压榨脱蜡结晶温度控制系统

本文通过对压榨脱蜡换热装置的机理分析，建立了结晶温度的数学模糊，论证了传统结晶湿度控制方案的不稳定因素，提出了一种新型的控制方法，运动结果表明，系统稳定性和稳态明显改善。     

基于深度相机的SLAM算法评测

针对3种典型的基于深度相机的同步定位与地图构建(SLAM)算法,包括RGB-D SLAM V2,RTAB-Map和DVO SLAM,介绍这3种SLAM算法的理论特点。采用两个公开的SLAM数据集,包括TUM数据集和ICL-NUIM数据集,进行SLAM算法的评测,评测指标包括SLAM算法的精确度、运行性能以及鲁棒性。评测的实验结果表明,在选择基于深度相机的SLAM算法时:如果考虑精确度和鲁棒性优先于运行性能,则选择RGB-D SLAM V2;如果考虑运行性能和鲁棒性优先于精确度,则选择DVO SLAM;如果考虑精确度和运行性能优先于鲁棒性,则选择RTAB-Map。     

基于GR64的无线数据传输模块的实现

提出了一种无线数据传输模块的单片式解决方案,核心硬件采用GR64无线CPU,利用其开放的ARM9 CPU和存储器资源,结合集成开发环境M2mpower IDE内丰富的功能库函数,编制了内嵌式脚本控制程序,完成IP连接和数据传送．给出了部分硬件电路和脚本程序及实验方法．     

粒子群与遗传算法优化支持向量机的应用

为了提高参数优化精度,研究将粒子群算法与支持向量机相结合,建立基于粒子群算法的支持向量机复杂过程系统稳态模型。在此基础上,为解决粒子群算法容易出现早熟收敛、搜索精度不高、在迭代的后期效率低、容易陷入局部极优点等问题,提出了引入遗传算法的改进粒子群算法。通过利用改进后的粒子群算法对支持向量机参数进行优化,并应用到青霉素发酵这一复杂工业系统。仿真结果表明,改进算法提高了工业产量,实现了对系统结果的优化。     

考虑上下游的LSTM短时交通流量预测

使用基于LSTM循环神经网络的短时交通流量预测模型分析了不同输入配置对交通流量预测精度的影响。首先,比较了同一车辆检测站点处交通流量、速度和占有率数据的不同组合对短时交通流量预测的影响。实验结果表明,在模型输入中包含速度/占有率信息整体来说可以增强模型的预测性能。为了在模型中引入空间信息,我们进一步考虑了目标车辆检测站点上下游的交通流量状况,分别测试了包含目标车辆检测站点和上下游6个车辆检测站点在内的16种不同的输入组合。实验结果表明,在模型中引入上下游交通信息可以显著提高短时交通流量预测的精度。     

基于ISP1161的单片机USB主机接口设计

讨论MCS-96单片机USB主机系统接口设计，系统中使用PHILIPS USB主机及设备控制芯片ISP1161；系统设计符合USB1．1协议；并介绍了USB单片机应用接口设计的方法，文中给出了实际系统的电路连接图和接口控制软件。     

一种仿生机器鼠的跟踪与避障策略

针对一种新型仿生机器鼠平台的运动规划问题主要包括跟踪、避障等问题,依据仿生机器鼠的双目视觉系统以及多自由度的机械结构,根据驱动电机的特性,建立仿生机器鼠的扭腰、抬身、攀爬等动力学模型,采用"记忆"目标鼠的特征、"学习"最优避障路径、"推断"目标鼠的运动方向等方法,实现了仿生机器鼠的跟踪与避障行为,提出了一种基于仿生学原理的仿生机器鼠的跟踪与避障策略。在一种新型仿生机器鼠平台上的实验结果表明,相比与基于虚拟阻抗模型的控制方法,该跟踪与避障策略能够更好地实现仿生机器鼠的跟踪与避障行为,从而验证了策略的可行性与有效性。     

一种基于ACO的RBF神经网络训练方法

针对k平均聚类径向基(Radial Basis Function简称RBF)网络算法的聚类结果易受初始参数选取的影响,并常收敛于局部极小值的问题,提出一种将蚁群优化算法用于径向基神经网络训练过程,优化径向基函数的中心点,建立相应优化模型的算法.实验结果表明,该算法精确度高于k平均聚类径向基神经网络算法,且函数的拟合程度也得到了改善.     

基于单片机80C51的加热炉模糊PID控制器设计

对于加热炉温度控制系统,采用传统的接触器控制已不能满足复杂工艺的控制要求。提出基于单片机的模糊PID电热炉控制器,根据炉温情况和工艺的要求,调整控制系统相应PID参数,满足快速动态响应的要求。仿真实验表明基于电热炉模糊PID温度控制超调量小、响应速度快,解决了电热炉系统智能控制问题。     

基于K-均值聚类的免疫粒子群优化算法

在解决复杂函数优化问题时,免疫粒子群优化算法在疫苗提取操作中,通常把最佳粒子作为有效特征信息,没有从根本上解决"趋同性"问题,影响算法的收敛速度和收敛精度.针对该问题,提出了一种基于K-均值聚类的免疫粒子群优化算法(KIPSO),将K-均值聚类算法用于免疫疫苗的提取,确定最高平均适应值的聚类中心及其最大邻域,得到符合具有最优个体特征的疫苗集,并以自适应方式确定疫苗集进行疫苗更新,提高算法的收敛性.仿真结果表明,与免疫粒子群优化算法相比,该算法提高了收敛速度和收敛精度.