基于Wi-Fi信号的人体身份识别算法研究综述

近年来,Wi-Fi感知凭借低成本、非接触式、不受光照影响、隐私性更好等优势,成为人机交互的新兴研究方向.目前,Wi-Fi感知研究已从目标定位扩展到动作识别、身份识别等领域.以人体身份识别为例,对Wi-Fi感知技术在该领域的研究进行了总结和分析.首先,对Wi-Fi感知技术的发展历史及优缺点进行了简要概述,并介绍了与传统的身份识别技术相比,利用Wi-Fi信号进行身份识别的优势;其次,详细介绍了Wi-Fi感知身份的基本流程,其中包括信号采集、预处理、特征提取、身份识别4个步骤,并具体介绍了每个步骤具体的操作过程;然后,从步态与手势两个方面对现有的Wi-Fi感知身份研究成果进行了横向与纵向的对比和分析;最后,针对目前该领域研究中存在的关键问题,提出了未来的研究重点,主要包括多人身份识别与迁移学习.     

智能化小区中的网络自动化技术

智能建筑是指利用系统集成方法,将计算机技术、通信技术、信息技术与建筑艺术有机结合,通过对设备的自动监控,对信息资源的高效管理、对使用者的信息服务及其建筑的优化组合,可获得的投资合理、适合信息社会需求并且具有安全、高效、舒适和便利等特点的建筑物。 智能建筑不仅能延长建筑物的使用寿命,降低设备的能耗,提高楼宇管理的工作效率,节省人工费用,而且更主要的是,其优化完美完善的环境与设施     

GA优化的BP神经网络焦炭质量预测模型

针对炼焦行业亟待解决的节能减排、降低成本和提高焦炭质量的问题,分析了影响焦炭质量的主要因素,选择了六项指标来预测焦炭的质量,建立了通过遗传算法(GA)优化神经网络的焦炭质量预测模型.实践表明,GA优化的BP神经网络焦炭质量预测模型有较好的适应性和预测精度,具有一定的实际应用价值.     

基于OPNET仿真的网络ACE预测

针对欲扩展的网络系统,在OPNET网络仿真软件中构建三层仿真模型。通过对仿真ACE信息的提取、分析,达到预测实际网络服务能力、网络服务瓶颈的目的。文章以网络响应时间和链路占用率为重点分析对象,仿真结果肯定了OPNET在网络ACE预测中的巨大作用。     

网络环境下复杂系统的集成优化控制方法研究

本文将大系统的递阶DISOPE方法与网络自动化技术相结合，研究了网络环境下复杂系统的集成优化控制方法，对其关键技术和存在的问题进行了研究和探讨。     

网络延时对网络控制系统的影响及其控制对策

随着网络控制系统理论及应用研究的不断进展，网络延时对网络控制系统的影响日益突出，它是恶化系统性能、导致信息不能准时到达、引起系统不稳定的重要因素．在对网络控制及其特点进行分析的基础上，研究了网络延时对网络控制系统的影响，并从减少网络延时的网络优化与调度策略、无模型智能控制策略、鲁棒控制策略等方面出发，对网络延时的控制对策进行了分析和探讨，为进一步有效地实施网络控制提供了可靠途径．     

制造业产品生产过程质量模型与质量控制研究

分析制造业产品生产过程的质量模型及其建模问题,给出制造业产品生产过程质量控制系统结构,研究和探讨产品生产过程质量控制及其实现过程。     

基于遗传粒群路径优化的网络拥塞控制方法

将粒群和遗传算法相融合,提出了基于遗传粒群路径优化的网络拥塞控制方法,该方法在满足带宽、时延、费用多项QoS指标的条件下对负载进行路径优化,以负载均衡分布函数和资源消耗函数作为优化目标,旨在消耗尽可能少的网络资源的同时,也使网络负载的分布尽量均衡,从而避免网络拥塞。仿真结果表明该方法的有效性和可靠性。     

一种多输入单输出Hammerstein系统的集成辨识方法

针对多输入单输出(MISO)Hammerstein系统提出了一种稳态与动态辨识相结合的集成辨识方法.该方法利用稳态信息获取稳态模型的强一致性估计,并通过稳态模型以神经网络获得其非线性逼近函数,再利用动态信息辨识获取多输入单输出(MISO)Hammerstein系统的线性子系统未知参数的一致性估计.仿真结果表明了该方法的有效性和实用性.     

基于进化优化与增强特征的车辆识别研究

提出了一种基于雷达和视觉传感器融合的实时车辆检测和识别系统。雷达数据用来测量前方车辆的距离和缩小图像中车辆尾部的搜索区域。利用视频传感器,可以验证雷达目标和确定车辆的宽度及横向位置。所做工作如下：第一,提出了一种新的进化优化对称测度方法;第二,阐述了一种车辆检测和识别算法,此算法包括两个步骤：（1）利用基于一组Haar滤波器和AdaBoost学习算法检测器的生成假设;（2）利用进化优化与生物机制车辆识别系统的验证假设。第三,利用经典的混淆矩阵及宽度和横向位置的准确度信息来对系统的性能做出评价。实验训练和测试了超过30 000幅图片,结果表明本系统具有良好的鲁棒性和实时性。