简介：利用灰色预测GM（1，1）模型，预测2008-2020年广西农村居民人均纯收入，并根据1991-2020年广西农村居民人均纯收入的增长轨迹，将其划分为缓慢增长期、动荡较快增长期、稳定增长期和成熟期4个阶段，同时分析各个阶段的主要特征。

简介：摘要近年来，我国粮食生产连年丰收，粮食供求状况改善了，但是耕地负重、环境透支。国家提出轮作休耕的生产方式，优化资源配置来解决这一现状，在粮食安全范围之内，结合其他影响因素，需要合理确定轮耕面积。在此基础上，利用拟合思想，网络误差的反向传播，调整和修改网络的连接权值和阈值，使误差达到最小，同时结合已知的数据，应用SPSS进行回归、残差和总计的分析，结果在误差范围。使用matlab进行拟合数据，得到在满足约束条件内，轮耕影响的粮食产量。

简介：文章介绍了灰色系统理论中的关联度及灰色预测模型,并首先采用逻辑信息法对四川省攀西地区的沉积变质型铜矿床进引筛选.挑选出属于同一母体的已知矿床7个,建立灰色预测模型,同时用该模型对未知矿区(同类型矿床)的储量进行了预测,其结果较令人满意.

简介：煤炭是当前国内主要消费能源,因此煤炭需求的预测将对国民经济发展起直接指导作用.本文运用灰色系统理论,建立煤炭需求量的灰色预测模型GM(1,1).结果表明,预测结果达到了很高的精度,从而证明该模型对近期的预测是可靠的.

简介：利用灰色系统模型和灰色灾变预测理论，根据南盘江流域27年（1961年～1987年）年径流资料，建立一套灰色动态CM（1，1）预测模型，并对1993年～1994年的资料进行验证，得到了较为满意的效果．表明灰色灾变预测可作为水文长期预测的工具之一，为制定水电站的年度防汛措施和发电计划等提供参考．

简介：本文将灰色系统理论应用于股票市场中股票价格的预测，建立GM（1，1）模型，并对深圳股票交易所的日、周、月综合指数分别进行预测与比较．分析结果表明，该模型对股票价格的短期预测具有较高的预测精度，而长期预测的精度有所下降．

简介：摘要： 结合BP神经网络和灰色理论两种单项预测模型算法，实现对变压器油中溶解乙炔气体浓度精确预测。建立组合最优预测模型，根据预测误差平方和最小化的原则先计算各预测模型的权重，然后将各单项模型的权重进行加权综合计算。以变压器油中气体乙炔（C2H2）为例验证了该组合算法，不仅降低各单项预测算法的预报误差，也有效提高了预测模型的准确性能。

简介：[摘要] 通过将电力系统的用户数据进行分类整理，并筛选出了高用电量用户与低电量用户。该项目设计了用户、电力系统、管理员三个界面并基于SpringBoot框架进行实现。通过所采集到的电力使用数据进行分类得到了高电量用户与低电量用户，随后采用回归拟合预测算法对用电量进行预测。

简介：运用计算机图像拼接技术,提出一种将炮管内膛局部表面照片快速无缝拼接的算法。该算法选择Harris角点检测算子对特征点进行自动提取和匹配,通过对匹配过程的松弛迭代,消除误匹配;采用加权融合算法进行内膛图像融合,生成无缝拼接的内膛表面图。

简介：比较分析了断口定量测算的各种方法，重点介绍体视学技术在定量断口学中的应用，例举了以立体对断口照片，按照体视学原理进行测算断口三维几何尺寸，求剖面截线及断口分维数的实验结果。

简介：复杂图像中对特定目标的检测和定位是机器视觉领域的难点之一。提出使用中层视觉元素描述检测目标,以建立权值模板图像;然后对目标图像和权值模板进行加权SIFT特征匹配得到最优匹配位置,从而实现目标检测。该方法以自行车为检测目标进行实验,检测率达到86%,优于传统SIFT-AdaBoost和HOG-SVM检测方法。实验结果表明该方法能够减少复杂图像中背景干扰的问题,对于不同姿态的目标进行检测也有较强的鲁棒性。

简介：本文主要介绍测算法机助多用途坐标地籍系统的方法，探讨了野外采集少量特征界址点，通过其相邻点勘丈界址边长，采用整体平差方法进行调整，以其为起始点，接合各宗地草图上勘丈边长，及其图形特点，组成边角网，计算各未知界址点坐标，同时采用地籍码与地形，地物代码并用，经过地籍要素信息及地形、地物图形信息编辑，运行软件包，生成多用途坐标地籍图，宗地图，同时可输出宗地界址点坐标成果，宗地面积成果，且能进行面积统计分类，若与foxbase关系数据库连接，建立地籍数据库，最后接合试验情况，简单介绍本系统应用。

简介：摘要随着经济的迅速发展，大量整流设备等非线性负荷不断投入运行，使得电网中产生电压畸变、谐波；三相不对称负载，如单相大容量负荷（电气化铁路、电弧炉及大功率设备）由于在三相系统中的容量和电气位置分布不合理，引起系统三相不平衡；具有波动性、冲击性的负荷（钢铁企业的电弧炉、大型轧钢机）容易引起电压波动和闪变，严重威胁着电力系统安全、稳定、可靠、经济的运行。用户侧设备的运行也受电能质量的影响。如果供电突然中断或者波动，将会给工业生产带来巨大的经济损失，尤其对于用户侧安装的一些对电能质量具有高要求的控制设备、电子装置等。为了保证电力系统的安全经济运行，减少因电能质量问题对用户和用电设备造成的影响，了解电能质量的定义、基本指标，研究电能质量的检测方法具有重要意义。

简介：摘要：行人检测一直是计算机视觉领域的研究热点，本文指出了行人检测的问题和遇到的难点，并对传统的行人检测方法进行了研究，最后讨论了基于深度学习方法的行人检测算法。

简介：提出了一种基于立体视觉的物体边缘检测的方法。先对立体图像对进行基于图割的立体匹配方法求取场景的视差图，然后再用Canny的边缘检测方法对视差图进行边缘检测。立体视觉方法有效解决了单目视觉检测方法中的一些难点，利用了物体在空间的深度信息，对复杂背景下的物体和具有复杂纹理物体的边缘检测有很高的鲁棒性。实验结果表明该边缘检测方法优于传统的单目视觉边缘检测方法。

简介：结合图像采集原理与实际的运用过程,对Sobel算法在FPGA的实现方法进行阐述,通过设计linebuffer实现Verilog像素存取的问题,得到良好的边缘检测效果。

简介：摘 要

简介：介绍和分析了在当前成像跟踪系统中常用的几种点目标滤波检测算法。为了满足图像处理实时性要求，设计了一套针对图像滤波算法的FPGA硬件实现结构。该结构具有FPGA高速并行计算能力，能在信号读出的过程中实时地完成多种滤波处理。成像实验证明该方案切实可行，具有良好的实时滤波效果。

简介：摘要：圆检测是图形检测中的重要问题之一，图像中的圆经常会受到干扰（如遮挡）等问题。为解决这个问题，本文提出一种圆检测算法，兼顾检测精度和耗时。首先随机在圆上选取两点，再由圆的几何特征确定另一点，即在该两点线段的中垂直线上找第三点，由这三点确定候选圆；再对候选圆上的点进行统计，判断候选圆的真假以得到真实圆。此问题的解决是可提高人脸和虹膜活体检测的准确性，因为摄像头采集到的眼睛常受到眼睫毛眉毛等遮挡的情况下的干扰。

简介：摘要：深度学习已经在目标检测领域取得了显著的进展，通过自动学习特征表示和端到端的训练方式，提高了目标检测的准确性和效率。本文对基于深度学习的目标检测算法进行了综述，包括单阶段和两阶段检测器。单阶段检测器如YOLO和SSD直接在图像上进行密集预测，具有实时性和高效性，但可能存在定位不准确性。两阶段检测器如R-CNN系列通过候选区域生成和分类/定位两个阶段实现更精确的定位，但计算资源消耗较大。选择适合任务需求的检测器取决于实时性、准确性和定位要求。未来，深度学习目标检测算法将进一步发展，结合单阶段和两阶段的优势，以提高性能和效果。