基于云计算的IPTV业务平台架构设计及应用

随着云计算技术的飞速发展,特别是虚拟化技术、分布式存储系统的引入,催生了各种各样的服务及应用.本文首先介绍云计算的关键技术,包括虚拟化技术、分布式存储系统、分布式数据库.提出基于云计算的IPTV业务平台系统架构,分析其功能、技术优势及发展趋势.引入云计算技术,使得IPTV业务平台具有高可靠性、动态负载均衡能力和良好的扩展性,满足其业务快速增长的需求.     

基于改进蝗虫算法优化长短时记忆神经网络的多参数瓦斯浓度预测模型研究

为了高效挖掘煤矿安全监测监控系统海量数据中包含的有效信息,提高煤矿瓦斯浓度预测精度,提出一种改进的蝗虫优化算法(IGOA)优化长短时记忆神经网络(LSTM)的多参数瓦斯浓度预测模型.首先对瓦斯多参数时间序列进行相关性分析和小波去噪;其次通过重构线性缩减因子c、引入柯西-高斯混合变异和最优邻域扰动策略联合改进蝗虫优化算法,提高其全局寻优能力,以此来优化LSTM相关超参数,构建瓦斯浓度预测模型;最后,以实测数据为样本进行实验验证,将提出的模型与BP、LSTM、PSO-LSTM以及GOA-LSTM模型对比,可得到提出的模型具有更好的预测效果,平均绝对百分比误差和均方根误差两种误差评价指标分别为0.531％、2.48×10-3.结果表明,提出的瓦斯浓度预测模型具有更高的预测性能.     

盲信号处理技术在双通道前臂肌电信号识别中的应用

根据肌电信号产生机理,本文对双通道前臂肌电信号建立单输入多输出FIR系统模型 ,由于模型输入未知且不可测,采用了盲信号处理方法对模型参数进行辨识．通过提取模型 冲激响应作为信号特征,能够对握拳、展拳、前臂内旋和前臂外旋四类前臂动作进行识别． 实验表明,该方法仅需建立较低阶数的模型即可达到较好的分类目的,性能要优于传统的AR 模型方法．     

基于小波变换的肌电信号识别方法研究

针对肌电信号的非平稳特性,采用小波变换方法对表面肌电信号进行分析,提取小波系数最大值构造特征矢量输入神经网络分类器进行模式识别,经过训练能够成功地从掌长肌和肱桡肌采集的两道表面肌电信号中识别展拳、握拳、前臂内旋、前臂外旋四种运动模式。实验表明,基于小波变换的神经网络分类方法所需的数据短、运算快,对于肌电假肢的控制具有良好的应用前景。     

应用小波变换和ICA方法的肌电信号分解

基于单通道、短时真实肌电（EMG）记录和模拟EMG信号，提出一种改进的肌电信号分解方法。首先应用小波滤波、硬阈值估计等方法去除背景噪声和白噪声，并将独立成分分析（ICA）方法和小波滤波方法相结合去除工频干扰信号，然后再进行幅度滤波，从而提高了系统的速度和强健性。在运动单元动作电位（MUAP）聚类以及从原始信号中去除已识别的MUAP波形等方面也进行了改进。与已有的EMG分解方法相比，本文方法更快速、稳定。     

高速公路交通事故紧急救助系统设计与实现研究

本文通过分析现阶段高速公路紧急救援的发展及资源需求,建立了高速公路紧急救援资源模型及救助方案生成模型,提出了救助方案生成的实现流程。     

多策略融合的改进黏菌算法及其应用

针对黏菌算法存在自适应能力有限,抗停滞能力弱等不足,提出多策略融合的改进黏菌算法。采用Bernoulli混沌初始化,丰富种群多样性,提升算法优化精度和收敛速度;提出动态非线性递减策略,动态调节黏菌个体探索幅度,协调并优化算法全局搜索与局部开发能力;结合麻雀算法的预警机制与折射反向学习策略,优化黏菌个体分离觅食过程,防止前期优质个体流失以及后期种群多样性匮乏,提升算法整体抗停滞能力。通过对基准测试函数及部分CEC2017测试函数进行寻优对比实验,测试结果表明改进算法具有更好的寻优精度、稳定性。利用改进算法优化XGBoost参数并将其用于变压器故障诊断,进一步验证了改进策略的有效性及算法的工程实用性。     

基于栅格识别的测量系统快速标定

为实现视觉测量系统的快速标定,提出基于栅格识别的摄像机标定方法。通过研究系统标定原理,给出易于制作、可夜间工作的二维平面网格靶标设计方案。根据针孔摄像机模型,建立靶标上栅格点的世界坐标和图像坐标的对应关系,实现标定过程。其中,栅格点的图像坐标通过以下步骤获得：（1）由形态学预处理、otsu二值化获得高对比度、低噪声的二值图像;（2）改进传统击中-击不中算法（HMT）,将算法中完全匹配准则弱化为自定义阈值的模糊匹配。通过改进HMT算法检测出二值图像中的目标点集,再利用栅格的几何特性剔除点集中干扰点;（3）对目标点集利用最小二乘拟合、双线性插值等算法校正系统畸变,获得精确图像坐标。实验结果表明,该方法快速可行、操作简单、精度高,适用于图像测量系统、测距系统等工程应用。