一种高质量的数字高程模型（DEM）建立方法 ——ANUDEM法

建立高质量的数字高程模型（DEM）是正确计算坡度、坡向、提取流域地形特征、进行水文分析的前提，因而在研究土壤侵蚀、植被建设和土地利用规划与评价中都具有重要意义。ANUDEM采用迭代有限微分内插技术和地形强化算法，自动去除伪下陷点和生成输入数据错误文件，便于查错改善DEM质量，并减少了去除伪下陷点的编辑或DEM的后处理过程。本文以黄土高原丘陵沟壑区典型小流域为例，利用大比例尺（1:10000）数字化地形图，利用ANUDEM建立DEM，从DEM光照模拟图、回放等高线、提取水系、坡度等方面对建立的DEM的质量进行了评价。研究表明，ANUDEM建立的DEM表面光滑；回放等高线与原等高线符合度高，能更准确地表现地形起伏；由其提取的坡度准确；水系连续完整与地形图上河流一致，适宜水文分析，是一种建立高质量DEM的优良方法。     

遗传算法的DV-Hop算法改进

DV-Hop算法中,平均每跳距离是影响定位精度的因素之一。针对平均每跳距离带来的定位误差,对锚节点和未知节点的平均每跳距离进行了改进和优化。首先引入遗传算法计算锚节点的平均每跳距离;然后利用跳数小于等于3的锚节点的平均每跳距离加权处理未知节点的平均每跳距离,减少平均每跳距离带来的误差。仿真结果表明,在不增加硬件开销的基础上,改进算法能够有效提高算法的定位精度,并且具有较好的稳定性。     

寻找矩阵最大线性无关子块的两种算法研究

为了求出矩阵(包括稀疏矩阵)的秩并提取出矩阵的一个最大线性无关子块,根据线性相关性理论设计了两种算法.通过数值实验验算了所给出的两种算法的有效性,并对比了两种算法所需要的CPU运行时间.使用两种算法提取矩阵的最大无关子块,可清楚地看到矩阵内部的线性相关性.另外在使用基于恰当分裂的预条件QMR算法和预条件GMRES算法求...     

基于AI的自主规划考研网站的设计与实现

本文主要介绍了将AI人工智能技术与Web应用形式相结合的自主规划考研网站的设计与实现。在学生端,不仅能查询信息,还有论坛、公开课、直播模块等功能,并且加入推荐系统,让学生更快地找到需要的信息,通过AI鉴黄检测和人脸表情识别,使用opencv对图片进行皮肤占比计算,根据比例计算是否违规,使用PIL在图片中加入水印,为学生打造健康愉悦的环境,并且采用数据可视化模块,包含教师的所有课程形成的课程树图和教师所有课程的使用情况,在公开课模块采用KNNBaseline算法,也就是基于物品、考虑基线评级的协同过滤算法,在分享中心使用Tensorflow训练数据,使用基于内容的推荐算法,根据用户的行为,包括浏览、点赞、评论、转发等特征数据,来推算出学生的喜好特征,最终推荐帖子,针对于考研学生个人,每个人都有自己的朋友圈,而且管理员可以通过网站后台直接进入后台编辑,实时更新,不同管理员有不同权限。本网站已成功部署在windows server2012 R2服务器上,运行稳定,达到预期目标,有一定实用价值。     

电动汽车远程监控平台的电池SOC估算

为充分发挥远程监控平台的监控和故障预警作用,针对电动汽车动力电池荷电状态(State OfCharge,SOC)精准估算对汽车控制和安全运行的重要性,利用车辆上传监控平台的运行数据进行SOC估算研究.通过减聚类算法计算隐层中心数,用量子粒子群(Quantum Particle Swarm Optimization,QP...     

基于LMPSO-SVM的高光谱水稻稻瘟病害分级检测

为减少水稻产量损失,迫切需要建立快速、准确的水稻叶瘟监测和鉴别方法。本文以东北水稻为研究对象,以小区试验为基础,使用高光谱图像仪获取受稻瘟病菌侵染后不同发病程度的水稻叶片高光谱图像并提取光谱数据。首先,通过SG平滑方法对光谱数据进行预处理,然后运用主成分分析(PCA)、Pearson相关系数分析法(PCCs)、PLS-VIP方法对光谱数据进行降维,并提出了一种基于Logistic混沌映射PSO寻优的SVM分级检测模型(LMPSO-SVM)。为了验证提出方法的有效性,以不同降维方法提取的特征变量为输入,分别建立基于人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)和PSO-SVM的分级模型并进行对比分析。仿真结果表明,各模型对4级病害的识别效果最好,综合5种级别病害,SVM和ANN分级模型的预测准确率波动相对较大,对于病害预测效果不太理想;而在不同特征选择下建立的LMPSO-SVM分级模型对各级病害预测准确率均较高,准确率波动较小,其中基于PCA提取特征变量和全波段作为输入的模型平均准确率非常相近,分别为96.49%和96.12%,PCA提取的输入变量仅为5个,大大简化了模型复杂性,降低了训练...     

基于神经网络算法的植保无人机硬件电路设计

针对现有的植保无人机操控较为复杂的现状,基于神经网络算法进行了硬件电路设计。植保无人机的主要组成包括控制结构、承力结构、升力结构和喷洒结构。为了提高多旋翼无人机的性能,采用BP神经网络对其控制系统进行设计,包括建立模型辨识控制器和逆模型控制器,以达到对多旋翼植保机辨识和控制的要求。为了验证该植保无人机的性能,对其进行控制性能和喷药试验。试验结果表明:植保无人机控制系统具有良好的自适应控制能力,喷药过程稳定,能够满足客户要求。     

基于改进A*算法和DFS算法的割草机器人遍历路径规划

针对割草机器人大面积作业时遍历路径规划覆盖率低、重复率高、普适性弱的问题,提出一种改进A*算法与DFS算法相结合的遍历路径规划算法。首先,根据已知环境全局信息,通过牛耕式分解法将目标区域划分成多个不含障碍物的子区域;然后,根据子区域的邻接关系构建无向图,使用DFS算法规划子区域的遍历顺序;最后,采用改进A*算法进行跨区域路径转移并且往复式遍历各子区域的内部。仿真试验结果表明：该遍历算法的覆盖率达到100%,遍历重复率为0,改进A*算法所规划的跨区域转移路径长度和转向次数比A*算法分别减少3.26%和62.5%。所提出的遍历算法具有覆盖率高、重复率低、普适性强的特点,改进A*算法通过路径平滑性优化和添加防碰撞安全间距对A*算法进行改进,使之规划的路径更平滑、更安全,路径长度更短。该研究结果旨在为割草机器人遍历路径规划提供理论参考。     

基于Fast ICA算法的2种储粮害虫活动声信号识别

利用快速独立分量分析(fast independent component analysis,Fast ICA)算法,对混有高斯噪声的2种储粮害虫玉米象Sitophilus zeamais和赤拟谷盗Tribolium castaneum的活动声信号进行去噪,并使用Fast ICA算法识别和分离了2种储粮害虫爬行与翻身的4种活动声信号,证明了使用Fast ICA算法识别混合信号中每种害虫声信号的有效性和准确性。     

光谱异质性参数优化方法及其在QuickBird影像中的应用

提出了一种光谱异质性参数优化方法,与现有方法相比,新方法的改进主要有:①在设置参与分割的波段数据时,通过引入派生波段数据来增强分割判据的数据支撑;②在设置各波段数据层的权值时,综合考虑了各波段数据层包含的信息量和相互间的信息相关度,以抑制波段数据层间的信息冗余对分割过程的不利影响.最后,通过分割对比实验证明:采用新方法设置的光谱异质性参数执行影像分割,“欠分割”现象有了较大幅度地减少,对象间的差异程度和对象内部的均质程度都得到了提高,分割质量有了明显地改善.