神经网络方法在车内噪声信号预测中的应用

针对以往车内噪声有源控制过程中存在的次级声源在初级声场采样传声器上的声反馈问题，提出了车内噪声信号识别和预测的神经网络方法。对被试面包车在稳态和非稳态两种工况下的试验研究表明，利用车身悬置点和发动机的振动信号，通过BP神经网络来识别和预测车内驾驶员耳旁噪声是可行的，可以解决次级声源在初级声场采样传声器上的声反馈问题。     

基于模糊神经网络的池塘溶解氧预测模型

在分析了池塘溶解氧影响因素的基础上,利用模糊神经网络良好的非线性逼近能力建立了池塘溶解氧的模糊神经网络预测模型。神经网络模型如采用常规的BP或其它梯度算法,常导致训练时间较长且易陷入局部极小点,本实验采用快速的粒子群优化算法对模糊神经网络进行训练,收敛速度明显加快。实验结果表明采用该方法预报溶解氧的预测精度较常规BP递推算法的预测精度明显提高,所采用的模型能对溶解氧进行可靠的预测,该方法为研制开发智能水质检测仪以及工厂化养殖工作奠定了基础,对实际生产具有一定的指导意义。     

森林灾害监测方法研究──以西南地区火灾监测为例*

森林灾害监测方法研究──以西南地区火灾监测为例纪平，易浩若，白黎娜关键词人工神经元网络，ＮＯＡＡ数据，遥感，专家系统目前，世界上许多国家都已开展了森林灾害监测方面的研究。１９８７年大兴安岭森林大火之后，我国也充分认识到了森林防火的重要性，并积极开展了...     

基于深度学习的人造板表面缺陷检测研究

缺陷识别是人造板检测的重要环节,目前大多采用人工检测方法。将一种轻量级的深层神经网络MobileNet与SSD算法结合,使用Inception网络附加到多个特征映射上,构建SSD-MobileNet算法模型用于人造板的缺陷检测,以提高区分不同缺陷的能力。从人造板工厂生产现场获取主要包括粗刨花、水印、砂痕、杂物、胶斑5种缺陷类型的表面缺陷图,制成一个包含3216张人造板表面缺陷图像的数据集。利用该数据集对SSD-MoblieNet模型进行训练、测试,并与其他特征提取网络(ResNet18、VoVNet39、ESPNetV2)的检测精度和检测速度的影响结果进行对比,发现其检测速度最快达到75帧/s,相对其他特征提取网络的平均精度均值提升2.26%~3.52%。该研究为实现人造板表面实时在线检测提供良好的技术支撑。     

基于多跳路由算法的地膜回收机械装置优化

为了增强地膜回收机的通信能力,使其适应不同地膜密度的地块,提高地膜回收机的工作效率,实现多地膜回收机的协同控制,设计了一种新的基于多跳无线网络的地膜回收机和多回收机协同控制系统。改进后的地膜回收机在起膜铲的轴上装有起膜阻力传感器,可以实时测试起膜阻力,调整起膜机的速度,实现速度的自适应调节。为了适应不同的起膜机速度,在卷膜机上装有速度传感器,可以对卷膜速度进行控制,提高了起膜和卷膜的作业精度。同时,设计了5点的多跳通信网络,利用无线局域网络,实现了地膜机的协同控制。最后对地膜回收机的性能进行了测试,通过测试发现:残膜机作业的回收率达到了90%以上,其作业时间较短,满足高效残膜回收机的设计需求,可以在其他农业现代化机械控制系统的设计过程中进行推广     

高校教学网络的科学管理

本从NOVELL网常规管理、建立多重配置的无盘工作站、网络的安全运行措施三个方面探讨NOVELL教学网络的科学管理。     

基于ZigBee无线网络的大棚种植温度监测系统

针对大棚种植温度监测系统,讨论了无线温度监测系统的技术要求,阐述了基于ZigBee无线检测网络的系统结构与硬件、软件设计。随着规模农业的快速发展,无线网络农业自动化系统将有非常广阔的推广应用前景。     

局域网网络环境中的实时通信模型

讨论了局域网网络环境中的实时通信过程的模型。采用Ｗｉｎｄｏｗｓ的时间中断技术建立了通信过程中相应的几个模型：对话建立模型、数据发送与接收模型和对话结束模型，以便用于网络中的实时通信、实时演示和实时讨论。     

云南省生物资源开发创新产业信息网络建设

本文简单介绍了云南省生物资源开发创新产业信息网络建设规划研究和实施情况 ,如网络设计目标、体系结构选择、信息资源建设规划、网络的搭建以及数据库的建设构想等     

电子阅览室的安全技术管理实践浅论

保障电子阅览室无故障正常运转，提高电子阅览室为读者服务的质量和使用效益，就要切实抓好、做好电子阅览室的安全管理工作，针对电子阅览室网络系统目前存在的、常见的不安全因素逐一分析，并结合自己的工作实际提出了一些具体、实用的方法和应对措施。