基于GraphX的社交网络用户推荐算法研究

针对PageRank等传统算法在分析大规模分布式集群数据过程中存在耗时长、推荐不精准等问题,提出一种基于GraphX的社交网络用户推荐算法,以期提升用户体验。综合搜索引擎中的相互超链接计算技术,采用PageRank算法和GraphX组件中的Triangle Counting算法等建立评估模型,并利用该模型用户间的活跃度和网络关联度等关键参数来获取用户好友推荐表。通过Sougou数据对模型进行验证,并与单一的PageRank算法模型进行对比分析,结果表明:算法评估模型运行速度和推荐率有显著提升,推荐用户好友更接近真实情况。

基于Canny算子和改进型Hough变换的边缘定位方法

针对矩形目标外边框定位问题,提出一种结合Canny算子和改进型Hough变换的边缘定位方法。获取待检测图像后进行亮度补偿,使图像亮度分布均匀;标记标准目标Canny边缘提取时的最佳阈值和Hough变换时的最佳阈值,并将该标记阈值用于动态边框提取,以获取疑似目标外边框的直线;利用外边框之间的线性关系组成目标外边框提取的判定条件,实现目标外边框的准确定位。实验结果表明:该方法能够有效定位目标外边框,所检测到的目标外边框可用于目标定位、测量等。

迁移模式下卷积神经网络在虹膜识别中的应用

由于现有虹膜数据集样本量较少,利用传统卷积神经网络训练易产生过拟合问题,为此利用嵌入了迁移学习的卷积神经网络对虹膜数据集进行训练,以提升识别准确率。首先对虹膜图像进行预处理,具体用Viterbi算法和橡胶板模型分别对虹膜数据集的眼部区域中的虹膜区域进行分割和归一化,得到规整的虹膜图像集;然后将添加迁移学习和传统的3种卷积神经网络(GoogleNet、VGG、ResNet)在归一化后的虹膜数据集中训练,得到虹膜特征向量;最后用softmax分类器进行N分类。试验结果表明,添加迁移学习的网络模型解决了虹膜数据集训练的过拟合问题,相比传统方法,在4大虹膜数据集(CASIA-Iris-Interval、CASIA-Iris-Lamp、CASIA-Iris-Thousand、IITD Database)上的识别准确率均有大幅提升,最高可达9.3%,其中,ResNet网络模型在各数据集上的表现最优。通过与现有虹膜识别算法的对比,不仅准确率要高于后者,而且平均识别时间和平均训练时间都有大幅度的缩减,证明了该方法的高效性和鲁棒性。

一种多孔材质气悬浮传动平台系统

基于近年来我国平板行业发展受传统传动运输技术的制约,设计了一种多孔材质气悬浮传动平台。首先针对多孔材质气悬浮传动方式具有清洁无污染、结构设计简单、使用维护方便,不发热不生磁,运输阻力小,悬浮力大等优点,采用PC+NC控制结构尝试应用在非接触式流体运输领域,搭建多孔材质气悬浮传动平台。在此基础上开发控制系统,实现控制算法和运动程序,达到前馈控制及抑制振动效果。该平台的构建及系统设计为平板行业生产传动方面的进一步发展提供帮助。

基于能量回馈并网系统的双向AC/DC变换器设计

传统能耗型电池化成设备采用不控整流技术,能量只能单相流动,并且对电网产生谐波污染。采用单相电压型PWM整流器与推挽全桥两级拓扑结构,设计一种放电能量回馈型并网变换器。运用电压、电流双闭环控制算法,实现电池充放电功能以及能量回馈并网;给出变换器主功率参数计算、选型;最后进行样机实验。实验结果表明:所设计的双向AC/DC变换器可以实现能量回馈并网,且充放电过程无缝切换。

基于以太网的电池化成设备上位机高并发软件设计

针对目前国内电池化成设备的上位机软件存在数据处理速度慢、实时性欠缺的问题,采用以太网高并发技术设计上位机软件;用Visual Studio 2015开发工具编写软件并进行测试。测试结果表明:该架构满足上位机软件的通讯需求,并成功在软件上运用。

基于大数据的木工加工新模式

基于木工行业生产的流程业务模式和生产组织特点,提出一种基于大数据的针对木工行业加工新模式,实现从生产订单下达到产品完成整个生产过程的数据处理、实时控制和生产信息化管理,对木工生产全过程进行跟踪与管理。结合实践案例,给出了相应的解决方案。