基于BP神经网络的红外测温系统温度标定方法

介绍了红外测温系统温度标定方法和BP算法神经网络,将BP算法神经网络应用于温度标定物理实验中的灰度与温度的特性曲线拟合,并在MATLAB下通过训练和仿真验证了应用BP算法神经网络拟合实验曲线的优越性,其拟合精度远高于最小二乘拟合,为测温数据的软件处理提供了新的方法。     

基才BP神经网络的数字式涡流传感器特性曲线拟合的实现

为了正确反映数字式涡流传感器的实际特性,首先介绍了数字式涡流传感器的工作原理,然后从实测数据出发．提出了应用BP神经网络拟合其特性曲线的方法,运用MATLAB语言编程建立BP神经网络并进行训练和仿真,与现有最小二乘法进行对比。仿真结果表明,基于BP算法所得拟合曲线误差很小、收敛速度快且具有更高的拟合精度．比最小二乘法更具有实际意义。     

遗传神经网络在红外目标识别中的应用

遗传算法和神经网络都是解决非线性不确定问题的有力工具,在图像处理方面各有优缺点,BP神经网络的局限是收敛速度慢且易限入局部最小而遗传算法的优势则是具有较强的全局搜索能力,却易陷入过早收敛.针对遗传算法和神经网络的优缺点,取长补短,介绍了利用遗传算法对BP神经网络进行权值优化的红外小目标图像处理识别技术.计算机仿真实验结果表明了该方法的收敛速度明显优越于其他传统方法,具有较强的实用性和鲁棒性.     

基于改进进化神经网络的双目视觉系统标定

摄像机标定在机器视觉技术中具有重要意义.针对传统三维物标定方法操作繁琐,BP神经网络标定受初始权值和阈值影响的问题,提出一种基于光轴会聚模型的思维进化-神经网络标定方法.利用BP神经网络可逼近非线性函数,思维进化算法具有较强全局寻优能力,有效解决了BP神经网络易陷入局部最小以及初始权值、阈值随机化问题.实验证明,与经典张正友标定法、BP神经网络方法相比,改进进化神经网络标定法可获得更好的双目标定精度.     

基于加权最小二乘的红外热像仪的标定

目前,人们在对红外热像仪进行辐射标定时,普遍采用精度不太理想的最小二乘法.为减少热像仪的系统随机误差、环境波动和黑体温度不稳定等因素对标定结果的影响,提高标定模型的精度,建立了基于加权最小二乘的红外热像仪标定模型,并分别基于加权最小二乘法与最小二乘法进行了标定实验和辐射测量实验.实验结果表明,基于加权最小二乘的标定模型的拟合精度更高,其在辐射测量实验中的平均测量精度比基于最小二乘的平均测量精度提高了2.3％.基于加权最小二乘的红外热像仪的标定具有较强的实用价值和一定的借鉴意义.     

基于红外热像的钢水测温模型研究

基于热辐射测温原理,介绍了红外热像仪测温理论,为了提高钢水的测温精度,搭建了实验平台,经过实验获得不同温度下钢水的红外图像。利用Matlab软件提取图像的灰度均值,用最小二乘法和BP神经网络进行温度-灰度拟合曲线,从而得到红外热像测温的模型,使钢水测温误差达到了1%,最终达到测量精度和设计要求,此方法为熔融金属在线红外热像测温的研究打下了坚实的基础。     

基于神经网络的传感器非线性误差校正方法

为对传感器进行非线性校正以进一步提高其测量精度,提出了基于神经网络的校正办法。理论分析了传感器非线性误差的复杂性,并以位移传感器标定为例,详细介绍了传感器非线性校正的过程和方法。采用了最小二乘拟合、BP神经网络以及RBF网络三种方法进行校正,设计并实现了RBF网络的校正模型。实验结果证明,RBF网络的校正方法比BP网络校正方法精度提高了约44%,其补偿效果更优,且其在传感器种类变化或环境影响较大的情况下比最小二乘拟合更具非线性补偿优势。     

基于小波域和BP分类器的舰船目标的分类研究

利用小波变换处理水下舰船的辐射噪声,提取舰船辐射噪声的小波子带能量,作为目标特征,结合BP神经网络分类器,实现目标分类.通过大量的实验仿真验证,使用小波子带能量作为目标的特征,将BP神经网络作为分类器识别目标的分类方法是有效的,具有良好的工程应用前景.     

基于BP神经网络的路面红外图像仿真

针对国内外红外图像仿真中采用热力学方法对物体温度场建模的不足,将基于BP神经网络的机器学习算法应用到物体的红外图像仿真中.通过对水泥路面的表面温度进行多次测量,得到训练样本集合,然后运用神经网络建立路面的温度场模型,并对不同气象条件设定下的路面进行仿真.根据仿真结果分析,此模型能够根据所设定的气象条件较准确地实时仿真路面的红外图像.     

基于神经网络的双目视觉摄像机标定方法的研究

摄像机标定是精密视觉测量的基础，传统的双目标定位需要建立复杂的数学模型。神经网络可以有效地处理非线性映射问题，本文介绍了一种BP神经网络，可以很好地描述双目视觉中三维空间特征点坐标和2个摄像机对应像点间的非线性关系，并且为了提高网络的学习能力引入了动态因子。将神经网络标定方法与传统的常用标定方法比较，实验结果表明，基于神经网络的双目视觉标定方法能获得较高的标定精度。     

基于CMMI的PDM设计

为了提供目前产品数据管理(Product Dato Management,PDM)系统对产品开发过程管理的控制能力,实现产品开发过程中的实时测量与监控,提高管理质量,结合能力成熟度模型(Capability Maturity Model Integration,CMMI)在软件领域的成功经验,适应硬件产品开发领域的需要,在介绍了CMMI的主要思想之后,重点论述了以CMMI为基础定制企业PDM系统的可能性。对产品开发框架进行了分析,提出了基于CMMI的PDM系统概要设计模型。     

通信与计算机领域伪代码一致性审查研究

通信、计算机领域的发明专利审查过程中,针对权利要求书中涉及伪代码的情形存在不同的审查观点.在对伪代码与自然语言、标记性程序语言进行辨析,以及对现行发明专利审查规范进行分析溯源的基础上,提出应站在技术人员的角度,按专利审查的一般标准,判断其是否符合专利申请的撰写规定和授权条件,权利要求是否清晰,再进行一致性审查的建议,对其他领域类似情形的发明专利审查具有借鉴意义.     

基于CAS的单点登录系统应用研究

随着信息系统的迅速发展,各类信息化应用系统逐步建立,但是各应用系统之间自成体系,从而导致了每使用一个系统就要重新登录一次,给用户的使用和管理员的管理带来了很多不便.本文研究基于CAS的单点登录系统应用,很好地解决了使用和管理困难问题,介绍了基于CAS的单点登录系统应用设计研究,系统采用用户管理LDAP轻量级目录服务、CAS中央认证服务,设计了一个统一管理界面,通过Web服务传递用户参数,实现了多应用系统的整合.     

基于片上可编程系统的视频车辆跟踪技术研究

针对目前具体产品中算法实现复杂且基于计算机(PC)平台的纯软件环境等问题.提出了一种视频车辆跟踪的嵌入式实现方法.利用可编程片上技术,使得视频检测摆脱PC平台的依赖.以Nios Ⅱ软核处理器和外设知识产权(IP)核为硬件平台,结合模拟/数字信号转换(A/D)和数字/模拟信号转换(D/A)的视频接口,以μC/OS为操作系...     

基于Proteus的LCD显示研究

以由KS0108控制器控制的LCD为例,研究如何使用Proteus进行LCD显示的仿真。仿真软件Proteus在原理图设计、电路、单片机仿真及PCB电路的制作等方面都表现卓越。以一款128×64的LCD为例,一方面探讨了如何在液晶上显示,另一方面突出了Proteus软件在单片机仿真领域的应用,给出了具体的思路和调试过程,对学习Proteus的仿真有一定的指导意义。     

基于混沌的保密通信研究

由于混沌系统对初始条件和混沌参数非常敏感以及生成的混沌系统具有非周期性和伪随机性的特性,近年来混沌系统在密码学领域中得到了较多的研究。提出了有关混沌系统在保密通信系统的实现方法。研究表明,该方法明显加强了混沌保密通信系统的安全特性。研究证明了它的有效性,正确性,可行性。     

基于RSS准则的CDMA软切换越区研究

硬切换技术中移动台在接收新基站信号之前中断与原基站的通信,通信中断的概率非常大。而软切换技术需要先建立与新基站之间的通信,等接收到原基站信号低于门限值时再切断与原基站的通信,故具有很高的可靠性。采用接收到的信号强度准则对软切换建立仿真模型,对两个小区之间的软切换进行了仿真,仿真结果表明,软切换的可靠性高于硬切换,采用软切换技术降低了系统的掉话率,提高了通信质量。然而,软切换也将使系统的复杂度和信道开销有所增加。     

基于Web的文本挖掘研究

基于Web的文本挖掘是数据挖掘的重要组成部分，文章重点对文本特征提取、文本分类、文本聚类等Web文本挖掘关键实现技术做了介绍，最后讨论了Web文本挖掘的价值及其对Web发展的重要性。     

FOM网络管理系统设计

本文介绍FOM及FOM组网的同时,具体阐述网络管理系统的设计思想,采用基于SNMP的网络管理系统设计方法-M/A模型,给出了软件的总体设计结构,针对管理站和代理,分别讨论了其数据的打包过程,发送、接收数据报文过程,信息的解析过程,以及它们的软件设计结构.     

基于Simulink的GO-MC-CDMA系统仿真

群正交多载波码分多址(GO-MC-CDMA)有效解决地了MC-CDMA系统多用户检测算法复杂度过高的问题。为进一步研究GO-MC-CDMA基带处理系统,构建其Simulink仿真模型,通过仿真分析了不同信道编码、不同数字调制和不同长度的循环前缀对GO-MC-CDMA基带系统性能的影响。分析结果表明:该基于Simulink仿真模型为深入研究GO-MC-CDMA通信系统提供了一种有效途径。