基于拟合型弱分类器的AdaBoost算法

针对AdaBoost算法通过最小化训练错误率来选择弱分类器造成的精度不佳问题以及单阈值作为弱分类器训练过程较慢难以收敛问题,提出了一种基于拟合型弱分类器的AdaBoost算法。首先针对每个特征,在特征值与标记值之间建立映射关系,引入最小二乘法求解拟合多项式函数,并转换成离散分类值,从而获得弱分类器。其次从获得的众多弱分类器中,选择分类误差最小的弱分类器作为本轮迭代的最佳弱分类器,构成新的 AdaBoost 强分类器。与传统训练算法相比,极大地减少了待选弱分类器的个数。选取 UCI 数据集和MIT人脸图像数据库进行实验验证,相较于传统Discrete-AdaBoost算法,改进算法的训练速度提升了一个数量级,人脸检测率可达96.59%。     

计算机网络实验的多层级探究式学习模式研究

探究式学习是以学生自主探究为主的一种积极的学习过程,借助它可以构建以"学生为中心"的学习模式。面向高等工程教育学生专业能力与工程素养的培养,根据工程技术领域知识建构、技术积累和能力培养的一般规律,提出一种以实验与项目为主要形式的多层级探究式学习模式,并在《计算机网络》课程教学中给出具体实施范例。     

基于MPC860启动引导程序研究与设计

启动引导程序是嵌入式程序的开头部分,它负责ES860的硬件初始化,载入操作系统内核,向内核传递参数信息,并将控制转交给内核,然后由内核软件再初始化操作系统,从而实现整个系统的启动;文中通过对Linux引导程序工作原理和机制的分析,介绍了在嵌入式Linux系统下基于MPC860的启动引导程序的设计方法,分析了CPU、存储器、ES860的初始化过程,结合对引导程序Uboot的源代码讨论,提出了一个在ES860开发平台上实现的引导程序,对引导过程的第一阶段和第二阶段以及相应的源程序都作了详细的分析,对源程序的调试和固化过程也作了简要讨论.     

IP网络质量的主客观评价融合模型

针对IP网络质量评价问题,利用BP神经网络构建一种主客观特征融合的评价模型。主客观2个评价网络分别进行自适应学习,在学习输出稳定后,2个BP神经网络通过相互共振学习使主客观评价数据融合,由此获得一致的评价结果。结合用户感知的主观评价和多种客观性能评价指标对该模型进行仿真,实验结果表明,模型具有较强的抗噪性能,可以较好地满足IP网络质量的综合评价要求。     

气相色谱-质谱联用法分析三沟白酒香气成分

目的 采用气相色谱-质谱联用技术对三沟白酒香气成分进行分析。方法 对10批三沟白酒样品经前处理后,应用色谱峰面积归一化法测定各组分的相对含量。结果 分离并鉴定了49种微量物质,包括18 种酯类成分,占所有香气物质的64.71 %;9 种酸类成分,占28.09%;15 种醇类成分,占5.04 %;4 种醛类成分,占1.82 %;2 种酮类成分占0.28%;和1 种烷烃类成分占0.06 %。相对含量较高的化合物有己酸乙酯、乳酸乙酯、乙酸乙酯、、丁酸乙酯己酸、乙酸、丁酸、乙缩醛、异戊醇和正丁醇。结论 所含主要相对含量较高的化合物,合计占总香气成分的94.16%,构成了三沟白酒主要香气成分。     

孤岛微电网并联非对称工况下的虚拟同步机控制分析

在孤岛微电网模式下,逆变器采用虚拟同步发电机(virtual synchronous generator,VSG)控制,能够在维持系统电压频率的同时提高系统抗负载扰动能力,但现有的VSG控制方式在非对称工况下输出电能质量降低。在建立VSG模型的基础上,分析孤岛非对称工况下输出电压不平衡及负序环流产生的原理,提出一种抑制负序环流的方法。研究了功率外环和电压电流控制内环关键参数的设计方法,实现VSG在对称工况下的稳定运行。通过非对称工况分析,引入负序虚拟阻抗控制环路,实现VSG在孤岛并联非对称工况下抑制负序环流并改善输出电能质量的目标。在Plecs仿真软件中进行仿真,验证了方法的有效性。     

基于贝叶斯分类算法的电子呼啦圈设计

针对实体的呼啦圈体积大,不易携带,使用不当可能对身体造成伤害的问题,设计了一种基于贝叶斯分类算法的电子呼啦圈.系统使用三轴加速度计采集呼啦圈旋转时腰部的加速度信号,经卡尔曼滤波后,提取特定周期内的波形特征并以此训练贝叶斯分类器,利用训练后的分类器对实时滑动窗口内加速度计数据进行判断是否符合转实体呼啦圈腰部的运动特征,并将分类结果通过蓝牙发送至Android终端.实验证明:该设计功耗低,实时性好,准确率高.     

一种基于滑动窗口优化算法的行人检测算法

行人检测是计算机视觉中的关键技术之一,在智能交通领域有大量实际应用,如何在提高行人检测精度的同时提高检测速度一直是研究的热点.首先采用基于高斯混合模型的背景建模方法分离出运动目标,将原始视频序列转换为二值图片,得到大量固定大小的训练样本;然后提取样本图片的HOG特征,通过SVM训练得到分类器;接着用固定大小的滑动窗口检测行人,并提出了一种滑动窗口优化算法来筛选检测结果;进而用前景像素密度估算方法调整检测结果,输出最终统计人数,最后实验表明方法的有效性.     

一种基于混合储能的低压直流配电网母线电压控制策略

超级电容-蓄电池混合储能系统同时具有能量密度高和功率密度高的特点,适用于平抑含有大量分布式能源接入的低压直流配电网的电压波动。提出了一种基于混合储能的母线电压分区控制策略,对母线电压实施5层电压控制,蓄电池用于稳定波动较小时的母线电压,超级电容平抑母线电压波动较大时的功率差额,给出了一种根据母线电压波动的极端情况配置超级电容容量的方案。经Matlab/Simulink仿真,验证了该控制策略的可行性。     

属性序列图:形式语法和语义

在基于场景的软件工程中,时态逻辑被广泛地用来推理并发系统的正确性.模型检验技术允许自动检验系统模型和给定的属性之间的一致性,这些属性常用线性时态逻辑公式来表示.不幸的是,由于这些公式具有复杂的结构使得模型检验技术很难应用在工业实践中.属性序列图可以用来解决这种问题,它是一种基于场景的可视化的语言,容易理解并且具有较强的表达能力,能够克服当前工业中常用的符号中存在的诸多表达缺陷.为了能够完全清晰地描述和理解属性序列图,使其能够广泛地应用,给出其形式语法和基于B(u)chi自动机的形式语义,并进行了实例研究,讨论了其应用前景.