基于模糊决策树的高校就业数据挖掘研究

随着高等学校招生规模的扩大,大学生就业形势日益严峻。数据挖掘技术可以从大量的历史数据中发现内在的规律和联系。对高校学生就业进行数据挖掘,可发现潜在规律,为就业指导提供决策依据。决策树分类方法是一种有效的数据挖掘方法,但该方法不能很好地处理数据模糊性和不确定性问题。本文提出将模糊决策树算法引入高校就业数据挖掘,解决了数据模糊性和不确定性的问题,生成的知识表示方式自然,易于理解,并且具有更强的分类能力及稳健性。     

MCS-51单片机双机通信实现程序原代码

串行通信是单片机的一个重要应用,利用8279键盘/显示控制芯片实现单片机的双机通信体现了单片机的接口技术,同时又在接口的基础之上详细分析了实现串行通信的一些关键性的问题.     

图搜索算法优化非线性流水线的无冲突调度

非线性流水线是计算机处理多任务问题的关键技术,解决无冲突的任务调度是非线性流水线的难点。本研究分析了非线性流水线计算机的任务调度问题,并给出了一种优化非线性流水线无冲突调度的算法。通过计算机仿真,利用该算法能够快速找到最优的调度方案。     

基于改进YOLO v6-tiny的蛋鸡啄羽行为识别与个体分类

针对目前蛋鸡啄羽异常行为（包括啄和被啄）识别精度比较低的问题，提出了一种基于改进YOLO v6-tiny模型进行啄羽异常行为识别的方法。该方法通过在YOLO v6-tiny模型中引入DenseBlock结构并融入CSP结构的SPP模块（SPPCSPC）的方式，增强了YOLO v6-tiny模型的特征提取能力，扩大了模型的感受野，提升了模型的检测精度。在识别出啄羽异常行为的基础上，对如何基于异常行为发生次数，进行蛋鸡个体分类进行了研究。提出了基于YOLO v6-tiny模型进行蛋鸡个体识别，并将啄羽异常行为识别结果输入个体识别网络，进行蛋鸡个体分类的方法。同时，本文还分别对2种不同的养殖密度、一天当中3个不同的时间段，异常行为发生次数的变化规律进行了分析。实验结果表明，优化后的模型对啄和被啄异常行为的识别平均精度（AP）分别为92.86%和92.93%，分别比YOLO v6-tiny模型高1.61、1.08个百分点，比Faster R-CNN模型高3.28、4.00个百分点，比YOLO v4-tiny模型高6.15、6.63个百分点，比YOLO v5s模型高2.04、4.27个百分点，比YOLO v7-tiny模型高5.39、3.92个百分点。本文方法可以识别出啄和被啄羽异常行为，为蛋鸡异常行为的智能检测提供了技术支撑。     

复杂环境下蛋鸡个体识别与自动计数系统研究

鸡群计数是鸡场资产评估中一项非常重要的工作。目前鸡场采用的人工计数方法,存在效率低下且计数准确度不稳定的问题。针对此问题,本文提出了一种基于改进YOLO v5s的蛋鸡个体识别与计数的方法。该方法为了消除真实复杂环境下产蛋箱、食槽等设施对蛋鸡个体识别带来的干扰,在YOLO v5s模型的Neck部分引入了SimAM注意力机制;为了扩大模型感受野,解决蛋鸡个体较小、识别困难的问题,将YOLO v5s模型的SPPF(空间金字塔池化模块)改为了SPPCSPC模块;为了尽可能多地提取蛋鸡有效特征,通过在YOLO v5s的Neck结构添加自适应特征融合模块ASFF,将不同尺度的蛋鸡成像特征信息进行融合的方法,进一步提升了模型的检测精度。在此基础上,通过调用模型检测接口,在接口内部添加计数函数、统计目标数量的方法,实现了蛋鸡个体的计数和鸡舍饲养密度的计算。将改进后的模型通过PyQt工具包进行封装、打包,开发了蛋鸡个体识别与自动计数系统。实验结果表明,改进的YOLO v5s模型的精准率、召回率、平均精度均值分别为89.91%、79.24%、87.53%,较YOLO v5s模型分别提高2.37、2.55、...     

局域网中的数据一致性

在局域网中,如何维护多个服务器之间的数据一致性,是一个重要的问题.本文就维护局域网的多个服务器之间的数据一致性提出了一种解决方案,即使用采取数据一致性协议的方法,并给出了相应的算法.     

MATLAB在《通信原理》课程实验中的应用

实验作为一种必不可少的教学手段已不仅仅是验证知识的一种方法,还是培养学生探索新技术和创新意识的重要手段。改革传统实验教学,将MATLAB仿真引入实验教学中,将虚拟实验与实物实验相结合,增加综合性和设计性实验项目的比例,并以2PSK调制与解调实验为例,具体阐述了MATLAB在《通信原理》课程实验中的应用。     

基于IPSO优化BP神经网络的蛋鸡舍有害气体监测系统

为实现蛋鸡养殖过程有害气体浓度监测,改善复杂环境下常用气体传感器之间因存在交叉敏感性而导致测量数据不准确的问题,设计了基于IPSO优化BP神经网络模型的有害气体监测系统。选用无线ZigBee模块、传感器模块和STM32模块,搭建了蛋鸡舍各点数据采集硬件平台,利用GPRS远程通信模块将平台采集到的数据传输至服务器,同时开发手机APP软件,对有害气体进行实时监测。利用权重线性递减及改进学习因子的IPSO算法,对BP神经网络进行优化,利用优化后的网络对气体传感器采集到的数据进行处理,有效提高了有害气体的数据精度。利用该系统对河北省保定市某鸡舍有害气体进行测试实验,将传感器测量值与真实值进行对比分析,验证了利用IPSO优化BP神经网络模型的有效性。测试表明,SGP30型二氧化碳传感器测量精度由81.75%提升到94.69%,MQ135型氨气传感器由61.83%提升到91.23%,MQ137型氨气传感器由70.18%提升到91.23%,MQ136型硫化氢传感器由62.35%提升到92.80%,TGS2602型硫化氢传感器由62.97%提升到92.80%。本研究为蛋鸡养殖过程中有害气体的精确监测提供了新方法。     

精播机多路排种粒距单定时器检测的算法研究

针对玉米精播机的排种性能检测需要,研究了用一个定时器对8路脉冲的间隔进行中断检测的汇编语言程序算法和硬件电路,提出了绝对时钟和相对时钟的思想;通过选择时间常数,避免数据处理过程中的多字节乘除运算,保证检测的实时性;分析了多路脉冲同时到来的时间计算误差。同时,对检测的实时性和检测数据的存储空间需求进行了分析,8路检测的最大实时误差小于1ms,存储8路检测数据(每路500个间隔数据)需要RAM空间为8 kB。     

蛋鸡羽毛覆盖度计算及其与体温关系研究

为解决通过人工及温度阈值分割评估蛋鸡羽毛覆盖度准确度不够的问题,提出基于热红外图像和彩色图像计算羽毛覆盖度的方法。利用Otsu算法结合不同的颜色模型提取鸡体目标及背部羽毛覆盖完好区域,通过计算面积比值,获取背部羽毛覆盖度。针对热红外图像目标鸡体边缘模糊导致分割效果较差的问题,提出基于分量R、B灰度直方图的自适应性热红外图像增强方法,该方法突出了前景与背景的差异,增强了边缘的清晰度。实验结果表明,热红外图像鸡体目标及羽毛覆盖完好区域的分割准确度达到97.18%和96.86%,彩色图像分割准确度达到99.58%和97.86%。对于羽毛覆盖度,热红外图像的计算结果接近羽毛覆盖度真实值。对同一批蛋鸡计算羽毛覆盖度,热红外图像比彩色图像的计算结果最少时高2.01个百分点,最大时高30.29个百分点。通过分析原因,发现蛋鸡剐蹭鸡笼等行为露出的白色羽毛根部,是彩色图像计算覆盖度结果出现偏差的主要因素。羽毛覆盖度会影响鸡体体表温度。通过实验发现,鸡体羽毛覆盖度与体表温度呈极显著负相关（P<0.01）,依据羽毛覆盖度对蛋鸡进行分级,对比相同级别、不同区域的蛋鸡体表温度,发现相同级别的羽毛严重损伤区域平均温度比背部平均温度高10℃以上,对比相同区域、不同级别的蛋鸡体表温度,发现背部平均温度最高相差3.89℃,损伤区域平均温度最高相差5.36℃。