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基于最优模糊PID温度控制方法研究 总被引:6,自引:1,他引:5
针对某智能大厦空调的温度控制系统,引入了一种新的模糊推理方法,设计了模糊PID控制器.该模糊推理方法将优化和反馈的思想引入推理过程中,依据不同的优化指标进行推理,使推理过程更为有效,论文给出了应用该推理方法的具体过程.以建立起的温度系统模型为基础,设计了基于最优模糊推理的温度系统模糊PID控制器,进行了仿真研究,仿真结果和实际运行表明了该控制方法具有强鲁棒性和良好控制品质. 相似文献
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一种高安全性的ATM身份认证机制 总被引:1,自引:0,他引:1
身份认证是信息安全领域的一个重要部分。首先对现有的ATM应用中的安全性进行分析,提出了一个将生物识别技术、USBKEY和ATM相结合的身份认证机制。该方式解决了现有ATM应用中存在的安全漏洞,极大地提高了ATM身份认证的安全性。 相似文献
85.
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查询扩展是信息检索技术研究的一个重要组成部分。目前的查询扩展是基于统一的用户模型,没有考虑到用户的个人兴趣,这对查询扩展的精确度造成了一定的影响。分析了产生这种问题的原因,提出了基于概念图的用户兴趣扩展模型,通过该模型来有效提高查询扩展的精确度。实验显示,该方法能有效提高查询的查全率和查准率。 相似文献
87.
受浮点操作的长流水线延迟及FPGA片上RAM端口数目的限制,传统H可处理器的吞吐率通常只能达到每周期输出一个复数结果。本文用FPGA设计并实现了一种高吞吐率的IEEE754标准单精度浮点FFT处理器,通过改进蝶形计算单元的结构并重新组织FPGA片上RAM的访问,该处理器每周期平均可输出约两个复数计算结果,吞吐率约为传统FFT处理器吞吐率的两倍。对于1024点FFT变换,可在(512+10)*10=5220周期内完成。 相似文献
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跨模态行人重识别主要面临 2 个问题:①成像机制不同所导致的红外图像和可见光图像之间的
模态差异;②图像特征的身份判别性不足导致的类内差异。针对上述 2 个问题,基于残差增强注意力的跨模态
行人重识别方法被提出用来提高行人特征的模态不变性和身份判别性。首先,设计网络浅层参数独立、网络深
层参数共享的双路卷积神经网络作为骨干网络。然后,分析现有注意力机制存在的全局弱化,设计了残差增强
注意力方法解决该问题,提升注意力机制的性能,将其分别应用在网络浅层的通道维度和深层的空间位置上,
提升模型对于模态差异的消除能力和行人特征的身份鉴别能力。在 SYSU-MM01 和 RegDB 2 个数据集上进行
的实验证明了该方法的先进性,大量的对比实验也充分证明本文方法的有效性。 相似文献
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为了促进智能新零售在线下业务场景的发展, 提高作为销售关键信息价格牌的识别精度. 本文对价格牌识别问题进行研究, 有效地提高了价格牌的识别精度, 并解决小数点定位不准确的难题. 通过深度卷积神经网络提取价格牌的深度语义表达特征, 将提取到的特征图送入多任务循环网络层进行编码, 然后根据解码网络设计的注意力机制解码出价格数字, 最后将多个分支的结果整合并输出完整价格. 本文所提出的方法能够非常有效地提高线下零售场景价格牌的识别精度, 并解决了一些领域难题如小数点的定位问题, 此外, 为了验证本文方法的普适性, 在其他场景数据集上进行了对比实验, 相关结果也验证了本文方法的有效性. 相似文献