基于嵌入式系统的双屏兼容显示设计

提出了一种基于嵌入式系统的双屏兼容显示设计方案.以一款单色STN-LCD、一款TFT-LCD和LPC2478芯片为例进行了介绍,完成了两款液晶显示屏与LPC2478硬件接口电路的设计,并详细阐述了双屏兼容下GUI程序设计的总体框架以及编程的一些细节.最后对设计进行测试和分析,结果表明此方法可以完整显示相关信息,并具有一...     

改进的遗传算法在优化BP网络权值中的应用

对遗传算法和BP神经网络的特点进行了比较,作为进化算法神经网络与遗传算法的目标相近而方法各异。阐述了遗传算法与神经网络结合的必要性。提出了一种改进的遗传算法优化BP神经网络的权值,用遗传算法的全局随机搜索能力弥补了神经网络容易陷入局部最优解的问题。同时,在遗传算法中改变传统的同代交叉机制,采用父代与子代进行交叉,避免了遗传算法过早丧失进化能力。     

基于神经网络的污水处理软测量系统的研究

针对污水处理质量指标无法在线检测的问题,提出了基于人工神经网络的软测量方法。构造了污水处理质量软测量的神经网络结构,运用实际工业污水处理过程测量数据对BP神经网络进行了训练和仿真。结果表明,实能准确地进行污水处理质量的实时估计,实现污水处理质量的实时控制。     

基于计算机视觉的智能交通监控系统

视觉相对于其他传感器能够获取更多的信息,基于计算机视觉的监控系统在交通监控中有着广泛的应用.结合背景差分算法,研究了一种基于计算机视觉的智能交通监控系统,该系统运用OpenCV开源计算机视觉库,在VC++6.0平台上开发实现.所开发的系统界面友好,操作简单,人机交互性强,用户可以根据需要选择不同的监控对象.还详细介绍了系统运行界面,实现过程及实验结果.     

基于强化学习的进化神经网络及其在机器人导航中的应用

神经网络的拓扑结构对网络的有效性起着十分重要的作用,网络建模中的主要困难就是如何有效地控制网络模型的结构进化趋势和复杂度.提出一种基于强化学习的进化神经网络(RL-EANN),采用强化学习方法对网络进化群体与外界环境交互的效果进行评价,使其无需任何先验知识即可进行学习进化,通过强化信号的约束来控制网络群体的拓扑结构进化趋势.并在移动机器人避障导航仿真实验中证明,采用RL-EANN能使仿真机器人在不确定环境中快速有效地学习避障和接近目标,取得较好的导航效果,实践证明该方法的合理性和有效性.     

二级系统中通讯控制的实现

本文介绍在二级计算机系统中,以8031单片机为核心,利用Maxim公司生产的Max232和Max487构成中控站实现和主机及下位机的通讯.的硬件、软件实现方法.     

混凝土生产监控和管理系统研究

提出并实现了一个基于计算机网络的混凝土生产监控和管理系统，该系统对混凝土生产企业的整个生产、销售过程进行有效的监控和管理，并在此基础上生产、销售的数据进行组织分析，为管理者提供可靠的、科学的决策依据，从而提高产品的质量和生产效果。     

基于Logistic混沌序列的数字图像加密研究

离散的Logistic映射对初值和结构参数的改变具有极端的敏感性,在一定条件下能够产生混沌,并且产生的混沌序列具有类白噪声统计特性等特点。同时利用数字图像本身的特点和人类视觉系统的特性,先对原始图像进行压缩,再用混沌序列进行加密和传输图像,这样不仅可以减少存储空间,还可以提高加密和传输效率。该文基于以上特性提出了一个新的基于Logistic混沌序列的数字图像加密算法,仿真实例证明该算法是有效、可行的,而且具有较高的安全性。     

基于遗传算法和模糊积分的多分类器集成

多分类器联合是解决复杂模式识别问题的有效办法。模糊积分是其中一种多分类器联合方法。但是对于模糊积分。如何计算模糊积分密度是一个尚未解决的问题。本文提出了一种基于模糊积分和遗传算法的分类器集成方法，该方法利用遗传算法计算模糊积分密度函数，再利用模糊积分把分类器输出信息联合起来。实验结果表明，该方法比其他方法能够得到更好的识别性能。     

基于自适应子空间在线PCA的手势识别

基于视觉的手势识别系统的学习一般是离线的,导致系统对新手势的正确识别需要重新离线学习,因此系统实时性、可扩展性和鲁棒性较差,不适合认知发育的智能框架.文中提出了基于自适应子空间在线PCA的手势识别方法.该方法通过计算样本投影系数向量的PCA来实现子空间在线更新,并根据新样本与已学习样本的差异程度,调整子空间更新策略,使...