基于残差网络的海洋温跃层分析方法

首先, 以世界海洋地图集2013（WOA13）海洋数据为实验数据, 提出将不等距微分法、 垂直梯度法应用于海洋数据预处理、 海洋区域划分和跃层分析中, 并通过对多种神经网络在基于WOA13海洋三维数据二分类实验的性能分析, 选取残差网络作为二分类实验的网络模型, 在三层残差网络模型基础上增加了Dropout保留层以防止过拟合. 其次, 将残差网络模型用于温跃层分析判定, 并针对改进模型进行超参数优化、 残差单元改进、 保留率调整等对比实验. 实验结果表明, 改进的ResNet 26网络对WOA13海洋区域数据的温跃层数据分类有效, 分类准确率超过94%.     

基于MEMS六轴传感器的上肢运动识别系统

设计并实现了一种基于MEMS六轴传感器的上肢运动识别系统.该系统通过1个MEMS六轴传感器对用户上肢运动的三维加速度和三维角速度进行实时采集并使用蓝牙发送到计算机中.通过计算机将采集到的数据进行加速度分解、滤波、周期判别、标准化等处理后,与特征数据库中的数据进行相关性分析,从而实现对特定动作的识别,并可对重复动作进行计数.以对哑铃动作采集数据为例,验证了该系统的有效性.     

粗糙集模糊神经网络味觉信号识别系统

针对C-means聚类算法和减法聚类算法的不足,提出了一种模糊神经网络味觉信号识别系统模型,该模型利用粗糙集的离散化算法和规则提取算法获得数量较少的分类规则,将这些分类规则转化为模糊IF-THEN规则,进而通过这些模糊IF-THEN规则确定网络结构.网络输出采用投票机制,使用粒子群优化方法精炼网络参数,与常用的提取模糊if-then规则的算法相比,该方法只有一个参数且易于实现.实验结果表明:该方法可获得更简洁的系统表示,并且通过选择合适的系统参数可使系统对加噪声训练样本的错误识别率降低5%左右.     

一种使用属性表的快速概念聚类算法

形式概念分析是一种用于概念聚类的无监督机器学习技术,在数据挖掘、信息检索等很多领域中得到了应用．将概念搜索空间重新组织成一棵前缀树,并构造了一张属性表,利用表中保存的数据对前缀树进行剪枝,使概念聚类的过程仅在一些有效的子空间中执行,进而提出了一种使用属性表的快速概念聚类算法．实验结果表明,该算法在稠密和稀疏的形式背景下均优于NextClosure算法．     

基于ZigBee的无线传感器网络管理系统架构设计

 基于WINNA网络管理抽象模型, 结合ZigBee协议的应用特征, 提出一个新的无线传感器网络管理框架; 给出了一个基于代理的节点嵌入式系统架构, 并支持异构的网络环境; 设计了可视化网络管理平台, 提高了网络管理的易用性和工作效率. 实验表明, 该网络管理系统充分利用了有限的网络资源, 可提高无线传感器网络应用系统的服务质量.     

基于CMP的多种并行蚁群算法及比较

基于片上多核处理器(Chip Multi-processor,CMP)的多种并行蚁群算法,包括并行最大最小蚂蚁系统、并行蚁群系统及两者的混合等5个并行算法,提出一种在CMP的每个处理器核心上模拟一个子蚁群,整体蚁群共享同一信息素矩阵,实现信息素隐式交流的方法.用多线程实时优先级实现该算法,并用若干旅行商问题实例进行了测试,分析了不同并行策略的影响.测试结果表明,基于CMP的并行蚁群具有相对于核心数目的线性加速比,异种蚁群混合策略在解的稳定性上更具优势。     

基于RSSI极大似然估计定位算法的分析与实现

通过分析极大似然估计法进行求解方程未知节点位置可知,代入最后一个方程锚节点(参照锚节点)的测距误差会对极大似然估计法定位误差产生较大影响,并实现了基于RSSI的极大似然估计定位算法实测实验.实验结果表明,参照锚节点不带测距误差与参照锚节点带测距误差相比,前者的定位误差小,在30m×30m方形定位区域内前者较后者平均定位误差值减小0.4~1.0m.     

一种基于分块DCT的抗几何时间攻击视频水印方案

提出利用分块DCT域进行视频水印嵌入算法, 将水印信息嵌入到分块DCT域的直流分量系数中. 由于几何变化和帧攻击是实际应用中较为常见的水印攻击手段, 因此算法采用变换域中具有几何不变特性的DC系数累加和作为水印嵌入特征量, 并采用同步码进行帧同步. 实验表明, 本算法能够有效抵抗几何攻击, 并对帧攻击具有一定的鲁棒性.     

基于ZigBee和Internet的无线智能家居网关系统

采用LM3S9B96和CC2520为核心芯片, 基于嵌入式实时操作系统FreeRTOS, 调用TCP/IP协议栈LwIP和ZigBee协议栈, 设计并实现了ZigBee Internet无线智能家居网关系统. 该系统解决了智能家居内部ZigBee网络和远程Internet智能家居服务平台的数据通信问题. 实验结果表明, 网关工作稳定, 数据传输可靠, 能满足新型智能家居控制中心系统的需求.     

TSA系统研究与实现

仅仅依靠传统的数字签名技术无法提供数据的存在性证明,进而就无法保证活动的不可抵赖性.为了实现时间值与数据的关联,可以通过时戳权威来完成.它是一个可信的第三方,可以提供时戳来建立数据在某一时间存在的证明.通过对现有时戳协议的分析,参照RFC3161中描述的时戳协议,设计实现了一个TSA系统JIT Time Stamp V1.0.实际应用表明,该系统具有安全、灵活、稳定、高效等特点.