基于多阶段特征提取的鱼类识别研究

鱼类自动识别在海洋生态学、水产养殖等领域应用广泛。受光照变化、目标相似、遮挡及类别分布不均衡等因素影响,鱼类精准自动识别极具挑战性。提出了一种基于多阶段特征提取网络(Multi-stage Feature Extraction Network,MF-Net)模型进行鱼类识别。该模型首先对图片作弱增强预处理,以提高模型的计算效率;然后采用多阶段卷积特征提取策略,提升模型对鱼类细粒度特征的提取能力;最后通过标签平滑损失计算以缓解数据的不平衡性。为验证模型的性能,构建了一个500类、含32768张图片的鱼类数据集,所建模型在该数据集上的准确率达到86.8%,优于现有的主流目标识别方法。利用公开的蝴蝶数据集对该模型进行泛化性能验证,多组消融实验进一步验证了所提算法的有效性。

基于终端积分滑模的三相逆变器自适应下垂控制方法

针对并联逆变器传统下垂控制中电压电流双闭环方法的鲁棒性较差问题,提出了基于自适应鲁棒的终端积分滑模控制律的下垂控制策略。分析滑模控制的收敛速度、响应时间和抖振幅度三个指标,在终端滑模控制律中增加积分环节建立一类扩展滑模控制律。其次,针对系统参数扰动及直流源侧电压的不确定性,利用自适应鲁棒控制实现抑制扰动,将输出电压控制在参考电压的合适范围内,提高了系统的鲁棒性。最后,综合终端积分滑模控制律,根据LC型并联三相逆变器的下垂控制模型,实现逆变器输出电压的自适应鲁棒跟踪控制,有效实现孤岛模式下逆变电源并联干扰抑制。通过MATLAB/Simulink建立并联逆变器的仿真控制模型并进行电路实验,验证了本文控制器的可行性和有效性。

面向作物表型分析的大豆植株叶片语义重建

为解决三维扫描仪、多视图数据获取的三维点云因缺少语义信息导致难以从点云上判别植株器官部位问题,提出一种二维先验语义嵌入的大豆植株叶片三维语义建模方法:首先,基于Mask R-CNN模型对大豆叶片进行语义分割;然后,对分割结果和多视图数据进行立体重建融合学习,实现大豆植株叶片二维语义到三维叶片点云迁移,获得植株叶片点云语义信息,进而建立植株叶片三维语义模型。通过多组盆栽大豆植株试验对该模型进行验证,提取叶长和叶宽与人工实测数据进行对比分析,叶长和叶宽均方误差分别为2.53和1.52 mm,决定系数分别为0.97和0.89。结果表明,该方法能够便捷、精准地构建植株叶片三维语义模型。

信息化联合超声精准评估胃残余量在机械通气患者肠内营养中的应用评价

探索信息化联合超声精准评估胃残余量在机械通气患者肠内营养中的应用。方法 选取2022年8月至2023年5月在我院ICU行机械通气并使用鼻胃管进行肠内营养支持治疗的100例患者分为对照组和实验组各50例,对照组采用50mL注射器与鼻胃管连接并进行抽吸,将抽出的胃内容物注入换药碗,观察残余量,而后弃去抽出液体。实验组:将床旁超声机的超声探头放置在患者腹上区,动态扫描胃壁和胃内容物的运动,测量胃体和胃窦各切面的长度和前后径,进而计算出胃残余量。结果 实验组患者输注肠内营养7d后血清白蛋白浓度47.25±2.33(g/L)、前白蛋白浓度326.39±25.57(mg/L)均高于对照组血清白蛋白浓度45.88±2.12(g/L)、前白蛋白浓度281.58±19.85(mg/L),实验组误吸4例(8%)、VAP2例(4%)、喂养中断1例(2%)的发生率均低于对照组误吸13例(26%)、VAP9例(18%)、喂养中断6例(12%),实验组患者目标喂养达标时间2.53±1.15d、护士测量胃残余量操作时间61.65±4.11s低于对照组患者目标喂养达标时间4.61±1.47d、护士测量胃残余量操作时间86.26±4.78s,实验组护士满意度93%高于对照组护士满意度77%,差异均有统计学意义(p<0.05)。结论 床边超声用于行肠内营养治疗机械通气患者胃残余量的监测,可以促进改善患者营养指标,降低并发症的发生率,缩短EN喂养达标时间,保障患者肠内营养的安全实施,同时降低了护士操作时间,提高了护士满意度。

图像分析中的矩技术

矩技术可广泛应用于图像检索和识别、图像分割、模板匹配、数据压缩、数字水印及运动图像序列分析等领域,近年来其研究取得了较大的进展。为了使人们对这一技术有个概略了解,首先对图像分析中的矩技术进行了较为全面的介绍和评述;然后着重探讨了离散正交矩技术在图像特征表示、图像重建、计算性能等方面的研究现状;最后提出了图像分析中的矩技术目前存在的问题和进一步的研究方向。

通用软件体系架构的设计与应用

基于实际软件开发经验,根据用户和业务系统的内在一致性,提出了一种可用于不同行业、不同业务的通用软件体系架构。通过采用该架构,不仅借鉴了以往系统的成功、失败经验使开发出的系统的稳定性得到保证,且采用成熟的组件使开发新系统的时间极大缩短,从而更快更好地为客户提供了软件系统,创造更大价值。

由单幅二维灰度图像重构物体表面形状

鉴于目前很少有论文讨论完整的由单幅二维灰度图像重构物体表面形状的算法,包括它的控制参数的估计及算法的实现,介绍了一种完整的SFS算法。它在考虑自遮掩影响的情况下,有效地估计了SFS算法中涉及的各种控制参数,并引入亮度约束、灰度梯度约束和可积性约束,计算出表面高度和表面向量,实现三维重构。与传统的算法相比,本算法无论是在速度还是在精度方面都达到了比较高的水平,具有一定的应用前景。最后还指出了在MATLAB中实现需要注意的问题。

VisualBasic和GPRS环境下的远程监控系统

介绍了在VisualBasic6. 0环境下,利用Winsock控件,通过GPRS网络实现上位机和终端之间通信,从而实现远程水位实时监控的系统,并采用ADO(Data)控件对现场水位的历史数据进行管理。

基于3D结构和图象的复杂场景建模绘制

论文讨论IBR的现状和发展,并在分析IBR方法的基础上提出一种改进的建模绘制方法:基于3D结构和图象的复杂场景建模绘制。即结合3D结构,整体应用三维实体,在某些结构复杂的细节处应用IBR技术,以达到真实绘制。

基于粒子群算法的污水处理优化控制策略

针对污水生化处理控制过程中寻优速度较慢、无法实现高质量的污水处理控制等问题,设计了一种新型粒子群算法。通过基于混沌序列的粒子群初始化方法,增强了粒子群的多样性,提高了算法效率;在寻优过程中,当系统陷入局部最优时,引入扰动,有效地克服了早熟。仿真结果表明,本算法不但保证了寻优速度,而且在保持出水水质符合标准的前提下使污水处理的经济成本达到最优。

三维图像重构的参数估计与算法实现

论文介绍了一种SFS算法的参数估计及其实现。它在考虑自遮掩影响的情况下,有效地估计了SFS算法中涉及的各种控制参数,并引入亮度约束、灰度梯度约束和可积性约束,计算出表面高度和表面向量,实现三维重构。最后还指出了在Matlab中实现需要注意的问题。

基于神经网络的需求预测模型

零售业的销售过程中积累了大量数据,如何从这些海量数据中提取知识、建立有效的需求预测模型,为零售商提供市场和趋势分析、降低库存成本是零售行业亟待解决的问题。在传统的零售业需求预测模型——Holt-Winter模型中应用神经网络方法,使得需求预测不依赖于数学模型的精度,预测模型中的季节性影响因子等参数能够根据预测误差作相应调整,避免了传统算法中误差的累积,大大提高了预测精度。利用Excel内嵌的VBA实现了该算法,使需求预测能够根据用户需要实现,并提供可视化的结果。

新的图像几何矩快速算法

矩技术作为一种有效的图像描述方法,在图像分析方面有着重要应用,但由于涉及大量计算,在一定程度上制约其应用.提出一种新的基于GPU的快速计算方法,它首先将图像加载成纹理,然后在像素着色器中利用GPU内核同时对多个像素进行处理,快速计算所需矩值.实验结果表明,与当前的直接法和对称核快速算法相比,文中提出的算法可有效节省计算时间,尤其在图像尺寸较大及所使用的矩的阶数较高的情况下,计算性能更优.

三维表面重构过程参数的估计研究

在SFS(基于阴影的三维表面重构)各种算法中,都需要光源方向及曲面反射率。这些参数与图像的恢复效果息息相关。针对这些参数,也应运而生了各种各样的行之有效的方法。论文讨论了两种有效的算法,利用合成图像分别进行试验,并对其优缺点和运行效率进行比较,从而为进一步的SFS算法研究提供有价值的参考。

免疫粒子群算法在污水生化处理过程中的应用

针对污水生化处理过程,设计了一种新型算法。以粒子群算法对控制过程进行寻优,利用粒子群的快速搜索能力,保证了寻优速度;以混沌序列对粒子群进行初始化,提高了初始粒子群的质量,促进粒子群快速寻优;以免疫算法对粒子群进行克隆、变异及抑制,保证了粒子群的多样性,提高了粒子群的全局寻优能力,克服了粒子群的早熟问题。仿真结果表明,该算法大大提高了优化的性能和质量,在保持出水水质符合标准的前提下使污水处理的经济成本达到最优。

关于如何做好大学班主任工作的初步探索

大学班主任作为大学生班集体的主要教育者和组织者,在为社会培养全面发展的人才中发挥着重要作用.在工作中,班主任要不断提高自身素质,讲究工作方式,用心、用情、用爱来做好大学生的工作.青年教师只有确立正确的态度,提高自身素质,采用科学的工作方法,才能胜任这一重要工作.

基于TrueTime的BP神经网络控制系统的仿真平台构建

控制系统中最广泛使用的是PID控制算法,但传统PID控制算法不能有效处理系统中的干扰、丢包和时延等问题,为此本文引入了基于BP神经网络的PID控制算法。该算法具有学习功能,可以自动调整PID参数,减小干扰节点引起的资源争夺与系统延时等方面的影响,优化系统指标。另外,为了模拟真实的网络环境,对系统的性能和设计方案进行评估,本文利用TrueTime工具箱搭建了网络控制系统仿真平台。仿真结果表明,BP神经网络算法的性能明显优越于传统PID控制算法。

基于工作过程系统化的高职《防火墙》课程设计

针对传统《防火墙》课程存在的问题,如陈述性知识与过程性知识分割、理论知识与实践知识分割、知识排序的方式与知识习得方式分割等,本文提出了基于工作过程系统化的课程设计。即先对其相关工作岗位进行分析,确定典型工作任务,再通过提炼升华转化为学习领域,然后设计学习情境,并在教学过程中运用项目教学法、任务驱动法等教学方法。

基于3D结构和图像的复杂场景建模绘制

文章讨论了 IBR( image based rendering)的现状和发展 ,并在分析 IBR方法的基础上提出了一种改进的建模绘制方法——基于 3D结构和图像的复杂场景建模绘制。即结合 3D结构 ,整体应用三维实体 ,在某些结构复杂的细节处应用 IBR技术 。

基于离散正交矩的图像模糊不变性研究

提出一种基于离散正交Tchebichef矩的模糊不变矩构造算法,其对中心对称点扩散函数造成的模糊图像具有不变性。该不变矩的构造与基于连续矩构造的模糊不变矩思想相似,但其在计算过程中不存在离散近似误差和坐标变换误差,故在有噪声和无噪声情况下均具有更好的模糊不变性。仿真实验验证了本算法的可行性。