基于NI-VISA的野外靶场设备远程控制系统软件开发设计

为实现远程控制野外靶场所有靶机设备的同时,实时显示靶机的状态与射击成绩,开发基于NI-VISA的野外靶场设备远程控制系统。根据所选取的开发平台和语言,划分上位机工作模式,再借助三层控制架构,规范数据库表的连接形式,从而干预通讯模块的实时连接形式,完成远程控制系统的上位机软件设计。在此基础上,定义串口字节的数量级水平,通过配置远程串口方式,处理已导入的数据信息,联合程序框图体系,实现基于NI-VISA的远程控制程序设计,结合关键的上位机应用结构,完成野外靶场设备远程控制系统软件的开发与设计。实验结果表明,基于NI-VISA的应用软件提供了多种工作模式,能够同时控制所有靶机设备,使其显示出真实射击成绩,可以较好适应多种不同的射击训练需求。     

多机器人协同的SLAM算法研究

针对传统的室内多机器人SLAM算法存在探索任务分配灵活低,重叠度高,导致地图融合和建图精度不高的问题。设计一个基于PSO算法的多机器人协同建图与路径规划系统。首先,采用SLAM系统中的Gmapping算法作为基础算法,加入PSO算法将地图融合问题转化为最优求解问题,即找到两个地图重叠度最高的转换矩阵,实现地图融合和多机器人协同建图。结果表明,相同室内环境下,单机器人的平均探索时间为216 s,探索覆盖率为73..38%;而双机器人的平均探索时间仅为47 s,比单机器人的探索时间低了169 s;且双机器人的探索覆盖率为99.69%,比单机器人高出了26.31%。由此说明,双机器人的探索效率和探索覆盖率更高。对比于现有的EKF-CSLAM算法和基于因子图地图融合算法,本算法的建图精度高达99.75%。地图融合和建图精度明显更佳,进一步说明提出的融合算法可提升多机器人室内环境协同建图的效率和鲁棒性。     

文本分类中TF-IDF算法的改进研究

文本分类中的一个主要问题是如何提高分类准确性。为了提高分类准确性,提出了一种基于TF-IDF的新的加权方法TF-IDF-IF。此方法引入了一个新的参数来表示类内特征,它用来计算一个类中文档中的术语频率。实验使用CHI卡方统计特征选择方法在数据集中选择1000个特征,然后使用TF-IDF、TF-IDF-CF、LTC和TFC方法在一些常用的分类器如朴素贝叶斯、贝叶斯网络、KNN、SVM中进行实验。实验结果表明,这种方法可以取得很好的效果。     

计算机软件开发技术及其发展趋势分析

虽然计算机软件的发展时间不长,但其取得的成果却是巨大的.现阶段,计算机软件呈现出一个高速发展的态势,软件借助计算机自带的逻辑功能,对计算机工作进行合理的组织,其开发深刻地影响着计算机的发展.