1、“.....其中，是曲线弧长，是加权弧长。而相应梯度下降流为.其中，是任何单调递减非负函数，κ是曲线曲率。在式.中，第部分作用就像个结果，如果曲线在对象以外，将指向对象外。同时，法向量指向曲线内，所以为负，指向法向量所指向曲线内。因此，曲线将缩小和接近边缘。与此相反，当曲线在对象内时，也会指向对象内。所以，是正......”。

2、“.....因此曲线将延伸，也更接近对象边缘。这是图像外部能量。所以，当根据模型进行计算时，它实际上要受到两种类型能量控制。个来源于变形曲线，它被称为内部能量。另种是梯度，它控制边缘上曲线。这就是外部能量。图.模型分割四．彩色图像分割模型由于彩色图像包含更多对象有用信息，直接基于彩色图像分割可以达到更好效果。处理彩色图像传统方式是把彩色图像成分分割成几个单通道图像，然后对其进行独立处理。然而，在图像分割中......”。

3、“.....因为不同分割结果可以从不同单通道图像实现，然后发生碰撞。因此，最好办法是开发个分割模型，能把彩色图像作为均匀图像处理。正如在上节中，模型主要是基于图像中对象边缘上。边缘实际上是所表示图像中灰度级梯度。因此，要把模型延过操作行中每个像素，而这操作对整个图像运作必然涉及到之间通信。加密过程是由伪代码在图中列出所描述。.轮密钥生成在四个置换中，只有置换需要个轮密钥。对于位灰度图像像素......”。

4、“.....般来说，轮密钥应该是伪随机和敏感。从这个角度来看，个混沌映射是个很好选择。在我们体系中，我们使用斜帐篷映射生成所需轮密钥。𝑥𝑥𝑥𝑢−𝑥−𝑢𝑢𝑥图.伪代码混沌序列由系统参数和混沌映射初始状态𝑥确定，它们是和之间实数。虽然混沌映射方程很简单，它生成伪随机序列对系统参数和初始状态敏感。这个属性使得映射是密钥生成理想选择。在数字计算机实施时......”。

5、“.....第个轮状态位被提取作为个字节轮密钥。因此，我们每轮需要次迭代斜帐篷映射。解码般情况下，解密程序是由个相反顺序执行加密转换组成。此性质也在我们体系中。然而，经过精心设计，我们体系中解密过程是相同，而不是反转，转换为密码。这个令人印象深刻特征属性归功于以下变换两个属性置换和置换可交换。置换只替换每个像素值而独立于它位置。另方面，置换只改变个像素位置其值不变。因此，两者之间转换关系可,.,,,,“频率为......”。

6、“.....实验中使用马达分别有转子断条，轴承故障，和正常马达。结果及其分析.特征层模糊积分诊断模型在滚动体滚动轴承实验数据起用后，模型就开始生效，这时在振动信号只能得到时域特征，对于测试特征层模糊积分融合模型，涉及三个特征峰度峰值均方根，表和表表示了识别率和隶属度和它们之间关系。在机械环境中，是很敏感，对三种轴承故障识别率已经达到，当单独使用时也会出现相同情况，由此我们可以说在这个过程中有举足轻重作用......”。

7、“.....它表示了模糊积分数据融合已经对错误诊断有了改进。为了是计划模糊积分模型更加有效，于是我们引用了个没有那么敏感特征来取代它振幅因数，我们可以使用不同方法来建立局部拼接关系，比如概率密度函数方法，我们是使用分析理论来识别关系，此时模糊隶属度反映了拼接度。在表里我们可以看到峰值隶属度分布和轴承内圈故障外圈故障和滚动体故障有关......”。

8、“.....表对轴承故障特征层模型识别率比较故障类型识别率峰度峰值均方根模糊积分内圈故障外圈故障.滚动体故障表对轴承故障特征层诊断平均成员值故障原型平均隶属度平均模糊积分峰度峰值均方根内圈故障外圈.,,.中最重要就是如何以及何时不确定鲁棒对偶问题能够重新简化成个计算简单优化问题。因此，鲁棒对偶很大程度上决定于不确定集选择。由和提出种选择不确定集方法是不确定箱子集，这种方法优点是优化问题结果属于锥优化类型......”。

9、“.....能够通过内点法求解。接下来将解释如何获得通过假设目标函数上有个不确定数据以及不确定数据被模型化成不确定箱子集。消除中式和目标函数能够得到假设中不确定数据来自传感器误差测量噪音和干扰。不确定问题由下式给出从目标函数中移除不确定数据，然后不确定变成在本文中，不确定集被定义成不确定箱子集如下式中，代表不确定值给定,是名义向量，可能限制集保证向量ˆ存在和满足限制条件......”。