神经网络在建筑智能化中的应用

本文介绍人工神经网络在建筑智能化中的应用 ,讨论了建筑神经网络学习控制模型的结构特点、关键技术、应用、控制器实现及发展趋势     

基于图像分块和RBF神经网络的人脸识别方法

目的 提出一种基于图像分块和径向基函数(RBF)神经网络的人脸特征提取与识别方法,解决人脸识别中的高维、小样本问题.方法 采用人脸图像的分块处理、奇异值分解压缩算法,降低特征维数,有效地解决了存储和传输中的数据压缩问题,运用基于聚类方法的RBF神经网络分类器进行人脸分类识别.结果 通过实验和数据分析表明,该方法在人脸骨骼特征明显时具有较高的识别率,与基于整体人脸图像的识别效果相比,识别率提高了3%.结论 笔者提出的识别方法具有良好的学习效率和识别精度品质指标.     

铝电解计算机控制系统模块化结构化设计研究

设计的计算机控制系统是两级计算机控制系统，它将控制和管理功能分开，实现信息和操作管理的集中化，而控制的分散化的目标，上位管理机管理软件和下位机控制软件采用模块化，结构化设计方法，形成一个良好的软件结构，具有可靠性高，维护使用方便等特点。     

计算机控制系统发展及评价

论述了计算机控制系统的发展历史，以及计算控制系统的发展趋势，分析了不同类型计算机控制系统的特点，并对计算机控制系统的质量进行评价。     

基于EC-TDOA和ZigBee技术的室内超声波定位系统

目的研究室内定位方法机理,解决室内目标高精度定位的问题．方法设计了一种基于测距的室内定位系统,该系统采用测量射频信号和超声波信号到达时间差的方法测距并引入校正因子减小测距误差,通过极大似然估计定位方法计算目标位置,运用ZigBee制作节点模块组成网络实现对室内目标的定位．结果在测距实验中,EC-TDOA测距结果的误差小于0．02cm,满足测距精度要求．在定位实验中,最大定位误差和平均定位误差分别为4．3cm和1．64cm,而定位误差在2．5cm以内的比例达到90％．定位频率为20Hz,满足实时定位的要求．结论系统在室内环境中实现对超声波信号覆盖范围内移动节点的定位,通过测距校正有效提高定位精度．系统具有较强的容错性和自适应性．     

一个国外已运行的配电自动化系统

介绍了美国长岛电力公司(LILCO)一个成功的配电网馈线自动化系统 ;阐述了其故障检测、自动分段、故障隔离、非故障段自动恢复供电的功能实现方法;分析 了1994年～1998年该系统的应用效果,说明配电自动化系统对供电网的安全运行起着重要作 用,对我国配电自动化建设具有借鉴作用。     

故障诊断中遗忘因子的选取方法

采用辨识及参数估计理论对故障检测预报 ,该方法行之有效 .在对故障检测过程中 ,辨识中遗忘因子选择非常重要 ,是故障预报准确与否的关键 ,本文针对铝电解过程 ,通过仿真 ,确定其选择方法     

基于互相关和函数型神经网络测量声波渡越时间

由于硬件电路的影响,采样频率的提高受到了限制,直接对发射端和接收端的采样信号进行互相关所确定的声波渡越时间精度较低,为此提出一种基于互相关和函数型神经网络测量声波渡越时间的方法.首先介绍声学法测温、互相关和神经网络的基本原理,该方法是利用传统方法得到的互相关函数在峰值附近的函数值来训练函数神经网络,然后利用训练好的神经网络进行插值运算,从而得到细化后的互相关函数局部曲线,再对该曲线进行寻峰从而得到声波的渡越时间.最后通过仿真实验验证了这种方法的有效性.     

基于几何形变模型的三维肺血管图像分割方法

肺血管分割一直是重要而困难的工作,因此,提出了一种新的基于几何形变模型的三维肺血管图像分割方法。现有几何形变模型方法仅仅包含了图像区域与边缘属性中的一种,而新方法能够同时包含上述两种图像属性。首先,定位血管内外同质区域;然后,通过目标边缘能量的计算使曲面沿着图像梯度方向的二阶导数进行演化,以使其精确收敛到目标边缘;最后,根据上述步骤,建立三维血管分割形变模型。通过多组CT图像的实验表明,该方法快速、准确,对背景噪声具有较好的适应性。     

智能图像监控系统异常目标检测算法研究

为实现智能家居中的实时安全监控,提出了一种基于嵌入式平台和无线通讯的智能视频监控系统方案,并设计了智能视频监控系统中的异常目标检测算法。以背景差分法为基础,采用自适应闽值、运动目标跟踪及背景更新等方法,克服了背景光线变化、阴影及小目标带来的干扰,提出并实现了动态目标跟踪检测功能。该系统能够有效地对监控区域目标状态进行监测,并能根据监测结果进行报警等安全操作。实验结果表明,系统具有很高的实时性、可靠性和实用性。