基于人工智能的儿童坐姿监测系统

近年来,我国儿童青少年的近视率呈上升趋势,引起近视的原因有很多,不正确的学习姿势也会增加近视发病的风险,可能还会影响儿童的成长发育。许多家长都十分重视儿童的学习坐姿问题,但却由于各种原因难以做到时刻的监督。针对这一问题,设计了一个基于人工智能的儿童坐姿监测系统。系统的核心为微型电脑,控制摄像头拍摄照片,再通过坐姿识别模型识别照片中的坐姿,在儿童保持低头等错误坐姿时,发出语音提醒其纠正。系统能利用卷积神经网络识别坐姿,及时且有针对性地提醒纠正,并且程序移植到了嵌入式平台,体积小巧,操作简便。     

指挥控制系统效能评估指标值灰色预测模型

开展指挥控制系统效能预测性评估研究是提高评估准确性和预判战争发展的重要支撑.首先提出基于区间数的混合数据统一转换方法,解决了指标值为混合数据类型难于评估的问题;其次提出基于最近数据优先累积法的区间GM(1,1)模型,对累积法累加过程进行优化,体现最近数据对预测更重要的特点,用于GM(1,1)模型的参数估计,同时根据区间数整体性改进GM(1,1)模型,解决了传统灰色预测方法预测平均误差较大和无法对区间数时间序列进行预测的问题,最后利用新陈代谢思想对模型进行完善.以某次装备试验评估数据为例进行实例分析,结果表明,改进后的区间数GM(1,1)模型预测精度高,满足试验评估数据多样性和动态性特点,证明了该模型的可用性.     

核动力装置BDS系统仿真与事故分析

蒸汽发生器排污系统(BDS)对核动力装置起着关键性作用,不仅影响蒸汽发生器的换热效率,还关系到汽轮机安全.但是通过近几年核动力装置现场工作人员统计,BDS是一个故障发生概率较大的系统.所以现以BDS为研究对象,通过COSINE程序对该系统进行仿真建模,在验证稳态工况基础上,选择事故概率较高的热交换器泄露事故作为瞬态研究目标,分析事故下系统的热工水力现象,以及给出相应的事故解决方案,并对该事故方案进行优化分析,对动力装置操作的分析具有一定的指导意义.     

舰船装备维修性设计要求生成方法研究

针对目前舰船装备维修性设计要求与维修工程要求存在脱节的现象,通过采用基于维修历史数据挖掘的维修性要求生成方法,完善了维修性设计要求研究体系,切实形成维修性工程需求与维修性设计要求的技术闭环.一方面,解决了维修性设计要求无法解决装备中出现的实际维修困难的难题;另一方面,充分挖掘并利用装备的维修保障数据,可以为维修性设计研究提供设计方向及目标,从而生成更为科学和合理的维修性设计要求,便于将维修性需求落到实处.     

应用型本科院校“数字图像处理”教学研究与改进

"数字图像处理"是电子信息类专业的基础课程具有很强理论性和工程应用性。根据培养高素质应用型人才的培养目标以及课程思政的要求,分析当前教学模式中存在的问题和不足,提出旨在提高教学质量和人才培养质量的方法和措施。教学改革措施增强了学生对该课程的学习兴趣和主动性,培养了学生的爱国情怀、创新思维,提升了学生的实际工程能力,且提高了教学质量。     

基于“互联网+”环境下高校学生管理工作创新路径探索

第三次科技革命是继第一次和第二次科技革命之后又一重大飞跃,信息技术的飞速发展,给人类的衣、食、住、行等日常生活带来了重大变革。互联网的兴起,使各行各业的信息更加直观、透明、迅速。将“互联网+”平台与信息通信技术及各行各业结合起来,开创新领域的新生态,提高工作的有效性,与时俱进地利用现有的信息技术平台加强学生指导和管理。本文概述了大学生旧有管理模式的不足,探索创新提高大学生管理的有效性进行了思考和探索。     

基于动态获取资源配置信息的电力通信资源管理系统研究

由于电力通信过程中部分信息资源具有动态性特征,无法精准捕获有效数据,导致资源管理系统无法及时录入数据,为此设计了一种支持动态获取资源配置信息的电力通信资源管理系统.首先根据电力通信资源管理系统的特征构建逻辑拓扑结构模型,引入CORBA技术以及SOCKET套接字技术,构建管理系统的信息转发模型及信息传播状态函数,进行有关资源的自动更新,实现信息的动态获取,最后根据映射关系进行是自适应匹配,获取合理数据来源,绘制机架图,完成电力通信资源管理系统的设计.经实验分析可知,本研究所提设计系统在录入动态信息或数据时,具有较高的录入准确性,并有效降低所需时长.     

基于M次不相关激励和汇总智能优化的多变量系统辨识方法

针对用单批次激励试验数据进行多变量系统的智能辨识的不准问题,提出了一套基于M次不相关激励和汇总智能优化的多变量系统辨识方法.该方法的要点是:对于有M维输入的多变量系统的准确辨识至少需要M次不相关激励试验,然后采集试验数据,再用汇总智能优化指标进行多变量系统模型的辨识计算.通过理论推导证明了多变量系统辨识需要M次的不相关激励试验的必要性.通过一个应用实例验算,演示了新的多变量系统辨识方法的易用性、正确性和工程实用性.     

基于智能手机语音功能的英语单词学习系统

为使英语教育软件更加适应当前社会环境,软件使用时间和地点不受约束,软件开发和使用更加简单而具有良好的拓展性,本文基于智能手机语音功能实现英文单词学习.该系统通过将英语文本转为语音,以提高学习英语单词的效率.此外本文通过建立个人账户的手段实现了存储和关联学习进度的功能.     

基于时序特征和集成算法的用户购买预测

大数据时代,电商平台积累了大量用户在平台上的行为数据,比如浏览、点击、下单和加入购物车等等.如何使用机器学习算法去探索大数据背后的用户消费喜好和习惯成为了一个新的研究热点.本文主要在特征工程和模型搭建两个方面对用户购买预测的效果做出提高.通过深入理解电商业务知识,利用统计学知识,分别从用户、商品和评论数据等多个方面的数据构建了115个特征;在模型搭建方面,主要设计了一个两层融合模型,第一层采用了XGBoost、CatBoost和逻辑回归作为基分类器,从不同的角度考虑用户购买预测,第二层采用加权平均的方法对基类模型的预测结果进行融合,其权重由线性分类器学习生成.实验结果表明该融合模型的F1评分要高于个体分类器,并且多次实验证明,融合模型的稳定性也要比个体分类器好.