基于粒子滤波的SLAM算法并行优化与实现

基于粒子滤波的即时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)算法,可在完全未知的环境进行即时的定位和地图构建.该算法使用粒子集表示定位位姿的概率分布情况,计算量与粒子集的规模成正比,在一定范围内,粒子的数量越多,算法的定位准确度和抗干扰能力越好,但在增加粒子数量的同时,将增加计算时间,从而导致定位延迟,造成移动机器人的定位误差.提出一种结合粒子滤波和SLAM算法特点的GPU并行优化的方法进行加速,从而减少计算带来的定位延迟和定位误差.通过实验,证明使用GPU并行计算的算法改进有明显效果.

汽车电控发动机系统故障诊断与维修技术研究

随着现代科学技术的飞速发展,汽车制造过程中也逐渐应用更多新技术,尤其是电子控制技术的应用,很大程度上促进了汽车发动机运行效率的提升。但电控发动机系统包含诸多复杂的电子元件,在实际运行过程中若发生故障,可能会带来非常严重的后果。该文深入分析汽车电控发动机系统故障诊断和常见故障,研究汽车电控发动机系统故障维修技术,提出系统诊断维修工作的优化策略,以促使汽车电控发动机系统安全稳定运行,延长使用寿命。

基于样本类别确定度的半监督分类

在对遥感图像进行分类时,全监督算法往往需要足够的标记样本进行训练,然而标记的过程是耗时和昂贵的,相反收集大量的无标记样本是很容易的。为了在学习过程中能够有效利用未标记样本的信息,本文提出了基于样本类别确定度(CCS)的半监督分类算法。首先,利用多分类支持向量机(SVM)得到未标记样本属于各类别的确定度,有效地衡量了未标记样本类别可靠性;其次,对样本类别确定度进行预处理,提升利用未标记样本的安全性;最后,基于样本类别确定度设计了半监督线性判别分析(LDA)降维算法并对其进行核化,使得样本在降维后的子空间更具有可分性,并根据降维后的数据特点,采用最近邻分类器对新样本进行分类。利用真实的合成孔径雷达(SAR)图像进行测试,验证了在标记样本较少的情况下,本文算法在性能上优于全监督和其他半监督算法,并能够快速收敛。

“数字信号处理”小班教学模式的研讨

信息类基础课程"数字信号处理"的数理性强、理论抽象且与工程应用联系紧密,通常的大班授课方式,采用"灌输式"教学,课堂互动性差,教学效果不理想,在学生工程实践能力培养方面存在不足.本文提出了大班教学与小班研讨相结合的小班教学模式,旨在克服进入专业课学习的学生中存在的学而不精的问题,增强学生自主学习的能力与意愿,突出对理论联系实践能力的培养,提高本科生教学水平,做到不断改进教学模式与教学内容,满足社会对富有创新能力及创造力的高素质人才的需求.

高职美术教学中学生艺术素养的培养

当前,人们的物质需求日益提升,人们也越发重视对艺术素养的追求。因此,高职院校美术教学应注重培养学生的艺术素养,进而有效提升其审美素养与能力,拓宽其眼界,帮助其提升艺术素养和文化底蕴,促进其全面发展。本文针对高职美术教学中对学生艺术素养的培养展开探讨,以供相关教师参考。

一种宗地四至提取方法探讨

探讨了宗地四至提取方法,基于ArcGIS Engine组件技术,使用C#编程语言实现了宗地四至的自动化提取。为土地确权登记工作节省大量人力,提高了工作效率。

探析油画个性化语言与高校美术教育的结合

油画艺术一直以来都是美术中重要组成部分之一,油画中的个性化语言表达出了作者的审美特点和个性特质,是一件 艺术品的与众不同之处。欣赏、去深入研究作品中的内涵,能够发现其中的魅力,帮助学生在欣赏的过程中读懂其中的意义,理 解作者的感情。帮助学生从优秀的艺术作品中借鉴和吸收,提高其创作的能力。下文中,将针对油画个性化语言与高校美术教育 方面的结合进行深入的研究,以此来提高高校美术教育的水平。