavelet packet decomposition, WPD）从原始信号中得到心跳和呼吸信号，利用自相关计算减小杂波对心跳信号的影响，进而提取高精度的心率参数。应用FMCW雷达对10名受试者进行实验测试，结果表明本文方法得到的呼吸和心率的平均绝对误差率平均值分别小于1.65%和1.83%

第一节 干扰波和组合概念 第二节 简单线性组合的方向特性 第三节 随机干扰的特点 一、地震勘探中随机干扰的一般特点及其产生原因 二、非统计问题和统计问题 三、各态历经性质的平稳随机过程 四、随机过程的两个统计参数－平均值和方差 五、随机过程的重要统计参数－相关函数 第四节 组合对随机干扰的统计效应 一、地震勘探中随机干扰的相关半径 二、组合的统计特性 第五节 确定组合参数的方法和基本原则 一、干扰波调查 二、理论分析和计算 三、正常时差和倾角时差对组合的影响 第五节 确定组合参数的方法和基本原则 第六节 组合的频率特性 一、组合的频率特性 二、脉冲波的组合特性 三、几个有关的概念 第七节 各种组合方式 一、不等灵敏度组合 二、面积组合 三、震源的组合

7050铝合金在半连铸生产过程中发生热裂和冷裂的倾向很高，不但影响了产品的质量和生产效率，还可能导致生产事故.工厂常采用试错法以找到最优的工艺参数，但这种方法成本高且效率低.运用数值模拟的方法再现铸造过程中各物理场的变化情况，已成为优化铝合金熔铸工艺非常重要的研究手段.本文通过将温度场、流场和应力场进行直接耦合，对7050铝合金的半连铸过程进行了数值模拟研究.结果显示，在糊状区沿铸锭宽度方向的应力和应变分量最大，特别是在起始铸造阶段，因而最容易在起始阶段产生垂直于宽度方向的热裂纹.冷裂与铸锭内应力集中有关，根据计算可知铸锭在冷却至200℃时冷裂倾向最大.由实际裂纹所处的部位及所需的临界尺寸可以推测，该冷裂纹极有可能是糊状区产生的热裂纹在低温时失稳扩展而形成的

为解决进行PM2.5质量浓度预测中多因素回归模型的不稳定、神经网络模型的过拟合及局部最小等问题，提出应用支持向量机和模糊粒化时间序列相结合的方法，对PM2.5质量浓度未来变化趋势和范围进行预测.根据PM2.5不同季节的日变化周期模式，确定以24 h为周期的粒化窗宽，利用三角型隶属函数对数据样本进行特征提取作为支持向量机的输入，并在k重交叉验证法下采用网格划分寻找出模型的最佳参数.以2013年3月—2014年2月北京市海淀区万柳监测点四个季节PM2.5的1 h质量浓度监测值为样本数据，应用该方法建立PM2.5质量浓度的时间序列预测模型，并在MATLAB平台下应用LIBSVM工具实现计算过程.结果表明，基于模糊粒化时间序列的预测模型，能较好解决PM2.5机理性建模方式下由于影响因素考虑不全而造成的预测结果不稳定，对模糊粒子拟合效果较好