基于灰色模型的机床切削温度预测分析

为有效预测机床的切削温度,以降低切削温度对工件表面质量和刀具的影响为目标,设计一种基于灰色模型的机床切削温度预测方法。以温度传感器为硬件核心设计机床切削温度采集单元,实现切削温度实时数据的采集与处理;以灰色GM(1,1)模型为基础建立切削温度预测数学模型;利用MATLAB对采集的温度数据进行预测仿真分析。研究结果表明：基于灰色GM(1,1)模型的切削温度预测值与实际切削温度的变化及增长规律相吻合,对工程人员的工艺制定与技术实施具有指导意义。     

光伏发电系统最大功率点激光定位系统

传统光伏发电系统最大功率点定位精度较差,导致光伏发电系统的功率增益较差,为此提出基于激光点跟踪定位的光伏发电系统最大功率点激光定位方法。构建光伏发电系统的电路阻抗参数分析模型,通过滤波电感和滤波电容联合参数估计的方法,进行光伏发电系统最大功率控制和潮流逆流点跟踪控制,根据控制器参数和功率变化量跟踪定位进行功率突变诱发的激光点,采用激光点扫描方法进行光伏发电系统的受控源参数分析,建立光伏发电系统的端电压分析等效模型,通过光伏并网逆变稳态控制对光伏发电系统最大功率点进行控制,通过激光点定位方法,实现光伏发电系统最大功率点激光定位系统的优化设计。仿真结果表明,采用该方法进行光伏发电系统最大功率点激光定位的精度可达99.96%,功率突变引发的电路过渡过程得到优化控制,提高了光伏发电系统的稳定性和输出增益。     

基于机器视觉的地铁站点客流检测系统设计

以提高复杂环境下地铁站点客流检测的有效性为目标,设计一种基于机器视觉的实时在线客流检测系统.确定客流检测的方案,明确摄像机具体的安装位置,分析其安装高度、摄像机视角与水平俯视角度之间的关系,以获取高质量的检测图像.对采集的客观图像进行背景提取与更新,运用背景帧差法对图像进行二值化处理,同时以形态学理论为基础对图像进行降噪处理,提取图像中更加完整的运动目标轮廓.通过对人物像素点的分析与统计,实现目标的跟踪,记载目标跟踪数据,统计客流数量,并在Python环境中开发了相应的客流检测软件系统.实验结果表明,本系统检测率高于90.00％.     

Vcard数据的动态字段解析和存储方案的实现

针对Vcard文件的数据解析出来存放到单板中存在的问题,提出了一种动态字段解析和存储方案.该方案采用在SDK层对Vcard字符流进行解析,并转换成Vcard对象模型,动态拆分成AT命令并分段下发给单板的方法.通过建立Vcard 对象模型以及AT命令的扩展,在不改变单板存储结构以及存储方式的基础上,无需实现对象交换(Ob...     

基于改进YOLOv3算法的车辆目标检测

为有效解决车辆目标检测算法参数量大、计算成本高等问题,提出一种改进YOLOv3算法。利用深度可分离卷积和注意力机制重新设计主干特征提取网络结构,通过增大神经网络深度、拓宽特征提取层数实现更高层语义信息的提取,可获得更精细特征,减少模型参数量和计算量;引入CIOU回归优化损失函数,量化预测框与真实框中心点距离、重叠面积、尺度以及长宽比等评测指标,解决均方误差(MSE)损失优化方向不一致的问题,使目标框回归更加稳定。实验结果表明,该算法参数量为19.56M,比YOLOv3算法降低了近67%,同时平均精度均值(m AP)提高了3.68%,每秒帧数(FPS)提高了8帧,为车辆目标检测提供了容易部署在移动端的轻量级网络。     

一种以神经网络为支撑的地下水位预测方法

鉴于地下水位情况对经济生产建设和人们日常生活的重要性,为解决目前地下水位预测研究中存在的预测精度不高和误差较大的问题,基于Elman神经网络和灰度理论,构建一种GMElman模型,并以济源市地下水位为例进行预测。以2014年～2018年该地区地下水位数据为样本,预测出2019年的地下水位情况。分别以GM、Elman和GM-Elman三种不同的模型对相同的样本数据进行分析。实验结果表明：所提出的模型误差较小,预测结果更接近于真实值,为地下水位研究及相关实践提供提供了一种新的有效途径。     

基于用户行为逻辑的智能手环交互设计

阐述用户行为逻辑的特点，基于用户行为逻辑的智能手环交互设计，从硬件和软件加以优化设计，从而更好地满足不同群体用户的需求，最大程度地发挥智能手环的功能和实效性。