基于改进Canny算法在工件质检仿真系统中的应用

检测工件表面缺陷主要方法有人工视觉、机械装置接触检测法、机器视觉检测法等,但上述几种方法在现实应用中都存在缺陷,造成人力和物料的浪费.改进Canny算法,使用二维中值滤波器,椒盐环境中检测效果更佳、自适应能力更强.并在计算梯度幅值中增加135度和45度两个卷积核,最后通过计算标准差来减少误差.通过仿真测试,改进后的算法在检测电路板中的精度提高了0.1到0.3.     

"互联网+"浪潮下大学生日语自主学习新模式研究

互联网技术不断发展,并与人们的生产生活、学习工作等各个领域逐步交融.在"互联网+"快速发展的形势下,互联网成为大学生自主学习日语的平台.通过互联网学习,能够激发大学生自主学习日语的意识,充分利用教育资源进行个性化学习,充实自我,以自我为主体来学习日语,增进对日语的理解.本文从互联网环境入手,介绍了自主学习的发展历程以及自主学习日语的重要性,并对大学生自主学习日语的方式进行研究.     

基于CQT和梅尔频谱的带有人声的音乐风格转换方法

近年来,生成对抗网络在图像风格迁移领域中表现优秀,然而其在音乐领域表现一般.现有的音乐风格迁移对带有人声的音乐的风格迁移效果不佳.为了解决这些问题,首先提取音乐的CQT特征和梅尔频谱特征,然后采用CycleGAN对CQT特征和梅尔频谱的联合特征做风格迁移,再通过WaveNet声码器来对迁移后的谱图进行解码,最终实现了带有人声的音乐的风格迁移.在公开数据集FMA上对所提模型进行评估,符合要求的音乐的平均风格迁移率达到了94.07％.与其他算法相比,该方法所产生的音乐的风格迁移率和音频质量都优于其他算法.     

基于U-Net改进的太阳暗条自动检测

提出一种基于改进后的U-Net深度学习网络进行自动识别Hα全日面太阳图像中的太阳暗条方法.这种方法不仅可以准确识别暗条,而且可以最大限度地减少太阳图像噪声的影响.首先,建立一个原始暗条数据集,由深度学习所需的数万张图像组成;其次,使用改进后的U-Net深度卷积网络开发一种用于太阳暗条识别的自动化方法.为了验证该方法的性能,使用一个包含50对手动校正的Hα全日面图像的数据集进行测试,这些图像是从2013年大熊湖太阳天文台/全日面Hα望远镜(BBSO/FDHA)获得的.经过交叉验证,结果表明该技术可以有效地识别全日面Hα图像中的暗条.     

基于Prophet人工智能算法的网络潮汐效应预测研究

本文使用Prophet人工智能算法研究与预测移动通信网络“潮汐效应”现象，探索网络“潮汐效应”在优化网络资源配置实现网络降本增效的作用。Prophet人工智能算法是一种简单、有效，且易于实现的人工智能算法。通过facebook的人工智能开源框架fbprophet，研究4G网络PRB利用率等网络资源指标的“潮汐效应”，并预测这些网络资源指标在未来的变化趋势，用来指导当前4G网络减容、扩容和4/5G节电节能等，实现优化网络资源配置达到降本增效的目的。     

一种基于深度学习的智能威胁评估算法

在现代信息化战争中依据战场态势变化进行合理威胁评估，对实现指挥系统自动化具有重要意义。为了克服传统规则算法评估能力的局限，设计了一种基于深度学习的新型智能威胁评估算法。首先设定了防空威胁评估指标选取原则，在此基础上从多个不同角度出发建立了反映空中目标威胁的指标体系，然后构建深度神经网络模型予以解决。新算法的优点在于威胁评估快速可信、易于实现，且对于不断变化的空情威胁可进行持续更新优化。最后，通过典型作战场景的仿真数据验证了模型的有效性和可行性。     

基于深度学习的包装缺陷快速检测方法

包装缺陷在线检测对提升产品质量具有重要意义.针对工业生产中人工目检效率低、漏检率高,以及基于显式特征提取的缺陷检测方法通用性差、特征提取复杂、缺陷区域占比小等问题,本文提出了基于迁移学习的改进MobilenetV2轻量化网络的包装缺陷快速检测方法,并利用某工厂糖果产线包装质检环节存在的4种表面缺陷对其进行测试.结果 表明,该方法具有检测速度快、缺陷正确检测率高等优点,单个产品处理时间为0.053 s,验证集上缺陷识别率为98.333％,在线测试缺陷品召回率为96.596％,在检测精度较高的同时能满足高速产线的实时性需求,最高支持2 m/s的传送带运行速度.     

多自动导引车路径规划的时空冲突约束A*算法

针对自动导引小车(AGV)在仓储物流搬运系统中的路径冲突问题,提出一种基于时空冲突约束的A*算法.先在拓扑栅格地图的基础上加入时间轴建立时空地图模型,再针对时空地图的特点和冲突约束条件重新设计A*算法的子节点扩展规则和节点评估函数.利用改进后的A*算法按照优先级顺序为各个AGV规划路径,规划完成一条路径后,用mark表记录其在时空地图中的节点信息,再利用改进后的A*算法结合mark表搜索新路径.通过仿真实验证明了该算法的有效性.     

大学生饮食心理与行为研究——评《大学生饮食营养与健康》

大学生作为高等教育的主要对象,在中华民族的伟大复兴中扮演着重要角色,因此,社会各界都十分关注当代大学生的成长与学习。大学生因学习和生活的特殊性,大部分时间都在校园内,因此,大学生的饮食心理和行为直接影响着自身的身体健康。《大学生饮食营养与健康》一书为大学生食物营养需要提出了一个合理的框架,期待着大学生从中获益,从而使我国大学生营养知识水平和健康水平有较大的提高。同时,本书也可以作为饮食业发展中为满足人民营养的基本需要,规划食物生产、扩大内需、发展市场等方面的重要参考。     

改进的LBP算法在管制员疲劳识别中应用

为了更好地识别空中交通管制员疲劳状态下的面部特征,针对由于局部二值化模式(LBP)算法识别率低和易受外部环境变化等影响,深入研究了LBP算子、直方图特征提取对传统LBP算法改进.并结合了LIOP编码方法,进一步提出了增强局部量化模式(ELQP)算法.结果表明,改进后的LBP算法在管制员疲劳面部识别中具有更高的识别率和较强的鲁棒性.