简介：为了能够对鱼塘、河流的水质进行长时间的在线监测,本文设计了一款在线式多参数水质监测系统.该系统具有灵活多变的传感器接入能力及数据融合性能,可以实时跟踪水质参数的变化、追踪污染源、辅助渔民养殖.系统以STM32F103为核心处理器,包括传感器及数据处理电路,通过RS485/MODBUS协议与PC进行通讯.采集的水质参数包括温度、pH、ORP、电导率、水位等五个常用基本参数.

简介：系统地研究开发了新型织物柔软剂,以及温度、pH值等因素对其影响.研究结果表明:新型织物后处理,不仅能有效抗静电、防尘、防结球,同时可以有效地改善织物的手感,具有广阔的市场前景.

简介：研制了一种基于LabVIEW平台的瞬态热线法测量导热系数的测试系统,从测量原理、系统硬件、系统软件、数据处理等方面说明了该系统的设计过程.采用有限容积法对瞬态热线法导热系数的测量过程进行数值模拟,并建立迭代算法处理实验数据.通过LabVIEW调用动态链接库混合编程实现了LabVIEW平台对Fortran语言的调用,集成了数据采集和处理模块,实现了测试系统的自动化.通过测量氮气的导热系数验证了该测试系统的可靠性.

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：针对在不同的摄像头场景下,光线、摄像头参数的差异较大使得行人重识别困难的问题,提出一种基于距离度量学习的方法进行行人重识别.该方法首先为每一对摄像头学习一个距离度量模型.其次,根据上述因素的影响强度为这些度量模型赋予相应的权值.最后,对度量模型与其相应权值的乘积进行累加与优化,得到最终的距离度量模型.经过在两个公共数据集中进行行人重识别实验,其结果显示所提出的方法能够提高行人重识别的正确率.

简介：单隐层前向神经网络的学习能力是有限的.特别地,作为分类器,单隐层前向神经网络对于图像的复杂信息和不同图像之间的细节信息很难学习和处理.文章借鉴深度神经网络的思想,将单隐层矩阵输入的神经网络拓展到多隐层神经网络,并采用传统的反向传播算法对其训练并给出学习算法.通过多个数据库的实验对比,结果显示所提出的算法具有良好的效果.

简介：人脸识别已经广泛地应用于日常生活中,作为关键技术之一的人脸清晰度评价成为了热门的研究课题.然而,传统的手工提取特征的方法在效果和鲁棒性上都有所欠缺.为此,我们运用卷积神经网络实现特征的构造和选择,有助于提高评价结果的准确率.同时针对网络复杂、参数过多和耗时长等问题,还提出将传统的卷积结构改造成双卷积层结构的方法来提升计算速度.经过大量的实验表明,本文提出的人脸清晰度评价算法能够准确地进行人脸清晰度的评估,并且具有较快的处理速度.

简介：自智能交通系统出现以来,汽车驾乘员的安全带检测一直是备受关注的研究课题.依据城市道路的交通卡口监控数据,研究一种基于深度学习的汽车驾乘人员安全带检测算法,能够准确识别驾驶员是否佩戴安全带.通过对卡口图片进行人工标定,并运用深度学习方法训练两个检测器和一个分类器,最终实现安全带的快速定位和分类.本文提出的方法在城市道路卡口采集的图像上检测效果较好.

简介：人群分析在模式识别和机器学习领域内是一个非常有趣的课题.人群小群体成员之间的主从关系检测为视频监控和计算机视觉领域打开了新的视野.同时,小群体主导者的检测也是人群分析的重要组成部分.文章提出一种结构化SVM的学习框架,并结合行人的时间滞后分析特征和行人位置关系特征对小群体主导者进行预测.实验结果表明,本方法在人群分析数据集下取得了很好识别效果.

简介：同步带是普通FDM3D打印设备普遍采用的传动定位部件,同步带失效会直接对打印产品质量造成影响.利用声发射（AE）传感器监测3D打印过程中同步带不同健康状态下的声发射信号,利用集合经验模态分解（EEMD）方法提取其信号特征,并通过隐半马尔可夫模型（HSMM）方法构建针对同步带健康状态的识别模型,进而对同步带正常、磨损和裂纹等三种健康状态进行识别,通过实验表明该方法是可行的.

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：广义空间调制-多输入多输出（GSM-MIMO）模型中传输天线组合由传输的信息序列随机激活,即会产生传输天线信道性能不理想的情况,将大大削弱系统性能.同时,在检测时因对所有组合情况进行遍历使复杂度呈指数上升.结合索引思想提出了广义索引调制技术（generalizedindexmodulation,GIM）,即在GSM系统的基础上将传输符号标记的索引与天线索引结合构造成新的传输符号,再利用天线选择算法传输.与GSM相比,解决了信道随机分配所带来的不良影,由于GIM构造符号的多样性传输速率有2比特以上的提高,同时接收端的检测复杂度在多天线时有50%的下降.广义索引调制更适用于衰落区分明显的传输信道.

简介：域自适应算法是一种能有效解决训练集（源域）和测试集（目标域）样本分布不一样但是具有相关性的方法.文章提出一个跨领域分布适配超限学习机（DDM-ELM）用于解决域自适应问题.DDM-ELM旨在基于超限学习机的框架下,充分利用丰富的有标签源域样本和无标签目标域样本,得出一个精确的目标域分类器.具体来说,DDM-ELM同时满足以下目标：1）最小化源域样本的分类误差;2）通过最小化投影最大化均值偏差来有效减小源域和目标域的分布差距;3）利用目标域样本的流形正则化来探索目标域样本的几何机构特性.这使得DDM-ELM能在同时继承超限学习机优点的前提下更加适合于目标域样本.经过大量的实验结果证明,相比于几种先进的域自适应方法,DDM-ELM在分类准确率和效率上均有所提高.

简介：本文介绍以AT89C52单片机为主控核心，采用电机驱动方式切换被测样品，有供样方式切换、测量时间设置、显示样品号等功能，广泛适用于各种固相、液相分析仪的自动供样。

简介：线性差动变压器(LinearVariableDifferentialTransformer,LVDT)采用初级线圈激励电压作为相位参考来计算输出,会产生信号抗干扰能力弱、数据失真、软件补偿繁琐、工作量大等问题.本研究设计了一种基于LVDT传感器的在线测量系统,以输出的次级信号差值与和值的比例,作为工作原理的在线测量电路,不仅解决了上述所产生的缺陷,使得数据测量更准确;还开发了WiFi串口代替引线传输数据,为产品测量建立了网络数据库,以方便溯源.实验结果表明该系统不仅稳定,而且相对误差减小了9.7%,能满足在实际使用中的设计要求,验证了该方法的有效性.

简介：基于Flink平台对并行Apriori算法进行设计和实现.采用MapReduce计算框架对并行Apirori算法的迭代过程进行设计,并将Flink的流处理和内存缓存应用于算法的实现,从而了Apriori算法在并行计算下的挖掘速度.实验结果表明,基于Flink平台实现的并行Apriori算法对大数据处理有着良好的适应能力,并且在算法迭代次数和迭代产生的频繁项集较多的情况下,拥有较快的挖掘速度.

简介：低噪声液压泵计算机辅助测试平台是测试液压泵噪声、提高液压泵测试精度以及设计、改进其性能的重要手段之一.本文从液压泵测试平台结构、液压回路、传感回路、传感器、接口及测试软件入手,建立起一套集试验系统,数据采集、处理、分析为一体的低噪声液压泵计算机测试系统.

简介：采用跨平台开源视音频解决方案FFMPEG,设计了一个处理x264编码的RTSP（RealTimeStreamingProtocol）视频监控终端（接收、解码与播放）.通过FFMPEG解码库裁剪与优化后交叉编译成单一库,来提升终端启动的加载速度.分析了H264视频数据的解码流程;实现了视频像素YUV转RGB并在android平台的显示,解码和显示采用多线程机制,进一步提升了系统性能.测试结果表明,此android流媒体接收端播放效果良好.

简介：软件定义网络（SDN）将数据层与控制层相分离，是一种新型网络体系架构．针对目前SDN网络还不能提供路由服务问题，设计了一种基于OpenFlow技术，使得SDN网络拥有路由转发功能的方案．依托RouteFlow平台，以内核虚拟化技术为基础，以Quagga软件为路由引擎，通过OpenFlow控制器为数据平面提供路由逻辑控制策略．实验结果表明，该方案不仅让SDN网络具有了路由转发功能，还能使系统保持较好的稳定性．

简介：随着城市智能化的发展,12345民生服务热线成为广大市民表达诉求的重要渠道之一.民生服务热线所收集的数据蕴含了丰富的当地社会热点,这些文本数据往往具有长度不一、信息量大等特点,而城市诉求管理需要一种高效的分类方法来处理这些热点问题.在此首先阐述文本挖掘中的关键技术,在此基础上研究开发一个针对民生服务热线文本的民生热点挖掘系统,系统主要分为文本预处理、文本智能分类、民生热点挖掘三个功能模块,并借助可视化技术快速准确地分析出群众当前关心的热点,及时处理群众的诉求,使之有助于政府对社会民生建设的管理.