图书资料管理中相关智能模块实现

随着科学技术的发展,计算机技术在图书馆管理中得到广泛应用,而如何利用计算机技术和网络通讯技术,对图书资源进行科学的管理,是图书馆工作的重要内容之一。本文利用VB和SQL语句,在ACESS数据库的基础上,实现了图书管理系统,主要包含多个智能管理模块,如智能提示、模糊查询、图书标签的智能推荐等。     

重剑运动员的进攻动机训练及其实战运用

进攻是所有竞技体育项目制胜的法宝,在击剑项目中,通过长期的重剑进攻训练实践,笔者认识到,要促进运动员进攻能力的提高,很大程度在于其内在动机的改变。教练员应该研究和掌握这一进攻训练工作的核心,在教学过程中改变传统思维方式和训练方法。     

基于AMWPSO-LSTM的多阶段间歇过程故障预测

过程安全对于间歇过程生产具有重要意义，为提高间歇过程生产安全性，提出一种基于改进粒子群算法(AMWPSO)优化长短期记忆网络(LSTM)的间歇过程故障预测模型AMWPSO-LSTM。针对LSTM中的神经元个数、迭代次数、学习率等参数需要人为设置的问题，采用AMWPSO对这些参数进行自动寻优。AMWPSO在原有粒子群优化算法(PSO)中融入了自适应变异和非线性递减惯性权重，提高了PSO的参数寻优能力。由于间歇过程具有多阶段性，因此先根据模糊C均值聚类(FCM)方法对间歇过程进行阶段划分，再利用Pearson相关系数对各阶段实验数据进行相关性分析，以降低系统变量的维数，并建立各阶段T²统计量控制限作为系统是否发生故障的指标。实验以青霉素发酵过程数据为例，建立基于AMWPSO-LSTM 的多阶段故障预测模型，并将该模型的预测结果与基于LSTM的多阶段预测模型、基于PSO-LSTM的多阶段预测模型的预测结果进行比较，结果表明，基于AMWPSO-LSTM 的多阶段故障预测模型可取得较高的预测准确度。     

弥合科学与价值之间的裂隙

长期以来,科学被看成是超脱价值的事业,在科学与价值之间似乎存在着某种裂隙.本文从语词分析、科学的结构、科学家探索的动因、社会中的科学、科学的人性化五个方面考察了科学与价值的具体关联,从而使科学与价值的裂隙在某种程度上得以弥合.     

有机化学开放性设计实验改革与探索

本文提出向学生开放有机化学设计性实验教学的模式,综合运用所学的理论知识与实验技能,选择实验方法,制定实验步骤,使学生在实验过程中处于完全主动的地位,充分发挥他们的想象力与创造力。实践证明,这样的改革可有效地提高实验教学质量。     

明清历史演义小说的创作特点

《三国志通俗演义》是明清历史演义小说的开山之作和最重要的代表作。受其影响，明清时期历史演义小说繁荣兴盛，并在艺术形式、创作方法、思想倾向和人物描写方面，表现出一些共同的创作特点：章回体的艺术形式；以实为主、虚实结合与崇实翼史的创作方法；宣扬儒家学说的思想倾向；理想化与类型化的人物形象。这些创作特点的形成有其特定的历史、文化及思想原因。     

基于差分阈值与模板匹配的心电R波提取算法

心电信号(electrocardiogram,ECG)是人体最重要的体征信号之一,R波是心电信号中最明显的特征参数.R波的正确提取是计算心率、分析心率变异性等其他参数的基础.以一阶差分为基础,结合模板匹配算法,在匹配的过程中采用阈值比较和匹配系数的心电R波检测方法,提高了R波检测的准确率.实验表明,该算法能够快速准确地检测心电信号数据中R波特征值.     

一种连续无创血压监测头带的研究

目前大多数无创血压测量采用的是袖带示波测量法,仪器携带不方便;通过气泵对袖带进行充放气,测量周期长,不能够对人体血压进行连续地测量,考虑研制穿戴式血压测量头带,对人体血压进行无创连续测量.采用高分辨率心电采集芯片ADS1292R采集头部微弱心电信号(electrocardiogram,ECG),同时使用反射式光电传感器在眉骨处采集时间上严格同步的光电容积脉搏波信号(photoplethysmography,PPG).分别定位ECG和PPG的特征点,计算PPG信号传播延迟(pulse wave transit time,PWTT),并和同一时刻血压值进行相关性分析以及回归分析,建立血压测量模型,即可根据PWTT求得血压.对试验者进行实验表明,采用该便携式无创血压检测装置与传统无创血压测量法对比,误差维持在5％以内.该检测头带信号采集均在头部完成,穿戴方便,功耗低,舒适性强,是一种可行的便携无创连续血压监测装置;同时可将检测结果通过蓝牙实时传至用户手机或PDA装置显示并存储,完成长时间动态血压监护.     

新型心电信号检测带通滤波器的设计

提出了一种新型的用于心电信号检测的带通滤波器.心电信号是常见的生物电信号,低频达到0.1 Hz,高频分量超过100 Hz,其检测电路中需要一个0.1-100 Hz的带通滤波器.由于0.1 Hz的低截止频率和片上电容、电阻值的限制,采用传统滤波器设计方法很难达到设计要求.为寻找结构简单而性能达标的滤波器结构,引入了电流舵技术,用低通滤波器和高通滤波器串联的方式,使用不超过10 kΩ的电阻和不超过6 pF的电容就可以实现低达0.026 7 Hz的截止频率.该滤波器在SMIC 0.18 μm工艺下进行设计与仿真,经过仿真验证,该滤波器在1.8V工作电源的情况下获得了0.026 7-202 Hz的通频带,低于168 μV的输入参考噪声;0.1-100 Hz频带内相移小于±30°,带内波动小于1 dB,滤波器整体功耗为311 nW.该滤波器结构简单,所需电阻电容值小,具有低噪声、低功耗的特点.     

机器学习在车载激光点云分类中的应用研究

点云信息分类提取与利用是车载移动测量系统的关键技术,提高车载激光点云分类的智能化已成为当代信息科学技术发展所面临的重要问题.从分析点云的特征入手,采用机器学习方法对车载激光点云的行道树提取进行了大量实验研究.首先,在点云原始特征的基础上,根据其局部几何特征及空间分布,构造了由三维空间位置、回波强度、颜色值、法向量、单位投影密度、残差及回波强度维度内的残差等17个特征值组成的点云高维特征向量,然后采用支持向量机和人工神经网络两种机器学习方法分别对行道树点云进行提取实验.实验中采用了粒子群优化算法对支持向量机进行参数寻优,采用所构造的由17个特征值构成的特征向量对点云进行机器学习,两种学习方法的行道树点云分类精度分别可以达到99.75%和99.25%.实验结果表明,采用机器学习的方法对于提高车载激光点云分类自动化程度和智能化水平具有重要意义和作用.