基于局部特征的二维白化重构

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白化是一种能够去除数据各属性间相关性的数据预处理方法.最近提出的二维白化重构方法(Two?dimensional whitening reconstruction,TWR)是一种针对单张图片的白化方法,阐述了TWR方法等价于基于图像列的ZCA白化,即TWR具有去除图像列内相关性的作用;但是图像局部块内的相关性往往远大于列内,因此本文从去除图像局部块内相关性的角度出发,提出了两种TWR的改进方法:基于重组的TWR(Reshaped?based TWR,RTWR)方法和基于块的TWR(Patch?based TWR,PTWR)方法.RTWR首先将图像进行重新组合使得每个列向量对应着原始图像的子块,然后将TWR预处理作用在重组后的图像上;而PTWR方法则将TWR直接作用在图像的每个子块上.在ORL、CMU PIE、AR三个人脸数据集上的实验结果表明,RTWR和PTWR预处理比TWR预处理更有利于后续分类性能的提高.
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以废弃餐盒及废弃快递袋为例,使用一字平行同向三螺杆挤出机制备了不同比例的废弃聚丙烯(WPP)、废弃聚乙烯(WPE)共混物.通过力学性能测试、微观形貌表征及热性能分析,对比研究了不同废弃聚烯烃共混物的性能.结果表明:WPE能够提升WPP/WPE共混物的韧性,WPP能够提升WPP/WPE共混物的拉伸强度和弹性模量,WPP的含量对WPP/WPE共混物的结晶行为影响更大.一字平行同向三螺杆挤出机能够改善两相不相容体系共混时的混合混炼效果.
探讨了生物基聚丁内酰胺在上海周边不同开放水体中的降解行为,对材料的失重率、黏均分子质量、表面形貌和力学性能等进行测试.结果表明:聚丁内酰胺在不同水体中均可发生本体降解,40 d内在海水中黏均分子质量降低可超过50%,并随水体盐度、浸泡时间的增加而进一步降低.水体中的微生物及潮汐带来的机械力加剧了表面腐蚀,使样品破坏.材料在天然海水中浸泡100 d,失重率高达70.6%,显示出良好的海水降解性能.
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从乙烯选择性四聚催化体系铬配合物的配体结构(双膦胺型配体、乙基桥连双膦型配体、碳-氮桥连磷胺型配体)、助催化剂和反应机理等方面,综述了近年来乙烯选择性四聚领域内的研究进展,指出过渡金属铬配合物在乙烯选择性齐聚中具有高催化活性、产物高选择性的特点,是制备1-己烯、1-辛烯等线性α-烯烃的主要催化剂,配体结构是影响铬配合物结构和催化活性中心性能的关键因素.
通过测试软化点、针入度和延度对SBS改性沥青的性能进行表征.结果表明:使用线型或星型SBS作为沥青改性剂可以显著提高沥青性能.当硫黄稳定剂质量分数为0.2%,SBS质量分数为4%时,改性沥青的软化点、针入度和延度趋于稳定.此外,相较于线型SBS改性,星型SBS改性沥青的软化点稍高,针入度和延度相对更小.
考察了高熔体强度聚丙烯树脂对玻纤增强聚丙烯材料高温力学性能和拉伸蠕变性能等的影响,并进行平板流变分析及材料微观形貌测试.结果表明:随着高熔体强度聚丙烯质量分数增加,材料弯曲强度和高温拉伸强度降低,高温拉伸的断裂伸长率增加;高熔体强度聚丙烯树脂的添加可以改善材料的高温耐蠕变性能,添加质量分数为20%的高熔体强度聚丙烯树脂后,材料在120℃下耐蠕变断裂时间增加2倍.
利用便携式拉曼光谱仪对收集到49个现售饮品或外卖配送饮品的一次性塑料杯盖样品和饮料瓶瓶盖样品进行检验分析,先根据样品外观进行分类,再根据拉曼位移按照成分进行分组,最后再通过计算相对峰高比进行进一步区分,都取得了较好的效果.建立了基于系统聚类的分类模型,利用主成分分析对60%的样本进行了降维和分类.最终被检样本被分为6类,分类效果较好.建立了一种快速无损检验一次性塑料包装瓶盖的方法,通过化学计量学和传统谱图解析方式可以使不同组间、同组不同样品间都可获得区分,可以为公安实际办案提供新的思路与参考.
随着聚丙烯(PP)材料在汽车领域的应用频率逐渐升高,汽车零部件由于受到外力产生的外观问题亟需解决.采用扫描电子显微镜(SEM)和透射电子显微镜(TEM)相结合的方法研究了 PP复合材料在常温下弯折发白的产生机理及其影响因素.探讨了 PP种类、增韧剂种类、相容剂种类,以及色粉含量对PP耐弯折发白的影响.结果表明:选用均聚PP材料、高熔指的增韧剂可以明显降低弯折发白的情况,加入无规共聚PP材料、特殊相容剂,以及增加色粉含量也可以减轻应力发白现象.
人工智能方法的高性能通常需要有充足的数据来训练模型参数.如何在数据量不足的情况下提升模型的性能,即小样本学习,是人工智能领域的重要研究方向之一.本文提出了基于图像插值的小样本学习策略,并在手写数字图像识别任务中验证了该策略的可行性.系统研究了全连接神经网络和卷积神经网络对MNIST和USPS手写数字图像识别的小样本学习性能.计算结果表明,基于图像插值的数据增强方法可以显著提升神经网络在小样本数据中的特征提取能力和学习效率,且选择合适的图像插值缩放系数可以进一步优化神经网络的小样本学习性能.
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