雾化参数对H70黄铜粉末粒度及其分布的影响

气雾化生产金属粉末是一个复杂的过程,影响因素较多.为制备较细粉末需求最佳的工艺参数组合,应用气体动力学和流体力学分析了雾化气体压力、金属熔体温度和导液管内径对H70黄铜雾化粉末粒度及其分布的影响.结果表明:适当地提高气体压力和金属熔体温度或者减小导液管内径均能使雾化粉末粒度增大,当雾化气体压力为1.3 MPa,金属熔体温度为1 160 ℃时,导液管内径为3.5 mm时,所制得的粉末的粒度及其分布均达到最佳效果.     

粗糙集研究综述

粗糙集理论提供了一种有效处理不完整、不确定信息的数学工具.近年来,它被广泛应用于决策分析、数据挖掘、模式识别、智能控制等领域,介绍了粗糙集的基本理论以及其扩展模型,其中详细介绍了变精度、容差、优势、模糊等粗糙集模型.在应用研究方面,主要介绍了粗糙集在特征选择、模式分类两个方面研究进展.     

基于k-最近邻的支持向量预选取方法

在所有的训练样本中只有支持向量(SVs)能对支持向量机分界面优化结果产生显著影响.基于七一最近邻规则.提出了一种训练样本的预选取方法.针对一些典型人工数据集、公用基准数据集以及TM遥感数据的实验结果表明.该方法能够有效减少训练样本数目.显著加快学习速度,并保证理想的分类精度.     

MeeGo嵌入式操作系统的研究及应用开发

论述了在Linux平台下搭建MeeGo嵌入式操作系统应用程序开发环境的方法和步骤,给出了使用Qt Creator工具开发MeeGo应用程序的流程。通过在Atom D510嵌入式实验平台和QEMU虚拟机下安装MeeGo操作系统,设计实现了具有3D操作界面且集成办公、娱乐、微博聊天、地图查询四大模块为一体的应用程序。该应用程序具有友好的人机交互界面和良好的可移植性,体现了"一次编写,到处运行"的理念。     

基于证据马尔可夫随机场模型的图像分割

图像分割是计算机视觉中的经典问题,在许多领域都有重要应用.由于图像信息存在不确定性,难以获得精确的分割结果,为应对图像分割中的不确定性问题,将证据理论这一不确定性建模与推理工具与马尔可夫随机场相结合,提出证据马尔可夫随机场(EMRF)模型,并基于此提出新的图像分割算法.EMRF利用证据标号场描述像素标号的含混性,以证据距离描述相邻像素间的标号关系,利用条件迭代模型(ICM)算法进行优化.实验结果表明,EMRF相较于传统马尔可夫随机场、模糊马尔可夫随机场和传统的基于证据理论的方法,能获得更好的分割效果.     

基于Simics的嵌入式系统的研究与开发

以Vx Works 6.9嵌入式操作系统为例,论述了在风河Simics全系统仿真环境下进行嵌入式操作系统的bootrom开发、操作系统的定制、设备驱动和应用程序的开发方法,探究出了利用Simics全系统仿真环境协助开发者进行嵌入式操作系统底层软件、中间层软件和上层应用软件开发的新方法。     

基于eIQ的中药材图像识别系统的设计与实现

中药材对人体疾病的预防及控制具有重要的作用,然而普通百姓对中药材知识了解过少,可能由于滥用中药材而带来不可控的后果。因此,对中药材进行精准识别是一项紧迫的任务。将轻量级神经网络模型应用到中药材识别中,提出在微控制器上实现基于MobileNetV3模型的中药材图像识别系统。首先建立中药材图像数据集,在eIQ机器学习软件开发环境中根据MobileNetV3构建识别基础模型,并通过调整模型参数实现对模型的优化,最后将模型文件部署到i.MX RT1060上,实现了对30种中药材的识别。最终在验证集的准确率达到86.79%。结果表明,在i.MX RT1060上实现中药材识别具有很好的实际效果。     

基于证据方差的加权证据组合

DS证据理论在决策级信息融合中有着广泛应用.针对证据组合时的某些反直观结果问题提出一种新的基于证据方差的序贯式加权证据组合方法.首先基于Jousselme证据距离定义了证据方差.每一步证据组合时,依据当前既有证据组合结果序列的方差及当前步新证据加入后的序列方差来生成权重.基于所获权重修正新到证据及前一步组合结果,最后利用Dempster规则完成当前步证据组合.算例分析表明所提方法是合理有效的.     

基于多准则排序融合的证据组合方法

Dempster-Shafer证据理论在信息融合领域有着广泛而重要的应用, 但传统Dempster证据组合规则往往会引发一系列反直观结果问题, 如冲突悖论、信任偏移悖论以及证据吸收悖论等. 针对这一问题, 提出了一种基于多准则排序融合的证据组合新方法. 该方法综合利用了证据精度、证据可信度以及证据自冲突程度等指标评价待组合证据体,并以选择性融合的方式获取最终的组合结果. 仿真结果和相关分析表明,所提方法是合理有效的.