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1.
一种基于特征信息的车牌识别方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
根据中国车辆牌照本身的现有特征信息,提出一种车牌识别方法.采用全局动态阈值法进行二值化处理图像,牌照定位算法简单迅速,字符分割参考垂直投影间隔和字符的纵横比.实验结果表明,这种方法具有良好的环境适应性和鲁棒性.  相似文献   
2.
本文讨论雷诺数,佛洛德数、牛顿数在拖网模型试验中的意义。合成纤维网衣在水中重量与水动力相此可忽略不计,拖网及其模型均处于广义佛洛德数的自动模型区域内。实物网处于雷诺数的自动模型区域内,但其模型位于小雷诺数范围。换算阻力时需进行雷诺致修正,现有田内,巴拉诺夫,迪克逊网渔具模型试验定律,可用于拖网模型试验,但也可用牛顿数安排试验。模型试验结果经雷诺数修正,并换算到实物网,与海上实测结果符合良好。上述结论仅依据有限试验得出,尚需进一步验证。  相似文献   
3.
如何根据地震反射资料直接判别下油气是人们感兴趣的问题。本文将模糊数学方法引入地震数据处理领域中,论述了模糊数学方法的原理及其在油气预测中用于油气判别的技术问题,使该法在无井情况下也能取得好的效果。  相似文献   
4.
提出一种基于BP神经网络的结构破损诊断方法,该方法以结构破损前后柔度的变化作为破损诊断网络输入,为了解决由于系统响应样本数据空间分布不均匀对网络收敛速度及网络诊断影响问题,对网络训练样本采用广义空间格点进行了交换,模拟算例及应用实例均表明,本文方法能准确诊断结构破损位置与破坏程度,是一种有效的结构破损诊断方法.  相似文献   
5.
依据模糊集合理论,提出了反求水文地质参数的一种新方法,即用模糊模式识别评价计算水位与观测水位的拟合程度,依模糊ISODATA聚类法的原理建立目标函数,以相应的聚类中心作为要求的水文地质参数。  相似文献   
6.
1967年Erdelyi在[1]中提出了群逆,并通过矩阵属性研究了群逆的有关性质,1968年PierreRobert在(23中从线性变换的属性研究了群逆的性质,并提出了群逆的表达式。但他们都未从群逆所存在的代数系统——群来认识群逆的有关性质及其存在的构造形式。因而有些群逆的性质未予推导,有的推导较繁。今从群逆所赖以存在的代数系统——广义循回群加以探讨,并将(2)的表达式予以推广。  相似文献   
7.
二次特征值问题 (QEP)的主要的求解方法之一是转化为广义特征值问题 (GEP) ,然后用求解广义特征值的方法 (比如 QZ方法 )求解。本文研究由此获得的计算解的范数意义下的最佳向后扰动分析 ,所得结果是 Tisseur最近所得结果的加强。  相似文献   
8.
一类广义Sine-Gordon方程的概周期解   总被引:4,自引:0,他引:4  
用最大值原理和Banach压缩映像原理研究一类广义Sine-Gordon方程的概周期解问题,证明概周期解的存在‖u‖L∞<π2中的唯一性。  相似文献   
9.
作为黄海的代表性冷温性鱼类,大头鳕(Gadus macrocephalus)的资源量近年逐渐上升趋势,其中幼鱼所占比重较大,种群丰度及补充都受到黄海冷水团的影响,作为2龄性成熟鱼种,探究其当年生和非当年生幼鱼分布和生长的季节变化及与黄海冷水团的关系对了解大头鳕的资源变动有重要意义。本研究基于2016年10月、2017年5和8月的调查结果,分析了黄海冷水团存在时期的海洋环境特征与大头鳕幼鱼分布及生长特征的关系。研究显示,春季,幼鱼主要分布于青海渔场、石岛渔场和连青石渔场,非当年生幼鱼和当年生幼鱼随栖息地水深分别呈东西两区块分布。夏季,幼鱼主要位于122.00°E以东、底温低于10℃的黄海中部较深海域,有少部分分布于黄海北部,这与黄海冷水团强盛时期南北低温中心的位置有关。秋季,黄海北部大头鳕幼鱼的渔获量明显减少,仅在石岛渔场和连青石渔场大头鳕的种群密度仍较高。广义相加模型(Generalized Additive Models, GAM)分析结果显示,温度和盐度对大头鳕幼鱼的资源丰度指数(单位捕捞努力量渔获量(Catch Per Unit Effort, CPUE))有显著影响,当栖息地水域盐度在31.90和32.80附近,底温在8.5℃左右时,大头鳕幼鱼的CPUE较高。体长-体重关系显示,春季,幼鱼呈负异速生长,夏秋季呈正异速生长,黄海冷水团强盛时期较高的有机质含量及初级生产力造成的丰富饵料可能是导致大头鳕夏秋季b值较高的原因,因此黄海冷水团的季节变化对大头鳕的分布和生长均有显著影响。  相似文献   
10.
根据海底管道路由潜在风险的特点及风险类型,提出了一种将层次分析法(AHP法)和灰色模式识别理论相结合的海底管道系统路由定量风险评估方法,该方法利用AHP确定风险评价指标体系,运用灰色模式识别理论,建立识别结果标准,并结合实际工程进行计算,计算结果表明该方法是可行的.  相似文献   
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