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本文主要基于现有Android手机系统框架设计了一种基带跟踪数据导出方案。对方案的总体框架、AP侧的软件流程、CP侧跟踪数据发送流程、串口通信机制的设计进行了详细说明,并给出了方案验证。在由三星公司Exynos4412四核AP芯片和重邮信科公司C6310双模CP芯片组成的手机硬件系统上实现和测试了该方案。实验结果表明,该基带数据导出方案在实际产品中具有良好的可靠性和可行性。 相似文献
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为了提升标准量子粒子群算法(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)的收敛精度,提出了基于粒子势阱长度变化率的粒子平均最优位置权重计算方法,通过平均最优位置的调节,来提升粒子的寻优能力,并将改进后的QPSO算法应用于深度置信网络(Depth Belief Network,DBN)模型的学习率参数寻优中,以便找到最优的DBN模型参数,来提升DBN模型的识别准确率。将通过改进后QPSO算法进行参数寻优的DBN网络(LQ_DBN)应用于蛋黄形状检测中,与现有典型的DBN网络模型对比表明,LQ_DBN模型在蛋黄形状检测实验中的识别准确率比CC-PSO-DBN、PSO_MDBN和标准DBN模型都要高,且检测识别准确率的稳定性也是四种对比模型中最高的,表明基于改进的QPSO算法的DBN网络模型取得了较好的优化效果。 相似文献
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提到Web大家会想到html、jsp、asp、php等,但可能不曾听过LuCI。LuCI是由德国人开发出来的一个独立的Web框架,主要编程语言是Lua脚本语言。本文首先对LuCI框架进行了剖析及介绍,然后基于LuCI框架设计与实现了一款MIFI(近年来火热推出的一种便携式WiFi热点终端)的Web远程管理系统,详述了设计与实现过程中涉及到的关键点,并测试了系统和展现最终成果。基于LuCI来实现Web远程管理系统,开发效率高且该Web系统运行时占用设备系统资源少、时效性好。 相似文献
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基于卷积神经网络的植物图像分类方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
近年来,卷积神经网络已经成为图像分类领域的应用研究热点,其对图像特征进行自提取、自学习,解决了以往图像分类方法的图像低层特征到高层概念之间存在的语义鸿沟。为了解决植物图像的自动分类问题,该文提出一种基于卷积神经网络(CNN)的植物图像分类方法,以植物图像为研究对象,将经典卷积神经网络VGG16与全卷积网络(FCN)相结合,把VGG16中两个通道数为4096的全连接层改为卷积层,构造一个新的VGG16模型为植物图像分类模型。文中制作了一个由43类每类500张总共21500张植物图像组成的图像数据集,作为植物图像分类模型的训练数据集。实验结果表明,所提方法在植物的图像分类上的准确率达到97.23%。应用文中提出的卷积神经网络对植物图像进行分类可以取得目前最好的植物图像分类效果。 相似文献
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为解决已有病毒检测机制无法很好地处理大量未知病毒及深度网络模型难以部署在嵌入式设备上应用的问题,提出一种基于轻量级深度网络的计算机病毒检测方法.采用B2M算法将病毒映射为灰度图像,提取灰度共生矩阵GLCM作为轻量级深度网络SqueezeNet的输入,将传统视觉特征与深度神经网络进行整合,实现病毒的高准确率判别.对Squ... 相似文献