运动目标精确检测算法

针对运动目标检测中背景多变和干扰多样的问题,提出了一种运动目标精确检测方法。首先在HSV空间,利用无约束的学习方式迅速建立三向量背景模型,各象素点根据其像素本身的混乱程度采取不同个数的三向量模型进行描述,然后在运动目标检测过程中及时的根据背景变化对背景模型进行更新,同时根据各种干扰的特点,分别实现了光照变化、物体的移入移出和运动目标短暂停留的干扰检测和排除,使背景模型抗干扰性和收敛速度得到有效提高。实验结果表明,该算法准确性高、抗干扰性强。     

Zigbee无线传感器网络安全研究及改进

无线传感器网络综合了传感器技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术和无线通信技术,本文针对ZigBee技术在组网方式、安全结构等安全方面进行了全面的分析,提出多冗余路径安全机制,从而更适合无线传感器网络的应用。     

无线接入点间快速切换算法研究

针对传统的井下有线调度系统不能满足移动性要求的问题,提出了一种应用于智能煤矿机车调度管理系统的无线接入点间快速切换算法。该算法对无线接入点的覆盖区域进行划分,并使用主、从接口分别进行通信与连接,有效减少了终端在不同无线接入点间切换的时延。实验结果表明,该算法可以有效减少切换延时,且在信号不稳定时也有良好表现。     

肿瘤热疗中温控系统的建模与仿真

热疗是近几年出现的一种治疗肿瘤的新方法,针对热疗温度控制对象的纯滞后特性,在具有一阶惯性环节的Smith预估器的基础上,结合模糊PID控制与模糊自适应Smith预估控制,提出了一种模糊Smith智能控制方法。在生物热传递方程的基础上,建立了典型的热疗数学模型。通过对此模型的仿真研究表明：模糊Smith智能控制方法改善了控制性能,使温度控制系统的鲁棒性和抗干扰性得到了显著提高。     

一种改进的k均值文本聚类算法

针对k均值算法在文本聚类中由于初始聚类质心随机选择,使得聚类结果陷入局部最优,且孤立点和不确定的聚类个数造成k均值算法准确性低、收敛速度慢的问题,提出了一种改进的k均值文本聚类算法。该算法采用fp-growth算法挖掘文本频繁项集,过滤频繁项集得到核心频繁项集,并利用核心频繁项集指导文本初始聚类质心和聚类个数的生成,最后k均值算法利用初始聚类质心和聚类个数完成文本聚类。在新浪微博数据集上进行文本聚类实验,实验结果表明,改进的k均值算法提高了文本聚类的准确性,加快了收敛速度,具有较强的鲁棒性。     

光学式颗粒计数装置的研制

设计了一种检测装置,用来对洁净介质中的颗粒粒径大小和数量进行统计。详细分析了用几何光学的光阻公式替代消光公式对大粒径颗粒的检测机理和前向光散射探测器检测小粒径颗粒时的计数技术。用该装置对标准颗粒物质进行了检测实验,结果表明：对于2μm以上的颗粒计数。效率能达到90％;对于1μm以下的颗粒也有较好的分辨能力,计数效率在70％左右。数值计算和实验结果证实了该装置具有较好的计数能力,能够表征洁净介质的污染程度。     

基于HL7中间件的多参数监护仪设计

现代软件开发中,基础软件的作用越来越大.而在医疗仪器的开发中,基于HL7的中间件会给整个系统的开发带来巨大的便利,并且提供国际标准的接口.文章简单描述了在多参数监护仪中使用的HL7中间件的实现方法.     

RTOS在电解质分析仪中的任务调度及应用

实际开发实时多任务操作系统时,划分任务的好坏和优先级的设置直接影响到系统性能的好坏和执行效率的高低.通过利用实时操作系统开发嵌入式多任务系统软件,先将系统功能合理划分,构造不同的任务,并根据任务的重要性设置其优先级.任务划分和任务优先级在电解质分析仪系统中的应用,不仅减少了开发工作的负担,而且使系统主CPU的资源得到了充分利用,使得该系统的功能结构更加人性化.     

基于拓扑的WSNs边界节点检测算法设计

无线传感器网络(WSNs)边界的检测是传感器应用的一个基础问题.针对降低通信量和提高边界节点检测的准确性2个方面考虑,设计了一种改进的边界节点检测(ABRSN-TM)算法,该算法采用网络纬度线取代最短路径树用于检测网络中的洞结构;当网络中洞的个数比较多时,采用构造多个环分别包围网络中的单洞;同时引入环上节点动态替换方法,把环转换为网络的边界,从而降低交换数据量,提高边界节点检测的准确性与时效性.实验验证了该算法在识别准确率、检测速度等指标上的有效性.     

基于半监督协同训练的百科知识库实体对齐

针对传统实体对齐方法中的有监督学习算法依赖大量标注数据,以及特征表示不适用于百科知识库等问题,提出一种基于半监督协同训练的实体对齐方法。将实体对齐建模为一个带约束的二分类问题,充分利用实体名、属性、描述文本及其中的时间、数值等关键信息,组合生成多维特征;将特征划分为2个相对独立的视图,通过2个视图上分类器的协同训练,迭代地从未标注数据中学习同义实体的分布情况。在2个中文百科上的实验结果表明,使用半监督协同训练方法进行实体对齐的F1值达到84.3%,较其他方法效果最优,证明了其有效性和在百科知识库上的实用价值。