基于物联网技术的智慧健康监测系统设计与实现

传统的医疗模式很难及时获取人的健康数据,不能实现对老年人健康及姿态信息的实时监控。文中以STM32F103单片机为核心控制器,采用心率血氧传感器、姿态传感器等采集身体健康数据,通过MQTT物联网协议将其上传至阿里云平台,并应用云端数据分析处理平台对身体健康数据进行实时分析和预警。系统经过测试,当用户跌倒或心率血压异常时,设备会发出警报声,提醒周围人进行救护,同时监护人手机会收到异常预警。

融合知识图谱和语义匹配的医疗问答系统

问答系统是自然语言处理领域中的一项重要任务,常应用于医疗服务。传统的问答系统通过知识图谱的实体关系匹配返回相应的尾实体作为答案,然而,倘若实体或关系无法识别,又或者在知识图谱中并不存在相应的实体关系,问答将无法继续进行。为了解决这一问题,建立一种融合知识图谱和语义匹配模型的中文医疗问答混合系统。当所提问题无法在知识图谱中进行实体关系匹配时,该模型能继续从问答对数据集中找到最相似的问题,并返回相应结果作为答案。在语义匹配模型方面,结合中文医疗相似问题对,在Sentence-BERT模型上进行微调训练,并引入双曲空间中的距离度量函数对句子对进行相似度度量。结果表明:在整体性能方面,所提模型相较于BERT这类大语言模型精度能提升7.16%;在度量能力方面,双曲度量相较于通用欧氏空间度量,如余弦度量,最高能有2.28%的精度提升和1.58%的F_1值提升。

融合实体语义的实体关系抽取联合解码

针对复杂语境中存在多义词或上下文联系不强的实体,导致模型难以正确识别其关系的问题,提出一种基于BERT和联合解码的实体关系抽取模型。该模型首先采用BERT对实体进行语义编码,提取出实体的上下文信息;然后,利用自注意力机制标记出头实体,并对尾实体进行预测;最后,设计联合解码机制,结合实体语义信息和关系抽取任务进行联合解码。实验结果表明,与基准模型相比,所提模型在纽约时报(NYT)数据集和WebNLG数据集上的准确率和F1值均有所提高,能够有效地提高实体关系提取的准确性。

基于Python+Flask+ECharts的国内热门旅游景点数据可视化系统

在大数据时代,旅游市场竞争日益加剧,使用大数据分析来提高游客的满意度显得尤为必要。针对旅游业的需求,文中开发了一种国内热门旅游景点数据可视化系统,使用Selenium爬虫爬取携程网热门旅游景点数据,将爬取好的数据保存为CSV文件,再通过Navicat for MySQL工具导入MySQL数据库中,然后利用Pandas进行数据清洗及数据分析,最后通过Flask+ECharts+Bootstrap搭建可视化界面,将可视化分析结果展示出来。系统具有较为强大的功能、良好的互动性,满足了旅游业和游客的实际需求。

基于数据库的信息处理系统研发与设计

随着大数据技术的发展,对读者阅读行为进行科学的数据分析并搭建相应的可视化系统,实现不同读者信息形象化、个性化服务尤为重要。文中基于B/S结构,在工厂模式的基础上搭建Spring Boot框架,运用slf4j、Java以及数据库等设计个人阅读信息系统。系统分别对不同年龄读者借阅量、各类型图书借阅量、不同年龄借阅占比等数据进行统计,并将其以可视化的方式呈现,进而明确读者需求,提供精准服务,提升读者满意度。多次实验结果表明,所设计系统能对读者行为进行有效的数据分析,把握读者行为趋势,为读者打造一个更加个性化的服务体系。

随钻井下振动数据分析软件设计与实现

随钻井下振动数据的分析和处理对安全钻井、仪器维保策略选择、钻具疲劳损伤评估、钻进效率评估等具有重要意义。文中在Visual Studio环境下,利用C#语言开发了随钻井下振动数据分析软件,对振动数据进行时域和频域分析,实现了振动信号时域波形显示、振动量级统计分析、振动信号频谱分析、横向和纵向特征强度计算、粘滑比计算、井下异常振动状态识别等功能,解决了大数据文件的快速读取问题,提高了软件的运行效率和鲁棒性。利用该软件对现场实测振动数据的分析结果表明,振动数据分析结果正确,软件运行稳定,数据处理速度快,满足用户使用需求。

基于多特征融合的藏语语音情感识别

藏语语音情感识别是语音情感识别在少数民族语音处理上的应用,语音情感识别是人机交互的重要研究方向,提取最能表征语音情感的特征并构建具有较强鲁棒性和泛化性的声学模型是语音情感识别的重要研究内容。基于此,为了构建具有高效性和针对性的藏语语音情感识别模型,文中构建了一种藏语语音情感数据集(TBSEC001),并提出一种适合于藏语的手工语音情感特征集(TPEFS),该特征集是在藏语与其他语言的共性和特性的基础上手工提取得到的,TPEFS特征集在支持向量机(SVM)、多层感知机(MLP)、卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)这些经典网络中都取得了不错的效果。所提出的方法在藏语语音数据集(TBSEC001)上取得了88.4%的识别结果,以及在EMODB、RAVDESS、CASIA数据库上分别取得了84.1%、74.3%以及82.5%的识别结果。实验结果表明,该特征集在保证识别率的情况下,对藏语语音情感识别具有一定针对性。

基于A40i处理器的便携式振动分析系统

针对旋转机械设备轴承运行过程中出现的振动异常,设计一种能实时监测和诊断故障的便携式振动分析系统。该系统由ARM开发板、7.0寸电容触摸屏和Qt软件构成。硬件上以国产处理器A40i为逻辑控制核心配合三向振动传感器A27F100对振动数据进行采集处理。软件上使用C语言编写了采集控制USB传输数据的协议转换层,使用Qt编写了处理振动数据的上层应用程序和显示振动数据的人机交互界面。协议转换层和上层应用程序部署在同一个ARM开发板上,两个进程间通信采用基于网络的Socket通信。实验结果表明:立足于国产处理器的系统能实时采集旋转机械的振动数据,并可以诊断分析旋转机械轴承故障原因;振动分析系统具有成本低、便于携带、操作简单,且可以实现对采集数据的实时分析、保存、传输等功能。

应用在嵌入式设备的气相色谱仪数据处理方法

气相色谱法广泛应用于混合气体的分析检测中,然而在采集数据的过程中容易受到干扰,造成色谱图存在大量的噪声,产生基线的漂移,导致后续的谱峰检测和谱峰分析的准确率降低,难以应用在实际混合气体检测中。根据一阶滤波特性,文中提出一种自适应的动态一阶滤波的去噪方法,结合移动均值滤波,解决了由于环境干扰导致色谱信号存在大量噪声的问题,有效地消除了噪声且信号畸变小,优化了采用固定滤波系数带来滤波效果不稳定的问题。提出一种自适应阈值的基点移动法的基线校正方法,并结合滑动极值和限幅进行基线校正,解决了基线漂移带来的信号检测偏差大的问题,保证了后续谱峰检测和谱峰分析的有效性。

基于Java和聚类分析移动端天气雷达管理系统设计

传统天气雷达管理系统以计算机为终端,灵活性和开放性受时间、地点等因素限制,并且数据存储过程非常简单,数据识别度不高,缺少实时天气信息。因此,结合Java语言和数据库技术,提出一种移动端天气雷达实时管理系统的新思路,通过使用手机终端和数据存储优化来解决现有雷达系统存在的弊端。基于数据库和Android技术,使用MVC模式设计软件系统,实现移动端远程控制、显示产品与故障预警等功能。基于强回波定位算法和百度天气API,实现对雷达数据几个强中心的识别与定位,获取该经纬度的实时天气状况,实现雷达数据存储与对应天气过程的关联,便于后续的资料处理和应用。测试结果表明,所设计的系统可有效地进行雷达控制、产品实时显示、故障预警,以及实现雷达数据应用检索的便利化,由天气状况定位雷达资料,具有较高的灵活性和可靠性。

基于深度学习算法的水稻飞虱虫害图像测报系统设计

为了实现水稻飞虱虫害诊断,解决传统测报系统中存在的误报率高的问题,利用深度学习算法从硬件和软件两个方面对水稻飞虱虫害图像测报系统进行优化设计。测报硬件系统主要由主机、分机、传感器以及图像采集设备组成,并通过电源电路为硬件设备提供电力支持。在硬件设备安装完成的基础上,建立数据库为软件功能的实现提供基础数据,并利用深度学习算法通过采集图像预处理、识别水稻飞虱虫害和启动异常报警程序三个步骤实现图像测报功能。为了检测设计的基于深度学习算法的水稻飞虱虫害图像测报系统的性能,设计系统测试实验。经过与传统测报系统的对比可以发现,设计的虫害图像测报系统的误差率降低了0.19%,且平均时间消耗节省了0.64 s。

基于决策树算法在人力资源推荐技术中的应用

研究基于决策树算法的人力资源推荐方法,提升人力资源推荐的综合质量与实际应用效果。采用流式分布式数据采集方式从海量数据源内采集人力资源数据,依据数据来源类别归类数据后,储存为原始人力资源数据集。针对原始人力资源数据集的缺陷,通过数据抽取、清洗转换及加载的预处理过程,实施数据预处理并构建数据仓库;将该数据仓库中的数据输入到通过改进ID3决策树算法改进的C4.5决策树算法中,该算法通过多层节点的反复分裂生成决策树,获得能够满足人力资源推荐预设终止条件的同类别分裂结果,实现人力资源推荐。结果表明,所提方法的最佳叶子节点数为15个,在此叶子节点数下该方法的召回率、F1值及覆盖率均较高,能够显著提升人力资源推荐的综合质量与推荐效果。

船载天线的故障诊断与动力学分析

使用六自由度摇摆台模拟0.8 m船载天线使用场景,搭建数据采集平台对故障方位轴承数据进行采集,以Rossler混沌数学模型为基础,结合Duffing方程优点,建立变形Rossler混沌数学模型,将故障信号加入混沌系统并计算其最大Lyapunov指数来识别故障信号,并增加故障频率进行动力学仿真,验证故障频率对船体的影响,为船载天线的故障诊断及实际应用提供一定的理论依据。

双处理器间容错控制技术

针对双处理器的协同处理问题,文中提出一种基于FPGA的容错控制技术,并将其应用于双处理器系统共管模式。将处理器及其相关资源的故障分为4种情况进行讨论,综合运用故障模式响应、状态监控和控制、动态故障判断、仲裁控制和资源重配置等方法实现故障的检测、屏蔽和切换。该方案具有体积小、功耗低、可靠性高的特点。最后,以人为干预的形式采取相应的物理手段,分别向模块注入外部故障,通过计算系统切换时间来验证容错控制器的切换成功率和切换效率,并分析其对系统的影响。

基于FPGA的战术数据链带优先级的轮询接入控制系统研究

针对传统战术数据链的不足,为缩短报文等待时间和降低站点能耗,在战术数据链中引入离散时间带优先级的轮询接入控制协议(DPACP),所有站点报文都使用完全服务方式进行发送。采用马尔科夫链和概率母函数对系统进行建模,推导协议性能指标精确解析,并通过理论计算和仿真实验分析系统性能指标。应用FPGA对该控制系统进行设计,实验结果进一步表明,该控制系统能较好地缩短报文平均等待时间和平均排队队长,可提高战术数据链信息传输效率,降低站点能耗,提升系统性能,并验证了该系统的可行性。

大数据分析技术的图书馆信息检索系统设计与研究

针对当前图书馆信息检索系统存在信息检索误差大、工作效率低等难题,为了获得理想图书馆信息检索结果,设计了一种基于大数据分析技术的图书馆信息检索系统。首先对图书馆信息检索系统的功能进行描述,建立了图书馆信息检索系统的总体框架;然后对图书馆信息检索的硬件子系统和软件子系统分别进行了详细设计,并重点描述了图书馆信息检索算法;最后在相同实验条件下,与其他图书馆信息检索系统做了仿真对比测试。测试结果表明,相对于其他图书馆信息检索系统,文中系统的图书馆信息检索精度得到了大幅度的提升,同时加快了图书馆信息检索速度,可以为学生快速、精确检测到真正需要的信息,可以应用于实际的高校图书馆管理中,具有较高的实际应用价值。

目标多维特征数据库设计与实现

针对地物目标空间、光谱和偏振等多维信息管理不够全面、目标多维特征利用不足等问题,提出构建目标多维特征数据库的方法。基于SQL Server数据库和关系模型,利用C#语言和.NET平台下的WPF界面框架和Entity Framework数据访问技术,设计了四层体系结构以及四类功能模块,开发了包括空间、光谱和偏振等多维信息在内的数据库系统,并针对多维样本设计了包含属性信息的编号形式。该系统提高了目标多维信息的管理效率,并且为地物目标的探测、分类和识别等应用提供支持。

基于FPGA的可见光波段便携式光谱仪的设计

为了有效地实现光谱仪的便携式设计,文中采用FPGA便携式光谱仪。FPGA采用Altera公司的CLCLONE IV系列的EP4CE30F23C8N芯片,CCD采用东芝公司的TCD1304。系统机上的数据使用Matlab进行去噪处理,绘制成光谱曲线,系统选用汞灯作为标准光源进行系统校验,利用汞灯的5个标准光谱特征峰确定光谱仪的谱线校验系数。测试结果表明,光谱分辨率可以达到10 nm,系统可以实现可见光波段的光谱测量,具有较好的实用性。

基于边缘计算和优先级分类的智能楼宇网关设计

针对大型楼宇领域内设备种类繁多、通信协议不统一、数据通信量大和实时性差等问题,提出一种基于边缘计算和优先级分类的智能楼宇网关设计方案。该网关以STM32F103ZET6为核心控制器,选取ZigBee和ModBus两种常见的通信方式作为接入端,设计一种自定义帧格式完成两种通信协议与MQTT协议的转换。根据采集数据的紧急程度进行边缘计算和优先级分类调度,不仅提高了系统对紧急数据处理的实时性,而且减轻了网络负载和云端的压力。最后将转换为MQTT协议的数据包通过Internet上传到OneNet物联网云平台,为智能楼宇数据的分析和决策提供依据。经测试,所提系统运行可靠,切实可行,在智能楼宇、农业大棚等领域具有一定的应用和借鉴价值。

自适应业务场景的数据库冷热数据识别算法

作为数据库重要的底层技术,冷热数据识别旨在动态缓存热数据驻留内存、淘汰冷数据至外存,通过提高缓存命中率加快数据库访问响应速度。传统冷热数据识别方法如LRU、LFU主要针对时效性、频率性业务场景,当业务场景改变时,难以自适应新业务场景的冷热数据变化规律,因此缺乏灵活性。为此,提出HF-ARC算法,开展自适应业务场景的冷热数据识别。HF-ARC算法融合不同业务场景下的数据时效性与访问频率,实现了数据库冷热数据识别的自适应业务场景调优。基于Flash-DBSim系统仿真平台,分别采用局部、概率、线性三种访问模式模拟时效性、频率性、综合性业务场景。实验结果表明,HF-ARC算法根据不同业务场景冷热数据变化规律,动态调整冷热识别策略。相比非自适应识别算法,可将缓存命中率提高5%~15%;相比其他适应性算法,可将缓存命中率提高1.3%~2.5%。