热释电红外传感器在生物特征识别领域中的研究进展

步态识别作为生物特征识别技术的一个新兴子领域,旨在根据人的行走姿势实现对个体身份的识别。人行走过程中身体各部分的红外热辐射信号具有某种个体特征,该特征信息能够被热释电红外传感嚣有效检测。通过分析传感器的输出信号,就可以提取出人体运动的特征性数据,实现对不同人、不同运动状态的识别。本文对热释电红外传感器应用于生物特征识别领域的研究进展进行论述,从传感器的探测原理、在步态识别中的应用以及热释电信息的特征提取与分类算法进行总结,并对当前该研究方向上亟待解决的问题作简要的分析。     

运用Struts构建J2EE Web应用的研究

Struts是基于MVC模型2的Web应用开发框架。本文介绍了Struts框架的工作原理，然后结合一个实例讲述了运用Struts实现J2EE Web应用开发的整个流程，用以表明Struts能够提高开发效率，提高系统的可扩展性和可维护性。     

基于热释电红外信息的人体运动特征提取与识别

运动人体辐射的红外信号中包含步行姿态及体貌特征等信息,热释电红外(PIR)传感器能够探测人体发出的红外线,在有效范围内实现运动人体的检测.对利用表面安装有菲涅耳透镜的PIR传感器探测人体行走时的红外辐射进行了研究,采用主成分分析(PCA)方法对不同对象、不同速度的频谱数据进行特征提取,并使用支持向量机(SVM)方法进行分类识别,最高识别正确率达到85.38％.研究结果表明,利用PIR传感器获取人体运动信息,并将来自不同对象、不同速度的频谱数据用于分类的方法是可行的.该研究可为安全级别较低场所的生物特征识别提供一种新的低成本的解决方案.     

步行器精密测力系统中的人工神经网络标定新技术

设计了一种可用于步行器精密测力系统标定的3层反向传播人工神经网络模型,以测力系统12导联应变片电桥输出电压作为网络输入向量,6个负载分量力作为网络输出向量,并通过目标误差下的绝对误差和对比确定出模型隐含层的最优神经元数.有关误差校验结果表明,使用该神经网络技术标定后的系统最大单向力精度误差为7.78%,最大交叉干扰为7.49%,与传统的线性标定方法相比,能够有效提高步行器受载力的测量精度并大大降低干扰误差,未来有望为步行器助行康复训练效果的准确监控和评估提供帮助.     

三维上流式反应器床层流动和返混特性

采用内径为280 mm的上流式反应器,以空气模拟气相、甘油和水混合溶液模拟渣油。用3种不同粒径的氧化铝球形工业催化剂颗粒为填充颗粒,考察了不同模拟物系的颗粒粒径、颗粒密度、液相黏度、不同床层的高径比和不同操作条件对上流式反应器内床层压降及其波动、床层轴向返混的影响规律。得到模拟工业运行物系和操作条件的上流式反应器床层总压降关联式,相对误差在12%以内。床层总压降均随床层高径比、颗粒密度和液相黏度增加而增大,但随颗粒粒径的增大而减小,床层压降波动随表观气速增加而增大。填充颗粒粒径越小、颗粒密度越小、高径比越大,床层内轴向返混越严重;床层内压降和轴向返混均随表观气速的增加而增大。     

三维上流式反应器床层流动和返混特性

采用内径为280 mm的上流式反应器,以空气模拟气相、甘油和水混合溶液模拟渣油。用3种不同粒径的氧化铝球形工业催化剂颗粒为填充颗粒,考察了不同模拟物系的颗粒粒径、颗粒密度、液相黏度、不同床层的高径比和不同操作条件对上流式反应器内床层压降及其波动、床层轴向返混的影响规律。得到模拟工业运行物系和操作条件的上流式反应器床层总压降关联式,相对误差在12%以内。床层总压降均随床层高径比、颗粒密度和液相黏度增加而增大,但随颗粒粒径的增大而减小,床层压降波动随表观气速增加而增大。填充颗粒粒径越小、颗粒密度越小、高径比越大,床层内轴向返混越严重;床层内压降和轴向返混均随表观气速的增加而增大。     

汽车维修数据库中关键故障数据查询模型仿真

在大型汽车维修数据库中,关键故障数据查询关系到汽车的维修速度.随着汽车种类与复杂程度的增加,维修数据库故障数据属性种类逐渐增加,且具有无序性.传统的汽车故障数据查询方法需要根据故障属性建立横向的查询数据结构,属性之间在数据结构上是并列且相互独立,一旦属性过多,造成数据结构横向过于复杂,故障数据查询耗时长且查询准确率低.提出采用模糊粗糙集算法的大型汽车维修数据库中关键故障数据查询方法,建立故障数据查询模型,为数据分类提供完备的数据支持,依据模糊粗糙集相关理论对数据进行详细分类,计算数据属性的匹配模糊度值,并进行排序,以获取分类结果,实现大型汽车维修数据库中关键故障数据的查询.实验结果表明,利用改进算法进行大型汽车维修数据库中关键故障数据查询,能够提高关键故障查询的准确性和查询效率、缩短查询耗时.