摘要：通过检测二维小波变换的模极大值线可以确定图像的边缘点。由于小波变换在各尺度上都提供了图像的边缘信息,所以称为多尺度边缘检测。沿着边界方向将任意尺度下的边缘连接起来,可形成该尺度下沿着边界的模极大线。小波变换能够把图像分解成多种尺度成分,并对大小不同的尺度成分采用相应的时域或空域取样步长,从而能够不断地聚焦到对象的任意微小细节。小波变换具有的多尺度特性,正好可以用于图像的边缘检测。

摘要：提出了一种基于小波神经网络的智能优化控制系统,并应用到污水处理絮凝过程的优化控制中,采用实验数据进行了测试,同时采用循环抽样验证法来验证系统的测试精度,结果表明该系统可方便有效地进行实时控制,而且控制效果良好,在运行过程中实时控制速度得到明显提高。研究结果表明,小波神经网络所建立的控制模型稳定性好,实时控制速度快,即基于小波神经网络的污水处理絮凝过程控制系统能准确地进行絮凝过程各参数的实时估计,实现污水处理絮凝过程的实时控制。

摘要：在D-FNN算法基础上,提出了一种新的基于椭圆基函数的广义动态模糊神经网络方法。该方法不仅可以用于系统建模、辨识和控制,而且还可以用于模糊规则的自动生成或抽取。提出了一种模糊-完备性作为在线参数分配机制,避免初始化选择的随机性,同时,该算法不仅能对模糊规则而且能对输入变量的重要性作出评估,从而使每条规则的输入变量的宽度可以根据它对系统性能贡献的大小实施在线自适应调整。开发了相关的算法程序,最后针对实际案例进行了仿真分析,表明了该算法的有效性和高效性。

摘要：提出了一个通用而且有效的方法来设计RBF神经网络分类器用于人脸识别。为了避免过拟合和减少计算量,用主元分析法和Fisher线性判别技术来降低维数,以提取人脸特征;利用一个混合的学习算法来训练RBF神经网络,使梯度下降法的搜索空间大大减少;采用一种基于训练样本类别信息的新的聚类算法,所有同类的数据可被聚集在一起,尽量减少不同类数据混杂在一起,同时选取结构尽可能紧凑的RBF神经网络分类器。在ORL数据库上进行了仿真,实验结果表明,该算法具有高效性和有效性。

摘要：TRIP(相变诱导塑性)钢因其优异的综合力学性能,如高强度、良好的塑性和韧性正引起广泛关注与重视。综述了TRIP钢研究的历史沿革与现状,介绍了基于TRIP应变的本构模型和马氏体相变动力学模型;总结了TRIP钢数值模拟和物理实验的进展和成果,对该钢的设计、工艺制定和优化及后续研究有一定的借鉴意义。

摘要：根据焦化行业循环冷却水系统的特点和工艺条件，结合石家庄市水质特点，筛选出适合其运行条件的水质稳定剂配方，在实际运行中收到了良好效果，各项指标均达到了设计规范的要求。

摘要：VR虚拟现实技术,国际前沿的虚拟展示媒体,可以用纯软件技术真实再现三维景像,模拟未知环境和模型,有很强的交互性,必将广泛的应用于商品展示、规划设计、环境模拟、影视娱乐及网络多媒体等各个领域,也将成为今后网络多媒体发展方向的主流。 远程教育:国内外一些高等院校利用VRML 2.0语言,成功开发了基于集成声音、图像及其他多媒体技术的三维空间的远程教育中心,它制造了一个完全立体化的模型,虚拟出真实的校园环境,用户进行教育中心如同进入真正的学校一样,可以进行提问、考试等,进行实时教学和交流。