基于IACPSO算法的摄像机镜头畸变校正

针对摄像机镜头畸变的非线性问题,提出一种基于改进的混沌变异自适应双粒子群优化(IACPSO)算法的畸变校正方法.IACPSO算法用两个独立的粒子群进行协同优化:种群一采用固定的惯性权重,同时利用立方映射混沌因子对进化过程中出现的停滞粒子进行扰动;种群二采用自适应的惯性权重,以适应度值为依据来动态调整惯性权重的大小,取两个种群进化过程中发现的最优粒子作为全局最优解.为了验证IACPSO算法在镜头畸变校正问题上的性能,将其与多种粒子群优化算法进行对比.仿真实验结果表明,IACPSO算法在求解过程中具有较强的鲁棒性,在低噪声下,其校正性能优于其他粒子群算法.最后,运用两组校正实例进一步验证所提出方法的有效性.     

车辆防碰预警系统的设计

介绍了一种以ATmega16单片机为控制核心的车辆防碰预警系统,提出了解决收发一体式超声波测距电路难题的新方法;由于温度对超声波波速的影响,增加了温度补偿电路来消除误差;设计的自动增益控制(AGC)电路,有效地解决了回波信号过于微弱而导致系统测量误差加大的难题;在此基础上,设计了相应的超声波测距系统的软件;对系统进行了测试,如主要试验参数:灵敏度、测距、频率等;并将所测数据与实际数据进行了对比;结果表明,该预警系统具有较高的测量精度。     

基于动态损耗因子和权重的改进质心定位算法

针对无线传感器网络（WSN）节点的定位精度受环境和误差权重因子的影响问题,提出一种对路径损耗因子和误差权重因子动态修正的质心定位算法。前期根据实测和路径损耗模型,加权修正得出动态损耗因子;后期通过划分矩形区域,构造权重因子矩阵。首先,使用动态损耗因子,代入传统加权质心定位算法估算出未知节点的位置;然后,查询误差权重因子矩阵,确定最优权重因子,重新计算出未知节点坐标。实验结果表明,改进的算法降低了平均误差和最小误差,定位精度比普通质心算法提高了58%,比动态修正质心算法提高了21%,比动态加权质心算法提高了11%,定位精度有所提高。     

参考点对WiFi位置指纹算法的影响

随着室内定位技术的发展,WiFi位置指纹定位算法得到了人们的广泛关注,主要探讨了参考点数量与参考点间隔对于算法精度的影响.采用Matlab软件对位置指纹算法分别在实验环境和模拟环境中进行了仿真,通过实验数据得出随着参考点数量的增加,KNN与WKNN算法定位精度差不断减小,参考点数量越多,后改进的WKNN算法相比于KNN算法的定位精度提高的也越来越小,基本无明显差别.参考点数量越多计算越复杂,采用白化的K-Means聚类算法提高计算效率和定位精度,对参考点间隔对于定位精度的影响进行了实验,得出定位精度并不是参考点间隔越小越精确,而是在1.5m左右的间隔为佳.     

三维彩色图像加密的改进与实现

针对三维空间上的彩色图像进行加密处理具有运算量和空间需求较大、加密效率较低的问题,将彩色图像转换为三个层面上的二维灰度图像进行加工处理,加快了加密速度。为了提高算法的鲁棒性,将混沌序列改进为一种均匀分布的序列,得到了更理想的伪随机特性。针对单一混沌加密算法安全性较差的问题,将Logistic映射与Chebyshev映射相结合,获得了复杂性较高的双混沌系统。利用双混沌系统生成的混沌序列有效实现了像素混淆与扩散,对图像加密方法进行了改进。     

基于模糊粗糙集与支持向量机的瓦斯涌出量预测研究

支持向量机(Support Vector Machine)具备很强的非线性建模能力,而且具有全局最优、结构简单等优点,近年来被广泛的应用于煤矿瓦斯预测方面,但其在处理样本时,不能确定数据中哪些知识是冗余的、不能将输入的信息空间维数简化,因此,会降低系统预测的精确性;将模糊粗糙集理论引入瓦斯涌出量的预测中,建立基于模糊粗糙集与支持向量机的瓦斯涌出量预测模型,用模糊粗糙集作为前端预处理器对数据进行约简,剔除冗余信息,以实现两种算法的优势互补.实验结果显示,该方法预测准确,具有较高的应用价值.     

嵌入常识的混合注意力LSTM用于主题情感分析

传统神经网络模型在捕捉上下文信息时,缺乏对于某一主题重要线索的准确分析能力。对此提出嵌入常识知识库的混合注意力长短时记忆网络(LSTM)主题情感分析模型。通过引入全局注意力和位置注意力机制来改进长短时记忆网络LSTM;将常识知识库嵌入到LSTM的情感分类训练中。该模型在推断特定主题的情感极性时明确地抓住了每个上下文词的重要性,使分类更加准确。实验结果表明,混合注意力模型与常识知识库的引入,提高了主题情感分析的分类效果。     

IC卡数据循环存储及文件管理

一种I2C总线型EEPROM存储器,在数据记录系统中,用来保存当前时刻以前一段时间内的多组数据。使用时设计成首尾地址相接的环型存储结构,实现数据文件的循环存储。文章介绍循环存储器的结构、循环存储的实现方法以及文件管理的过程;指出该方法的优越性。     

基于压缩感知改进算法的MIMO-OFDM稀疏信道估计

结合压缩感知理论（CS）,针对压缩采样匹配追踪算法在多输入多输出正交频分复用（MIMO_OFDM）系统信道估计应用中需要利用信号稀疏度的先验条件,而实际中稀疏度又难获得的情况,提出一种信号稀疏度自适应的压缩采样改进匹配追踪算法（CoMSaMP）。该算法采用具有理论支撑的原子弱选择标准作为预选方案,并设置首次裁剪阈值来减少算法多余的迭代,降低算法在信道估计中的复杂度,裁剪方式的改进保证了重构精度的提高,最终实现MIMO-OFDM稀疏信道估计中信号的稀疏度自适应。仿真结果表明：与原算法相比,该算法在同等信噪比条件下具有更优的信道估计性能,从而提高了频谱利用率,同时降低了复杂度,在稀疏度较高时,提出的算法具有更好的对噪声的抗干扰能力。     

基于粒子群的加权朴素贝叶斯入侵检测模型

针对传统朴素贝叶斯算法对高维复杂的入侵行为检测效率低下的状况,提出一种基于粒子群的加权朴素贝叶斯入侵检测模型。模型首先用粗糙集理论对样本属性特征集进行约简,再利用改进的粒子群算法优化加权朴素贝叶斯算法的属性权值,获得属性权值的最优解,用获得的最优解构造贝叶斯分类器完成检测。其中,改进的粒子群是采用权衡因子方法更新其速度和位置公式,避免产生局部最优。两种算法的结合,既能解决传统朴素贝叶斯算法的特征项冗余问题,同时也可以优化特征项间的强独立性问题。通过实验证实了该模型的实效性,提高了检测率。