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用直方图的熵求灰度图像门限的一种新方法

交通科学与工程 1988年第Z1期 1-8页

作者：刘伟铭温殿魁副教授天津理工学院助教长沙交通学院

门限方法是分割灰度图像的一种常用方法。本文基于最大熵原则,给出一种求最佳门限的新方法。实验结果表明,本文方法是正确有效的,对直方图的双峰不明显的情况也是有效的。

关键词：直方图判决函数双峰决策函数灰度图像门限

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151计算机—CRT图形显示设备的接口

工学学报 1978年第1期 79-83页

作者：温殿魁张长棉

本文首先对计算机接口的一般问题作了简要叙述,然后提出了设计接口的基本步骤,并给出了设计151机和CRT图形显示设备信息交换的流程图。

关键词：计算机图形显示设备外部设备外设接口单总线 CRT

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一种遥感图象分类的快速算法

遥测遥控 1988年第3期 29-32页

作者：刘伟铭温殿魁国防科技大学

本文给出一种抽取纹理特征的快速算法。新算法实时性强,适于线遥感图象分类。实验表明,方法是有效可行的。

关键词：遥感图象分类纹理

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简单背景上目标的自动识别

国防科技大学学报 1985年第3期 41-49页

作者：王绍霖高广珠温殿魁孙即祥

本文提出了一种在简单背景上的军事目标。主要是飞机和坦克等目标的自动识别方法,在数字处理上分为噪声滤波、目标分割、特征提取、分类识别和偏差值测量等几步。各步都采用简单而有效的算法:用中值滤波去除噪声;用直方图拟合法进行目... 详细信息

本文提出了一种在简单背景上的军事目标。主要是飞机和坦克等目标的自动识别方法,在数字处理上分为噪声滤波、目标分割、特征提取、分类识别和偏差值测量等几步。各步都采用简单而有效的算法:用中值滤波去除噪声;用直方图拟合法进行目标分割;用改进的矩不变量表示特征;用最近邻法进行识别;用投影值求目标中心以测量偏差。对各个过程都用实验型图象处理系统进行仿真处理,证明这种方法可以在简单背景(相当于噪声较小情况)下有效地工作。各种算法都比较简单,因此可以用多级微处理机级联来实现。

关键词：简单背景座标直方图自动识别图象预处理矩不变量中值滤波

家校通力合作,共育创新能力--初中信息科技课程中“家校共育”对学生创新能力的影响

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家长读本

家长读本 2024年第7期 81-83页

作者：魁殿红甘肃省永靖县三峡中学甘肃临夏731600

随着信息科技的迅速发展,在教育领域的应用日趋普及,对学生创新能力的培养成为教育领域的重要议题。初中阶段作为学生个性和能力发展的关键期,信息科技课程提供了独特的机会来培养学生的创新能力。然而,家庭教育资源的差异、学校教育资... 详细信息

随着信息科技的迅速发展,在教育领域的应用日趋普及,对学生创新能力的培养成为教育领域的重要议题。初中阶段作为学生个性和能力发展的关键期,信息科技课程提供了独特的机会来培养学生的创新能力。然而,家庭教育资源的差异、学校教育资源与环境、家长与教师间的沟通合作,以及学生个人兴趣与自我驱动力等关键因素,一定程度上影响着学生创新能力发展。本文通过分析“家校共育”在初中信息科技课程中对学生创新能力影响的优势、主要影响因素以及对应的教学策略,旨在为教育工作者提供实践指导,以促进学生创新能力的有效培养。

关键词：家校共育学生创新能力有效培养教育工作者初中信息科技学校教育资源沟通合作个人兴趣

基于非驾驶任务的智能座舱出错因子提取与分析

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包装工程 2024年第14期45卷 206-214页

作者：窦维兴吴正新徐之殿魁鲍懿喜江南大学设计学院江苏无锡214000

目的针对当前汽车智能座舱系统逐渐由驾驶为主转变为关注驾驶与舱内体验两方面的趋势,通过提取并分析驾驶员的人因差错,探讨智能座舱人机交互界面的设计分析方法。方法基于实车操作实验,选取了10个常见的智能座舱非驾驶任务,对其交互过... 详细信息

目的针对当前汽车智能座舱系统逐渐由驾驶为主转变为关注驾驶与舱内体验两方面的趋势,通过提取并分析驾驶员的人因差错,探讨智能座舱人机交互界面的设计分析方法。方法基于实车操作实验,选取了10个常见的智能座舱非驾驶任务,对其交互过程中的出错因子进行了提取,结合错误背后的认知机制,形成智能座舱错因聚类,并横向对比了三款不同座舱界面的出错因子复现频率。结果在认知框架的不同模块中,出错因子的复现频率存在显著差异。基于认知理论,对错因背后的设计表征进行了深入归纳与分析。结论将错因分析研究方法引入智能座舱界面的设计研究中,能够更加有效地分析驾驶员对界面信息的认知状态,以及其对驾乘体验的影响,为智能座舱的人机交互设计研究提供了参考依据。

关键词：人因差错智能座舱认知心理学用户测试 HMI

液压泵和滚动轴承多种样本量的改进多任务故障诊断

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振动与冲击 2024年第4期43卷 270-278页

作者：郑直曾魁魁何玉灵李克王志军华北理工大学机械工程学院河北唐山063210 华北电力大学电机健康维护与故障预防河北省重点实验室河北保定071000

基于充足样本的多个设备元件导致多任务学习网络规模庞大,轻微和严重的跨元件零样本问题难度大。在多种样本量(充足样本和零样本)下,针对基于充足故障样本的多元件诊断网络规模过于庞大问题,引入MicroNet方法对多任务学习网络进行轻量... 详细信息

基于充足样本的多个设备元件导致多任务学习网络规模庞大,轻微和严重的跨元件零样本问题难度大。在多种样本量(充足样本和零样本)下,针对基于充足故障样本的多元件诊断网络规模过于庞大问题,引入MicroNet方法对多任务学习网络进行轻量化处理,然后利用热重启余弦退火算法优化上述网络,提出一种多任务轻量化学习网络模型,改善多任务学习网络的准确率和效率。针对更高难度的跨元件零样本问题,引入元学习方法进一步改进上述MT-MN-CA,进而提出一种改进多任务轻量化学习网络模型,解决轻微和严重的跨元件零样本问题。通过实测液压泵和滚动轴承故障验证所提两个网络模型的有效性和优越性,试验结果表明所提网络具有很高的实时性和准确率。

关键词：多任务学习轻量化元学习零样本故障诊断

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