基于新型柔性触觉传感器的摩尔斯电码分类识别研究

触觉是人类与外界联系的重要方式,在人机交互系统中赋予机器人触觉感知能力具有重要意义。基于聚偏氟乙烯(Polyvinylidene fluoride,PVDF)的压电特性、利用3D打印技术、设计并制备了一种具有高灵敏度(15.02 mV/N)的新型压电式柔性触觉传感器。通过在传感器表面轻敲“0~9”数字的摩尔斯电码,采集3000组传感器输出的4000维电压时序信号作为实验样本集。在此基础上构建具有强大特征提取能力的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)与门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)的融合网络模型CNN-GRU,用以实现对数字“0~9”摩尔斯电码的识别,其平均识别准确率为98.17%。实验结果表明,所研究的新型柔性触觉传感器能够准确感知并区分不同摩尔斯电码的敲击模式,具有优良时序记忆能力的CNN-GRU模型能够很好地应用于柔性触觉传感器不同接触模式的分类识别。

基于广义回归神经网络的蛋白质二级结构预测

在生化实验中,关于优化蛋白质预测问题,由于采集的信息、参数、选取和设置等优化处理存在随机性,限制了蛋白质二级结构预测精确度。为解决上述问题,针对广义回归神经网络学习速率快、网络稳健的特点,提出基于广义回归神经网络预测蛋白质二级结构的方法。鉴于编码方式对预测精度有重要影响,首先基于5位编码和不同的滑动窗口构建多个广义回归神经网络预测器对蛋白质二级结构进行预测,取得了较好的结果。并采用富含生物进化信息的序列谱(Profile)编码构建输入向量、并针对不同大小的滑动窗口设置多个spread值重新创建广义回归神经网络预测器,大大提高了预测精确度,仿真结果证明了预测模型的有效性和可行性,为预测提供了有效方法。

BP神经网络在蛋白质二级结构预测中的应用

蛋白质结构预测是生物信息学研究的重要问题,而蛋白质二级结构预测是蛋白质结构预测的关键步骤。文中通过BLAST工具得到Identity小于等于35%的46个蛋白质复合物的单链作为数据集,分别采用5位编码和Profile编码,通过不同大小的滑动窗口,对蛋白质二级结构进行预测。实验结果显示,富含"生物进化信息"的Profile编码有着明显的优势,各种精确度均得到了较好的结果,尤其是精确度QE明显高于5位编码的QE。

RBF神经网络在柔性触觉传感器解耦中的应用

针对柔性触觉传感器模型高度非线性、解耦难度大等问题,提出一种有效的方法来模拟柔性触觉传感器在实际应用中含噪声的情形。首先在理想条件下的传感器模型上添加不同幅度的高斯白噪声并建立其数学模型,之后通过K-均值和递归最小二乘法优化RBF神经网络,并利用优化后的RBF神经网络算法逼近受噪声干扰的传感器阻值与形变之间的高维非线性映射关系,最后基于不同的展开幅度通过行列阻值解耦出传感器三维形变信息,获得了较好的解耦精度。解耦结果表明,RBF神经网络算法具有较强的鲁棒性和抗噪声能力,能够很好地逼近含噪声的传感器高维非线性数据之间的映射关系。

基于径向基神经网络的蛋白质二级结构预测

为提高蛋白质二级结构预测的精确度,提出并构建精确的径向基神经网络、广义回归神经网络,并基于5位编码和Profile编码,采用不同大小的滑动窗口,利用交叉检证法构建多个径向基网络预测器,分别对蛋白质二级结构进行预测,得到了较好的实验结果,其中aveQ3提高到70.96%。结果表明,径向基神经网络模型能有效提高预测精确度,也证明了实验方法的有效性和可行性。

基于支持向量机的蛋白质相互作用位点预测

蛋白质的功能常体现在生物大分子的相互作用中,识别蛋白质相互作用位点对于研究蛋白质功能发挥着重要作用。蛋白质间主要通过表面残基发生相互作用,蛋白质相互作用形成复合体时,只有部分表面残基参与了该过程。基于序列谱信息,提取序列上相邻残基的序列谱作为输入特征向量,对大小为3和7的残基信息窗(win3,win7),分别采用支持向量机(SVM)分类器对蛋白质相互作用位点进行预测、比较和分析。最终实验结果为:win3的平均正确率为69.31%,win7的平均正确率为69.68%。

基于多窗口不同特征的蛋白质相互作用位点预测

识别蛋白质相互作用位点在蛋白质功能研究中发挥着重要作用.文章从蛋白质序列出发,提取相关特征——序列谱、序列谱+信息熵,分别形成多个滑动窗口,以此构造输入特征向量.采用"留一法"生成训练数据集和测试数据集,使用支持向量机构建6种分类器,预测测试集中的表面残基是否是蛋白质相互作用位点,得到了较好的结果,说明了实验方法的有效性和可行性.

基于CDIO模式的程序设计相关课程教学方法研究

CDIO教学模式是一种倡导"在做中学"和"基于项目的教育和学习"的新型教学模式。文章将CDIO理念引入计算机专业程序设计相关课程的学习中去,以提高学生工程实践能力和创新能力,培养适应社会需要的高级工程实践人才。

智慧城市背景下基于Arduino平台的城市防涝智慧管控系统研究

城市内涝问题是城市建设中的一个亟待解决问题。提前预防灾害,立足用户需求,构建基于Arduino平台的城市防涝智慧管控系统,采用一体化的系统设计,一方面利用各类硬件设备实现信息数据的采集及处理;另一方面利用安卓移动端技术实现排水相关管理部门和用户之间的简单信息交互,操作方便灵活。让公民有途径并积极参与到城市的建设中,协同治理,减少人民财产的损失和增强公共服务力度,为日后官网改造,城市道路建设提供技术支持,共同建设美丽城市。

基于ARM-Linux环境下MiniGUI的移植

近年来,嵌入式Linux系统已得到广泛的应用,相应的图形用户界面的开发也日趋重要,MiniGUI正是其中的一个轻量级的图形用户界面支持系统。本文分析了嵌入式操作系统下图形用户界面MiniGUI的结构和特点,描述了将MiniGUI在ARM-Linux下的移植方法与过程,并给出了实验结果。最后对这种基于MiniGUI的嵌入式系统开发做了展望。

地方高校半开放式创新实验室的项目模式建设

创新教育是高等教育中重要的组成部分,也是实践能力的体现,协调理论教学和创新实践教育、推动高等教育发展成为当前的关键课题之一.目前建立的高校开放式创新实验室需大量资金支持,可持续性发展能力较弱,同时竞技型目标也往往扭曲了创新实践发展的本质.因此,依据分类培养原则,明确创新实验室自身定位,在半开放式创新实验室建设与运行中采取独特的项目建设模式,推动实践能力提升,能够对高等教育的创新实践与发展做出有益的探索.

基于多分辨率分析的多传感器遥感图像融合方法

给出了一种基于非抽样Contourlet变换的遥感图像融合算法.根据分解后不同层次的特点采用不同的融合规则,对高频分量采用区域能量的融合规则,使得融合图像的光谱质量和空间质量得到均衡提高,实验表明,该算法可以更好地表现高分辨率全色图像的细节特征,同时在保持多光谱图像的光谱信息方面具有较大优势.

基于残差网络的新型触觉传感器接触状态感知与识别

基于触觉信息识别不同接触状态对于人机交互的实现具有重要意义。提出一种基于残差网络(Residual Networks)识别触觉传感器不同接触状态的方法。基于弹性体模板法制备了一款具有良好触觉感知能力的多孔石墨烯柔性触觉传感器。利用该触觉传感器采集了4种不同接触状态(拍打、重击、抚摸、推压)的时间序列数据,并对采集到的数据进行z-score标准化操作以及降采样处理。在此基础上,构建具有良好自适应性和泛化能力的残差网络模型对施加于该触觉传感器表面的4种接触状态进行分类识别,平均识别准确率为97.50%。实验结果表明:设计的多孔石墨烯柔性触觉传感器柔弹性好、灵敏度高、响应速度快,能够有效感知不同状态的接触力,残差网络模型可以高效地用于触觉传感器接触状态的分类识别。

基于Ajax技术的ECharts实时图形报表实现

基于Ajax技术、采用异步交互方法实现了ECharts饼形图与柱形图的实时刷新。该动态数据实时刷新技术充分结合了Ajax技术和ECharts技术的特性,实现了前端页面的实时刷新无等待。同时以ECharts为主体形成的图表呈现效果清晰直观,提高了人机交互水平,拥有很好的用户体验。与传统Web应用相比较结果表明,Ajax技术的异步交互方法在软件开发过程中有更好的应用价值和开发意义。

物联网工程专业实验教学体系改革与实践

针对物联网工程专业人才培养目标,从学科建设的角度,分析当前实验教学中存在的问题,制订详细的实验课程体系改革方案,构建面向物联网工程专业的创新型、独立式、层次化实验教学体系.同时面向学科竞赛和科学研究,推进实验项目和实验模式的变革与创新,积极开展大学生创新训练项目,与企业合作共建实验实践创新基地,培养具有良好专业素养、创新能力与实践技能的物联网应用型专业人才.

新工科背景下物联网专业卓越人才培养机制探索

根据新工科背景下物联网专业人才培养现状,探索并制定切实可行的、符合人才培养规律的创新型物联网工程专业卓越工程师人才培养机制。充分保障卓越工程师人才培养在学校教育教学工作中的主导地位,形成专业理论教学与创新实践教学相互促进的新型教学体系。以社会需求为导向、以工程实际为背景,从人才培养目标定位、培养机制构建、培养方式创新等方面进行改革实践。以新工科建设为契机,通过物联网专业卓越人才培养机制的探索与实施,把物联网工程专业人才培养成为与社会发展紧密结合、满足社会需求的卓越工程师,提高学生在就业过程中的创造力与竞争力。

基于Android的智能检控系统设计与实现

针对不同家庭内部的应用环境,基于Android技术提出并设计了一种低功耗且易移植的智能家居控制系统。利用Android提供的语言、图像、系统主题等资源通过WiFi通信建立智能家居控制终端软件,并利用STM32数字电路频率高且模拟电路敏感度强的特点建立闭环控制系统,使软件客户端既可以手动远程调节家用设备,也能够通过主控系统实现对各种参数阈值的判断并进行自动调节。根据人机工程学原理结合不同用户的个性化需求,将安全、电器控制、场景联动、家居互联等与家庭生活相关的各个子系统有机地结合在一起,实现了家用电器的本地控制和远程控制相结合。该智能控制系统硬件设备简单、成本较低、易于移植和扩展,既适用于家庭用户,也可拓展学校等领域的智能控制系统,应用面广。