简介：在室内定位中,针对移动标签的精确定位过程中所存在的定位精度低、非视距（non-line-of-sight,NLOS）现象与多径传播等问题,提出一种基于超宽带（Ultra-wideband,UWB）的线段近似双曲线定位算法,将二次双曲线方程转换为线性方程,结合到达时间差（Timedifferenceofarrival,TDOA）定位算法与三角形质心定位算法原理,可以实现高精度定位.经MATLAB仿真验证,该算法中的三线段近似双曲线的近似定位算法的平均距离误差是60.74cm,三加四线段近似双曲线的近似定位算法的平均距离误差是31.34cm,五线段近似双曲线的近似定位算法的平均距离误差是14.08cm.与迄今为止公布的文献相比,证明了该算法定位精度较高,在保证定位精度的同时,Chan算法运行一个周期所用时间为13.580s,线段近似双曲线算法运行一个周期所用时间最大为8.985s,算法复杂度大大的下降.

简介：我从1979年至今先后与日本、德国、意大利、美国、英国等国的二十几位设备专家和工程技术人员一起工作学习和谈判技术交流，学到了他们对工作认真的态度和对技术的精益求精．也在谈判和出国的机会里学到了当今先进设备的高端技术，同时，也通过事实证明了我们并不比外国人笨。

简介：为了实现四轮独立转向(FourWheelIndependentSteering,4WIS)电动汽车的转向模式不停车动态切换,充分利用4WIS电动汽车的冗余控制自由度,对转向模式切换过程与控制方法进行建模与仿真研究。在切换方法上提出了一种基于B样条曲线的车轮轨迹规划方法,在此基础上实时计算4个独立车轮的运动轨迹。仿真结果表明,该方法能够实现4WIS电动汽车转向模式的不停车平滑切换,切换过程中动力学参数满足要求。在模式切换控制方法上,针对4WIS电动汽车车轮独立的特点,构建4个车轮之间的虚拟连接关系,提出一种“运动学-动力学”复合控制策略,提高了动态切换控制的稳定性与鲁棒性。仿真结果验证了该算法的有效性。

简介：针对深层超限学习机算法在网络层数较浅时样本特征利用率低,和网络层数较深时样本特征经高层抽象后有效性降低的问题,本文提出了两种密集连接的多层超限学习机算法:Dense-HELM和Dense-KELM.这种密集连接的网络结构,使样本特征信息在层与层之间被充分利用,能够在不增加网络深度的情况下,显著提高算法的识别精度.最后,对文中提出的两种算法在20组基准数据集上进行实验,结果显示:本文提出的算法可以显著提高算法的识别精度,减少算法的训练时间,这表明所提出的算法具有有效性和实用性.

简介：基于深度学习的医学图像处理已成为该领域研究的热点。深度学习方法在各种医学图像应用中取得了优异性能,达到甚至超过了专家级医生的水平。本文首先简述深度学习模型的基本原理,尤其是监督学习算法中的各种神经网络,然后总结它们在医学图像分类与识别、定位与检测、分割、配准与融合等应用领域的研究进展,最后探讨医学图像处理深度学习方法面临的挑战及应对措施。

简介：软件的图形用户界面(GUI)的视觉设计影响着用户的使用体验.在没有既定标准的情况下,测试人员对GUI评分的主观性和大量的重复性工作,会造成GUI测试的评分偏差和效率低下.针对上述问题,本研究工作构建了基于云平台的软件GUI自动测试系统,分别使用HOG+SVM模型和AlexNet模型对GUI图像进行特征提取并分类.考虑到软件GUI数据样本量小,提出利用迁移学习策略改善AlexNet网络的性能.针对用户的多样性和算法对计算性能的需求,GUI自动测试系统部署在云平台上,用户可以对软件GUI进行实时评估.实验证明,系统用于GUI自动测试具有良好的性能,并且可以避免主观因素的影响以及减轻软件测试员的工作量.

简介：公安交通集成指挥平台是公路交通安全防控体系“三位一体”建设的重要内容，也是公安交警部门科技信息化规划建设的四大信息平台之一。针对前端卡口过车图像质量差和干扰因素多的问题，本文提出一种基于深度学习算法的卡口车辆图像特征识别方法，实现车辆号牌号码、品牌型号、年检标识等车辆特征的准确识别和提取。与现有二次识别算法进行分析比较，在提升卡口过车图像识别准确率的同时，避免了人工设计特征带来的误差干扰，为公安交通集成指挥平台业务的开展提供了强有力技术支撑。

简介：功能说明：更换转向角传感器之后,需使用该功能对转向角传感器进行学习,否则仪表会亮方向盘故障灯。操作指引：（1）选择使用X-431PADⅢ汽车诊断设备,进入传统诊断,选择本田车型,进入后选择＂16PIN诊断座＂,再选择＂快速测试＂扫描出系统,如图2所示。（2）选择＂电子动力转向系统＂点击进入,如图3所示。（3）选择＂特殊功能＂点击进入,如图4所示。