改进BP神经网络在物体识别中的应用

针对传统BP神经网络容易陷入局部极小、收敛速度慢和确定隐含层的神经元个数比较困难等缺点,从结构和算法两方面对BP神经网络进行改进。改进后的网络具有较快的收敛速度和较短的运行时间,加强了BP神经网络的学习能力和自适应能力,并将其应用于物体的分类识别,取得了良好的效果。仿真结果表明了此改进方法的可行性和有效性。     

采动影响下陷落柱突水治理与效果评价

为了减少陷落柱对煤矿生产安全的危害,以某矿3103工作面为工程背景,提出挤密劈裂注浆加固技术,采用UDEC方法模拟采动影响下注浆前后陷落柱塑性扩展及应力分布过程,并结合现场实践观测陷落柱注浆治理情况。结果显示,在采动影响下,采空区两侧及顶底板区域都形成了明显的岩层破坏,陷落柱内部塑性区在左侧边界处发育高度最大,陷落柱内部塑性区发育范围及破坏程度大于完整地层,但是通过对比注浆段发现并未形成明显塑性破坏区域,注浆效果对阻止岩层破坏有一定的作用;垂直应力发生改变并重新分布,在采空区位置形成应力卸压区,在采空区两侧形成应力集中区,应力变化区域并未影响到陷落柱边界及内部,故此时对陷落柱的影响较小;与未注浆对比分析,陷落柱注浆段应力变化更小,说明注浆对陷落柱内部岩体起到了一定的加固作用。现场实践结果表明,浆液将陷落柱大部分空洞、裂隙充填满,浆液形成网络骨架将陷落柱冒落的煤岩体黏结在一起,注浆效果良好。     

平视显示器字符亮度与线宽研究

平视显示器字符的亮度、线宽是决定其显示性能优劣的重要参数, 良好的字符显示特性决定了平显在高强度外界光或漆黑深夜等环境下的字符可视性及观察舒适程度, 因此, 对平视显示器字符显示的发光光谱、时间特性、亮度分布、线宽等特性进行了分析与测试。测试表明, 平显为周期20 ms的脉冲式发光, 其线亮度分布为高斯分布, 平显字符亮度随眼盒内观察位置不同和视场角度不同而存在一定差异。研究结果为平显字符显示性能的提高及相应指标测试提供了理论基础。     

基于DSP和FPGA的新型笔划式字符发生器

为提高字符发生器数据处理能力和笔划书写性能,设计一种新型笔划式字符发生器。采用具有双处理器双总线的DSP作为主处理器,采用FPGA集成矢量发生器。利用DSP的握手式DMA通道,加上矢量指令管理单元的时序配合,完成矢量发生器对矢量指令的自主申请和获取,实现字符发生器数据处理与笔划书写的并行管理,提高字符发生器的平均书写速度和笔划书写均匀性。着重介绍字符发生器的组成、工作原理、工作流程及矢量指令管理单元的时序设计。     

平视显示器字符亮度及线宽测量系统

传统平视显示器字符亮度及线宽测量方法采用人工点对点式测量,费时,工作量大,测量结果易受主观因素影响。为实现标准化自动快速测量,本文提出了基于CCD式亮度计的字符亮度及线宽的测量系统。通过对平视显示器字符显示特性分析,确定了测量系统中的亮度测量的关键参数和线宽测量的高斯拟合半亮度线宽算法,并结合六自由度电控旋转平移台搭建了相应的测量系统,最后通过亮度测试和线宽测试实验验证了本系统的可靠性与准确性。