基于J2ME技术的短信智能回复系统的设计与实现*

首先介绍了J2ME体系结构,探讨了短信智能回复系统的功能设计和关键技术,系统整体上参照MVC模式设计,使用了J2ME高级界面API、多线程、永久记录存储、短消息分组等多项技术实现;最后给出了系统实例仿真,并对该系统的应用进行了总结。     

基于实时路况的交通信号灯智能管控方法

为解决城市严重的交通拥堵问题,提出一种基于实时路况的交通信号灯智能管控方法。实时检测交叉方向车辆,计算车道占用率,应用模糊控制理论优化信号灯切换频率,确保双向车道均衡使用。实验利用实测数据,结合模拟分析结果,针对早晚高峰以及中午等3个典型时段道路交通状况,与传统定时控制方法进行比较,比较结果表明,该方法能够有效地利用车道,增强交通通行能力,较传统的定时控制方式更具有适用性。     

基于MEMS加速度传感器的线阵式长跨度连续位移测量系统设计与实现

随着MEMS加速度传感器技术的发展与大规模应用,为多维度位移测量提供了技术手段.根据MEMS加速度传感器所具有的高精度、高可靠性等技术特点,设计了一种空间结构呈线阵分布规律的、由多个MEMS加速度传感器组成的长跨度位移传感器,为大坝、边坡等大型结构体的水平位移或沉降位移监测提供了一种全新的自动化测量系统.     

智能仓库出入库系统优化研究

针对智能仓库出入库系统作业过程中出现的货物拥堵和设备利用率低等问题,对智能仓库出入库作业特点进行了研究,构建了智能仓库的出入库作业周期模型,采用面向对象赋时 Petri 网的方法建立智能仓库出入库系统的 OOTPN（object oriented timed Petri net）模型,并对模型进行了死锁分析,同时也分析了模型有效性和可靠性。运用 Flexsim 仿真软件对建立的 OOTPN 模型进行仿真优化,实验结果表明,出入库工作能力直接影响堆垛机和处理器的利用率,增加出入库工作组可以有效地提高智能仓库的工作效率。     

点云配准在大型曲面工件定位中的应用

针对工业生产中大尺寸薄壁工件的高精度加工需求,本文利用点云配准技术解决弱刚度及缺少定位信息等实际问题,对工件位姿进行迭代调整。最近点迭代(ICP)算法对于平坦曲面和有限点数据的精度不高,本文结合ICP算法和曲面点参数反求方法,减小了在边缘和角点的匹配误差,提高了整体匹配效果。仿真结果表明,该方法能够在保证整体性能的前提下得到较优的局部匹配精度,为解决大型曲面工件的主动寻位和自动调位问题提供了一个有效途径。     

应用射频技术的商场智能导购系统

设计的电子导购系统,包括电子标签的选择,嵌入式 Android 系统的选择,电子导购系统功能模块的组成。同时设计了客户端的两大功能模块,包括促销信息功能模块的设计,电子地图定位模块的设计。讨论了定位RFID 标签的布局,并利用 RSSI 来评估其接收的信号强度并计算出标签和读写器的距离,根据相邻的四个标签的坐标,采用极大似然估计方法获得智能购物车的位置,能够用于商场内精准的定位。     

基于Android平台的保健食品移动监管系统

针对保健食品企业监管效率低以及管理模式的不健全, 提出一种基于Android平台的移动监管系统模式. 智能终端设备通过连接3G、4G等无线网络, 使监管人员在执法现场将采集的信息数据直接上传至服务器, 同时增设数据同步代理机制, 实时监听用户的离线和在线状态, 防止数据丢失, 再利用蓝牙无线通信技术实现监管数据的后台打印功能, 进一步简化执法流程. 本系统的应用实现了移动监管和移动办公的模式, 具有实际应用价值.     

注塑机注射速度控制研究现状和发展综述

对近年来注塑机注射速度控制方法进行研究,典型的控制方法可以分为传统控制方法、自适应控制方法、智能控制方法。阐述各种方法的研究现状、应用成果及其优缺点。注射速度是整个注射过程中非常关键的控制变量。最后对注射速度控制的发展做展望。     

高校科研能力的协同IWD粗糙集-块神经网络评估模型

针对高校科研能力评估过程中存在的多因素、高非线性特点,经典评估模型主观性较强,导致模型评估准确性不高的问题,提出基于协同智能水滴算法IWD和粗糙集块神经网络RBNN的高校科研能力评估模型。首先,引入智能水滴算法,并针对传统智能水滴算法固定旁域搜索范围不利于提升算法搜索效率的问题,提出一种局部空间自动缩放算法LSAS,该算法根据当前种群最优个体,自动调整下一步搜索空间大小,对进化过程进行指导,提高算法的进化效率;其次,基于粗糙集理论对高校科研能力数据进行特征预处理,简化数据计算量;最后,对块神经网络和粗糙集参数进行编码,并对高校科研能力模型进行评估。仿真结果表明,此评估模型具有较高的准确性和较快的计算效率。     

基于深度图像的人体运动姿态跟踪和识别算法

由于人体运动的复杂性,现有基于低质量深度图像的三维立体姿态跟踪和识别 方法的准确性较低、鲁棒性较差。针对低质量深度图像的人体运动姿态和识别问题,本文设 计了一种基于三步搜索算法的人体运动姿态的跟踪和识别方法。该方法首先对获取的深度信 息进行分析,从而判定人体轮廓;然后通过基于深度图像的骨骼跟踪方法跟踪特定骨骼点, 并采用三步搜索算法进行运动估计,跟踪获取人体运动轨迹;最后利用获取的骨骼点坐标实 现人体运动姿态的识别。实验结果表明,该算法克服光照影响的鲁棒性较强,且能有效地提 高人体运动姿态跟踪与识别的准确性。