基于“三元互动”的计算机类本科专业实践教学体系

分析地方本科院校计算机类本科专业实践教学环节存在的问题,根据本科专业实践教学体系构建的原则,结合"三元互动"人才培养模式改革创新的要求,提出能力本位的多层次实践教学体系构建策略。     

基于数学形态学的棒材自动计数方法

针对图像中棒材存在粘连,从而造成误计数的问题,研究了一种基于数学形态学的棒材自动计数方案,以实现对棒材实时、精确的计数.该方案针对棒材类计数无需考虑被测物体截面真实形状的特点,将每根棒材处理成单个像素,避免了粘连对计数的影响.为有效克服光照、噪声的干扰以及棒材快速运动造成的图像模糊,该方案首先对采集到的原始棒材图像进行预处理,然后采用腐蚀、细化算法初步实现了棒材粘连的分离,最后采用收缩与检测直线端点算法,实现了单个像素点与原始图像棒材的一一对应,为后续计数奠定了基础.实验证明,该方法不仅能够保证棒材自动计数的精度,并且为棒材定支数包装创造了条件.     

一种量子神经网络模型及改进学习算法

提出一种量子BP网络模型及改进学习算法,该BP网络模型首先基于量子学中一位相移门和两位受控非门的通用性,构造出一种量子神经元,然后由该量子神经元构造隐含层,采用梯度下降法进行学习。输出层采用传统神经元构造,采用基于改进的带动量自适应学习率梯度下降法学习。在UCI两个数据集上采用该模型及算法,实验结果表明该方法比传统的BP网络具有较好的收敛速度和正确率。     

基于Promela的UML建模方法及其应用

针对形式化方法与可视化方法的优缺点,本文提出形式化方法与可视化UML互补的建模方法,主要探讨用形式化方法验证UML模型,将UML模型转换为Promela模型,再用模型检测工具SPIN对Promela模型进行验证。最后通过实例对此转换方法进行验证,实验结果表明了此方法的有效性。     

基于SmarTele语音流程脚本语言构建IVR系统的研究

1 序言 交互式语音应答(IVR)是呼叫中心系统的重要组成部分.通过IVR系统,客户可以在普通的电话上通过按键输入其服务请求及相关信息,而IVR系统则根据客户请求,自动访问呼叫中心或企业后台业务系统中的资源,完成客户的服务请求,并将执行结果通过电话、传真等方式提供给客户.本文主要论述使用强讯的SmarTefe语音流程脚本语言构建IVR系统.     

异构电子商务集成平台的本体模型构建

针对电子商务数据异构的特点,研究用本体技术实现异构电子商务的集成平台.通过不同电子商务本体特征的挖掘和抽取,提出异构电子商务集成平台的本体模型构建方法.实现电子商务本体协同的"即插即用"互操作集成模型.     

U71Mn钢激光熔覆钴基熔覆层耐磨性研究

为提高U71Mn钢的耐磨性,延长钢轨的使用寿命,选择Stellite6粉、TiC粉和Y₂O₃粉为熔覆粉末,采用激光熔覆同轴送粉技术在U71Mn钢基体表面制备钴基合金熔覆层。利用光学显微镜、扫描电子显微镜、X射线衍射仪、显微硬度仪器、超景深显微镜、磨损试验机,分析熔覆层宏观形貌、显微组织、物相组成、显微硬度、磨损形貌和摩擦磨损性能。研究表明,在质量分数为10%TiC-钴基粉末中添加粉末总质量2%的Y₂O₃粉末,可获得较好的单道熔覆层;在激光功率为1 200 W,扫描速度为5 mm/s,送粉速度为1.0 r/min,搭接率为40%时,可获得表面最为平整的熔覆层。熔覆层显微组织由等轴晶和柱状晶组成,熔覆层与基体冶金结合良好,熔覆层主要由TiC、Cr₇C₃、Cr₂₃C₆、γ-Co和Co₃Ti组成。熔覆层硬度最高可达572 HV,平均硬度约为基体的1.8倍;熔覆层磨损量为基材磨损量的3.83%,钴基熔...     

基于多特征融合的藏语语音情感识别

藏语语音情感识别是语音情感识别在少数民族语音处理上的应用,语音情感识别是人机交互的重要研究方向,提取最能表征语音情感的特征并构建具有较强鲁棒性和泛化性的声学模型是语音情感识别的重要研究内容。基于此,为了构建具有高效性和针对性的藏语语音情感识别模型,文中构建了一种藏语语音情感数据集（TBSEC001）,并提出一种适合于藏语的手工语音情感特征集（TPEFS）,该特征集是在藏语与其他语言的共性和特性的基础上手工提取得到的,TPEFS特征集在支持向量机（SVM）、多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）这些经典网络中都取得了不错的效果。所提出的方法在藏语语音数据集（TBSEC001）上取得了88.4%的识别结果,以及在EMODB、RAVDESS、CASIA数据库上分别取得了84.1%、74.3%以及82.5%的识别结果。实验结果表明,该特征集在保证识别率的情况下,对藏语语音情感识别具有一定针对性。     

面向工业数字孪生的板形镰刀弯实时检测系统

为适应“工业互联网+钢铁”融合创新应用发展需求,为改进热轧带钢板形镰刀弯人工检测效率低、精确度低、无信息存储等不足,开发了基于智能摄像机的热轧带钢镰刀弯实时检测系统。系统在钢铁公司热轧板带厂的应用效果表明,利用智能摄像机采集带钢板形镰刀弯影像数据,经过透视变换、融合卡尔曼滤波、最小二乘曲线拟合算法等关键技术的图像处理后,能实时、完整、精确记录坯板的形状及镰刀弯弯曲程度特征,通过工业互联网平台反馈至数字孪生服务系统及人机界面,为下一步数据处理及生产决策管理提供实时数据支撑。     

高性能感应电机智能动态滑模位置控制

为提高感应电机（IM）伺服驱动系统的控制性能,抑制电机参数变化、外部扰动和未建模动态等不确定性因素对系统的影响,提出一种基于径向基神经网络（RBFN）的智能动态滑模控制（IDSMC）方法。首先利用动态滑模控制（DSMC）方法削弱抖振,提高系统的跟踪精度。但由于DSMC中切换函数所需的不确定性边界值无法获知,因此将RBFN不确定性估计器与DSMC相结合,设计IDSMC方法进一步提高系统的鲁棒性。RBFN可通过自适应学习算法估计不确定性因素值并在线训练调整网络参数,以确保系统在不确定性因素存在时仍能高性能运行。最后,通过TMS320C31 DSP控制核心验证所提方法的有效性。实验结果表明,IDSMC不但可以保证系统精准的响应能力,还有较强的鲁棒性。