皮革收缩温度测量方法的研究

针对国内外皮革收缩温度(Ts)检测类仪器普遍存在无法准确可靠地采集皮革受热后产生微小收缩形变时刻的技术难题,提出了通过提高收缩形变门槛的方法来保证自动采集收缩形变信号的可靠性;又利用软件设计的方法再回头从上位机的数据库中查找并调出初始收缩形变(试样总长度收缩0.3%)所对应的环境温度作为收缩温度。利用MSW-YD4型皮革收缩温度测定仪,结合使用上述方法快速准确地测量出Ts,首次完全符合国家检测标准的相关规定。     

基于功频下垂控制的光伏并网发电系统惯量阻尼机理研究

针对光伏以低惯量、弱阻尼的特征大规模接入电网，给电网稳定性带来不利影响的问题，基于功频下垂控制的光伏并网发电系统，借鉴经典电气转矩分析法，从物理机制层面上分析影响系统惯量、阻尼以及同步能力的作用规律。研究结果表明对于控制参数的影响规律而言，惯量特性主要受功率环的比例系数Kp影响，且随Kp的增大而增强；阻尼特性受频率下垂系数Dp影响比较明显，且随Dp的增大而减弱；同步特性只受功率环的比例积分系数Ki影响，且随Ki的增大而增强。通过仿真验证了理论分析的正确性。     

改进GOMP算法在心电信号去噪中的研究与应用

心电信号的采集、传输在医学研究心脏性疾病具有重要意义,利用稀疏分解方法对其进行去噪仍存在诸多问题。针对广义正交匹配追踪(Generalized Orthogonal Matching Pursuit,GOMP)算法选择字典原子时在残差取值最小的非最优性,以及在稀疏信号过程中选择过多原子导致的重构精度问题,提出一种新的优化算法。通过增加阈值的方式来根据噪声干扰程度不同实现迭代次数的变化。利用Jaccard系数相似性来替换GOMP算法中内积余弦算法准测,优化了字典矩阵与残差匹配原子的方式。实验结果表明,改进GOMP算法明显提高了信噪比,且均方根误差最低,在时效性上达到最优。     

组合滤波EOH-SIFT特征和模糊推理实现的掌纹识别

为了提高掌纹图像对于位置、方向和亮度变化的鲁棒性,提出一种结合滤波技术实现掌纹识别的算法。首先,按特定顺序过滤过滤器,然后提取掌纹图像的EOH-SIFT特征并创建类别数据库。将要识别的掌纹图像的关键点与类别数据库中的所有关键点之间的模糊匹配度的最大值用作该点的模糊隶属度,由模糊推理规则完成掌纹识别。实验结果表明,所提算法提高了EOH-SIFT特征识别掌纹的有效性,并且对掌纹图像的位置、方向、亮度变化和噪声具有较高的鲁棒性。     

宁夏职业技术学院招生宣传网站的设计

随着我国职业教育的快速发展,职业学校学生规模近年来迅速扩大。应用互联网的优势,可以为职业技术学院招生做宣传,提高招生的宣传效率。基于此,以宁夏职业技术学院为主要研究对象,通过研究服务对象,设计招生宣传网站,找出利用网络宣传学校和招生的方法,从而提高宁夏职业技术学院招生工作的质量和效率,为职业院校的招生宣传网站设计提供参考。     

工业装配机器人轨迹规划算法研究

针对装配机器人运动过程中的振动和机构冲击问题,提出一种正弦加速、直线插补和五次多项式插值相结合的轨迹规划算法。采用正弦加速的插补算法解决了震动问题,采用分段轨迹规划的方法优化了机器人运动轨迹,减少了机构冲击。通过Matlab轨迹仿真和三菱rv-13f机器人实验验证表明,所提算法规划出的机器人运动轨迹连续、平滑且无冲击。通过与常用算法比较证明该算法提高了装配机器人运动的平滑性,有助于减少机构间的冲击,延长机器人的使用寿命。     

类别信息生成式对抗网络的单图超分辨重建

目的 基于生成式对抗网络的超分辨模型（SRGAN）以感知损失函数作为优化目标,有效解决了传统基于均方误差（MSE）的损失函数导致重建图像模糊的问题。但是SRGAN的感知损失函数中并未添加明确指示模型生成对应特征的标志性信息,使得其无法精准地将数据的具体维度与语义特征对应起来,受此局限性影响,模型对于生成图像的特征信息表示不足,导致重建结果特征不明显,给后续识别处理过程带来困难。针对上述问题,在SRGAN方法的基础上,提出一种类别信息生成式对抗网络的超分辨模型（class-info SRGAN）。方法 对SRGAN模型增设类别分类器,并将类别损失项添加至生成网络损失中,再利用反向传播训练更新网络参数权重,以达到为模型提供特征类别信息的目的,最终生成具有可识别特征的重建图像。创新及优势在于将特征类别信息引入损失函数,改进了超分辨模型的优化目标,使得重建结果的特征表示更加突出。结果 经CelebA数据集测试表明：添加性别分类器的class-info SRGAN的生成图像性别特征识别率整体偏高（58%97%）;添加眼镜分类器的class-info SRGAN的生成图像眼镜框架更加清晰。此外,模型在Fashion-mnist与Cifar-10数据集上的结果同样表明其相较于SRGAN的重建质量更佳。结论 实验结果验证了本方法在超分辨重建任务中的优势和有效性,同时结果显示：虽然class-info SRGAN更适用于具有简单、具体属性特征的图像,但总体而言仍是一种效果显著的超分辨模型。     

一种应用于大角度变换点云的配准方法

针对传统配准法不能很好解决大角度变换点云的配准这一问题,提出一种基于精 确对应特征点对及其 K 邻域点云的配准方法。首先分别计算两组点云的 FPFH 值,根据特征值 建立点云间的对应关系;然后通过 RANSAC 滤除其中错误的匹配点对,得到相对精确的特征点 对集合;之后通过 KD-tree 搜索的方式分别找出特征点对 R 半径邻域内的点,应用 ICP 算法得 到两部分点云的最优收敛;最后将计算得到的相对位置关系应用到原始点云上得到配准结果。 通过对斯坦福大学点云库中 Dragon、Happy Buddha 模型以及 Kinect 采集的石膏像数据进行配 准和比较,实验表明该方法能够有效解决大角度变换点云的配准问题,是一种具有高精度和高 鲁棒性的三维点云配准方法。     

基于Web Service的EAMS离线应用研究

针对我国企业资产管理系统(EAMS)客户端的离线应用需求,提出了一种新的基于Web Service架构的数据同步策略.该策略将传统的Web Service模型进行了改进,扩展了支持业务流程监控的WS-Proxy,同时采用高效的SAX来完成XML文档的解析工作.结果表明,采用该策略可大大提高Web Service服务器的响应效率,较好地解决企业资产管理系统客户端的离线应用问题.