基于弱监督的改进型GoogLeNet在DR检测中的应用

针对糖尿病视网膜病变分级检测中标定样本少、多目标检测的问题，提出了一种基于改进型GoogLeNet的弱监督目标检测网络。首先，对GoogLeNet网络进行改进，去掉最后一个全连接层并保留检测目标的位置信息，添加全局最大池化层，以sigmoid交叉熵作为训练的目标函数以获得带有多种特征位置信息的特征图；然后，基于弱监督方法仅使用类别标签对网络进行训练；其次，设计一种连通区域算法来计算特征连通区域边界坐标集合；最后在待测图片中使用边界框定位病灶。实验结果表明，在小样本条件下，改进模型准确率达到了94.5%，与SSD算法相比，准确率提高了10%。改进模型实现了小样本条件下端到端的病变识别，同时该模型的高准确率保证了模型在眼底筛查中具有应用价值。     

生产线嵌入式RFID终端读写器设计

RFID技术由于其可靠性高、适应环境广、总体成本低已经在制造业信息化和物流领域发挥了巨大作用,如何更有效,精确的读取RFID信息成为影响RFID在工业生产线上大量应用的关键,本文论述了借助于ARM体系平台和Linux操作系统,在硬件和软件上实现生产线RFID终端读写器的设计方案,样机已经在冰箱生产线上进行了实验,并取得较好的效果。     

分布环境下基于JINI的故障诊断体系研究

依托新一代分布式计算平台JINI,利用其动态发布、发现和查找机制来获得诊断服务,并对这一编程模型体系进行了探讨,研究了如何利用JINI与CORBA的桥连接来集成原有的CORBA系统。     

工作流技术在ASP公共服务平台中的应用研究*

根据项目特点,建立了适合ASP平台的基于协调理论和反馈机制的扩展活动网络模型,采用XML模式的XPDL规范实现过程定义;然后通过DOM解析XML数据文档和J2EE的技术支持实现了系统的轻量级工作流引擎.详细介绍了系统实现中解决的两个关键问题:事务型操作的处理和并发控制,并提出了基于优先级的锁绑定机制.     

一种求解JSP问题的混合蚁群算法

提出一种混合蚁群算法,并用其解决经典JSP问题.受转换瓶颈启发式算法的启示,将蚁群算法与禁忌搜索算法相结合,发现这种改进在防止早熟与加速收敛这对矛盾之间找到了一个比较好的结合点.     

基于JESS的智能家居安防系统设计

根据目前世界智能家居安防市场和安防技术的发展趋势,提出了基于JESS的智能家居安防系统设计。首先介绍系统是根据基于JESS的专家系统、嵌入式和无线传感器等技术进行研究的,系统的组成包括门禁子系统、防盗报警子系统、防火灾报警子系统、防燃气泄漏子系统等。基于Java语言开发的规则引擎JESS专家系统,能够根据家庭内发生的场景来判断家庭状况是否处于安全状态,并对非安全状态做出及时反映。最后的仿真结果验证了系统的设计。     

基于相似度的变精度容差关系扩充粗糙集模型

比较分析了已有扩充粗糙集模型,提出基于相似度的变精度容差关系扩充粗糙集模型。该模型根据两对象的相似度及属性值缺失情况划分客差类。通过与基于容差关系、相似关系、限制容差关系等扩充粗糙集模型比较,证实了该模型对不完备信息系统处理的现实可行性和有效性,最后给出了相对正域的概念及属性约简规则。     

基于蒙特卡罗无信息变量消除的烟气指标预测

使用近红外光谱(NIRS)分析方法对烟叶的CO、烟碱、焦油含量进行无损快速定量分析,可以提高分析方法的预测精度,消除无信息建模变量对模型稳定性的影响。在此以烟叶为研究对象,利用蒙特卡罗无信息变量消除方法(MC-UVE)对烟叶的近红外光谱进行了波段点的筛选,并利用筛选出的波段建立PLS校正模型。结果表明利用蒙特卡罗无信息变量消除方法可以有效选择建模变量,既克服了复杂样品各信息区间对PLS建模贡献率不一样的问题,又能提高模型的稳定性和多元校正的预测精度。