浅谈计算机网络发展的新动向——智能网络开发

目前,我国计算机网络发展越来越迅速,各式各样的计算机技术随之崛起,在各行各业产生了良好的效果,其中智能网络的贡献最为显著。文章就计算机网络发展的新动向智能网络开发进行分析,并提出适当的意见。     

跨境电商系统用户数据库智能访问方法优化

跨境电商业务的发展迅猛,个性化的用户数据智能访问需求越来越高,传统型跨境电商系统在大规模用户访问时,含有准确性较差,语义匹配和多维索引编码相互结合的方法可实现对数据库智能访问方法的优化。通过构建跨境电商数据模型,可为数据库的智能访问提供模型建设的有效依据。基于此,文章以文献对比法和理论分析法,针对用户数据智能访问中存在的不准确性问题,选取多维索引树编码方式对其进行优化设计,实现对数据库智能化访问。结果得出,采取上述方法,所提方法的查全率较高,且查准率要处于较高的水平。     

基于蓝牙通信传输的睡眠温湿度监测系统设计与实现

睡眠问题一直备受人们关注,尤其是幼童睡眠。本文通过在蚕丝被芯中适当位置植入多个微型、低功耗的温度传感器,结合手机App软件对采集的数据进行逻辑判断,实现了对被窝温度的智能监测和报警,并将其开发成智能蚕丝被新产品,有效地填补了目前市场的空白,也为传统真丝家纺行业的转型升级作了有益的探索。     

输电线路故障类型辨识研究

对输电线路常见的故障类型进行了归纳和分析，并对典型类型故障的辨识方法进行了研究，以期为输电线路故障智能诊断提供理论参考。     

振动传感器在智能设备诊断中的应用

传感器作为机械设备智能诊断过程中的第一步,它的重要性毋庸置疑。在现代工业中,企业利用大数据加快了数字化转型和智能化改造,特别是在设备的维护和诊断方面,更加的向数字化、信息化方向发展。大数据技术作为现代测试技术手段来辅助诊断,效果斐然,而在整个现代测试技术的最前端,也是最重要的一环,就是传感器的应用。     

基于UKF航迹滤波的干扰目标智能识别算法研究

针对雷达导引头末制导阶段抗干扰技术,建立了典型的距离-速度拖引干扰模型,采用无迹卡尔曼滤波(UKF),研究了基于速度、加速度、过载等指标的干扰目标智能识别技术。首先建立距离-速度拖引干扰模型,通过引入弹目相对距离、径向速度、高低角与方位角建立了系统跟踪模型。其次,给出了基于UKF实现目标跟踪与识别的滤波框架。在此基础上,以径向速度、径向加速度、角加速度与过载为评价指标,建立了目标智能识别指标体系。最后,通过典型的目标运动模型(目标跃升),对目标施加的四次距离-速度拖引干扰(两次前拖、两次后拖)进行目标识别。仿真结果表明,利用UKF滤波信息能够有效实现对距离-速度拖引干扰下的干扰和目标智能识别,仿真结果验证了该识别方法的可行性与有效性。     

基于时频域的卷积神经网络运动想象脑电信号识别方法

针对目前运动想象脑电（EEG）信号识别率较低的问题，考虑到脑电信号蕴含着丰富的时频信息，提出一种基于时频域的卷积神经网络（CNN）运动想象脑电信号识别方法。首先，利用短时傅里叶变换（STFT）对脑电信号的相关频带进行预处理，并将多个电极的时频图组合构造出一种二维时频图；然后，针对二维时频图的时频特性，通过一维卷积的方法设计了一种新颖的CNN结构；最后，通过支持向量机（SVM）对CNN提取的特征进行分类。基于BCI数据集的实验结果表明，所提方法的平均识别率为86.5%，优于其他传统运动想象脑电信号识别方法；同时将该方法应用在智能轮椅上，验证了其有效性。     

基于WSN的农业大棚智能环境监控系统研究

文章研究了基于WSN的农业大棚环境监控系统,分别从环境监控系统的硬件设计、软件设计以及系统优化几个方面进行了分析和研究。以保定地区草莓种植基地作为测试环境,对本系统进行了为期3个月的测试。实验结果表明,本系统能够实时、准确地采集环境信息。