基于线结构光视觉传感的焊缝跟踪系统研究

为了解决焊接时产生的强弧光、烟尘等对图像特征提取的干扰,提高焊缝检测的实时性与稳定性,采用基于二维图像的三维物体运动估计来提高图像特征提取速度,同时引入了可变窗口来提高图像处理的稳定性;应用焊缝特征类型库对提取出来的图像特征信息进行判断来提高图像处理的稳定性.     

n值逻辑系统中的随机化研究

利用赋值集的随机化方法,在n值逻辑系统Rn提出了公式的DRn-真度的概念。给出了两公式间的DRn-相似度与伪距离的概念,建立了DRn-逻辑度量空间。     

话语标记的语体特征研究及应用

话语标记作为一种常见的话语现象,已成为话语分析研究的重要课题。由于研究角度不同,人们对于话语标记的认识和分类至今仍存在较大差异。该文从语体的角度提出假设,认为话语标记具有一定的语体特征。为准确描写话语标记的语体特征,提出了“语体度”的概念。通过对采样话语标记在不同语体的语料中分布情况进行定量分析,证实了相当一部分话语标记具有明显的语体特征,并根据分析结果选择特征向量,采用Rocchio分类法对开放文本进行自动语体分类实验,正确率达到82.9%。事实证明话语标记的语体特征对文本分类具有一定的参考价值。     

基于混合瑞利分布的三维医学图像分割算法

水平集算法是当前比较重要的分割算法,研究该算法的三维分割技术.提出高斯分布和瑞利分布相结合的方法进行概率密度函数的确定与分析,通过随机极大似然算法(SEM)把瑞利分布引入到水平集三维分割演化模型中.该方法成功应用于多种医学组织的三维分割,提高了分割速度和分割效果,减少了参数的设置.     

新疆少数民族工科专业的计算机课程教学研究

文章分析新疆少数民族工科非计算机专业计算机课程教学的现实意义和特殊性,探讨在计算机课程教学中需要注意的几个问题,阐述计算机课程的教学目的,强调计算机课程设置应具有工科专业针对性,课程内容应紧密结合工科专业内容,要重视专业差异性。     

VES：阴道炎症（vaginitis）辅助诊断专家系统设计与实现

阐述基于规则诊断推理技术的阴道炎症辅助专家系统的设计与实现。针对阴道炎症医疗诊断的特点,讨论该系统在建立过程采用的关键技术,描述系统的结构框架、知识表示、推理方法和实现技术。整合数据库技术,人工智能技术及阴道炎症医疗诊断技术,为实现阴道炎症智能诊断系统提供有价值的探讨。     

基于抠像技术的图像无缝融合算法

为了更快更好的进行图像融合,在用自由融合算法对泊松图像编辑与抠像技术进行改进的基础上,实现了一套图像自由无缝融合算法。该融合算法首先利用抠像技术来提取图像中的物体边缘,然后迭代求解泊松方程,从而取得了自然的融合效果。该算法与最新的无缝融合算法相比,其优点在于:①对于前景与背景的颜色变化复杂的图像,仍可得到准确的边缘;②可以使用户能引导前景映射图的走向;③无论图像前景层中存在多少个洞,融合效果将不受任何影响。这使得该算法的应用具有相当的灵活性。对于目前的图像融合技术而言,该算法可以获得更高的融合质量、更快的处理速度以及多样的融合效果。     

基于MQTT协议的智能网关设计

为了解决远程设备与云平台之间的数据交互及远程监控的问题,文中设计一种基于MQTT协议的智能网关。该智能网关以单片机STM32F407和4G模块EC20为核心,使用网关的RS 485接口获取设备端的ModBus数据;通过MQTT协议将数据经4G模块上传到云平台,并能够将云平台下发的控制指令转发给设备端,实现远程设备与云平台之间的数据交互;同时用户可以通过PC网页监测设备的运行信息。采用MQTT协议作为网关与云平台之间的通信,ModBus协议作为设备与网关之间的通信,通过两种协议的结合能够提高数据传输的效率,节省网络流量,并且为低带宽以及不稳定网络环境中的远程设备提供稳定的网络服务。经测试,基于MQTT协议的智能网关网络通信稳定可靠,具有很好的应用前景。     

融合音节和词条特征的藏文文本情感分类研究

将深度神经网络模型应用于藏文文本情感分类中,虽然取得不错的分类效果,但仍然存在因藏文评论文本长度较短引起的特征稀疏的问题,使得深度学习模型不能够提取到更为全面的藏文文本语义特征。该文提出一种以藏文音节和藏文词条同时作为文本基本表示对象,采用CNN、BiLSTM和Multi-Headed Self-Attention机制等深度学习模型完成对藏文评论文本情感分类的研究方法。实验首先对音节和词条进行向量化表示,然后分别采用多核卷积神经网络、BiLSTM和Multi-Headed Self-Attention机制获取藏文文本中多维度的内部特征,最后通过特征拼接,再经激活函数为Softmax的全连接神经网络完成文本情感分类。研究结果表明,在该文的实验测试语料集上,融合音节和词条特征模型的分类准确率要优于基于音节的模型和基于词条的模型。     

考虑谐波耦合的车网系统谐波域SISO阻抗建模

我国电力机车和牵引网具有复杂的电力电子结构特性,由此而产生的车侧变换器和单相交流电网之间的谐波相互作用,容易导致整个车网系统出现低频振荡现象,严重影响车网系统的稳定。基于车网系统的时变特性,考虑车网之间的谐波耦合过程,提出了基于线性时变周期(linear time-periodic,LTP)框架的谐波状态空间(harmonic state space,HSS)小信号建模方法,以对车网系统进行研究。首先推导了车侧变换器的多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)谐波域阻抗模型,并揭示了由于车侧控制器中Park变换导致系统出现偶数倍基频频率耦合的过程。将建立的MIMO阻抗模型转换为保留了所有频率耦合信息的单输入单输出(single-input single-output,SISO)谐波域阻抗模型,从而进一步简化了阻抗测量和基于阻抗的稳定性分析过程。最后,通过Matlab/Simulink仿真平台与StarSim半实物平台验证了模型的精确性并基于所搭建的模型准确地评估了车网耦合系统的低频稳定性。