高校教室照明节能系统探讨①?

针对高校教室照明系统能耗大浪费多的问题,利用红外装置和人脸识别系统,设计了一套高校教室照明节能系统。系统将教室分为几个区域,利用红外装置周期扫描人体信号,能够实现无人自动关灯,并且在人员过于分散情况下,部分分区也会自动关灯,促使人员集中。该系统较好地解决了高校教室照明系统能耗大浪费多的问题,显著提高了电能的使用率。     

非特定语音识别技术在现代家居控制系统中的应用

该文介绍了语音识别技术的基本原理,以现代智能家居为背景,将非特定语音识别技术应用于智能家居控制系统中。通过非特定人语音识别技术,该系统能够正确地识别出人的语音控制命令,进行家电设备的智能语音控制,实现家电设备控制的智能化、便捷化。     

支持向量机的凸优化求解

支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论的机器学习方法,由于其优越的学习性能,已经成为当前模式识别、数据挖掘、大数据处理等机器学习领域的研究热点.查阅相关同类文章,发现其中对SVM理论中公式,如距离函数d、拉格朗日函数L(w,b,α)、二次凸优化函数f(x)等的来龙去脉缺少细致的阐述.本文对SVM理论中典型的线性最优二分类问题的求解进行了完整的推导,并给出了对岩屑岩性分类识别的结果,也为今后的非线性多类模式分解作出铺垫.     

用AutoCAD2002进行三维造型的方法

提出了一种在AutoCAD中利用二维视图进行三维造型的方法,该方法避免了在视图中频繁地改变坐标系,能有效地提高绘图效率,准确、直观地达到三维造型的目的。     

Auto CAD中零件表面粗糙度标注功能的开发

论述了以计算机绘图软件AutoCAD为图形支持软件,实现零件图表面粗糙度自动标注的程序设计方法,用这种方法使零件图表面粗糙度的自动标注成为可能。     

基于神经网络测试码生成的一个鲁棒算法

针对基于组合电路神经网络模型进行测试码生成,提出了一个对神经元连接权值不敏感的鲁棒算法——改进的遗传算法．它克服了运用概率松驰搜索算法求解测试矢量时,神经元之间连接权值的选择影响测试结果的缺陷,增强了测试码的鲁棒性．该算法对不同的连接权值都能得到满意的测试结果     

基于非线性共振的说话人特征提取研究与仿真

针对人发声系统的非线性特性和语音信号的类混沌特性,提出了一种基于非线性共振Duffing模型的说话人语音信号的特征提取方法。实验结果表明:采用非线性共振Duffing模型的特征提取方法,较基于非线性动力学提取广义维数特征具有较高的识别率。同时,同一语音信号在相同的识别系统中,与经典的MFCC特征相比,也具有较高的识别率。     

射线数字检测中底片数字化及缺陷信息库建立方法研究

在无损检测中,针对压力容器焊缝结构复杂,检测焊缝底片缺陷时定级比较困难,并且底片长期保存和查询存在困难的问题,设计了射线检测底片数字化仪器与底片缺陷信息库系统软件。并根据数字化底片的缺陷的特征,提出了一种基于神经网络的底片焊缝缺陷的识别方法,并建立了缺陷信息库。试验结果表明该仪器能够快速实现底片的数字化,并对底片中的焊缝缺陷定位识别率达到90%以上,提高了射线检测的效率。     

基于模糊判别准则和特征加权模板匹配的字符识别

字符识别算法的设计作为光学字符识别的最关键步骤,直接影响到字符识别的精度和速度。运用特征加权模板匹配算法并结合基于模糊原理的判别准则,设计了一个字符识别算法。该算法从当前应用最广泛的模板匹配法入手,对标准模板匹配算法加以改进。在此基础上利用模糊理论作为判断标准来进行字符识别。所提算法能够充分区分开字符笔画和非笔画部分对字符识别的影响大小,从而有效地提升了识别率和鲁棒性。从实验结果来看,该算法性能较优。     

基于多次分割的疲劳驾驶的检测方法研究

针对目前常用的人眼检测方法误判率高,计算量大的特点,提出了一种基于多次分割的机器视觉人眼检测方法,进行疲劳驾驶检测研究。首先,将图像由RGB颜色空间转换至HSL空间,设定HSL空间分割阈值得到人脸初分割图像(第一次分割),经过滤波,膨胀、腐蚀等操作后与源图像进行掩膜。然后,按照初分割方法再进行第二次和第三次人眼分割;最后利用统计双眼面积和的方法实现疲劳检测。动态实验中,人眼识别准确率为93%,疲劳检测准确率为90%,表明该方法能较好地解决复杂背景中人眼定位问题,准确率较高、速度快,算法移植性强。