摘要：针对红外图像特点,该文提出了一种基于小波前向后向扩散的红外图像降噪与边缘增强算法。小波前向后向扩散是建立在小波扩散理论的基础上,其继承了小波扩散迭代降噪与边缘保持特性,在此基础上实现了图像的边缘增强。为了克服传统小波扩散基于小波模值的边缘映射的不足,该文利用小波模值与局部奇异性测度的联合概率分布对边缘映射进行初步估计,结合几何约束进行修正,获得准确的边缘映射,并重新设计了小波前向后向扩散系数方程。实验证明算法能有效实现红外图像降噪的同时增强图像边缘。

摘要：大破口失水事故(LBLOCA)是决定核电站运行功率的设计基准事故之一,本文利用最佳估算系统分析程序RELAP5/MOD3,通过修改其相关模型或关系式,结合有关分离效应与整体效应试验数据验证,形成满足10CFR50附录K中保守评价模型要求的LOCA分析工具——先进程序+保守评价模型程序及分析方法。在此工具与方法开发基础上,对300MW压水堆核电站进行了一回路冷管段双端剪切断裂LBLOCA计算分析,计算的包壳峰值温度(PCT)与应急堆芯冷却系统(ECCS)验收准则及相应最终安全分析报告对比表明:应用该工具与分析方法,可望获得进一步的PCT裕量。

摘要：本文设计了一种基于嵌入式实时操作系统的家庭智能网络终端。并给出了系统模块设计,任务划分,任务调度的实现。论文内容已在实践中得到了应用并取得良好效果。

摘要：小微企业作为我国国民经济发展中的重要力量,由于企业自身以及市场发育不完善、扶持措施不到位等多重因素的制约,其在质量信用管理方面暴露了诸多问题。文章结合现有文献和小微企业特征,建立小微企业质量信用评价体系,并综合采用问卷调查、结构访谈和数据挖掘等方法对小微企业质量信用表现进行评判。研究发现:小微企业质量信用主观认知基本达标,但是意愿、能力和绩效指标相差悬殊;客观表现结果信息记录有较大完善空间,且信息质量有待提升;客体认同方面,小微企业质量信用水平逐渐上升,但是经营特点和"放管服"改革都为后续质量监管提出了挑战。因此,未来应当加强顶层设计、完善小微企业质量信用体系、革新管理思维、优化小微企业质量信用监管路径、厚植服务理念、创新小微企业质量信用服务模式,引入市场机制,激发市场对小微企业质量信用管理的活力。

摘要：针对现有无针注射系统体积大、噪声大、注射效率低、驱动力小且难以调节的问题,设计了一种采用空行程蓄能的磁阻式电磁蓄能无针注射系统。对注射器电磁驱动部分和安瓿药液射流部分进行了仿真研究,通过搭建的实验平台验证了理论设计的正确性。该方案极大地缩小了无针注射系统的体积、扩大了驱动力的可调范围,并且安全稳定,可以完成注射,具备一定的实用性和可行性。

摘要：现代医院建筑设计需要体现绿色发展理念、人性化理念,还应该在智能化、自动化等方面对内部结构进行思考。交通组织也是建筑设计必须关注的要素,从各方面进行综合考量,提高建筑设计的合理性。但是目前建筑设计人员没有把握医院建筑的自身特征,在设计期间由于意识薄弱,建筑设计方案存在较多问题。本文总结医院建筑设计方案存在的主要问题,从现代医院建筑角度出发,给出建筑设计的优化建议。

摘要：实木地板具有良好的美学性能,是室内装饰的优良材料。为了满足特定的室内装饰要求的艺术效果,实木地板的颜色需要协调,因此在生产过程中需要根据实木地板的颜色进行分类,以满足客户的个性化需求。然而,传统人工识别分选的方法受劳动强度、工作效率等因素制约,难以满足产业的发展需求。本试验基于机器视觉技术,对实木地板颜色的图像采集装置与识别分类算法进行了设计。首先,利用彩色CCD相机对3个颜色等级的实木地板进行图像采集,共获得了150幅木材图像,其中80%用来训练、10%用来测试、10%用来验证。然后,利用极限学习机ELM进行颜色分类,并比较不同优化算法的优化效果,如灰狼优化算法(GWO)、遗传优化算法(GA)、粒子群优化算法(PSO)。结果表明,利用灰狼优化的极限学习机(GWO-ELM)对3个颜色等级实木地板图像的识别准确率最高,分别为88.6%,86%和100%。考虑到实木地板的单块完整性,算法的分类结果能有效满足实际生产需求,为国内实木家居企业的智能化发展提供了一套行之有效的解决方法。

摘要：绿色建筑设计理念,就是在施工之前详细调研实际情况,制定科学合理的施工方案,最大限度地提升建设资源利用率,提升绿色建筑的节能环保性能,促使其具备风、水、光等自然资源的利用功能,为人们营造良好的居住环境。本文简要分析了建筑绿色设计理念及其重要意义,根据具体案例提出在建筑设计中绿色建筑设计理念的整合应用,明确其注意事项。

摘要：静态软件缺陷预测是软件工程数据挖掘领域中的一个研究热点.通过分析软件代码或开发过程,设计出与软件缺陷相关的度量元;随后,通过挖掘软件历史仓库来创建缺陷预测数据集,旨在构建出缺陷预测模型,以预测出被测项目内的潜在缺陷程序模块,最终达到优化测试资源分配和提高软件产品质量的目的.对近些年来国内外学者在该研究领域取得的成果进行了系统的总结.首先,给出了研究框架并识别出了影响缺陷预测性能的3个重要影响因素:度量元的设定、缺陷预测模型的构建方法和缺陷预测数据集的相关问题;接着,依次总结了这3个影响因素的已有研究成果;随后,总结了一类特殊的软件缺陷预测问题(即,基于代码修改的缺陷预测)的已有研究工作;最后,对未来研究可能面临的挑战进行了展望.

摘要：砂岩显微图像分类是地质学研究中一项基本工作,在油气储集层评估等方面有重要意义.在实现自动分类时,由于砂岩显微图像具有复杂多变的显微结构,人工定义特征对砂岩显微图像的表示能力有限.此外,由于样本采集和标注成本高昂,带标记的砂岩显微图像很少.提出一种面向小规模数据集的基于卷积神经网络的特征表示方法FeRNet,以便有效地捕获砂岩显微图像的语义信息,提高对砂岩显微图像的特征表示能力.FeRNet网络结构简单,可降低网络对带标记图像数据量的要求,防止参数过拟合.针对带标记砂岩显微图像数量不足的问题,提出了图像扩增预处理方法及基于卷积自编码网络的权重初始化策略,降低了因数据不足造成的过拟合风险.基于采自西藏地区的砂岩显微图像数据集设计并进行实验,实验结果表明,在带标记砂岩显微图像数据不足的情况下,图像扩增和卷积自编码网络可以有效地改善FeRNet网络的训练效果,通过FeRNet网络提取的特征对砂岩显微图像的表示能力优于人工定义特征.