基于GAF-CNN的n/γ甄别方法研究

中子探测是核能开发领域的重要技术,由于中子闪烁体探测器往往会对中子和γ射线同时响应,因此有效分辨中子和γ射线是实现高精度中子探测的先决条件。为进一步提升n/γ甄别性能,本文结合脉冲形状甄别(PSD)技术和格拉姆角场(GAF)图像转换方法,将卷积神经网络(CNN)分类模型应用到n/γ甄别中。通过GAF将n/γ脉冲数据转化为二维图像,之后将其输入到CNN分类模型中达到样本辨别的目的。为验证GAF-CNN甄别的准确性,与传统CNN甄别法和电荷比较法进行了甄别效果对比。结果表明,GAF-CNN甄别法具有更低的辨别误差率和较短的处理时间,且n/γ甄别品质因子(FOM)有着数量级上的提升。同时其具备网络轻量化的特点,有助于实现CNN PSD算法的嵌入式部署,为研制高性能n/γ复合探测能谱仪提供了一种可行的PSD技术解决方案。

CeBr_(3)探测器原位测量海洋γ放射性核素模拟研究

针对海洋环境本底复杂、人工γ放射性核素含量低导致目标核素测量精度低的问题,提出将CeBr_(3)闪烁体探测器应用于海洋γ放射性核素原位测量的方案。通过MC模拟,计算分析了CeBr_(3)探测器对海洋环境中常见人工γ放射性核素的探测效率、有效探测距离、在海水中的本底能谱(包括探测器自身放射性)、最小可探测活度浓度(MDAC)等,并与传统NaI(Tl)、LaBr_(3)(Ce)探测器的性能进行了对比分析。研究结果表明,所提出的海洋原位γ放射性测量方案能够弥补传统低分辨率NaI(Tl)探测器与复杂本底LaBr_(3)(Ce)探测器在海洋环境下对γ射线测量的不足,对提升海洋原位γ探测器在海洋放射性污染监测的智能预警能力以及对海洋环境资源的保护能力等方面具有重要意义。

基于GASF与MSVM的放射性核素识别方法

提出了一种基于格拉姆角和场(GASF)与基于Mahalanobis距离的支持向量机(MSVM)的核素识别方法。将核素γ能谱数据视为一维序列,利用GASF方法将能谱数据二维化,再利用双向二维主成分分析对二维化能谱数据进行降维以进行特征提取,设计MSVM分类器并结合遗传算法进行参数寻优,实现对γ能谱(核素)的识别,利用Geant 4仿真核素γ能谱数据对本文算法与寻峰算法、SVD-SVM算法进行了对比实验,同时在真实核素γ能谱数据上进行了识别实验。结果表明:本文方法与同类方法相比,通过利用全谱信息,有效提高了核素识别准确率;在探测距离为20 cm内,对真实探测环境中得到的不同探测距离的核素能谱的平均识别率均高于96%,表现出良好的识别性能。

个性化健康宣教在独居老年脑出血患者护理中的应用研究

目的探讨个性化健康宣教在独居老年脑出血患者护理中的应用价值。方法选择本院接受治疗的120例独居老年脑出血患者,按照随机数字表法分为实验组和对照组,各60例。对照组给予常规护理,实验组在对照组患者基础之上给予个性化健康宣教。通过本院自行设计的问卷,了解患者对脑出血有关知识的掌握程度以及患者对健康教育的满意度,并比较2组患者服药依从性、护理依从性、生活依从性的差异。结果经过个性化健康宣教,实验组患者在健康知识掌握程度、护理满意度以及服药依从性、护理依从性以及生活依从性等方面显著优于对照组(P<0.05)。结论个性化健康宣教能够显著改善患者的健康知识掌握程度,提高患者对护理工作的满意程度,显著改善患者的服药依从性、护理依从性、生活依从性。

基于稀疏表示的核素能谱特征提取及核素识别

提出了一种基于稀疏表示的核素能谱特征提取方法,其实质是将核素能谱在区分性最好的稀疏原子上进行投影。利用稀疏分解方法对核素能谱进行稀疏分解,提取分解系数向量作为表征核素的特征向量,通过模式识别分类方法建立分类模型实现核素识别。与传统稀疏分解方法的区别在于:在能谱稀疏分解过程中按照稀疏字典中的原子排列顺序顺次进行分解;其次,分解目的在于特征提取,即最终提取到的特征对不同核素具有可区分性,并不要求核素能谱的重构精度。在^(241)Am,^(133)Ba,^(60)Co,^(137)Cs,^(131)I和152 Eu共6种核素1200个能谱数据上进行了核素识别实验,7种不同分类算法的平均识别率达到91.71%,实验结果的统计分析表明,本文提出的特征提取方法识别准确率显著地高于两种传统核素能谱特征提取方法准确率。

基于支持向量机的复杂核素能谱识别

针对传统γ能谱识别方法对高本底、低分辨率的复杂γ谱解析效果不明显、准确率低等问题,提出了一种基于支持向量机的核素识别方法。通过能谱预处理方法,获取能谱特征信息,将核素库的建立与分类器的构造相结合,使用实际能谱进行验证。通过谱仪对3种核素的不同组合进行能谱实测,实验结果表明,通过支持向量机的分类方法,对实测混合核素的识别准确率达到94%以上。

基于单片机和光电检测技术的机器人行为控制系统

介绍了基于单片机和光电检测技术的机器人行为控制系统。系统采用了光电检测寻线和直流电机驱动相结合的机器人控制技术,应用AVR单片机为核心控制器,采集、存储、处理由光电检测寻迹系统输入的数字信号,并通过驱动系统控制直流电机,使机器人按照预设的路线行走。该系统具有自动纠偏、准确可靠、抗干扰能力强等特点,为机器人行走的准确性提供了可靠保证。

一种改进的AODV路由算法设计

传统的AODV路由有以下缺点:网络拓扑结构改变后,链路修复性能差,数据传输延迟大,路由重建时间长等。提出一种改进的AODV路由协议,通过设置多条优先级链路来减少修复范围。仿真表明改进的AODV更适应于拓扑变化快的环境,并能在链路中断后迅速找到可用路由。

一种机器人寻迹行走控制系统

本文介绍了一种机器人寻迹行走控制系统。系统采用了光电检测寻线和直流电机驱动相结合的机器人控制技术,应用AVR单片机为核心控制器,来采集、存储、处理由光电检测寻迹系统输入的数字信号,并通过驱动系统来控制直流电机,使机器人按照预设的路线行走。系统具有自动纠偏、准确可靠、抗干扰能力强等特点,为机器人行走的准确性提供了可靠保证。

对处于恢复期的脑梗塞患者进行康复护理的效果分析

目的 :探讨分析对处于恢复期的脑梗塞患者进行康复护理的临床效果。方法 :选取近年来我院收治的80例恢复期脑梗塞患者作为研究对象,采用随机数表法将其分为对照组(40例)和观察组(40例),为对照组患者进行常规护理,为观察组患者在进行常规护理的基础上实施康复护理干预,然后观察对比两组患者的临床疗效,并将对比的结果及两组患者的临床资料进行回顾性的分析。结果:观察组患者的护理效果明显优于对照组患者,差异显著(P<0.05),具有统计学意义。结论 :对处于恢复期的脑梗塞患者进行康复护理的临床效果显著,值得在临床上推广应用。

强噪声背景下微弱核脉冲信号提取方法

针对强噪声背景下,微弱核脉冲信号的幅度与发生时刻信息检测存在困难的问题,提出一种基于Gabor变换及稀疏表示的核脉冲信号提取方法.首先利用Gabor变换根据样本信号构建单核脉冲信号表示字典;其次采用K-SVD算法消除因不同探测器和噪声引起的Gabor基函数的差异,构建完备字典,将其用于表征淹没在噪声中的有用信号,通过改进的OMP算法重构信号达到抑制噪声的目的,实现微弱核脉冲信号的提取.为验证该方法的可行性和有效性,利用CsI(Tl)探测器测量得到的实际核脉冲信号和仿真数据进行实验,结果表明,所提出算法恢复的核脉冲信号幅度和峰值发生时刻误差小于传统的Salley-Key最优平滑滤波和Kalman滤波算法.

CCD技术在移动智能体中的应用

本文详细介绍了一种基于CCD传感器的二值化图像数据采集系统,并着重介绍了该系统在比赛中的应用。

快速提取γ能谱特征方法研究

针对基于匹配追踪算法的γ能谱特征提取方法中匹配拟合效率较低的问题,研究在不同参数构成情况下能谱信号的拟合情况,构造新的原子库进行特征提取,通过对比所用时间和识别准确率来验证特征提取的效率和效果。实验结果表明:该方法相较于传统方法具有更高的提取效率和同等的提取效果。

基于CMOS图像传感器的机器人寻线系统

本文介绍了一种以AVR单片机为控制平台的廉价、快速、简洁的基于CMOS图像传感器的机器人寻线控制系统。系统通过CMOS传感器对地面的深绿色和白色图像信号进行采集和二值化处理,得到的信号通过AVR单片机后输出PWM波和D/A信号去驱动行走机构,实行了对机器人的寻线行走控制并准确定位。为提高机器人的自主性和智能性,本系统在设计中还使用了红外遥控实现机器人的无线启动功能和使用超声波模块实现机器人的避障检测功能。

一种应用于机器人行为控制的算法研究

介绍了一种专门用于二轮小车的轨迹控制的算法研究。差分方向控制算法数学描述较为简洁,易于编程实现,对硬件没有太高的要求,更不需添加额外的专用定位装置。该设计创新性的用直角坐标系对比赛场地进行建模,然后利用差分算法对机器人运动路径进行规划和控制,最后还给出障碍物应对策略。该算法很好的实现了机器人寻线的控制,已成功应用于全国大学生机器人竞赛等场合,取得了良好的应用效果。而本文的论述仅限于算法本身,与具体语言的实现无关。

稀疏表示法提取γ能谱特征

针对γ能谱分析中重峰及强噪声背景下弱峰存在时特征提取困难的问题,提出了基于稀疏表示的γ能谱特征提取方法。采用匹配追踪算法提取能谱特征,获取能谱稀疏分解系数,然后使用所获特征训练模糊决策树,最后利用测试样本在所训练决策树中的识别准确率来验证特征提取效果。实验结果表明:该方法避免了传统的预处理过程,能有效地对γ能谱进行特征提取。

新时期高职教师面临的挑战及角色的转变

介绍了在新形势下高等职业教师所面临的挑战,并对教师应该如何适应这一新形势的挑战,以及如何实现高职教师角色的转变等问题提出了建议。

嵌入式PC在移动智能体行为控制中的应用

重点论述了嵌入式PC——PC/104对移动智能体行为的控制。PC/104运行速度快、精度高,使得硬件电路的设计简洁可靠。软件设计采用面向对象的分析、设计和实现方法,其中光电检测的自适应算法是软件设计中的一大特点,它能够使移动智能体根据环境的变化自动更新阈值。目前,该硬件系统所对应的程序模块的功能都能够很好地实现,系统已成功应用于机器人竞赛等许多领域,取得了良好的效果。

模糊控制在移动机器人中的应用

针对具有引导线环境下自主式移动机器人寻线和运动控制这一工程实际问题,给出了基于嵌入式PC模块用于机器人小车的控制系统设计。在此基础上运用模糊逻辑推理方法解决了自主式移动机器人的导航和避障问题。仿真研究与实际运行表明了该方法的有效性。