基于迭代与优化搜索策略的二维Otsu算法

针对二维0tsu闭值算法计算复杂度高的缺点,提出一种快速算法.该方法首先对阈值的判定公式作了一定的推导以减少计算变量,然后用迭代的方法消除计算冗余,最后结合小波分解和对角线优先搜索的策略获得图像分割阈值.结果表明,快速算法比传统二维()tsu法的计算量减少了4个数量级,相对于基于迭代的查询表算法,其运行时间也减少了50%以上,而各种算法得到的图像分割效果差异不大.     

网店的营销能力比网络技术更重要

<正>如果在网上搜索"鲜花网",可以得到1170万条搜索结果,在前10页中,确实存在且无重复的网站占90%,中国鲜花销售网络的繁荣可见一斑。中国鲜花网络销售的历史可以追溯到2000年。与其他互联网上的商业机会一样,鲜花网售也在这一时期出现。当时此类企业的特点是只有做互联网的人才做鲜花,真     

畜牧业在低碳生活中大有作为

＂全球肉制品加工业排放的温室气体占排放总量的18%＂,百度搜索一下就有23800篇相关内容文章,有的还冠以＂舍弃牛排＂名称,以＂联合国数据显示,全球肉制品加工业排放的温室气体占排放总量的18％,甚至超过交通业。     

百度搜索技术及其个性化信息搜索探析

对百度的搜索技术及其应用做了简单的概括和介绍,并针对目前搜索引擎在检准率方面的问题．提出一个基于百度社区和领域本体库,结合相关反馈技术和扩展查询技术,促使个体特征库不断学习用户知识以提供个性化信息检索的模型,以提高检索效率。     

中国国际救援队犬搜索组赴海地工作纪实

<正>北京时间2010年1月13日5时53分,当地时间1月12日16时53分,地处南美洲加勒比海北部岛国海地发生7.3级强烈地震,给当地造成严重的人员伤亡和财产损失。地震发生时,中国驻海地维和警察部队(以下称"维和部队")正在海地执行维和任务,有8名同志压埋在     

河南漯河警犬搜索发现命案物证

2009年12月23日,公安部召开全国公安机关电视电话会议,部署各级公安机关从即日起到2010年3月底,在全国范围内开展为期100天的社会治安"冬季行动",确保社会治安大局稳定,努力为广大人民群众创造安全稳定的社会环境。会议召开后,全国各级警犬技术部门纷纷行动起来,充分利用警犬技术的独特优势,积极参与各地公安机关组织的"冬季行动",在实战中取得了明显的成效。     

犬搜索兴奋性和耐力的培养

警犬搜爆作用于防爆处突和治安案件在警犬技术工作中起到越来越重要的作用。犬搜索作为搜爆训练的基础,尤其在训练初期发挥着重要的作用。提高犬搜索的兴奋性和耐力有助于以后的搜爆训练顺利开展,有助于使犬达到最佳的作业状态。     

用户个性化模式的信息搜索服务探索

以信息搜索服务的现状为分析对象,得出信息搜索结果精准度的重要性,提出影响精准度的原因,并对信息搜索服务的个性化进行了探索。在以加入潜在关键词后的复合关键词为搜索目标,以深入分析后的网页内容为搜索对象的方式下,用户搜索结果的精准度可以得到有效提高。提出了信息搜索个性化服务可能会出现的若干问题以及解决方法。     

基于参数优化的最小二乘支持向量机触电电流检测方法

针对如何从低压电网总泄漏电流中检测出生物体触电电流信号的难题,提出了一种基于网格搜索和交叉验证的最小二乘支持向量机的触电电流信号检测方法。首先在剩余电流动作保护装置触电物理试验系统平台上通过故障录波器获得生物体在3个典型时刻(电源电压最大时刻、电源电压过零时刻及电源电压任意时刻)发生触电过程的总泄漏电流和触电电流波形,并截取触电前1个周期和触电后3个周期共800个采样点的信号数据作为触电试验样本数据;然后将触电试验样本数据进行滤波预处理,预处理后的多个样本采样点的总泄漏电流组合成特征向量输入最小二乘支持向量机(least square-support vector machine,LS-SVM),相应样本采样点的触电电流作为其输出,并通过网格搜索与交叉验证相结合的方法来优化最小二乘支持向量机参数,利用输出最优参数组合对触电电流与总泄漏电流的关系进行训练,从而建立了触电电流的检测模型;最后利用该方法对10组测试样本数据进行了检测,检测结果为:当训练样本数据为20组时,检测均方误差为14.0040,当训练样本数据为40组时,检测均方误差为11.7469,当训练试验数据为65组时,检测均方误差为11.1849。与径向基(radial basis function,RBF)神经网络方法相比,最小二乘支持向量机方法比径向基神经网络方法检测均方误差分别低3.7272、1.9132、0.1556,从而可较准确地从总泄漏电流中检测出生物体触电电流信号,为开发新一代基于生物体触电电流分量而动作的自适应型剩余电流保护装置提供理论依据。     

基于征兆邻搜索优化聚类和自组织映射神经网络的多病害诊断

复杂过程具有多样性的特点,常出现多种异常同时发生的情况。针对该问题,对异常过程中征兆的表现及其描述进行了分析,在已有自组织特征映射神经网络（SOM NN,Self-organizing Map Neural Networks）单一故障（病害）诊断的方法的基础上,提出了具有3级分析结构的SOM NN的多诊断模型。该模型以欧几里德距离作为主要判别条件对邻搜索方法进行优化和改进,在诊断过程中不用学习多病害样本。并在此基础上以农作物中具有代表性的番茄病害为例,提取病害征兆,建立病害与病害征兆之间的映射关系,完成了对病害征兆组合的分类,通过对实例的仿真,证明了该方法在多病害诊断上能获得良好的效果。