基于像素局部对比度的直线特征检测算法*

本文提出了基于像素局部对比度和全局虚警抑制的直线段检测算法。本文算法分为四步：第一步,计算像素点的梯度以及局部对比度;第二步,将方向大致相同的像素点分成直线支撑区域(像素方向为像素梯度方向的顺时针垂直方向),并对支撑区域进行矩形近似;第三步,在直线支撑区域内拟合直线段,计算直线参数;第四步,根据直线支撑区域信息验证直线段,抑制虚警。实验表明本文算法在复杂条件下,特别是光照影响条件下,具有更好的鲁棒性和效率。     

一种改进的粒子群优化算法

针对基本粒子群算法存在着收敛速度慢、效率低、易陷入局部最优等缺陷,为了更好地平衡全局和局部搜索能力,在粒子群算法中引入收缩因子,使算法中粒子不仅向种群最优的粒子进行学习,而且向种群中比自己优秀的所有粒子学习,增加了粒子的多样性。实验结果证明,与基本蚁群算法相比,改进的粒子群算法提高了收敛速度和效率,能一定程度地避免局部最优解的产生。     

微结构连续损伤理论

本文从微结构理论出发,用相对变形描述微结构之间的微空隙和微裂纹引起的材料损伤的影响,得到用损伤张量描述的各向异性损伤的微结构连续损伤力学理论。该微结构损伤模型可化简为目前公认的几种主要损伤模型:如J.P. Cordebojs和F. Sidoroff的弹性各向异性损伤模型,D. Krajcino-vic和G.U.Fonseka的脆性材料平面裂纹损伤模型,J. Lemaitre的各向同性损伤理论及Kachanov的以面积减少为变量的损伤模型等。作者运用这一理论对混凝土材料的单向拉、压基本受载情形进行了数值分析,并与D. Krajcinovic的损伤模型计算结果及实验结果作了比较,所得结果与实验值比较吻合,特别是在失稳后阶段给出了较好描述,初步表明了本理论的有效性和实用性。     

洞库储罐壁局部失稳分析

因储罐使用时间过长,或者在使用管理中操作不当等原因,目前某些洞库储罐出现不同程度的失稳现象,甚至不能正常工作,严重干扰了油库的储存以及收发作业,出现设备闲置现象。根据拉姆公式对失稳现象进行分析探讨,剖析造成失稳的主要因素,针对某洞库罐壁失稳的实际情况,对油库的实际工作提出建议,对于加强储罐的管理工作有重要的参考价值。     

关于半鞅的可料表示性

利用鞅空间H1的泛函表示定理、泛函分析中的Hahn-Banach定理、半鞅向量随机积分的Girsanov定理,获得了半鞅可料表示性的特征。由于使用的是半鞅的向量随机积分,它推广了经典的结论。     

一项基于地方高校英语专业学生地方文化认知与输出能力的调查研究--以宁夏师范学院为例

服务地方经济社会发展是地方性本科院校的主要功能之一。本研究以宁夏师范学院英语专业学生为研究对象，探究该校英语专业学生服务地方经济社会发展能力，调查研究从学生地方文化认知和文化输出能力两个方面开展。研究结果显示该校英语专业学生宁南地方文化缺失现象严重，宁南地方文化的翻译沟通能力匮乏，文化输出能力偏低。研究发现学生服务地方经济社会发展能力偏低，并从人才培养方案的设置等方面提出了一些建议，以期能为该校英语专业学生服务地方经济社会发展能力的培养起到一定的积极作用。     

内隐学习的特征及对其本土教育的启示

内隐学习就是无意识获得刺激环境中复杂知识的过程。在无意识研究热潮中，内隐学习研究获得了很大的发展。内隐学习的研究对于理解人类认识过程的本质，特别是对于探明人们获得丰富复杂知识的心理机制提供了全新的视野。本文着重探讨内隐学习的特征以及对本土教育的启示。     

关于战时要人警卫的理性思考

随着国际政治、经济、军事的飞速发展，战时要人警卫安全已成为各国警卫部门研究和探讨的一个重要课题。根据战时要人警卫工作的特点和构成要素分析，战时要人警卫必须建立战时警卫联勤机制，强化战时警卫装备保障，锻造平战结合的警卫队伍，创新符合警卫实战要求的战法，以适应战时警卫工作需要。     

几何约束的改进弹性体网格变形方法研究及应用

针对现有弹性体网格变形方法无法有效抑制网格单元出现"负体积"和过度畸变等问题,引入体积弹性模量约束和挤压弹性模量约束,提出一种基于几何约束的改进弹性体法。借助Patrick网格质量参数,选取三维长方体边界在旋转、平移和伸展变形三种方式下的大幅度运动,对比研究引入几何约束后的改进效果。仿真计算二维NACA0012翼型的俯仰振荡和三维伸缩翼变形过程的气动特性,结果表明:基于几何约束的改进弹性体法显著提高了变形网格的鲁棒性,尤其在大变形时能够有效约束较差网格单元,改善经典方法存在的问题,可为非定常流场问题的求解提供有力支撑。     

A pixel-level local contrast measure for infrared small target detection

Infrared (IR) small target detection is one of the key technologies of infrared search and track (IRST) systems. Existing methods have some limitations in detection performance, especially when the target size is irregular or the background is complex. In this paper, we propose a pixel-level local contrast measure (PLLCM), which can subdivide small targets and backgrounds at pixel level simultaneously. With pixel-level segmentation, the difference between the target and the background becomes more obvious, which helps to improve the detection performance. First, we design a multiscale sliding window to quickly extract candidate target pixels. Then, a local window based on random walker (RW) is designed for pixel-level target segmentation. After that, PLLCM incorporating probability weights and scale constraints is proposed to accurately measure local contrast and suppress various types of background interference. Finally, an adaptive threshold operation is applied to separate the target from the PLLCM enhanced map. Experimental results show that the proposed method has a higher detection rate and a lower false alarm rate than the baseline algorithms, while achieving a high speed.