利用模糊-BP神经网络评价高校教师教学质量

为提高高校教师教学质量评价的科学性和合理性,简单分析了传统线性方法进行教师教学质量评价的缺点,介绍了一种基于模糊理论与BP神经网络的高校教师教学质量评价模型。该模型将教学评价指标概念量化成确定的数据作为BP网络的输入,模糊综合评价结果作为输出。运用Matlab进行实证研究发现,将该方法用于高校教师教学质量评价中,既克服了评价主体在评价过程中的主观因素,叉得到了满意的评价结果,具有广泛的适用性。     

光电系统对空间目标成像建模仿真研究

对光电系统成像过程进行了建模仿真研究,采用光线跟踪法建立了成像过程的光线跟踪模型;根据线性滤波理论,对系统的各组成单元的调制传递函数进行分析,给出整个系统的传递函数,建立了成像过程的传递函数模型;结合光线跟踪与调制传递函数模型,建立了光电系统对空间目标成像仿真物理模型,给出了仿真流程;最后,进行了成像仿真,结果给出了目标在像面上的灰度分布曲线及仿真图像,验证系统理论传递函数,证明了模型的合理性.     

Web数据挖掘中的可信数据来源

从大量Web信息中获取有用的信息是Web数据挖掘的关键问题.如何评价web信息是否可信,现在主要方法是通过BadRank算法进行内容评测,或是通过链接权重进行相关引用数计算.可信数据来源是数据挖掘的前提,在基于关键词的数据挖掘中,通过评价挖掘所涉及的不同数据域,以及数据域自身的可信性,对在不同域所获得的挖掘数据给以权重,从而对挖掘结果的序列产生影响,提高挖掘算法在获取可信结果方面的效率.并通过试验测试了可信域评价的效果.     

基于颜色信息和光学增益的阴影消除

运动阴影常被误分为前景对象,会给目标的跟踪和识别带来很大困难,所以阴影消除在许多的监控系统中都是非常重要的。针对阴影检测算法受特定条件约束,不能自动适用于不同场景,为解决上述问题,提出了一种新颖鲁棒且无需复杂的参数调整的运动阴影消除方法。通过自适应高斯混合模型重建背景,采用背景差分法提取出包含阴影的运动区域,综合颜色信息与光学增益,将运动区域分类为运动对象区域和运动阴影区域。实验结果表明:所提方法在多种不同的场景下均能有效可靠的消除运动阴影。     

基于混沌时间序列的变电站设备温度预测

变电站输变线路和设备的温度变化能够反映其老化、负载过高等引起的安全隐患.通过对变电站设备温度数据的非线性分析和预测,实现对设备的有效预警,将避免事故引起的巨大损失.对变电站已测温度数据建立时间序列,利用小数据量法验证变电站设备温度时间序列的混沌特性.研究基于RBF神经网络的混沌时间序列预测并与神经网络预测进行对比,单步预测与多步预测结果均优于神经网络预测.仿真结论证明了基于神经网络的混沌时间序列预测方法的有效性.     

Blood cell counting based on U-Net++ and YOLOv5

Clinical information about a variety of disorders is available through blood cell counting, which is usually done by manual methods. However, manual methods are complex, time-consuming and susceptible to the subjective experience of inspectors. Although many efforts have been made to develop automated blood cell counting algorithms, the complexity of blood cell distribution and the highly overlapping nature of some red blood cells (RBCs) remain significant challenges that limit the improvement of analytical accuracy. Here, we proposed an end-to-end method for blood cell counting based on deep learning. Firstly, U-Net++ was used to segment the whole blood cell image into several regions of interest (ROI), and each ROI contains only one single cell or multiple overlapping cells. Subsequently, YOLOv5 was used to detect blood cells in each ROI. Specifically, we proposed several strategies, including fine classification of RBCs, adaptive adjustment for non-maximal suppression (NMS) threshold and blood cell morphology constraints to improve the accuracy of detection. Finally, the detection outcomes for each ROI were combined and superimposed. The results show that our method can effectively address the issue of high overlap and precisely segment and detect blood cells, with a 98.18% accuracy rate for blood cell counting.     

基于专家系统的回转窑窑头工况识别

针对新型干法水泥生产线窑头环节非线性、多变量、强耦合、大时滞等特性导致的工况复杂,控制难度大的问题,在深入分析窑头工况特点的基础上,提出了一种基于专家系统的工况智能识别方法.该方法首先对从集散控制系统中采集的现场参数实时值进行数据预处理,运用ART-2神经网络算法对关键参数的变化趋势进行在线辨识,并输出趋势类别,同时对主要参数的实时值进行模糊化处理,输出模糊档位.基于专家规则的工况识别系统根据参数的辨识结果,通过精确推理输出当前工况.工况识别软件采用c++编写,现场实际运行表明了该方案的正确性和实用性.     

一种改进的可追踪门限签名方案

早先的一种具有追踪性的门限签名方案,已被证明不具有可追踪性。针对该方案存在的缺陷,对其进行改进。理论分析证明,改进的方案在发生纠纷时可打开群签名追踪实际签名者,签名者能证明自己是否参与签名,并有效抵御群体内部的伪造攻击和冒充攻击。     

交互式《编译原理》教学模式探讨

针对《编译原理》课程教学中存在的主要问题,分析该课程教学的特点,提出交互式教学的主要思路和实施方案。交互式教学的目的是培养学生主动思维、团队合作精神,激发学生的学习的兴趣,提高学生的编程能力,使学生真正掌握课程的精髓。     

Online face recognition system based on multi-view algorithm and Kernel PCA

An online face recognition system is presented in the paper. To online face recognition system, we should consider the recognition rate, the image compression and image size. In the paper we researched the innovation technologies for face recognition system, including Kernel Principal Component Analysis （Kernel PCA）, Delta low-pass wavelet filter, and face recognition algorithm using multiple images. Kernel PCA is derived to classify the characteristics of training images in the database. Delta low-pass wavelet filter is used to reduce the image size. A face recognition algorithm using multiple images is presented to improve the recognition rate. Simulation experiment shows that in the case of packet loss recognition rate is improved highly.