基于数据融合与迁移学习的学生表情识别研究

学生表情逐渐成为感知学生状态的重要途径,因此准确的识别学生表情因具有重要价值而受到广泛的关注.本文针对学生表情识别这一问题,提出基于数据融合与迁移学习的识别模型,该模型融合3个数据集,以解决学生表情数据缺乏与多样性问题,同时引入迁移学习来提升预测精度.在数据集及实际学生表情图像上的实验结果表明,本文提出的模型可以准确识别学生表情,提升了预测精度.     

2D 仿真机器鱼生存挑战关键技术策略

在国际水中机器人大赛中,针对2D 仿真机器鱼生存挑战项目比赛过程中出现的不确定性因素,介绍一 种圆圈算法。通过分析2D 生存挑战比赛规则,从策略和算法上进行研究,主要阐述进攻鱼和躲避鱼的防守策略, 其中,躲避鱼有逃跑和穿孔2 种基本策略。介绍了特殊位置处理和躲避抓捕的圆圈算法。结果表明：该方法是有效、 可行的,在防守鱼恰巧抵挡住攻击鱼时效果尤为明显。     

浅析计算机网络中常见的存储技术

分析了直接附加存储技术、网络附加存储技术、存储区域网技术以及i SCSI技术等计算机网络中常见的存储技术,以期为计算机网络存储提供一些参考,确保计算机网络数据存储的高效和安全。     

面向ADS-B信号辐射源个体识别的轻量化模型设计

针对辐射源个体识别高精确度、轻量化、实时性的现实应用需求,提出了面向广播式自动相关监测(ADS-B)信号辐射源个体识别的轻量化模型设计方法。根据信号数据特点进行解码处理,并对不均衡样本进行权重调节,改善样本质量;通过分组卷积获取不同维度的细微特征,与初始特征拼接,实现多维互补特征融合,并联同步进行提高识别效率。利用Ghost bottleneck结构实现网络模型压缩与跨层连接,在融合多维特征的同时节省计算资源。实验结果表明,本文算法结构精简,计算量低,识别率达到95.2%,并在不同容量的样本识别中效果稳定。本文算法较好地平衡了辐射源个体识别精确度、轻量化与高时效的需求。     

高校维修改造施工管理探讨

高校建筑是高等学校办学的重要基础设施,是高校为培养人才应具备的基本物质条件。要提高建筑、道路的完好率,确保使用安全,必须及时地对这些房屋进行修缮,而且只有从高校的校情出发,按照高校后勤社会化的发展规律,才能经济有效地调用有限的资源,搞好校园、校舍建筑设施的维护、修缮工作,服务好高校的教育工作。要真正做好维修工程,必须建立健全相应维修工作管理制度。     

悬浮式矢量边发、边收声诱饵关键技术

现代＂智能＂鱼雷的一种对抗手段是发射诱骗编码寻的信号,因此需要相应发展＂智能＂的对抗器材。边发、边收声诱饵在发射应答信号时,不关闭接收机,从而可以不受诱骗编码的欺骗,在发射强干扰的同时测量鱼雷寻的信号的频率,来控制发射频率自动跟踪鱼雷寻的频率的变化,增强声诱饵的对抗能力。对于悬浮式声诱饵,边发、边收的关键技术是抗发射声串漏、界面反射声及混响的干扰。讨论了悬浮式矢量边发、边收声诱饵的组成和信号处理方法,利用矢量传感器的零点指向性抑制强干扰,可以使诱饵发射时也能探测微弱的寻的信号,并能测量鱼雷寻的信号的频率。     

爆炸作用下单层板失效概率

爆炸作用下板壳结构的可靠性研究具有重要意义。本文取炸药密度、钢材的弹性模量和极限强度作为基本随机变量,利用自编的随机数生成程序得到100组随机变量的初始值;采用有限元程序进行仿真计算,得到每个样本中的最大应力值,采用D检验的方法进行检验,符合正态分布,并应用可靠性基本理论求得钢板的失效概率。     

有源型光学电流互感器研究进展

介绍了电子式电流互感器的分类，有源型电子电流互感器基本工作原理，回顾了近年来关于有源型电子式电流互感器研究的发展状况，着重介绍了使用Rogowski线圈进行采样的基本原理、利用悬浮电源、激光或太阳能电池的供电技术以及信号处理技术方面的研究进展。     

TWO-STAGE BLENDED-ALGORITHM OF ANT COLONY AND PARTICLE SWARM OPTIMISATIONS FOR SOLVING MFJSP

为克服单一优化算法在解决MFJSP中固有的弊端提出两段式蚁群粒子群混合优化算法(TSAPO).在TSAPO中,采用分解方式通过两个阶段实现多目标优化.第一阶段确定算法子集并设计相应的蚂蚁转移概率,利用蚁群优化算法获取工艺路线;第二阶段通过对粒子群解码的设计,利用能够进行参数自适应调整的粒子群优化算法解决排产问题.利用TSAPO算法进行标准算例实验,获得优于参加比较的其他算法优化目标,证明TSAPO算法在求解MFJSP中具有更好的优化效果.     

基于神经网络的双闭环伺服系统自适应控制

针对双闭环伺服系统中传统自抗扰控制（ADRC）控制器待整定的参数较多且整定过程较复杂的问题,设计了一种基于径向基函数神经网络的ADRC控制器。考虑到组合控制律的独立性,设计线性状态误差反馈进一步降低参数整定复杂性。径向基函数神经网络将扩张状态观测器中的非线性误差增益作为其权值系数,在线辨识出被控对象的Jacobian信息,利用神经网络的自学习功能实现了ADRC的参数在线自整定。以永磁同步电机(PMSM)作为被控对象,通过MATLAB进行仿真。仿真结果证明,此控制策略有效地优化了伺服系统的静态性能和动态品质,实现了控制系统的高动态和高精度。