RBF神经网络在红外CO_2传感器压力补偿中的应用研究

在红外CO2传感器的测量过程中,环境总压是一个重要的影响因素。在环境总压变化的情况下做好压力补偿得出正确的CO2气体分压值,对提高传感器的测量精度有重要意义。提出一种基于聚类和梯度法的径向基函数(RBF)神经网络方法,利用它的局部逼近特性,建立起其在红外CO2传感器的非线性压力补偿中的网络模型。实验结果表明:该应用收到了良好的效果。     

碳黑/聚乙烯醇电纺复合纤维的制备与气敏特性研究

通过碳黑(CB)/聚乙烯醇(PVA)混合溶液的电纺,制备了掺纳米CB的PVA复合纤维,用扫描电镜(SEM)观察了它的形貌。CB/PVA复合纳米纤维的形貌取决于混合物中CB的含量。随CB含量的增加,CB颗粒在纤维中的分布逐渐变得均匀;最佳CB/PVA的质量比为3∶10;继续增加CB含量,CB颗粒聚合成团析出,杂乱分布于PVA纤维中。乙醇蒸气测试表明:质量比为3∶10的CB/PVA纤维具有灵敏度高、响应恢复快等特点。     

■ukasiewicz命题逻辑系统中有限命题集的约简理论

在n值■ukasiewicz命题逻辑中提出了命题集Γ的约简理论,引入由命题集Γ所诱导的形式背景的概念,从Γ及其子集的关系出发给出了n值命题逻辑中有限命题集Γ约简的判定定理以及求Γ约简的方法。说明了无穷值■ukasiewicz命题逻辑中命题集Γ的约简可转化为n值情形。     

OpenCV中标定函数的源码详解和改进

以计算机视觉和视觉检测中的摄像机标定过程作为研究的对象,分析了开源计算机视觉函数库OpenCV中的摄像机模型,使用张正友基于平面模板的方法进行标定,过程中充分考虑了透镜径向畸变和切向畸变因素的影响.文章给出了标定的详细步骤,并对具体函数做了算法上的分析,同时从参数非线性回归分析的角度提出了优化的途径和措施.该算法充分发挥了OpenCV函数库的功能,提高了标定精度和计算效率,具有良好的跨平台移植性,可以满足视觉检测或其它计算机视觉系统的需要.     

改进粒子群算法在支持向量机训练中的应用

训练支持向量机需要求解二次规划问题,LPSO算法对于求解含线性约束优化问题是一种直观、简单的方法。改进后的LPSO算法较好的解决了早熟收敛问题。对谷氨酸发酵过程建模的实验表明本文提出的方法训练精度高,泛化能力强。     

T400工艺板在飞剪电控系统改造中的应用

本文在起停式飞剪的电控系统改造中,采用基于T400工艺模块的分级分布式计算机控制系统,建立了控制系统的数学模型,并针对该控制系统进行了MATLAB仿真。仿真结果表明,该控制系统设计合理,调节系统的动、静态特性较好。     

求解TSP的改进QPSO算法

旅行商问题（TSP）是运筹学、图论和组合优化中的NP难题。量子粒子群算法（QPSO）参数个数少、随机性强,并且能覆盖所有解空间,保证算法的全局收敛。针对TSP的特点,通过建立交换子、交换序的运算法则,对基本QPSO算法进行了改造,同时引入了遗传算法中的变异,提出一种求解TSP的改进QPSO算法。实验结果表明了该算法在解决TSP时的有效性,同时算法在稳定性、收敛性以及寻优能力上较其他的一些PSO算法有了很大的提高。     

一种空间自适应正则化MAP超分辨率重建算法

提出一种简单、通用的基于正则化技术的自适应MAP超分辨率重建算法。与以往算法不同,该方法引入了局部空间自适应正则化参数,弥补了传统算法对图像自身的局部特性缺乏考虑的不足。算法通过迭代的方式,利用中间重建结果不断对正则化参数进行更新,并最终得到重建图像。实验结果表明,该方法可以根据不同图像序列的特点以及图像的局部灰度特性,自适应地确定相应的正则化参数,并找到最优解,有效地保护了高分辨率图像的细节信息。     

基于ASP.NET的水稻分子育种信息平台管理系统

为实现水稻生物学数据的共享、交流和利用,基于ASP.NET,结合国内外水稻分子育种研究的现状和需求,构建了水稻分子育种信息平台.系统平台设计了基因库、QTL库和Ontology等多个子库和模块,并针对生物学数据的特点,采用B/S架构,运用存储过程和分页技术等多重手段,实施了客户端和服务器端双重安全屏障.对系统的实现技术、实现方案和优化设计等进行了详细的讨论和阐述.     

基于向量投影的KNN文本分类算法

针对KNN算法分类时间过长的缺点,分析了提高分类效率的方法.在KNN算法基础上,结合向量投影理论以及iDistance索引结构,提出了一种改进的KNN算法--PKNN.该算法通过比较待分类样本和训练样本的一维投影距离,获得最有可能的临近样本点,减小了参与计算的训练样本数,因此可以减少每次分类的计算量.实验结果表明,PKNN算法可以明显提高KNN算法的效率,PKNN算法的原理决定其适合大容量高维文本分类.