侧围外板成形工艺分析及改进

针对某侧围外板进行模具结构优化，通过对门槛、C柱及尾灯口区域的缺陷进行分析，在设计与调试环节提出相应的改进措施，解决了成形侧围外板的缺陷问题，提高了成形质量，最终提升了企业的市场竞争力。     

基于多阈值分割技术的玉米籽粒角质率定量测定方法研究

为解决人工测定玉米角质率工序复杂、精度低的问题,提出一种基于多段阈值分割技术的玉米角质率定量测定方法。通过对玉米籽粒进行纵剖染色处理,将玉米胚部与其他部位进行区分,然后对样本剖面图像进行预处理,并且利用多段阈值分割方法对玉米籽粒进行多次阈值分割,分别得到玉米角质区、粉质区图像,统计各区域像素数,得到各区域面积,计算可求得玉米角质率。试验表明,该方法测试速度优于人工测试,可达到3～10 min/百粒,且变异系数在2.0以下,方法稳定性好,面积误差可精确到每像素0.002 mm2,保证了测试的有效性。该方法操作简便且不受人为因素干扰,可为玉米角质率测定及玉米品质定级提供有效手段。     

一种自适应权值的PCA算法

针对传统PCA方法对离群点鲁棒性差的问题,提出了一种具有更高鲁棒性且自适应权值的PCA方法。在PCA方法的基础上建立了一个加权的重建误差和最小模型,通过引入信息熵来调节重建误差的权值;通过交替优化算法迭代求解模型。在Yale人脸库和UCI数据集上的实验表明该方法具有很好的鲁棒性和识别率。     

卫星地面站X波段天线标校源自动化控制系统

为了降低人工操控标校源带来的不便,设计了一种利用低功耗单片机MSP430F149控制GSM网络引擎TC35i实现中国科学院某卫星地面站X波段天线标校源的自动化控制系统。阐述了自动化控制系统的设计原理,对TC35i模块、标校源单元、软件设计部分进行了详细介绍,同时说明了提高系统可靠性和系统防护的措施。实践表明该系统具有很强的实用性。     

用μCLinux开发嵌入式应用

μCLinux以其出色的性能在嵌入式系统中得到了广泛的应用.本文针对μCLinux的特性、μCLinux与标准Linux的区别、软硬件开发平台的构建进行了探讨.并给出了一个基于局域网的μCLinux的开发模式.     

基于趋势点状态模型的时间序列预测算法

针对传统的时间序列线性预测算法对时间序列的线性程度要求高,而非线性方法一般建模复杂且计算量大,提出了一种基于趋势点状态模型的时间序列预测算法.该算法无须考虑时间序列是否具有显著线性特征,通过序列间耦合度挖掘时间序列上的相似子序列,找出相对应的相似序列趋势点,建立趋势点状态模型并求出预测值.算法建模简单,复杂度较低.通过模拟实验,结果表明该算法性能良好,尤其对具有周期性的时间序列预测精度很高.     

基于CNN-LSTM的活动识别方法

在识别活动时,传统的循环神经网络RNN识别方法不考虑传感器活动数据之间依赖性强的问题,导致识别准确率降低。为了提高识别准确率,解决活动数据依赖性强的问题,用长短期记忆网络LSTM进行活动识别,LSTM在考虑当前点输入的同时考虑先前点的输出,能够保持数据之间的强依赖性。但是,LSTM在处理传感器活动数据的特征提取方面时间效率不高,而卷积神经网络CNN能共享卷积核,且可以从杂乱无章的数据中提取出明显特征向量。提出一种基于CNN-LSTM的活动识别方法CLAR,利用CNN能够很好地提取出活动序列数据中的特征向量,并将提取出的特征向量作为LSTM的输入,利用LSTM门限之间的相互作用进行活动识别,使得依赖性很强的活动数据成为活动识别的优势,进而提高活动识别的准确率和时间效率。实验表明,CLAR方法的识别准确率比单一神经网络活动识别方法的准确率提高了9%,时间平均缩短了10%。     

关系数据库性能优化研究

效率是数据库开发中经常遇到的问题，数据库性能的优劣将直接关系到软件的运行效率。为了提高数据库产品的性能，对影响关系数据库性能的一些主要因素进行了阐述。结合实际给出了数据库性能优化的一些建议并用实验数据证明之。分析和比较了不同设计方案可能对数据库性能的影响，提出了目前关于数据库性能优化的问题是没有通用方案的观点。     

网络工程专业创新性实践课程体系构建与实施

为提升大学生的创新能力,培养创新人才,高等教育要坚持走以质量提升为核心、以提高实践能力为重点的内涵式发展道路。文章通过分析和研究网络工程专业的实践课程体系的构建,提出以培养目标为驱动,构建实践课程教学体系,以创新能力培养为核心,完善实践课程教学机制的观点,提出通过打造实践课程教学团队、立体化建设实验平台、按目标分解的单元模块化教学等具体的实施措施来完成实践课程教学目标的方法。     

基于云理论的煤矿安全监测数据关联规则挖掘

本文主要研究如何运用关联规则来评价巷道瓦斯危险源的风险程度,作为分析煤矿事故危险源的补充.文章在云模型的基础上,针对煤矿安全监测数据的特点,提出一种基于云理论的属性空间软划分模型,然后在此基础上对Apriori算法进行了改进,提出适用于对煤矿安全监测数据进行关联规则挖掘的算法.最后通过实例测试,验证了改进算法的有效性.