新工科背景下数字电路与逻辑设计实验教学改革实践

针对新工科背景下数字电路与逻辑设计实验教学中存在的问题,提出以培养学生数字设计能力为核心的"五位一体"实验教学体系,阐述如何优化课程教学目标和课程结构,构建高阶性、创新性和挑战度的实验教学内容,给出线上线下混合教学模式下的多样化实验教学方法,介绍面向过程和多维度的考核和评价新体系以及线上线下立体式教学资源与环境的构建过程,最后通过学生反馈、学生成绩、课程教学研究成绩说明教学改革效果.     

结合标签相关性和不均衡性的多标签学习模型

针对现有多标签学习算法较少兼顾标签间关联性和不平衡性的问题,提出一种同时考虑多标签间相关性与多标签不平衡问题的学习模型(A Multi-label Learning Model based on Label Correlation and Imbalance,MLCI).该学习模型针对每个标签类别,通过耦合其他标签类别以考量标签间的关联性,并降低缓解标签间不均衡比率,MLCI是一个将当前标签的二类不平衡学习器和多个与其他标签耦合的多类不平衡学习器结合的集成分类器.采用7种常用的多标签算法作为对比算法,针对yeast、scene、emotions和CAL500这4个开放数据集进行分类处理.实验结果表明,MLCI相比其他对比算法,在精度均值(Average-Precision)、排序损失(Ranking-Loss)、宏观平均AUC(Macro-Averaging AUC)和微观平均AUC(Micro-Averaging AUC) 4个性能评估指标上总体占明显优势.     

基于近红外光谱结合机器学习的鳕鱼品种二分类方法研究

目的 鳕鱼假冒伪劣事件层出不穷,为保障鳕鱼肉制品购买者能够买到放心的鳕鱼产品,探索适合分析鳕鱼近红外光谱数据的机器学习模型,实现鳕鱼品种的快速二分类。方法 选取挪威大西洋真鳕、冰岛黑线鳕等8种鳕鱼,对其研磨物进行傅里叶变换近红外光谱测试,并采用Min-Max归一化和独立成分分析法对近红外光谱数据进行预处理和降维,进一步分别使用9种机器学习模型进行二分类,通过6项指标对比各个模型的预测效果,从中选出最适合鳕鱼二分类的模型。结果 本文提出的独立成分析法结合支持向量机的鳕鱼品种二分类模型的预测准确率可达到97.2%,F1分数可达到97.3%,召回率达到99.4%。结论 本研究可实现较为准确的大西洋鳕鱼和非大西洋鳕鱼品种的分类,为鳕鱼品种鉴别提供了方法依据。     

基于Gim轮胎的四轮驱动汽车牵引力控制地面驱动力修正方法

针对四轮驱动汽车牵引力控制系统的研究,直接将Gim轮胎模型得出的轮胎纵向力作为地面对轮胎的驱动力存在偏差。提出了地面驱动力的修正方法,并在高、低附着系数路面模拟地面驱动力偏差对车速的影响。仿真结果表明,高附着系数路面上地面驱动力偏差几乎为0;低附着系数路面上地面驱动力偏差对整车车速的影响显著;低附着系数路面存在着较大地面驱动力偏差,显著影响到四轮驱动汽车牵引力控制系统的控制精度,所提出的地面驱动力修正方法提高了牵引力控制系统的准确性。     

驾驶员疲劳检测技术的算法设计与硬件实现

为了减少由疲劳驾驶而引起的交通事故,提出了一种基于非接触式的驾驶员疲劳驾驶检测方法.利用摄像头对驾驶员的面部图像进行采集,经过图像前处理,采用在线识别的方法对驾驶员的面部特征进行识别,获取其疲劳状态;硬件采用DSP系列的TMS320DM642作为核心处理器,在判定驾驶员疲劳之后发出报警.实验结果表明,使用脉冲耦合神经网络方法对图像进行增强与在线识别,可以有效地确定人脸与人眼区域,主控芯片TMS320DM642的运算处理能力满足系统的要求,摄像头焦距为8 mm时,系统有效检测距离为30～150 cm.脉冲耦合神经网络方法对于驾驶员疲劳状态检测可靠性较高,合理地选择硬件平台以及系统的安装位置对检测效果有重要的影响.