基于遗传优化神经网络的电子鼻对可乐的检测

采用遗传学习算法和误差反向传播(BP)算法相结合的混合算法来训练前馈人工神经网络,从而提高神经网络的收敛质量和收敛速度,并将此算法运用到电子鼻对可乐的检测上.与经典BP网络及附加动量项BP网络的训练与预测进行了比较,结果显示:遗传优化BP算法具有预测精度高、收敛速度快及运行时间短的优点,是一种快速、可靠的方法.     

实用仿生电子鼻在黄酒检测中的应用

研究开发了具有仿生特性的电子鼻系统,并将其应用于黄酒的品质检测中,结合主成分分析(PCA)、判别因子分析(DFA)以及误差反向传播(BP)神经网络作为模式识别方法,对不同产地、不同酒龄的黄酒进行了检测。结果表明,该电子鼻系统对不同产地和古越龙山不同标注酒龄的黄酒区分效果良好,同时可对产地和酒龄进行很好的预测。     

软件开发类课程群CDIO模式教学改革研究与实践

软件开发能力是衡量计算机专业学生水平和影响学生就业率的一个关键因素。为了提高计算机专业学生的软件开发能力,以先进的CDIO工程教育理念为指导,结合当前软件行业市场需求,探讨了该专业软件开发类课程群建设问题,并就课程群的CDIO模式教学进行了实践研究,取得了较好的教学效果。     

PLC自动化系统中信息系统的多协议网关应用

在PLC自动化系统中,自动化仪表和设备种类繁多,通信方式多种多样,为了实现不同通信方式设备之间的互通互联,可根据企业实际情况选用或自行开发专用网关,但是专用网关不能重复使用,往往导致多次开发,这就会造成大量人力、物力、财力的浪费,并增加设备成本,为此,有必要建立基于多协议网关的连接,实现PLC系统之间稳定可靠的点对点通讯连接。本文主要对信息系统的多协议网关在PLC自动化系统中的应用做出了探讨,以供参考。     

数据库灾难备份与恢复技术分析与研究

当今,我国已进入信息化时代,信息技术已被广泛应用于企业中。对于很多企业来说,数据重于一切,因此,数据库灾难备份与恢复技术一直以来都是各种工业企业研究的热点之一。应用灾难备份与恢复技术能够保证计算机系统在灾难发生的时候仍然能正常进行工作,是信息安全领域重要的发展方向。文章分析了数据库灾难备份与恢复技术的现状,在此基础上对数据库灾难备份与恢复技术进行了深入的探讨和研究,并对其发展趋势做了展望。     

基于自适应平滑滤波的图像增强

为了有效增强含有噪声点的图像,采用基于自适应平滑的图像增强方法。首先根据当前像素点与周围相邻像素点灰度之差决定是将此点进行均值滤波还是沿着某方向进行加权滤波,即利用多个平滑模板对图像进行自适应平滑滤波得到平滑后的图像;然后将原图像减去平滑后的图像得到细节图像;最后将细节图像乘以系数后加在平滑后的图像上得到增强的图像。与单纯的平滑、单纯的锐化相比,此方法不仅有效去除了噪声,又增强了图像的细节,增强效果明显。     

基于遗传优化神经网络的电子舌在黄酒检测中的应用

采用遗传学习算法和误差反向传播(BP)算法相结合的混合算法来训练前馈人工神经网络,从而提高神经网络的收敛质量和收敛速度,并将此算法运用到电子舌对黄酒的检测上。与经典BP网络及附加动量项BP网络的训练与预测进行了比较。结果显示:遗传优化BP算法具有预测精度高、收敛速度快及运行时间短的优点,是一种快速、可靠的方法。     

电子舌在黄酒检测中的应用

运用Astree型电子舌对不同的黄酒样品进行了检测,并结合PCA、DFA及BP神经网络,对3个厂家不同酒龄的9个样品进行分析。结果表明,电子舌不仅可以区分不同厂家的产品,同时也可以很好地区分同一厂家不同陈酿时间的黄酒样品。对古越龙山品牌3个酒龄各8个批次的样品进行了理化指标的分析,并将数据与电子舌传感器数据信息建立BP神经网络模型,结果显示除氨态氮含量的拟合与预测较为准确外,总酸、pH值等其他理化指标的拟合与预测效果都不理想。     

基于激光传感器网络物理层随机噪声加密方法的研究

为保证激光传感器网络在实行数据和密文传输时的安全性,避免窃听者的窃取,研究激光传感器网络物理层随机噪声加密方法。在激光传感器网络嵌入网关,利用ANSIC在UC/OS-II操作系统编写噪声加密源代码,实现网关对物理层的加密功能。构建密钥和数据窃听信道模型,计算密文符号传递概率,在网络信道中添加随机噪声,使窃听者窃取的密钥和数据中包含大量噪声,加密激光传感网络物理层,提升网络通信和数据传输的安全性。测试结果表明：在数据量较大情况下,噪声数据加密,且可最大程度利用信道噪声确保激光传感网络物理层数据安全,确保网络具有通信最大可达安全速率。