一种基于机器学习的经济数据识别方法

针对海量经济数据无法正确识别并进行实时分析、存储的缺陷,提出了一种基于机器学习的数字识别方法。首先通过相机实时采集LED屏幕数据,采用人工设置ROI(Region of Image,感兴趣区域)的方式划分识别区域,然后采用水平投影法定位数字区域与分割单个目标,再提取归一化后识别目标的投影特征分布,并在训练阶段将其作为学习模型SVM(Support Vector Machine,支持向量机)的输入,最后用完成的SVM模型作为经济数据识别方法的分类器,并将识别数据导入后台数据库进行后续分析。实验表明:以某一股票软件为例,该系统可以准确快速识别屏幕上的经济数据,较传统方式效率更高,速度更快。

基于多轴机器人的浮雕加工系统设计

为实现浮雕的自动化加工,设计了一套机器人浮雕加工系统。为解决数控机床(Computer Numerical Control,CNC)自由度低、灵活性差而导致复杂曲面、镂空等加工工艺中存在的缺陷,设计了采用六自由度串联机器人的浮雕加工系统。由于目前大部分CAM软件仅支持数控系统加工文件的生成,因此使用机器人加工浮雕需解决数控代码到机器人加工轨迹的转换。该系统能够通过ARTCAM软件读取灰度图,产生三维模型,在三维建模的基础上生成数控刀位轨迹文件;可自主开发数控G代码刀位提取软件,解决数控刀位文件到机器人加工轨迹的转换,实现串联机器人的浮雕加工。系统的应用表明,多轴机器人浮雕加工系统的加工精度小于0.20 mm,完全能够满足浮雕工艺品的加工精度要求。

基于信息采集技术的网络教学系统设计

借助对网络教学系统开发设计的研究,凭借系统自身功能,辅以综合性的挖掘结果,包括Web结构挖掘、Web内容挖掘及Web使用挖掘,将针对性的推荐服务提供给广大学生用户,旨在确保在教学内容不断更换及运用少量数据的情况下,学生也能够享受到个性化、高质量的推荐服务。

基于MongoDB的Web信息采集系统应用研究

在降低成本、效率加大的情况下如何处理海量数据,是目前急需解决的重要问题。文章首先分析如何将Web日志存储到MongDB中,然后将其直接内置到MapReduce,将分析结果存储为文件以供业务人员查询分析,最后对日志分析系统进行性能测试。测试结果表明:在挖掘Web日志数据的情况下,能将数据中的主要访问模式进行系统化更新,从而为网站的结构模式采集提供有效信息。

基于C#应用的ADO.NET数据库访问技术

笔者在开发并研究基于C#应用的机场指挥系统中,面对大量、复杂数据库,如何利用ADO.NET数据库访问技术提高其访问效率是个重要技术难点。通过分析ADO.NET数据库访问技术的应用,促使C#应用能突破自身瓶颈,优化性能。

基于K最近邻的3D鞋底喷胶路径规划方法

装配机械臂进行3D鞋底自动喷胶是近年来逐渐发展起来的一项技术,主要用以替代人工喷胶,以解决用工短缺及环境污染的问题。利用3D视觉及机械臂实现了鞋底自动化喷胶,在不牺牲精度的前提下速度更快,效果更好。首先,通过线激光传感器扫描得到鞋底的点云信息,基于KNN点云滤波算法过滤噪声点及异常点;其次,结合鞋底点云的分布特点提出一种基于双边极大值的算法用于提取鞋底的边缘轮廓线,然后基于法向量的偏置算法获取鞋底的内轮廓线,即喷胶轨迹。最后,基于轨迹坐标及法向量生成机械臂的6维控制向量实现喷胶路径控制。为基于点云数据的鞋底3D路径规划方法提供了新的思路。

一种基于形状特征与SVM的列车故障连接件识别方法

针对货车故障图像检测系统中连接件定位、缺失的问题,提出了一种基于形状特征支持向量机学习模型的定位、识别方法。该方法首先采用门限阈值对灰度化后的列车图像进行处理,以减少外界环境对目标轮廓提取的影响。然后以目标形心为基准,生成识别算法的目标形状描述子,并用直方图对其进行量化处理。最后引入支持向量机完成连接件正/负样本的训练与判别。实验结果表明,该识别算法能够在复杂环境中判别连接件的定位与缺失信息,定位识别的效果几乎不受伸缩、旋转、平移等几何变换的影响,具有一定的稳定性。

浅谈汇编语言编程中创新意识的培养

汇编语言编程,应该从以下几方面入手:确定何种基本结构,设计流程图,采用何种寻址方式,何种语句。综合以上几方面的交叉运用,可以非常好训练与培养学生的创新意识。

一种基于学习模型与BoW-SURF的目标识别算法

为实现机器人的主动学习和特定目标识别,提出了一种基于学习模型与BoW-SURF的目标识别算法。基于SURF(Speeded Up Robust Features)稳定的多尺度特征描述特性,以SURF描述子作为目标的局部特征描述子,借鉴BoW(Bag of Words)模型在文档分类中的优点,按目标特征量化的框架模型生成了表达目标的特征字典。首先采用K-Means算法对训练目标SURF特征集进行聚类,得到训练集对应的聚类中心(即BoW模型中的字典);然后通过完备的特征字典基对特定目标进行统一的特征量化表达;最后使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的浅层分类器对目标进行分类。研究发现,在以多类型工件为实验样本的情况下,为提升算法的鲁棒性,同类型工件应按随机姿态进行摆放。通过实验发现,这种基于学习模型与BoW-SURF的目标识别算法可以在较复杂的环境下识别预定目标,根本不受目标平移、尺度缩放和几何旋转的影响,且识别工件目标可达50多种,准确率为90%,具有较强的稳定性与实时性。

基于遗传算法和虚拟化技术的网络配置方法

为实现大数据和计算机资源的优化配置,在分布式并行计算环境下,充分应用了光网络虚拟化和遗传算法,提出一种新的网络配置方法.首先,通过遗传算法推导光波长路径的最佳配置,以及分配给每个用户的计算机资源量;然后,基于用户和供应商之间在网络距离方面的公平性,提出了一种分割分配方案.该方案用于确定向每个用户提供计算机资源的供应商,以及所提供的计算机资源量;最后,生成或更新用户的分配候选供应商列表,选定候选供应商列表排名最前的供应商,并将其空闲计算机资源分配给用户,以完成网络配置.实验结果验证了所提方法的有效性,实现了大数据和计算机资源之间的网络距离公平性,以及计算机资源提供方之间的有效负载平衡.与其他同类方法相比,多项评估指标更优.

基于双容差机制的快速暗原色理论雾天图像增强算法

针对经典暗原色理论算法在处理雾天图像时出现的色调和亮度失真问题,提出了一种基于双容差机制的快速暗原色理论雾天图像增强算法.该算法首先通过容差机制分割图像,并根据阈值判断图像的明亮和非明亮区;然后引入改进的高斯平滑滤波对透射率图像进行平滑处理,以此优化透射率图像;最后通过引入容差机制对透射率图像进行修正,以此得到更加清晰的图像.将本文方法与经典的暗原色算法进行对比表明,本文方法在亮度、颜色保真度和时间效率上均优于暗原色算法,因此本文方法可为雾天图像的处理提供参考.

机场指挥系统数据库设计

如何对航空行业机场有限的资源进行科学合理的利用,使机场指挥系统数字化、网络化、智能化,使机场有限的资源得到充分合理的利用,这是当前航空行业亟需解决的问题。因此,设计一个全新的机场指挥系统数据库显得尤为重要。应用数据库复制技术,实现与机场原有站调系统、气象系统等的"桥接"技术,实现系统中关键数据的实时更新,保持数据同步。

机场指挥系统基于petri网的分析与设计

petri网是一个系统的数学表示,通过petri网做分析,可以将模拟系统的动态行为以及结构信息等做出提示,这些信息就能用来对模拟对象做出评估,提出改进建议。由此可见,petri网的理论发展是以petri网对系统模拟及设计应用为基础的。本文就提出基于petri网的机场指挥系统的设计和分析。

基于CAD/CAM的机器人平面雕刻系统设计

为实现平面雕刻的自动化复杂性加工,设计一套基于CAD/CAM的机器人平面雕刻系统,并进行了实验。基于现有主流三维建模软件UG、Solidworks、Pro/E生成了数控加工G代码,并解析、转换G代码,使工业机器人能代替数控雕铣机进行平面雕刻加工,克服现有设备按复杂曲面、镂空等工艺要求加工时存在的缺陷。所构建串联机械臂的作业空间较大,能完成尺寸较大雕刻产品的加工任务。在系统设计时,自主开发了数控加工轨迹的提取程序、轨迹模型到机器人加工轨迹的转换程序,以及机器人坐标系与建模坐标系的统一转换程序。实验结果表明,基于CAD/CAM的机器人平面雕刻系统,加工精度高于0.25 mm,完全能够满足木材、玉器、石灰岩、泡沫等刚度较小基材平面雕刻工艺品的加工精度要求。