基于改进粒子滤波算法的比较分析研究

提出一类改进的粒子滤波算法.对于建议分布的选取方案,此算法采取强跟踪分散的卡尔曼滤波方式建立它的建议分布.由于线性调节参数,此算法让系统拥有更优越的自适应性及鲁棒性,对高机动目标具有更强的跟踪效果,继而为强跟踪扩展卡尔曼滤波的能力.仿真结论说明,此算法的性能比别的几类非线性滤波算法更加优秀.比如辅助粒子滤波器(APF)、迭代扩展卡尔曼粒子滤波器(IEKE-PF)、Unscented粒子滤波器(UPF)、正则化粒子滤波器(RPF),则是在bootstrap粒子滤波器提出之后,继而出现的改进的粒子滤波器0基于粒子滤波,本文提出了阻止粒子退化的两个重点原因,以及选取合适的采样建议分布及重采样算法.     

基于视频和三维技术的微机原理及应用的CAI课件设计与开发

在高校教学中,CAI课件辅助教学基本普及,主要解决课程内容比较抽象、难以理解、教师用语言不易描述、某些规律难以捕捉、需要学习者反复练习的内容等,但是目前大部分的CAI课件功能比较单一,只停留在PPT里面的文字描述,简单的动画和简单的链接功能.本文分析了目前CAI课件的一些特点,介绍使用PowerPoint软件作为课件主要开发平台,综合运用Photoshop、Video Studio、3DS MAX等软件,利用软件的新技术制作基于视频和三维技术的微机原理与应用的CAI课件,提出总体思路与设计方案,并介绍制作课件的一些具体实现方法和技术技巧.     

基于功率约束及节点频谱选择的认知协同路由

为了提升认知无线网络的数据传输效率,优化节点能量负载,提出一种协同路由算法。基于覆盖与底层技术的协作设计一种协同网络架构,该架构针对网络频带表现多样化提供了一种新的频谱选择策略,提升频谱资源效用。结合协同网络频谱选择时的干扰特性,根据频谱、干扰和功率约束关系,提出最大化链路容量的频谱及节点功率分配方法。在协同路由设计上引入了频谱效用参数,参数的度量标准涉及节点剩余能量和链路容量,以优化路由节点能量负载和传输效率为目的。仿真对比结果表明,算法有效地利用信道接入机会进行数据转发,提高了传输效率,相比基于竞争进化算法的多播路由方法,数据包传递成功率提升了1．4％,平均网络吞吐量高出8．4％,平均节点剩余能量高出3．2％,在均衡节点负载上性能良好。     

一种自适应物种寻优的无线Mesh网络QoS路由算法

针对无线Mesh网络带宽、负载能量不均等情况引起的网络延迟,以及路由算法运算速度较慢等问题,提出了一种自适应物种寻优的无线Mesh网络QoS路由算法。该算法利用路径评价函数进行最佳节点路径的搜索并通过蚁群信息素更新规则来平衡网络负载,避免数据拥堵和传输延时,并结合量子行为粒子群优化算法的物种形成策略,提出一种领域最好位置的自适应搜寻方式,降低了网络延迟并提高了算法收敛速度。仿真实验表明,从网络延迟和算法收敛速度来看,该算法相比改进的蚁群QoS路由算法和基于遗传算法的QoS路由算法具有更良好的效果。     

工科专业自主创新工程实践教育体系的构建

培养高校工科专业自主创新人才是新一轮"本科教学工程"与"卓越计划"实现人才培养目标的重要任务,工程实践教育是培养工科专业大学生创新实践能力的重要措施和保障。本文结合应用型高效工科专业人才培养的现状,根据其发展特色分析七个关键问题,从"四大方面、五种层次、六类实践"深度剖析创新教育的开展,建立自主创新工程实践教育的平台,构建创新实践教育的体系,提出创新教育发展的思路和建议,以解决符合工科专业应用型创新人才培养目标要求的问题。     

基于改进粒子滤波算法的比较分析研究

提出一类改进的粒子滤波算法.对于建议分布的选取方案,此算法采取强跟踪分散的卡尔曼滤波方式建立它的建议分布.由于线性调节参数,此算法让系统拥有更优越的自适应性及鲁棒性,对高机动目标具有更强的跟踪效果,继而为强跟踪扩展卡尔曼滤波的能力.仿真结论说明,此算法的性能比别的几类非线性滤波算法更加优秀.比如辅助粒子滤波器(APF)、迭代扩展卡尔曼粒子滤波器(IEKF-PF)、Unscented粒子滤波器(UPF)、正则化粒子滤波器(RPF),则是在bootstrap粒子滤波器提出之后,继而出现的改进的粒子滤波器0基于粒子滤波,本文提出了阻止粒子退化的两个重点原因,以及选取合适的采样建议分布及重采样算法.     

网页设计应用型人才层次化培养的探讨

目前,各高校计算机教育基本都存在着培养目标不明确,课程设置落后以及学生缺乏实践能力等各种问题。要改善这种状况,应以培养学生扎实的基础能力和较强的实践能力为目标,在课程设置、教学手段、师资力量建设以及校企合作建设等方面进行改革。本文对网页方向的课程进行层次划分、阶段学习的改革,提出改善计算机网页设计方向教学的思路和方法,并以此论证计算机教育进行深入层次划分、阶段学习教学改革的可行性。     

基于OpenCV的双目立体视觉监控跟踪系统

现阶段的监控设备无法自主获取目标区域的距离信息,而且在一定范围之外,由于图像模糊程度加深而无法对特定个体进行识别确认。针对以上存在的问题,设计并开发了基于计算机视觉库OpenCV(IntelOpen Source Computer Vision Library)的双目立体视觉监控跟踪系统。利用OpenCV强大的计算机视觉和图像处理能力,结合自行研究的双目立体视觉测距改进法和轮廓搜索法,能实现对监控区域内的物体进行距离测量和轮廓识别。通过实验结果表明,基于OpenCV的双目立体视觉监控跟踪系统运行可靠稳定,在一定范围内达到了实验要求。     

基于云计算的高校信息化虚拟学习体系的研究与探索

通过对移动学习的数据处理与存储的分析,提出搭建基于hadoop的信息化虚拟学习平台,并结合泛在学习的实际应用,构建信息化虚拟学习体系,利用云计算的海量数据与高处理能力,提升学生的学习效率,全面发展学生的综合能力。     

高效的遗传蚁群组合算法在QoS路由上的运用

针对现有遗传蚁群算法中算法融合不佳与系统易出现拥塞现象等问题,根据遗传算法与蚁群算法不同时期的优点,提出了一种高效的遗传蚁群组合算法。该算法通过根据遗传算法的群体代价关系,提出了新的融合机制;为缓解系统最优化后所产生的节点负载压力,引入了防拥塞的赏罚机制。实验结果表明,该算法能够在保证系统传输效率的同时有效的防止数据丢包现象,与传统算法相比具有高效率、低耗能以及防丢包等优势。