Proteus和Keil软件在单片机教改中的应用

分析了目前高职院校单片机课程教学中的弊端,提出了单片机课程教学改革的一些思路:即通过Proteus和Keil仿真软件的引入,来弥补传统教学方法的不足,激发学生的学习兴趣,培养学生的动手实践能力及系统开发能力,并有效地解决了建立硬件实验室耗费资金大、维护费用高的问题.     

山梨醇结晶温控系统的研究

山梨醇广泛应用于食品行业,针对山梨醇结晶温控系统存在时变大滞后特性,研究了一种融合遗传算法和神经网络的PID控制器。该控制算法采用RBF网络在线辨识被控对象,先利用遗传算法优化神经网络的初始权值,再结合神经网络所具有的自学习和任意非线性表达能力,用BP神经网络自整定PID参数,对结晶过程温度进行控制。仿真结果表明:该控制器提高了系统的控制性能,具有很强的自适应性和鲁棒性,满足山梨醇生产的要求。     

一种基于中间件的温室远程监测系统的设计与实现

设计并实现了一种基于无线传感器网络(WSN)中间件的温室远程监测系统.WSN中间件位于操作系统和应用程序之间,对网络协议、节点操作系统和硬件底层细节进行屏蔽,为上层应用提供统一的接口和一组公共服务.使用温室WSN中间件,能够方便地根据具体应用需求,对影响作物生长的温室环境因素进行动态、实时地远程监测,从而提高温室生产自动化管理水平.     

基于ADAMS的立轴冲击式破碎机转子载荷

在分析立轴冲击式破碎机结构和工作原理的基础上,进行了转子的Solid Works三维建模.通过将模型导入ADAMS中进行动力学仿真,模拟破碎机在运转中物料的抛出过程,得到了转子所受最大冲击力和平均冲击力随转速的不同变化,说明降低最大冲击力的值和频率既需要考虑转子结构及相关参数的优化,还要分析进料粒度均匀性的影响.仿真结果表明,转速是影响立轴冲击破碎机破碎质量和效率的重要因素,破碎效果不总是随着转速的提高而提高;1 450~1 750 r/min是转子受力均衡,能获得平稳运转的转速区间;降低最大冲击力的值和频率既要考虑转子结构及相关参数的优化,还要分析进料粒度均匀性的影响.     

普通光照下叶片图像特征信息抽取

在光照不均匀,存在阴影以及存在背景小杂色块干扰的图像中准确辨识出叶片图像,并将其显著特征抽取出来是叶片图像特征的研究重点。对实际叶片图像的处理,提出了先综合利用图像边界探测算法以及连接线、连通域抽取及变形算法确认叶边缘和叶脉图像,去除了光影,杂色轮廓的干扰,接着综合利用Hough变换、角点检测等算法来抽取树叶叶形,叶脉特征。实验中利用SVM（Support Vector Machine,支持向量机）算法对抽取特征进行分类测试,分类正确率超过了90%。     

基于顽健估计的室内节点定位算法

针对室内强噪声环境高精度、高顽健性定位问题,把顽健估计理论和变尺度法应用于室内定位,提出了基于顽健估计的室内节点定位算法.该算法依据余差大小,采用权值自适应调整机制,对有效测量数据进行保权处理,对可利用测量数据进行降权处理,对有害测量数据进行淘汰处理.采用具有2次收敛特性的变尺度法对目标代价函数进行最小优化,实现节点快速定位.实验表明,该算法具有良好定位精度和定位顽健性,明显优于未采用顽健估计的普通最小二乘定位算法.     

基于WebGIS的三维智慧校园系统架构研究

随着信息技术、云计算、物联网、GIS等技术的不断完善,互联网覆盖和网络速度的快速发展,使得智慧校园信息化建设成为必然趋势和重要目标.本文首先介绍了智慧校园、WebGIS、三维可视化、物联网、360度全景等技术,提出建立融合多数据的智慧校园系统,通过ArcGIS Server数据发布平台,使用ArcGIS Server.Net Web ADF组件库实现Web端的三维数据显示,并设计了系统的整体结构,把GIS的空间优势和智能化校园结合实现三维智慧校园的开发提供整体思路,为实现功能提供参考.     

OpenMP多核技术在颗粒流体力学方法GHM中的应用

为了达到提高颗粒流体动力学方法 GHM计算效率的目标,分析了GHM模型的主要计算模块,抽取其中的可并行计算模块,基于多核计算机的硬件环境,应用OpenMP多线程并行计算模型,对采用数值积分方法求解颗粒运动方程的部分,实现求解过程的并行计算。最后通过多次实验验证程序的正确性及算法性能。实验结果表明,在Windows 7系统4核8线程处理器的计算机上,并行程序的并行加速比最高达到了2.5,说明OpenMP多核并行技术能较显著地提高GHM方法的计算性能。     

基于STM-4的SDH背板总线的研究与设计

研究了STM-4的SDH光传输设备的背板总线内容,针对SDH背板总线最核心的业务总线,提供了LVDS SerOes和CML SerDes这两种设计方案,并给出了初步设计参考图.     

基于信息熵理论的动态规划特征选取算法

为了解决小样本多特征数据进行分析和处理的复杂性问题,改善数据挖掘和分析的复杂度,提高挖掘算法处理速度,提出了一种基于信息熵理论的动态规划特征提取算法.该方法利用动态规划算法,并通过基于信息熵概念的可分性判据函数来衡量所选特征空间的性能,从而进行特征提取和选择,对特征空间进行降维处理.最后采用UCI标准数据库中部分数据对算法进行检验并与其它算法进行比较,比较结果表明,对于小样本多特征的数据采用该算法进行降维处理可以有效降低维度,并且与其它全局最优解的搜索算法相比较能节省计算的开销.