电磁式电子白板的工作原理及定位算法

随着电子科技的飞速发展,在中小学的教学课堂里的电子产品也逐渐取代了老一代的单纯的教师的黑板教学。白板定位的好坏直接影响产品的好坏,提出的算法改善了原有白板的一些问题比如画出的线不直,不连续等等。在原来定位算法的基础上提高了分辨率的算法,使白板上有效的点更多,保证了画线的任意性,并在实验中得到理想的效果。     

融合提升小波和形态学熵权的医学图像边缘检测

为了提高医学图像边缘检测定位的精度,结合基于小波变换和数学形态学边缘检测算法的优点,提出一种融合提升小波和多尺度形态学熵权边缘检测算法。首先应用提升小波边缘检测算法提取边缘,再由多尺度形态学算子进行边缘检测,依据各尺度下边缘图像的信息熵确定权值进而求和得到边缘图像,最后对两种方法得到的边缘图像进行融合。实验结果表明,与传统边缘检测算法相比,该算法融合规则简单,边缘精度高并且定位准确,是一种有效的图像边缘检测算法。     

一种新的基于综合相似度的区间值模糊推理方法

在深入分析已有的基于相似度的模糊推理算法的基础上,针对其计算复杂、未考虑规则前件权重及规则激活方法可能导致结论不全面的问题,提出一种基于综合相似度的区间值模糊推理算法。引入综合相似度、规则阈值、规则可信度等概念,给出新的模糊规则激活方法及推理结论可信度的计算方法。通过算例说明了新方法在多重多维模糊推理的情况下具有还原性,且计算简单,适用于实际应用。     

基于弯板传感器的动态称重公路预检系统研究

要提高公路预检系统的可靠性与稳定性,关键是要提高系统动态称重的准确度等级,提出专家系统与模糊多阈值消噪算法相结合的动态称重数据处理方法。弯板传感器动态称重过程的知识多,处理过程复杂,采用专家系统对知识进行处理;动态称重信号的干扰在不同小波分解层和不同数据区间的强度不同,采用模糊多阈值消噪算法对动态称重数据进行消噪处理,重构的动态称重数据达到要求,并在Matlab中分析表明该算法是有效的。通过现场试验验证,将专家系统与模糊多阈值消噪算法相结合,使系统动态称重误差小于2%,称量准确度等级达到2级指标。     

一种基于散列链的自适应网格安全路由协议

LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)路由协议是无线传感器网络拓扑控制中最具代表性和重要性的算法之一。针对LEACH路由协议簇头分布不均匀,节点死亡率高,易产生路由空洞及其所面临安全威胁等问题,提出一种基于散列链的区域划分网格自治安全路由协议LEACH-SEED。剔除低能量节点入选簇头的权利,改进簇头选举机制,簇头选举完成之后,每个簇头节点随机从散列链组成的密钥池中分配q个链密钥,其他节点利用单向哈希函数和伪随机函数生成通信密钥,网络遭受攻击后利用网格自治和待选簇头身份标识编号进行网络恢复。实验结果表明,改进的分簇算法能有效地降低节点死亡率,增强抗攻击能力,提高数据融合度,延长网络生存时间。     

基于遗传优化的BP神经网络法在甲烷检测中的应用

针对传统的最小二乘法拟合红外传感器的输出特性曲线时存在误差大、计算复杂,传统的BP神经网络法拟合红外传感器的输出特性曲线时存在网络收敛速度慢、易陷入局部极小的问题,通过分析改进的最小二乘法和改进的基于遗传优化的BP神经网络法的拟合效果,指出改进的BP神经网络法拟合度较高,并给出了改进的BP神经网络法在甲烷体积分数检测中的实验结果。结果表明,该方法能够拟合出理想的曲线,有效提高了红外传感器的检测精度及响应速度。     

多重链路网络分区与QoS度量两级并行QoSR算法

在多重链路上联网络环境下,采用并行路由搜索的思想寻找最优路径,能够获得较好的路径寻优结果,并且算法的时间复杂度较低.给出一种两级并行QoSR算法,将多重链路环境按一定规则划分为若干分区,为每个分区分配一定数量的QoS度量并行处理器和1个分区处理器,在各个分区分别采用QPAS算法,由QoS度量并行处理器并行计算出各分区内的QoS度量Pareto最佳路径,最终由分区处理器调用最短路径并行算法完成分区间代价最小路径的计算.     

蚁群算法及其在路由优化中的应用综述

蚁群算法(ACO)是一类新型的机器学习技术,根据蚁群算法的正反馈原理和启发式原理的特点,针对目前国内国际的研究情况,对蚁群算法在最优路径的搜寻上从收敛性,收敛算法的改进以及收敛速度等方面的研究分别进行了分析综述,并对蚁群算法的一些应用,如:LEO卫星网络和无线传感等方面进行了阐述.对蚁群算法在路由优化和负载平衡上的研究进行了对比分析,发现了它们存在的不足,指出了在该领域需要进一步研究的热点问题.     

基于RBF神经网络混合遗传算法的多用户检测

提出了一种混合递阶遗传算法来同时训练RBF神经网络的结构和参数,引入了改进的染色体编码方案,用基于奇异值分解的最小二乘法计算网络输出层权值,提高了遗传搜索的效率,精简了网络结构.并用变学习速率梯度下降法优化遗传训练出的最优网络,应用到多用户检测中.仿真结果表明,新混合学习算法训练出的网络结构优于其它算法训练的网络结构,并且性能良好.     

基于无线传感器网络的工厂安防系统设计

工厂具有占地面积大、功能区域复杂、人员流动大的特点.因此对于对安防技术有较高的要求;无线传感器网络是具有感知能力、计算能力、无线通讯能力的传感器节点组成的智能网络,可以很好地监测参数变化,实现复杂的大规模环境监测和目标追踪任务,由此设计一套基于WSN的身份识别的智能安防管理系统;对整个系统的安全要求、设计方法、功能实现、程序流程、软硬件实现方法进行了分析研究,结果表明由无线传感器网络构成的系统可以高效的实现工厂安防任务.