基于近似最近邻搜索的改进PRM算法

针对移动机器人工作环境范围复杂时,使用传统概率路线图(PRM)算法非常耗时的问题,提出一种改进的PRM算法.PRM算法最耗时的部分是构建无向路径图,构建无向路径图的关键是近邻搜索.通过使用近似最近邻搜索中的局部敏感哈希算法代替原先最近邻搜索算法,在不降低生成路线图质量的前提下,加快无向路线图的构建速度,减少PRM算法的运行时间.仿真结果表明,改进的PRM算法相较于传统的PRM算法在无向路径图建立时间上减少27.36％ ～33.27％,使PRM算法效率大大提高.     

高职高专英语专业学生课外阅读的实验性研究

对课外阅读的理论作了阐述．在所执教的班级中做了一次关于英语阅读活动的调查．选择上海第二工业大学的53名英语专业学生作为研究对象．研究过程使用了问卷调查和面谈两种实验方法．实验了解了学生课外阅读的实际情况，分析了存在的问题和原因，给出了课外英语阅读的时间和英语熟练程度的相关性并得出结论：虽然很多学生都对英语学习感兴趣，但他们的阅读中仍然存在着一些问题．英语教师应该给他们一些适当的指导来提高他们的英语水平．     

基于深度学习的变压器图像识别系统

针对变压器型号多、图像复杂,以及传统基于机器学习的人工设计特征的方法不能对大规模变压器图像准确分类等问题提出了基于深度学习的变压器图像识别系统直接对原始图像进行"端对端"的学习。为实现变压器图像的准确分类,提出了改进VGG-16卷积神经网络的变压器图像识别模型。在VGG-16模型的基础上,重新构建了全连接层,针对原有的SoftMax分类器,采用3标签的SoftMax分类器进行替换,以实现网络结构优化,并通过迁移学习共享V GG-16模型卷积层和降采样层的权值参数。通过构建变压器图像的训练集和测试集对改进模型进行了训练,并进行性能测试。结果表明,与深度神经网络、卷积神经网络模型相比,改进VGG-16模型具有更好的效果,识别误差达到了9.17%,并实现了对3种变压器的准确区分。