改进的分层A*算法在停车场路径寻优中的应用

在大型停车场车位路径寻优中,传统的评价指标是把距离最短作为最优指标,并没有考虑实际路况,为此引入了切实可行的时间较优评价指标,既能简化引导系统硬件设计,又能节省软件开销;首先,建立了停车场网络图R (P,C,D,V)数学模型,并把网络中的所有节点分成两层,分别构建了不同的估价函数,采用改进的A*算法,提高了以时间较优为评价指标的路径搜索效率和搜索精度;最后,程序运行结果表明,针对不同的路段属性参数,算法总能较快的找到时间较优路径.     

基于智能视觉的透明液体可见异物检测软件设计

目前在国内的透明液体生产线上,液体通常采用人工检测,效率低、准确率,所以基于图形处理算法以及QT,设计了一套基于智能视觉的透明液体杂质颗粒检测软件,重点实现了软件与算法的改进优化;获取的连续图像经自适应中值滤波预处理去除图像噪声后,通过改进的序列图像二次差分算法提取出序列图中的细小的异物,然后根据通过SIFT特征度量的MeanShift目标跟踪算法,跟踪液体图像中的细小异物;并根据异物的运动轨迹及大小,检测到有无异物以及异物的类型,进而进一步判断透明药品质量是否合格;结果测试表明,软件的准确率达到95%以上,检测分辨率达到了44μm,基本可以替代透明液体生产线上的人工检测。     

执行依赖启发式动态规划PMSM控制策略研究

永磁同步电机算法中的PID参数固定不变,自适应能力较差;近似动态规划具有自学习能力,能动态调整参数,增强系统的自适应能力;文章将近似动态规划中的代表性算法——执行依赖启发式动态规划与类PI网络相结合,根据环境反馈对各个策略进行评价,选取评价最优的策略在线调整动作网络参数,对永磁同步电机进行自适应最优控制;仿真结果表明,执行依赖启发式动态规划加PI控制算法在系统速度变化和负载变化过程中,动态效果和稳态精度优于传统PID控制.     

嵌入式系统可信启动机制设计与实现

嵌入式系统在生活中不可或缺,如何增强其安全性是急需解决的问题;现有解决办法局限于理论层面且不符合嵌入式系统实际需求;为实现嵌入式系统安全启动并满足其实际应用需求,设计并实现了嵌入式系统可信启动机制;该机制以可信计算理论为基础,提出一种适用于嵌入式环境的高效、透明的可信框架模型,设计完成嵌入式可信计算硬件模块(ETHM)以及其逻辑结构,构造可靠稳定的接口机制,实现了完整的可信链传递、操作系统高可信启动机制等技术的集成设计;通过实验验证,该可信机制对操作系统安全性可以进行准确判定,并做出正常启动或发出警告的正确指令;实验结果表明,该可信机制具备安全性、可靠性、高效性的特点,并满足嵌入式系统实际应用需求.     

基于LabVIEW的特殊复杂信号源研究与设计

围绕导航通信系统的抗干扰测试需求以及对现役无线电导航系统的性能评估任务,研究并设计了一种复杂环境下的信号源并给出了数学模型;该信号源设计要求能够产生包括理想、多径、干扰以及信道噪声在内的、具有天线效应的实际复杂信号;在多径延时的设置上,给出了一种精度更高,延时任意的信号生成方法;最后以PXIe-5672为硬件测试平台,由计算机软件LabVIEW产生波形数据,并通过控制仪器驱动实现信号的存储和发生,完成了整个信号源的设计;仿真结果表明了该设计方案可行有效.     

基于物联网的大学信息化教学辅助实验平台应用

在大学教学过程中,实验是一种必不可少的辅助手段。但是,面对日益增长的实验科研需求,一方面是设备使用紧张,另一方面是昂贵的实验器材不能够充分被利用,因此,如何实现实验设备的充分利用是大学信息化建设面临的一个主要问题。文章采用物联网技术将仪器设备布置于网络中,并允许用户通过远程访问使用仪器设备进行科研,同时通过一个具体实例来阐述物联网实验平台构造,从而提高设备使用率。     

全定制心电采集的模拟集成电路设计

设计和实现了一种应用于健康监测设备的采集心电信号的模拟集成电路(IC)。该电路系统包括集成了右腿驱动电路的仪表放大器,二阶有源低通滤波器,第二级放大电路,高电源抑制比(PSRR)的低压差线性稳压电源(LDO)以及导联脱落检测电路。与其他已有的方案相比,该全定制模拟集成电路系统集成了工业级应用所需要的全部功能,并且表现出更好的共模抑制和电源抑制性能。芯片采用SMIC0.18μmCMOS工艺流片,且已完成测试,通过电极成功采集到人体心电信号。测试结果表明,该模拟IC实现了在0.5~100Hz带宽内51dB的增益,系统的共模抑制比和电源抑制比为75dB和90dB。在2.9V~5.5V电源电压下正常工作时,芯片消耗190μA的电流。     

基于离散粒子群算法全局QoS最优的Web服务选择

Web服务选择是Web服务组合中重要问题,也是一个NP难问题,使用离散粒子群算法对该问题进行建模求解并针对粒子群算法后期容易陷入局部最优进行改进,借鉴遗传算法中杂交变异的思想对算法迭代后期的一部分粒子进行杂交变异,实验仿真证明,由于杂交变异的引入,能够求得Web服务组合全局QoS更优的解。     

Analytic center cutting plane method for multiple kernel learning

Multiple Kernel Learning (MKL) is a popular generalization of kernel methods which allows the practitioner to optimize over convex combinations of kernels. We observe that many recent MKL solutions can be cast in the framework of oracle based optimization, and show that they vary in terms of query point generation. The popularity of such methods is because the oracle can fortuitously be implemented as a support vector machine. Motivated by the success of centering approaches in interior point methods, we propose a new approach to optimize the MKL objective based on the analytic center cutting plane method (accpm). Our experimental results show that accpm outperforms state of the art in terms of rate of convergence and robustness. Further analysis sheds some light as to why MKL may not always improve classification accuracy over naive solutions.     

Reexamining the Factors for Trust in Cultivating Online Customer Repurchase Intentions: The Moderating Effect of Perceived Waiting

With the advancement of Internet technology, online shopping has emerged as a popular way of making purchases. However, because online shopping does not allow immediate enjoyment of purchases as bricks-and-mortar shops do, cultivating customers' trust in online businesses is especially important in attracting return customers. Previous studies have put forward the factors that build multidimensional trust but not systematically examined them. This article reexamines factors of building customer trust and makes a systematic study of the relationship between customers' perceived waiting and repurchase intention. This study examines online stores' professional ability, integrity, and benevolence were selected as the three constructing factors of trust. A total of 351 valid customer questionnaires were collected and analyzed using structural equation modeling. It was found that the most influential factor in customer trust was the security of the online business' information system, followed by the privacy protection, whereas the third-party guarantees and recommendation exhibited the third strongest correlation. Furthermore, the perceived waiting was a significant factor affecting customers' decision to return, notwithstanding their trust in an online business.