如何正确提取关键词技巧总结

早在1963年，美国Chemical Abstracts从第58卷起，就开始采用电子计算机编制关键词索引，提供快速检索文献资料主题的途径。在科学技术信息迅猛发展的今天，全世界每天有几十万篇科技论文发表，学术界早已约定利用主题概念词去检索最新发表的论文。作者发表的论文不标注关键词或叙词，文献数据库就不会收录此类文章，读者就检索不到。关键词选得是否恰当，关系到该文被检索和该成果的利用率。

1 关键词分类

关键词包括叙词和自由词。1) 叙词——指收入《汉语主题词表》、《MeSH》等词表中可用于标引文献主题概念的即经过规范化的词或词组。2) 自由词——反映该论文主题中新技术、新学科尚未被主题词表收录的新产生的名词术语或在叙词表中找不到的词。

2 关键词标引为适应计算机自动检索的需要，GB/T 3179—92规定，现代科技期刊都应在学术论文的摘要后面给出3～8个关键词(或叙词)。关键词的标引应按GB/T 3860-1995《文献叙词标引规则》的原则和方法，参照各种词表和工具书选取；未被词表收录的新学科、新技术中的重要术语以及文章题名的人名、地名也可作为关键词标出(自由词)。所谓标引，系指对文献和某些具有检索意义的特征如：研究对象，处理方法和实验设备等进行主题分析，并利用主题词表给出主题检索标识的过程。对文献进行主题分析，是为了从内容复杂的文献中通过分析找出构成文献主题的基本要素，以便准确地标引所需的叙词。标引是检索的前提，没有正确的标引，也就不可能有正确的检索。科技论文应按照叙词的标引方法标引关键词，并尽可能将自由词规范为叙词。

3 标引关键词应遵循的基本原则 3.1 专指性原则一个词只能表达一个主题概念为专指性。只要在叙词表中找到相应的专指性叙词，就不允许用词表中的上位词(S项)或下位词(F项)；若找不到与主题概念直接对应的叙词，而上位词确实与主题概念相符，即可选用。例如：“飞机防火”在叙词表中可以找到相应的专指词“专机防火”，那么就必须优先选用。不得用其上位词“防火”标引，也不得用“飞机”与“防火”这两个主题词组配标引。 3.2 组配原则叙词组配应是概念组配。概念组配包括2种类型：交叉组配。系指2个或2个以上具有概念交叉关系出书论文发表球球2043944129的叙词所进行的组配，其结果表达一个专指概念。例如：“喷气式垂直起落飞机”，可用“喷气式飞机”和“垂直起落飞机”这2个泛指概念的词确切地表达叙词表中没有的专指概念；“肾结石”可用“肾疾病”和“结石”这2个叙词表示一个专指概念。方面组配。系指一个表示事物的叙词和另一个表示事物某个属性或某个方面的叙词所进行的组配，其结果表达一个专指概念。例如：“信号模拟器稳定性”

可用“信号模拟器”与“稳定性”组配，即用事物及其性质来表达专指概念；“彩色显像管荧光屏涂履”，可用“彩色显像管”、“荧光屏(电子束管)”和“涂覆”3个词组配，即用事物及其状态、工艺过程3个方面的叙词表达一个专指概念。在组配标引时，优先考虑交叉组配，然后考虑方面组配；参与组配的叙词必须是与文献主题概念关系最密切、最邻近的叙词，以避免越级组配；组配结果要求所表达的概念清楚、确切，只能表达一个单一的概念；如果无法用组配方法表达主题概念时，可选用最直接的上位词或相关叙词标引。关键词是科技论文的文献检索标识，是表达文献主题概念的自然语言词汇。科技论文的关键词是从其题名、层次标题和正文中选出来的，能反映论文主题概念的词或词组。关键词是为了适应计算机检索的需要而提出来的，位置在摘要之后。3.3 自由词标引下列几种情况关键词允许采用自由词标引。a.主题词表中明显漏选的主题概念词。b.表达新学科、新理论、新技术、新材料等新出现的概念。c.词表中未收录的地区、人物、产品等名称及重要数据名称。 d.某些概念采用组配，其结果出现多义时，被标引概念也可用自由词标引专利申请论文发表企鹅号2798419225自由词尽可能选自其他词或较权威的参考书和工具书，选用的自由词必须达到词形简炼、概念明确、实用性强。采用自由词标引后，应有记录，并及时向叙词表管理部门反映。

4 关键词的标引步骤首先对文献进行主题分析，弄清该文的主题概念和中心内容；尽可能从题名、摘要、层次标题和正文的重要段落中抽出与主题概念一致的词和词组；对所选出的词进行排序，对照叙词表找出哪些词可以直接作为叙词标引，哪些词可以通过规范化变为叙词，哪些叙词可以组配成专指主题概念的词组；还有相当数量无法规范为叙词的词，只要是表达主题概念所必需的，都可作为自由词标引并列入关键词。在关键词标引中，应很好地利用《汉语主题词表》和其他《叙词表》，标引过程应该查表；切忌主题概念分析和词的组配有误；要控制自由词标引的数量。有英文摘要的论文，应在英文摘要的下方著录与中文关键词相对应的英文关键词(Key words )。

特征选择与特征提取

模式类别的可分性判据在讨论特征选择和特征压缩之前，我们先要确定一个选择和提取的原则。对一个原始特征来说，特征选择的方案很多，从N 维特征种选择出M 个特征共有()!!! M N N C M N M = -中选法，其中哪一种方案最佳，则需要有一个原则来进行指导。同样，特征的压缩实际上是要找到M 个N 元函数，N 元函数的数量是不可数的，这也要有一个原则来指导找出M 个最佳的N 元函数。我们进行特征选择和特征提取的最终目的还是要进行识别，因此应该是以对识别最有利原则，这样的原则我们称为是类别的可分性判据。用这样的可分性判据可以度量当前特征维数下类别样本的可分性。可分性越大，对识别越有利，可分性越小，对识别越不利。人们对的特征的可分性判据研究很多，然而到目前为止还没有取得一个完全满意的结果，没有哪一个判据能够完全度量出类别的可分性。下面介绍几种常用的判据，我们需要根据实际问题，从中选择出一种。一般来说，我们希望可分性判据满足以下几个条件： 1. 与识别的错误率由直接的联系，当判据取最大值时，识别的错误率最小； 2. 当特征独立时有可加性，即： ()()121 ,,,N ij N ij k k J x x x J x ==∑

ij J 是第i 类和第j 类的可分性判据，ij J 越大，两类的可分程度越大，()12,,,N x x x 为N 维特征； 3. 应具有某种距离的特点： 0ij J >，当i j ≠时； 0 ij J =，当i j =时； ij ji J J =； 4. 单调性，加入新的特征后，判据不减小： ()()12121,,,,,,,ij N ij N N J x x x J x x x x +≤ 。但是遗憾的是现在所经常使用的各种判据很难满足上述全部条件，只能满足一个或几个条件。基于矩阵形式的可分性判据 1. 类内散度矩阵设有M 个类别，1,,M ΩΩ ，i Ω类样本集()()(){}12,,,i i i i N X X X ，i Ω类的散度矩阵定义为： () ()() ( )()() ( ) 1 1i N T i i i i i w k k k i S N == --∑X m X m 总的类内散度矩阵为： ()() ()() () ()() () () 1 1 1 1 i N M M T i i i i i w i w i k k i i k i S P S P N ==== Ω= Ω--∑∑∑X m X m 2. 类间散度矩阵第i 个类别和第j 个类别之间的散度矩阵定义为： () () () ( )() () ( ) T ij i j i j B S =--m m m m 总的类间散度矩阵可以定义为：

MATLAB特征提取代码讲课稿

f=strcat('D:\bishe\',num2str(i)); image=strcat(f,'.jpg'); PS=imread(image); PS=imresize(PS,[300,300],'bilinear');%归一化大小 PS=rgb2gray(PS); [m,n]=size(PS); %测量图像尺寸参数 GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量 for k=0:255 GP(k+1)=length(find(PS==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率，将其存入GP 中相应位置 end %直方图均衡化 S1=zeros(1,256); for i=1:256 for j=1:i S1(i)=GP(j)+S1(i); %计算Sk end end S2=round((S1*256)+0.5); %将Sk归到相近级的灰度 %图像均衡化 f=PS; for i=0:255 f(find(PS==i))=S2(i+1); %将各个像素归一化后的灰度值赋给这个像素 end figure,imshow(f); %边缘检测 f=edge(f,'canny',0.25); imshow(f); %二值法锐化图像 f=double(f); [x,y]=gradient(f); g=sqrt(x.*x+y.*y); i=find(g>=0.5); g(i)=256; j=find(g<0.5); g(j)=0; imshow(g); title('二值法锐化图像'); %中值滤波 g=medfilt2(g); g=dither(g);

图像颜色特征提取原理

一、颜色特征 1 颜色空间 1.1 RGB 颜色空间是一种根据人眼对不同波长的红、绿、蓝光做出锥状体细胞的敏感度描述的基础彩色模式,R、 G、B 分别为图像红、绿、蓝的亮度值,大小限定在 0～1 或者在 0～255。 1.2 HIS 颜色空间是指颜色的色调、亮度和饱和度,H表示色调,描述颜色的属性,如黄、红、绿,用角度 0～360度来表示;S 是饱和度,即纯色程度的量度,反映彩色的浓淡,如深红、浅红,大小限定在 0～1;I 是亮度,反映可见光对人眼刺激的程度,它表征彩色各波长的总能量,大小限定在 0～1。 1.3 HSV 颜色模型 HSV 颜色模型依据人类对于色泽、明暗和色调的直观感觉来定义颜色, 其中H (Hue)代表色度, S (Saturat i on)代表色饱和度,V (V alue)代表亮度, 该颜色系统比RGB 系统更接近于人们的经验和对彩色的感知, 因而被广泛应用于计算机视觉领域。已知RGB 颜色模型, 令M A X = max {R , G, B },M IN =m in{R , G,B }, 分别为RGB 颜色模型中R、 G、 B 三分量的最大和最小值, RGB 颜色模型到HSV 颜色模型的转换公式为: S =(M A X - M IN)/M A X H = 60*(G- B)/(M A X - M IN) R = M A X 120+ 60*(B – R)/(M A X - M IN) G= M A X 240+ 60*(R – G)/(M A X - M IN) B = M A X V = M A X 2 颜色特征提取算法 2.1 一般直方图法颜色直方图是最基本的颜色特征表示方法,它反映的是图像中颜色的组成分布,即出现了哪些颜色以及各种颜色出现的概率。其函数表达式如下: H(k)= n k/N (k=0,1,…,L-1) (1) 其中,k 代表图像的特征取值,L 是特征可取值的个数,n k是图像中具有特征值为 k 的象素的个数,N 是图像象素的总数。由上式可见,颜色直方图所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例,无法描述图像中的对象或物体,但是由于直方图相对于图像以观察轴为轴心的旋转以及幅度不大的平移和缩放等几何变换是不敏感的,而且对于图像质量的变化也不甚敏感,所以它特别适合描述那些难以进行自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。由于计算机本身固有的量化缺陷,这种直方图法忽略了颜色的相似性,人们对这种算法进行改进,产生了全局累加直方图法和局部累加直方图法。 2.2 全局累加直方图法全局累加直方图是以颜色值作为横坐标,纵坐标为颜色累加出现的频数,因此图像的累加直方空间 H 定义为:

《自然辩证法》学习心得

《自然辩证法》读书心得一直以来都对文学家有一种特殊的情愫，我不是一个能静下心来研究文学的人，如果让我读一本政治书，我更乐意去计算一个方程。或许是人们总是对没有接触过的事情抱有浓烈的求知欲和探索的欲望吧，在上完《自然辩证法》之后，我发现这门课并不只是想我看到的那么简单，它涵盖万千，是很多文人墨客以及各领域大家集成的产物，它的很多内容可以适用于生活的各个领域，能解决一些我认为和它毫不相干的问题，这也让我对理论的知识更加重视。怀着这样的心情，我去阅读了《自然辩证法》的相关教材。课程中老师讲述的《自然辩证法》，其广义的定义是以辩证唯物主义为指导，以科学技术发展史为基础，研究科学技术的社会功能特别是科学技术的生产力功能。它的主要研究对象是自然界发展和科学社会发展的一般规律、人类认识和改造自然的一般方法以及科学技术在社会发展中的作用。它有197个组成部分，后来，前苏联在整理出版这些手稿的过程中，删去了与主题不相关的内容，之后留下了181个组成部分，包括10篇论文，169个札记和片断和2个计划草案。自然辩证法主要包括自然观、科学技术观、科技研究方法论三部分内容，其中，人与自然、科学实践与科学认识之间的矛盾贯穿自然辩证法体系的始终。在阅读了自然辩证法的书籍后，我认为其所要表达的核心思想分为两个方面：运用唯物辩证法概括自然科学的最新发展成果，批判形而上学自然观，提出辩证唯物主义自然观，创立系统的马克思主义自然观，揭示自然界的辩证法，从而完善马克思主义哲学的理论体系；创立辩证唯物主义科学观，为自然科学提供崭新的马克思主义的科学认识论和方法论。因此自然辩证法是和唯物辩证法、辩证唯物主义科学观紧密相连的。其创立于发展同样也离不开哲学和科学技术，它是马克思主义关于科学、技术及其与社会的关系的已有成果的概括和总结。同样，自然辩证法是以唯物主义为基础的，对所有理论的研究我们都不能脱离现实，在基本问题上都必须主张物质为第一性，精神为第二性，世界的本原是物质，精神是物质的产物和反映。不能在不切实际的基础上研究问题。从自然辩证法和唯物辩证法的关系来说，自然辩证法包括并涉及很广泛的领

MATLAB特征提取代码

MATLAB特征提取代码 for i=1:26 f=strcat('D:\bishe\',num2str(i)); image=strcat(f,'.jpg'); PS=imread(image); PS=imresize(PS,[300,300],'bilinear');%归一化大小 PS=rgb2gray(PS); [m,n]=size(PS); %测量图像尺寸参数 GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量 for k=0:255 GP(k+1)=length(find(PS==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率，将其存入GP中相应位置 end %直方图均衡化 S1=zeros(1,256); for i=1:256 for j=1:i S1(i)=GP(j)+S1(i); %计算Sk end end S2=round((S1*256)+0.5); %将Sk归到相近级的灰度 %图像均衡化 f=PS; for i=0:255 f(find(PS==i))=S2(i+1); %将各个像素归一化后的灰度值赋给这个像素 end figure,imshow(f); %边缘检测 f=edge(f,'canny',0.25); imshow(f); %二值法锐化图像 f=double(f); [x,y]=gradient(f); g=sqrt(x.*x+y.*y); i=find(g>=0.5); g(i)=256; j=find(g<0.5); g(j)=0; imshow(g); title('二值法锐化图像'); %中值滤波 g=medfilt2(g); g=dither(g); imshow(g);

图像特征提取总结

图像常见特征提取方法简介常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。一、颜色特征（一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。（二）常用的特征提取与匹配方法（1）颜色直方图其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。（2）颜色集颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系（3）颜色矩这种方法的数学基础在于：图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（mean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。（4）颜色聚合向量其核心思想是：将属于直方图每一个柄的像素分成两部分，如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值，则该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。（5）颜色相关图二纹理特征（一）特点：纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。在模式匹配中，这种区域性的特征具有较大的优越性，不会由于局部的偏差而无法匹配成功。作为一种统计特征，纹理特征常具有旋转不变性，并且对于噪声有较强的抵抗能力。但是，纹理特征也有其缺点，一个很明显的缺点是当图像的分辨率变化的时候，所计算出来的纹理可能会有较大偏差。另外，由于有可能受到光照、反射情况的影响，从2-D图像中反映出来的纹理不一定是3-D物体表面真实

自然辩证法知识点

自然辩证法知识点 1.什么叫自然辩证法？其性质和研究对象是什么？答：性质：是一门自然科学、社会科学与思维科学相交叉的哲学性质的学科。它从自然观、认识论、方法论与价值论方面，研究科学技术及其与社会的关系，是科学技术研究的思想理论基础。内容：主要以科学技术及其与社会的关系为研究内容，唯物辩证的自然观与方法论是自然辩证法的基石，自然辩证法仍是马克思主义的重要组织部分。范围：它的研究对象与研究范围涉及如下广泛的领域：自然界—科学—技术—社会。体系：自然辩证法的体系和主要内容是：自然观—科学观—技术观—科学技术与社会。 2.学习自然辩证法有什么意义？结合你自己所学的专业谈谈学习自然辩证法可能在哪些方面对你有帮助。自然辩证法既是辩证的自然观和自然科学观,又是自然科学研究的认识论和方法论,改造自然的实践的方法论。辩证法就是哲学在生活中最生动、最突出的体现，展示了辩证法无坚不摧的强大威力。自然辩证法是马克思主义的重要组成部分,是关于以科学技术为中介和手段的人与自然、社会的相互关系和普遍规律的学说。这就是说,自然辩证法是马克思主义关于科学技术发展及其引发的人与自然、社会的关系的概括、总结和展望。自然辩证法作为自然观、科学技术工程产业观和科学技术工程产

业方法论，是在世界观、认识论和方法论的高度，从整体上来把握自然界、人类认识与改造自然的科学技术研究活动以及科学技术发展的一般规律的。学习自然辩证法的意义:有助于培养研究生的创新精神和创新能力；有助于培养研究生的科学素养和科学态度；有助于提高研究生的马克思主义理论水平；有助于研究生树立科学发展观自然辩证法为科学技术研究提供科学的世界观和方法论，指导和促进科学技术的发展；学习自然辩证法，有利于科技工作者培养树立科学的世界观和方法论，树立科学的思维方式，增强创新能力；学习自然辩证法，有利于提高科技工作者对科学技术领域中出现的各种哲学社会思潮的分析鉴别能力；学习自然辩证法，有利于科技工作者认识科学技术的本质和规律，加深对我国科技方针政策的理解，从而更加自觉地为“四化建设”服务。我认识到：无论是学习和进行科学科学过程中，我们必须尊重客观事实，用联系和发展的观点来研究和认识世界。科学技术既是人类认识自然、改造自然的活动与成果，又是改变人们的关系，推动社会发展的强大力量；科学技术是人与自然的中介，又是人与人的关系的中介。科学技术研究的辩证法研究和揭示人类通过科学技术实践活动认识自然和改造自然的一般规律；科学技术发展的辩证法研究和揭示作为一种认识现象和社会现象的科学技术发生和发展的一般规律。自然辨证法可以为科学技术的发展提供正确的世界观和方法论的启迪，以帮助和促进科学技术的认识和实践。

华南理工大学自然辩证法概论(2017年度)考点情况总结

自然辩证法概论复习纲要（2017）第一章第一节二、三机械唯物主义自然观与辩证唯物主义自然观：二者产生的自然科学基础、主要观点、特征第二节一、三系统论自然观：系统的几个要素及其相互关系系统整体与部分关系系统结构与功能的关系生态自然观：生态环境恶化的根源生态自然观观点与特征可持续发展的内涵及其原则第二章第二节一科学的内涵与本质特征第三节一、二科学发展的模式：归纳主义、逻辑实证主义、证伪主义科学发展的模式及动力第三章第一节二何谓归纳法和演绎法？它们各有什么特点？归纳和演绎的关系如何？如何理解归纳法的合理性？如何对待归纳法？第四节一（了解获取科学事实的方法：观察与实验。）科学仪器在科学认识中的作用；观察与理论的关系——观察渗透理论；实验与理论的关系观察的客观性问题第四章第一节科学技术与社会变迁；科学技术与人类发展第二节科学共同体与技术（工程师）共同体的伦理规范

（2）机械的广泛使用；（3）新哲学体系的提炼 (1)物质观：认为一切物体都可以还原为最小的粒子——原子，一切物体都是由原子在粒子间力的作用下，按力学规律形成的，因而也具有原子的基本性质。这种原子论的物质观是经典力学世界图景的理论基础。 (2)时空观：“绝对的、真正的和数学的时间自身在流逝着，而且由于其本性而在均匀地、与任何其他外界事物无关地流逝着，它又可以名之为‘延续性”’。“绝对的空间，就其本性而言，是与外界任何事物无关而永远是相同的和不动的。” (3)运动观：认为运动是物质的固有属性，物体具有匀速直线运动的固有性质，并以惯性运动作为全部理论的出发点。 (4)因果观：认为可以把经典力学的因果关系推而广之，用力学模型和规律描述所有运动形式和自然现象的因果关系 (5)相互作用观：认为物质粒子之间或由它们构成的物体之间存在着万有引力，引力相互作用在空间中以直接的瞬时超距的形式传递，并支配着各种天体的运行。 (6)人类统治自然：自然被当作奴隶来统治和压迫；人类企图代替上帝的地位，充当宇宙的统治者和创造者。 [课本] 自然界是由物质构成的物质世界，物质的性质取决于组成它的不可再分的最小微粒的数量组合和空间结构，物质具有不变的质量和固有的惯性；一切物质运动都是物质在绝对的空间和时间中的机械运动，都遵循机械决定论的因果关系，物质的运动来源于外力的作用；自然界的未来发展严格地取决于其过去的历史，不存在偶然性和随机性；人与自然界是分立的。（1）机械性。承认自然界事物的机械运动及其因果关系，主张还原论和机械决定论。（2）形而上学性。承认世界的物质性和永恒不变性，用孤立、静止、片面的观点解释自然界，看不到事物之间的普遍联系与变化发展。（3）不彻底性。虽然承认自然界的物质性，但仍主张“自然界的绝对不变性”、神的“第一推动力”和“合目的”的上帝创造论，使自然科学又回到神学的怀抱中。静止、片面、孤立、绝对。无法解释演化问题，最终不得不回归神学的上帝，因此是不彻底的唯物主义。割裂了不同运动形式之间的联系，无法认识到运动的统一性和多样性。 2. 18世纪末和19 （1）天文学：康德——拉普拉斯星云假说。1755 年，康德的《自然通史与天体论》提出天体的星云演化假说，指出了太阳系不可避免的毁灭，在僵死的机械论自然观上打开了第一道缺口。41 年后，拉普拉斯提出了一个类似的更详细的星云假说，为辩正唯物主义自然观的形成提供了天文学方面的基础。（2）地质学：地质渐变论。1830 年，赖尔出版《地质学原理》，提出地质渐变论，以地球的缓慢变化这样一种渐进作用来说明整个地球、地球表层以及植物、动物的变化都是自然力作用和演变的结果。这个学说与有机物种不变假说不相容，同时对“灾变说”进行了有力的批判。（3）生物学：细胞学说。动植物由细胞组成，打破了物种之间的界线。生物进化论。达尔文《物种起源》说明生物演化的连续性，以自然科学的众多事实彻底驳斥了神创论。（4）物理学：能量守恒与转化定律。19 世纪40 年代，迈尔、焦耳等人通过各自途径发现了能量守恒与转化定律，指出了自然界的一切运动都可以归结为一种形式向另一种形式不断转化的过程，打破了形而上学

MATLAB特征提取代码

for i=1:26 f=strcat('D:\bishe\',num2str(i)); image=strcat(f,'.jpg'); PS=imread(image); PS=imresize(PS,[300,300],'bilinear');%归一化大小 PS=rgb2gray(PS); [m,n]=size(PS); %测量图像尺寸参数 GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量 for k=0:255 GP(k+1)=length(find(PS==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率，将其存入GP中相应位置 end %直方图均衡化 S1=zeros(1,256); for i=1:256 for j=1:i S1(i)=GP(j)+S1(i); %计算Sk end end S2=round((S1*256)+0.5); %将Sk归到相近级的灰度 %图像均衡化 f=PS; for i=0:255 f(find(PS==i))=S2(i+1); %将各个像素归一化后的灰度值赋给这个像素 end figure,imshow(f); %边缘检测 f=edge(f,'canny',0.25); imshow(f); %二值法锐化图像 f=double(f); [x,y]=gradient(f); g=sqrt(x.*x+y.*y); i=find(g>=0.5); g(i)=256; j=find(g<0.5); g(j)=0; imshow(g); title('二值法锐化图像'); %中值滤波 g=medfilt2(g); g=dither(g); imshow(g); %提取面积，矩形度，圆形度，拉伸度特征

图像特征提取综述

图像特征提取的定位是计算机视觉和图像处理里的一个概念，表征图像的特性。输入是一张图像（二维的数据矩阵），输出是一个值、一个向量、一个分布、一个函数或者是信号。提取特征的方法千差万别，下面是图像特征的一些特性：边缘边缘是两个区域边界的像素集合，本质上是图像像素的子集，能将区域分开。边缘形状是任意的，实践中定义为大的梯度的像素点的集合，同时为了平滑，还需要一些算法进行处理。角顾名思义，有个突然较大的弧度。早起算法是在边缘检测的基础上，分析边缘的走向，如果突然转向则被认为是角。后来的算法不再需要边缘检测，直接计算图像梯度的高度曲率（合情合理）。但会出现没有角的地方也检测到角的存在。区域区域性的结构，很多区域检测用来检测角。区域检测可以看作是图像缩小后的角检测。脊长形的物体，例如道路、血管。脊可以看成是代表对称轴的一维曲线，每个脊像素都有脊宽度，从灰梯度图像中提取要比边缘、角和区域都难。特征提取检测到特征后提取出来，表示成特征描述或者特征向量。常用的图像特征：颜色特征、纹理特征形状特征空间关系特征。 1.颜色特征 1.1特点：颜色特征是全局特征，对区域的方向、大小不敏感，但是不能很好捕捉局部特征。优点：不受旋转和平移变化的影响，如果归一化不受尺度变化的影响。缺点：不能表达颜色空间分布的信息。 1.2特征提取与匹配方法（1）颜色直方图适用于难以自动分割的图像，最常用的颜色空间：RGB和HSV。匹配方法：直方图相交法（相交即交集）、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。对颜色特征的表达方式有许多种，我们采用直方图进行特征描述。常见的直方图有两种：统计直方图，累积直方图。我们将分别实验两种直方图在图像聚类和检索中的性能。统计直方图为利用图像的特征描述图像，可借助特征的统计直方图。图像特征的统计直方图实际是一个1-D的离散函数，即：上式中k代表图像的特征取值，L是特征可取值个数，是图像中具有特征值为k的像素的个数，N是图像像素的总数，一个示例如下图：其中有8个直方条，对应图像中的8种灰度像素在总像素中的比例。

《自然辩证法》知识点总结

自然辩证法是一门自然科学、社会科学与思维科学相交叉的哲学性质的马克思主义理论学科。它站在世界观、认识论和方法论的高度，（1）从整体上研究和考察包括天然自然和人工自然在内的自然的存在和演化规律，以及人通过科学技术活动认识自然和改造自然的普遍规律；（2）研究作为中介的科学技术的性质和发展规律；（3）研究科学技术和人类社会之间相互关系的规律。具有综合性、交叉性和哲理性的特点。它是从具体科学技术认识上升到马克思主义普遍原理的中间环节，是联结马克思主义与科学技术的重要纽带。自然观;科技观;科技方法论;科技社会论;中国科技观建设创新型国家是中国马克思主义科技观的具体体现；提高自主创新能力是创新型国家建设的核心；国家创新体系建设是创新型国家建设的关键。【自然观】是关于自然界及其与人类关系的总和的观点；它是人们认识和改造自然的本体论基础和方法论前提；它和自然科学发展相一致，并随科技发展而改变形式；它的发展历程始终存在着唯物主义和唯心主义、辩证法和形而上学等论争，并由此推动其演化和进步。思想渊源:朴素唯物主义自然观和机械唯物主义自然观.理论基础和重要标志:辩证唯物主义自然观。辩证唯物主义自然观是自然观的高级形态，是马克思主义自然观的核心；马克思主义自然观是具有革命性、科学性、开放性和与时俱进等特点的辩证自然观，是自然辩证法的重要理论基础。体现在具体的物质形态中；自然界处于永恒的产生和消灭中，处于不断的流动中，处于无休止的运动和变化中，人和其他动物都来源于自然界。主要特征：直观性、猜测性、思辨性等。作用：1马克思主义自然观形成的思想渊源。2从某一方面为近代自然科学的发展奠定了理论基础。缺陷：1受原始宗教和神话影响，存在着唯物主义与唯心主义对立。2受当时自然哲学限制，不能在细节上科学具体地说明自然界，缺乏科学论证和严密的逻辑体系。物质的性质取决于组成它的不可再分的最小微粒的数量组合和空间结构，物质具有不变的质量和固有的惯性；一切物质运动都是物质在绝对的空间和时间中的机械运动，都遵循机械决定论的因果关系，都是来源于外力的作用；自然界的未来发展严格地取决于其过去的历史，不存在偶然性和随机性；人与自然界是分立的。主要特征：1.机械性2.形而上学性3.不彻底性。作用：1.为马克思主义自然观的形成奠定了唯物主义思想基础。2.为马克思主义自然观的形成提供了方法论前提。缺陷：1.它把自然界看成一架机器，各种运动都归结为机械运动，抹杀了物质运动形式及其性质的多样性，割裂了自然界和人类社会的固有联系；2.以孤立、片面、静止的思维方式考察自然界，否定了辩证的思维方法；3.认为自然界是绝对不变的，物质运动和自然界的合目的性创造都来自上帝。物质的固有属性和存在方式；2自然界是在永恒的流动和循环中运动着；3人是自然界的一部分，意识和思维是人脑的机能；4实践是人类认识和改造自然界的的主观见之于客观的、能动的活动，成为人类存在的本质和基本方式；5认识自然界要遵循客观性原则。主要特征

图像特征提取matlab程序

%直接帧间差分，计算阈值并进行二值化处理（效果不好） clc; clear; Im1 = double(imread('lena.TIF')); %读取背景图片 Im2 = double(imread('lena.TIF'); %读取当前图片 [X Y Z] = size(Im2); %当前图片的各维度值 DIma = zeros(X,Y); for i = 1:X for j = 1:Y DIma(i,j) =Im1(i,j) - Im2(i,j); %计算过帧间差分值 end end figure,imshow(uint8(DIma)) %显示差分图像 title('DIma') med = median(DIma); %计算二值化阈值：差值图像中值 mad = abs(mean(DIma) - med); %中值绝对差 T = mean(med + 3*1.4826*mad) %初始阈值 Th =5*T; %调整阈值 BW = DIma <= Th; %根据阈值对图像进行二值化处理 figure,imshow(BW) %se = strel('disk',2); %膨胀处理 %BW = imopen(BW,se); %figure,imshow(BW) %title('BW') [XX YY] = find(BW==0); %寻找有效像素点的最大边框 handle = rectangle('Position',[min(YY),min(XX) ,max(YY)-min(YY),max(XX)-min(XX)]); set(handle,'EdgeColor',[0 0 0]); hei = max(XX)-min(XX); %边框高度 mark = min(YY)+1; while mark < max(YY)-1 %从边框左边开始到右边物质循环，寻找各个人体边缘 left = 0;right = 0; for j = mark:max(YY)-1 ynum = 0; for i = min(XX)+1 : max(XX)-1 if BW(i,j) == 0; ynum = ynum + 1;

自然辩证法知识点总结

自然辩证法知识点总结一、简答题 1、自然辩证法含义自然辩证法是马克思关于自然和科学技术的一般发展规律，人类认识自然、改造自然的基本方法以及科学技术与人类社会相互作用的理论体系，是对以科学技术为中介和手段的人与自然、社会的相互关系的概括和总结。自然辩证法是就是马克思主义自然辩证法，是马克思主义理论的重要组成部分。 2、自然辩证法的研究内容马克思主义自然辩证法是一个完整的科学学说体系，它的研究内容有：（1）马克思主义自然观。马克思主义自然观是自然辩证法的重要理论基础，是马克思主义关于自然界本质及其发展规律的根本观点，它旨在对自然界的存在方式、演化发展以及人与自然的关系作出科学的说明。（2）马克思主义科学技术观。马克思主义科学技术观是马克思主义关于科学技术的本质及其发展规律的根本观点，反映了自然观和社会历史观的统一。（3）马克思主义科学技术方法论。马克思主义科学技术方法论从辩证唯物主义立场出发，总结出分析与综合、归纳与演绎、从抽象到具体、历史和逻辑的统一等辩证思维形式，并且汲取具体科学技术研究中的创新思维方法和数学与系统思维方法等根本方法，对其进行概括和升华，形成具有普遍指导意义的方法论。（4）马克思主义科学社会论。马克思主义科学社会论是从马克思主义的立场和观点出发，探讨社会中科学技术的发展规律，以及科学技术的社会建制、科学技术的社会运行等的普遍规律。自然辩证法的四部分内容，构成了一个统一的有机整体，共同揭示了人类社会与自然的本质。 3、辩证唯物主义自然观的基本思想、主要观点、特征（1）基本思想： ①唯物论与辨证法的统一 ②自然史与人类史的统一 ③天然自然与人化自然的统一 ④人与自然能动性和受动性的统一（2）主要观点： ①自然界是先在的和历史的自然界 ②自然界是相互联系和变化发展的自然界 ③用辩证的思维认识世界（3）特征：实践性、历史性、辩证性、批判性 4、系统自然观的特征系统性、复杂性、演化性、广义性 5、人工自然观的特征主体性、能动性、价值性

小波矩特征提取代码

小波矩特征提取matlab代码分类：Image Recognition Matlab 2010-12-10 10:00 122人阅读评论(0) 收藏举报这是我上研究生时写的小波矩特征提取代码： %新归一化方法小波矩特征提取---------------------------------------------------------- F=imread('a1.bmp'); F=im2bw(F); F=imresize(F,[128 128]); %求取最上点 for i=1:128 for j=1:128 if (F(i,j)==1) ytop=i; xtop=j; break; end end if(F(i,j)==1) break; end end %求取最下点 for i=1:128 for j=1:128 if (F(129-i,j)==1) ybottom=129-i; xbottom=j; break; end end if(F(129-i,j)==1) break; end end %求取最左点 for i=1:128 for j=1:128 if (F(j,i)==1) yleft=j; xleft=i;

break; end end if(F(j,i)==1) break; end end %求取最右点 for i=1:128 for j=1:128 if (F(j,129-i)==1) yright=j; xright=129-i; break; end end if(F(j,129-i)==1) break; end end %求取中心点 x0=(xright-xleft)/2+xleft; y0=(ybottom-ytop)/2+ytop; x0=round(x0); y0=round(y0); %图像平移 F=double(F); [M,N]=size(F); F1=zeros(M,N); M0=M/2; N0=N/2; for i=1:M for j=1:N if F(i,j)==1 F1(i+M0-y0,j+N0-x0)=1; end end end %figure,imshow(F1); %图像缩放 max=0; for i=1:128 for j=1:128 if(F(i,j)==1)

图像特征提取方法

图像特征提取方法摘要特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。至今为止特征没有万能和精确的图像特征定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”：同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。特征提取是图象处理中的一个初级运算，也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分，那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征提取的一个前提运算，输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。当光差图像时，常常看到的是连续的纹理与灰度级相似的区域，他们相结合形成物体。但如果物体的尺寸很小或者对比度不高，通常要采用较高的分辨率观察：如果物体的尺寸很大或对比度很强，只需要降低分辨率。如果物体尺寸有大有小，或对比有强有弱的情况下同事存在，这时提取图像的特征对进行图像研究有优势。常用的特征提取方法有：Fourier变换法、窗口Fourier变换（Gabor)、小波变换法、最小二乘法、边界方向直方图法、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取等。

设计内容课程设计的内容与要求（包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等）：一、课程设计的内容本设计采用边界方向直方图法、基于PCA的图像数据特征提取、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取、颜色直方图提取颜色特征等等四种方法设计。（1）边界方向直方图法由于单一特征不足以准确地描述图像特征,提出了一种结合颜色特征和边界方向特征的图像检索方法.针对传统颜色直方图中图像对所有像素具有相同重要性的问题进行了改进,提出了像素加权的改进颜色直方图方法;然后采用非分割图像的边界方向直方图方法提取图像的形状特征,该方法相对分割方法具有简单、有效等特点,并对图像的缩放、旋转以及视角具有不变性.为进一步提高图像检索的质量引入相关反馈机制,动态调整两幅图像相似度中颜色特征和方向特征的权值系数,并给出了相应的权值调整算法.实验结果表明,上述方法明显地优于其它方法.小波理论和几个其他课题相关。所有小波变换可以视为时域频域的形式，所以和调和分析相关。所有实际有用的离散小波变换使用包含有限脉冲响应滤波器的滤波器段(filterbank)。构成CWT的小波受海森堡的测不准原理制约，或者说，离散小波基可以在测不准原理的其他形式的上下文中考虑。通过边缘检测，把图像分为边缘区域和非边缘区域，然后在边缘区域内进行边缘定位．根据局部区域内边缘的直线特性，求得小邻域内直线段的高精度位置；再根据边缘区域内边缘的全局直线特性，用线段的中点来拟合整个直线边缘，得到亚像素精度的图像边缘．在拟合的过程中，根据直线段转角的变化剔除了噪声点，提高了定位精度．并且，根据角度和距离区分出不同直线和它们的交点，给出了图像精确的矢量化结果图像的边界是指其周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合，边界广泛的存在于物体和背景之间、物体和物体之间，它是图像分割所依赖的重要特征．边界方向直方图具有尺度不变性，能够比较好的描述图像的大体形状．边界直方图一般是通过边界算子提取边界，得到边界信息后，需要表征这些图像的边界，对于每一个边界点，根据图像中该点的梯度方向计算出该边界点处法向量的方向角，将空间量化为M级，计算每个边界点处法向量的方向角落在M级中的频率，这样便得到了边界方向直方图．图像中像素的梯度向量可以表示为[ ( ，)，)，( ，)，)] ，其中Gx( ，)，)，G ( ，)，)可以用下面的

2016年《自然辩证法概论》复习题-答案总结

1、试述当代马克思主义系统自然观的科学基础、主要内容和特征，并阐述其对你的启示意义。系统自然观内容：1）自然界不仅存在着，而且演化着2）自然系统是确定性和随机性的统一3）自然系统是简单性和复杂性的统一4）自然系统是线性与非线性的统一。5）自然界是一个系统特点：（1）自然界是一个系统。系统是由若干具有特定属性的组成元素经过特定联系而构成的、与周围环境相互联系的、具有特定的结构和功能的整体（2）系统整体与部分的关系系统的整体与部分之间的关系可以概括为两个方面：其一，整体与部分相互依赖。整体是由部分组成的，整体不能脱离部分而独立存在。其二，整体不等于部分之和。其具体表现在：整体大于部分之和。（3）系统具有层次结构。马克思自然理论的核心是人与自然的关系，全面辩证的论述了人、自然与社会关系，人在与自然的关系中要达到“两个和解”即人与自然及人类自身的和解。由此使人与自然的对象性关系及冲突得到解决，最终达到人与自然的内在的统一。随着马克思主义自然观的发展，越来越重视生态环境的重要性。马克思自然理论的内容为我国的生态文明建设提供了丰富的理论源泉，其对我国转变经济增长方式，建立资源节约型、环境友好型的社会具有重要的指导意义。马克思自然理论为我带来的当代启示如下：（1）企业环境污染的治理须以马克思自然理论为支撑，企业的发展要正确处理好经济效益、环境效益与社会效益的关系，企业环境污染的治理立足于人的全面发展与完善，实现人与自然的合一，企业环境污染治理需要构建一个企业、社会与政府的多方协作平台。（2）企业在发展的过程中要大力发展科技，建立循环持续的生产方式，政府在治理企业污染时转变“官本位”思想，向现代新型服务型政府转变，国家应坚持环境保护作为长期的基本国策并增强其贯彻力度。 2、试述当代马克思主义生态自然观的科学基础、主要内容和特征，并阐述其对你的启示意义。就是要把生态系统看成一个由相互依赖的各部分组成的共同体，主张把人从自然的征服者改变成生态系统的普通要素，人类和大自然其他构成者在生态上是平等的；人与自然要协调发展、共同进化。内容：1）自然界是人类生存与发展的前提和基础，人是自然界发展的产物，人是自然界的一部分，人类的生存与发展依赖于自然界。2）自然环境创造人，人也创造环境。3）人要与自然和谐相处，自然环境与社会环境相统一。4）可持续发展是既满足当代人的需要，又不对后代人满足其需要的能力构成危害的发展。它具有整体性、公平性和正义性等特点。5）改革不合理的社会制度，是实现人与自然协调发展的重要途径，只有在共产主义社会才能真正实现人与自然的和谐统一。特点：1.生态自然观倡导人人平等；2. 生态自然观坚持整体性的思想，就是要把生态系统看成一个由相互依赖的各部分组成的共同体；3.人类和大自然其他构成者在生态上是平等的；4.人与自然要协调发展、共同进化。（启示同上1） 3、马克思主义对科学和技术本质的理解是怎样的？试由此来分析现代社会科学技术一体化的特征。技术是人类为满足自身的需要，在实践活动中根据实践经验或科学原理所创造或发明的各种手段和方式方法的总和，它体现在两个方面：一是技术活动，狭义的技术活动是指人类在利用自然改造自然的劳动过程中所掌握的方法和手段；广义的技术活动是指人类改造自然、改造社会和改造人类自身的方法和手段。二是技术成果，包括技术理论、技能技巧、技术工艺与技术产品（物质设备）。其中技术理论是在科学理论应用于工程实践的过程中产生与发展起来的，是科学理论与工程实践的中介。科学技术一体化的特征（1）现代科学的体系结构由学科结构和知识结构组成学科结构由基础科学、技术科学、工程科学构成。知识结构由科学事实、科学概念、科学定律、科学假说、科学理论构成。现代科学的体系结构表现出现代科学的发展过程，其中学科结构形成立体的架构，知识结构各要素渗透在学科结构相对应的要素之中。基础科学、技术科学、工程科学都是系统化的知识，都会经过一个由科学事实到科学理论的形成过程。（2）现代技术的体系结构由门类结构和形态结构组成门类结构由实验技术、基本技术和产业技术构成。形态结构由经验形态的技术、实体形态的技术和知识形态的技术构成。现代技术的体系结构表现出现代技术的发展过程，其中门类结构是立体的架构，形态结构的各要素同样渗透在门类结构相对应的要素之中。实验技术、基本技术和产业技术都包含经验技能、都使用工具机器，都蕴涵了知识。现代科学技术体系结构的研究表明，科学技术在各自的发展中，不但日益多样化和系统化，而且越来越呈现出科