扫描阅卷系统中模板定制和图像聚类方法的研究

为了适应答题卡多样化需求和提高答题卡图像识别的准确率,提出了扫描阅卷系统中模板定制和图像聚类方法。首先基于人机交互方式进行模板定制,定义填涂区域属性和答题卡结构信息,并开发了模板制作器,实现答题卡模板文件的制作和管理;其次给出基于K-means改进算法的扫描阅卷系统中图像聚类方法,选择局部聚集密度最大的数据点作为初始聚类中心以得到全局较优的聚类结果,并通过计算区分度进行聚类结果评价;最后基于VC++和MS SQL Server2000开发了基于K-means改进算法的扫描阅卷系统,并对该系统进行了实验测试。测试结果表明,采用K-means改进算法进行扫描阅卷时能够得到稳定的图像聚类结果,大大提高了客观题阅卷准确率,具有较高的实用价值。     

一种实时系统时间约束验证方法研究

目前,能够对汽车电子领域中复杂嵌入式系统安全关键软件功能模和时间约束分析的方法尚在研究中,而这些系统作为实时控制系统,应该确保其具有准确的、可分析的时间行为。时钟约束规范语言CCSL是实时系统的标准描述语言中描述时钟约束的规范语言。采用CCSL规范表达式描述实时系统时间约束;设计了CCSL基本元素到时间自动机基本元素的转换规则;使用时间自用机验证工具UPPAAL对转换得到的自动机模型进行验证分析,验证实时系统是否满足相应的时间约束。     

基于局部递归线性NF模型智能非线性识别系统设计

主要研究了智能非线性识别技术在绕组建模中的设计;首先分析了模糊神经(NF)建模的相关属性,针对绕组建模系统所需要的控制性能,为了改善其控制性能,实现可靠的容错系统,提出一种新的基于模糊神经网络NF的模拟模型,将该模型应用到基于递归的局部线性模糊神经网络(RLLNF),该网络通过局部的线性模型树(LOLIMOT)训练,设计出一种改进的基于树的增量学习算法;最后设置时间间隔在220s和225s之间的实际的绕组过程,通过仿真实验结果表明,将提出的NF模型与其他已知智能算法,即多层感知器(MLP)等进行比较,所设计的系统更具有可行性与高效性。     

车载便携式智能桩考训练装置的设计与实现

针对目前部队大型车辆及地方B照以上大中型车辆桩考无人值守训练的实际需求,设计了一种基于接近式开关采集违规信号、单片机控制及语音告警组成的车载便携式智能桩考训练装置;阐述了系统硬件与软件的设计实现;给出了违规信号获取与编码、违规位置自动识别和语音告警等关键技术的具体解决方法;并对系统核心电路控制单元进行验证,输入编码20H时,软件自动识别后输出6个告警控制脉冲,并判决为右侧违规,与编码设计完全拟合;由此表明该装置设计合理,满足部队训练需求,为部队执行多样化任务提供有力保障。     

基于改进免疫遗传算法的K覆盖异构传感器节点调度

为了实现无线传感器网络监测区域目标点的多重覆盖,设计了一种基于改进免疫遗传算法的异构传感器节点调度算法实现目标点的K重覆盖;首先,在传统的概率感知模型中加入剩余能量和感知能力因素,得到改进的概率感知模型,并设计了以最小化节点数并满足覆盖度约束的目标函数;然后,采用改进的免疫遗传算法对节点进行调度,最后,给出了具体的采用改进免疫遗传算法实现WSN异构节点调度的具体算法;仿真实验表明:文中方法能在满足K覆盖约束前提下实现监测区域的节点调度,与其他方法相比,活动节点数平均多7%,具有较长的网络生命周期和较少的网络能耗。     

基于DM642 DSP技术视频图像采集与传输系统设计

视频图像的采集与传输技术一直是信号处理领域研究的热点与难点问题,文章主要以系统的硬件设计和软件设计来对系统进行详细论述,在硬件设计中,通过分析视频图像采集所需要的主要性能指标,确定了系统采用TMS320DM642DSP芯片,并确定系统的总体设计方法,同时完成了DSP最小系统设计,电源设计以及图像传输模块设计等;在软件设计中,通过对DSP实际控制,从而实现了系统的视频编码余打包等功能,并完成了视频传输的驱动程序设计,最后通过对TMS320DM642DSP的实时控制,实现视频图像传输与采集功能。     

基于RSSI和改进MCL算法的移动节点定位跟踪设计

由于传统节点定位方法大多针对静止传感器网络,不能适用于网络结构和节点位置动态变化的移动传感器网络,提出了一种基于RSSI测距和改进的MCL(Monte Carlo Localization)算法的移动传感器节点定位跟踪方法;首先描述了经典MCL算法和接收信号强度RSSI测距方法,然后设计了一种改进的MCL算法,将传统的MCL方法预测粒子位置的过程即预测和滤波两个阶段,更新为锚节点TTL受控泛洪方式广播自身位置、采用拉格朗日插值法预测节点下一时刻的位置和速度、求取锚盒采样区域、k跳锚节点粒子滤波和根据预测下一时刻的节点位置和速度与当前时刻的位置信息确定各粒子权重的5个阶段;采用仿真器MCL-Simulator进行仿真,结果证明:文中方法能有效实现移动节点的定位,与其它方法相比,具有较小的平均定位误差,具有很强的可行性。     

基于STM32和AD5933的多通道阻抗测量仪的设计与实现

针对目前传统使用的阻抗测量仪通道少、精度低、操作复杂等诸多缺点,研制了一款测量阻抗范围0~10MΩ、支持USB总线的全自动多通道阻抗测量仪;系统采用STM32F103C8T6处理器为控制核心,高精度阻抗转换芯片AD5933为测量核心,通过上位机设置AD5933配置参数即可完成多通道的单频、多频自动化测量,阻抗数据经USB总线传输至上位机存储及图形方式显示;结果表明该测量仪电路集成度高,操作简单,而且测量相对误差小于1%,性能稳定可靠。     

基于Simulink和C++混合编程的测试系统建模技术研究

介绍了一种基于Simulink和C++混合编程技术的自动飞行控制系统测试系统建模技术及调试方法;基于Simulink搭建飞行仿真模型,通过RTW自动代码生成工具将各仿真模块分别生成嵌入式代码,并集成应用于C++软件设计环境中;通过对时钟的有效设定,实现了基于Windows系统的实时飞行仿真测试系统的设计,仿真软件的最小运算周期为2ms;该技术不仅可以满足自动飞行控制系统飞行仿真试验的实时性要求,并且在软件开放性、接口扩展性、板卡驱动的通用性以及软件设计功能多样性等方面占有较大优势;基于这个技术建立而成的仿真测试系统,某型自动飞行控制计算机已经成功的开展了多轮半物理仿真验证试验,并取得了良好的试验效果,从而为产品的试飞定型奠定了坚实的基础。     

基于改进BP神经网络的中央空调冷负荷预测研究

针对中央空调系统冷负荷预测中BP神经网络预测收敛慢,易陷入局部最优,精度相对低的缺点,采用了收敛速度快,全部搜索能力强的粒子群优化算法进行改进,同时对BP结构中的输入参数,添加控制误差反馈参数,形成了基于粒子群与控制误差回馈的BP神经网络预测技术;其预测精度较BP神经网络和粒子群BP神经网络分别提高5.94%和0.82%。