多模型自适应控制的空分系统整体能耗优化

运用多模型自适应控制技术,针对空分系统的整体能耗优化,就空分系统模型集的建立、控制器的设计、切换算法等方面进行了分析。空分系统作为一个实时变化的有机整体,在整体运行过程中存在的操作环境改变对系统的影响,当系统发生变化及波动时,根据相应切换算法切换到可以满足生产变化的模型,采用适合的控制器,以达到实时监控、安全生产的效果,最大限度地优化了系统运行。     

基于遗传算法的污水处理模糊控制方法

模糊控制中的模糊推理规则和隶属函数的选取往往依据相关专家或技术人员的实际经验,对具有较强的非线性系统和未知动态环境条件下,其控制性能往往达不到很好的效果.使用遗传算法同时对隶属函数和模糊规则进行优化,从而使模糊推理规则和隶属函数的确定摆脱了人为经验的局限,提高了模糊控制的自适应能力.在此基础上设计出模糊控制器,并将其应用于污水处理溶解氧的控制中.实验结果表明,该控制器能够使溶解氧快速、准确地达到期望的要求.     

人工智能实验教学探讨

本文一方面简单介绍人工智能的基本理论及知识体系结构,另一方面则结合笔者的理论实践与实验教学经验,总结出目前在整个教学过程所存在的一些问题,目的在于不断总结经验,力争能更好地完成人工智能的整个教学工作,从而提高人才培养的质量,同时也可以为其他高校提供参考。     

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.     

以实施机关为主体的行政许可标准化评价

本文在分析我国行政许可评价制度的基础上,从标准化角度分析了行政许可评价制度的问题,在此基础上提出以实施机关为主体的行政许可标准化评价.     

Theory and techniques of data mining in CGF behavior modeling

For the large quantity of data,rules and models generated in the course of computer generated forces (CGFs) behavior modeling,the common analytical methods are statistical methods based on the tactical rules,tactical doctrine and empirical knowledge.However,from the viewpoint of data mining,we can find many of these analytical methods are also each-and-every different data mining methods.In this paper,we survey the data mining theory and techniques that have appeared in the course of CGF behavior modeling f...     

基于CORBA和TLl的STP网元集中管理系统实现

设计了STP网元集中管理系统,阐述了该系统的体系结构和各模块的功能以及各模块间的通信方式.通过使用CORBA构建技术、IDL接口描述语言以及文本描述语言TLl,使得系统具有灵活性、可维护性和可扩展性的特点.该系统的实现,使得对信令网中的STP设备进行集中管理和统一维护成为可能,为进一步对信令网的检测和历史数据的采集分析提供了基础.     

基于网络的多媒体课堂教学模式的研究与实践

计算机多媒体技术和网络技术应用于教学,给学生提供了一个开放的学习空间,使学生在新型学习环境中,不断充实自己、完善自我。本文从教学模式出发,探讨基于网络的多媒体课堂教学模式,并对该模式进行了分析。旨在将网络、多媒体这种现代教育技术运用于传统的课堂教学,提高素质教育水平。     

品味童装——看图案设计在童装中的应用

图案是所有设计专业的学生在学校学习时所必修的一门专业基础课。纵观中华五千年的文明,哪一朝哪一代都有自己独特的图案风格。那么,在今天的图案设计特别是儿童服装的图案设计与应用中,怎样为孩子营造一个童话的世界,展现孩子的童真与童趣?一名优秀的童装图案设计师,应该充分利用自然环境,社会环境,民族心理和传统文化结构所赋予的条件,来解决这个问题,从而构思出独特完美而富有表现力的童装图案设计作品。     

移动自组网中非完全信息节点风险评估

移动自组网是一种无中心、自组织以及多跳的无线网络,能否有效可靠地对通信节点进行风险评估是保障节点高质量通信的重要因素.当前基于可信度或是信誉的评估方法对评估样本都有特殊的要求,对评估对象提出种种假设,无法辨别间接样本的恶意推荐问题,在实际移动自组网中各个节点尤其是恶意节点对外暴漏的信息往往偏少,样本数量有限,无法明确判断其状态,大部分是非完全信息,从而导致评估结果缺乏客观性与可靠性.文中提出采用灰色系统理论描述通信节点非完全信息状态,根据灰类白化以及灰色聚类思想进行节点风险评估.方案针对自组网络通信需求对节点行为进行多关键属性划分,采用味集群方法收集原始样本,避免恶意推荐;将难以用数值精确刻画的关键属性以白化权函数量化,引入灰聚类的概念和计算方法,将实体的通信风险水平定义为实体关键属性值序列针对各评估灰类的聚类评估值,从而得到该实体通信风险水平的相对参考值.分析与实际计算表明该方法是一种适合移动自组网中非完全信息节点风险评估的有效方法.