38、高效字符分割与地理信息系统设施选址技术

高效字符分割与地理信息系统设施选址技术

在文本处理和地理信息系统(GIS)领域,字符分割和设施选址是两个重要的研究方向。下面将分别介绍孟加拉语字符修饰符的检测与分割方法,以及基于GIS的新设施区域选址技术。

孟加拉语字符修饰符的检测与分割

在处理孟加拉语文本时,准确检测和分割字符修饰符是一项具有挑战性的任务。传统基于规则的方法,如利用分割字符的水平游程长度分布来识别下部修饰符,在实际应用中存在困难,难以在各种文档中成功识别下部字符修饰符。

提出的方法
  • 去除标题线
    • 首先,通过水平投影轮廓(hpp)检测输入孟加拉语文本行中标题线的位置,标题线位置对应hpp的最大值。
    • 为了将上部区域与文本行的其余部分分开,需要去除标题线,这也有助于分割单词中的单个字符。然而,由于标题线宽度和对齐方式的变化,去除标题线的操作常受到影响。
    • 为解决此问题,获取输入文本行图像的Canny边缘,使用概率霍夫变换(PHT)检测Canny边缘图中的水平线。PHT相对标准霍夫变换(SHT)技术速度更快,且在处理噪声数据时效果更好。
    • 通过PHT识别的每个单词的水平边缘中,最接近hpp检测到的标题线位置的边缘,若在检测到的标题线位置上方,则向下移动找到标题线的下边缘;否则,向上移动找到标题线的上边缘。
    • 确定标题线的两个边缘后,估计每个单词的标题线宽度,将标题线两个边缘之间的黑色像素变为白色,从而去除标题线。去除标题线后,标题线下方的单个字符或其部分会断开,将其传递到下一个模块以识别是否存在下部修饰符。 <
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证优化。
内容概要:本文档《统信服务器操作系统行业版安全加固指导》针对统信UOS(服务器行业版)操作系统,提供了全面的安全配置加固措施,涵盖身份鉴别、访问控制、安全审计、入侵防范、可信验证和数据传输保密性六大方面。文档依据国家等级保护三级标准制定,详细列出了58项具体的安全加固项,包括账户锁定策略、密码复杂度要求、SSH安全配置、日志审计、文件权限控制、系统服务最小化、防止IP欺骗、核心转储禁用等内容,并给出了每项配置的操作命令和检查方法,旨在提升主机系统的整体安全性,满足等保合规要求。; 适合人群:系统管理员、信息安全工程师、运维技术人员以及负责统信UOS服务器部署安全管理的专业人员;具备一定的Linux操作系统基础知识和安全管理经验者更为适宜。; 使用场景及目标:①用于统信UOS服务器系统的安全基线配置合规性检查;②指导企业落实网络安全等级保护制度中的主机安全要求;③在系统上线前或安全整改过程中实施安全加固,防范未授权访问、信息泄露、恶意攻击等安全风险;④作为安全审计和技术检查的参考依据。; 阅读建议:建议结合实际生产环境逐步实施各项安全配置,操作前做好系统备份测试验证,避免影响业务正常运行;同时应定期复查配置有效性,关注系统更新带来的安全策略变化,确保长期符合安全基线要求。
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