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混沌粒子群優(yōu)化算法在柴油排產(chǎn)中的應(yīng)用[其他][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)柴油生產(chǎn)過(guò)程中的加氫精制與調(diào)合優(yōu)化問(wèn)題，建立加工和庫(kù)存成本優(yōu)化模型，采用改進(jìn)粒子群算法進(jìn)行計(jì)算。通過(guò)對(duì)某煉油廠一個(gè)月的柴油生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果表明該算法有較好的應(yīng)用效果，對(duì)柴油排產(chǎn)有一定的指導(dǎo)作用。

發(fā)表于：5/15/2014

基于磁阻尼的超低頻絕對(duì)振動(dòng)傳感器機(jī)理研究[模擬設(shè)計(jì)][其他]

通過(guò)分析普通磁電式速度傳感器在測(cè)量超低頻絕對(duì)振動(dòng)信號(hào)時(shí)存在固有缺陷帶來(lái)的問(wèn)題，介紹了基于磁阻尼的超低頻絕對(duì)振動(dòng)傳感器機(jī)理，系統(tǒng)用磁阻尼代替機(jī)械阻尼工作，克服了普通磁電式速度傳感器體積大、質(zhì)量大、不便運(yùn)輸?shù)葐?wèn)題，下限頻率達(dá)到了0.25 Hz。

發(fā)表于：5/15/2014

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多維離群點(diǎn)檢測(cè)算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

為了更加智能地檢測(cè)離群點(diǎn)，克服傳統(tǒng)離群點(diǎn)檢測(cè)算法的機(jī)械性，提升多維數(shù)據(jù)集合離群點(diǎn)挖掘效率，在傳統(tǒng)的離群數(shù)據(jù)挖掘算法的基礎(chǔ)上，提出了一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多維離群點(diǎn)檢測(cè)算法。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法具有對(duì)用戶依賴性小、檢測(cè)精度高的優(yōu)點(diǎn)，為檢測(cè)離群點(diǎn)提供了一種新的路徑。

發(fā)表于：5/14/2014

多進(jìn)制低密度奇偶校驗(yàn)碼的擴(kuò)展最小和譯碼算法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

綜述了多進(jìn)制LDPC碼的幾種常用譯碼算法，重點(diǎn)講解分析了其中的擴(kuò)展最小和算法，并采用對(duì)比的方法證明其優(yōu)越性。

發(fā)表于：5/14/2014

一種粗糙集遺傳算法在入侵檢測(cè)中的應(yīng)用[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

分析了目前入侵檢測(cè)系統(tǒng)運(yùn)行機(jī)制和不足，提出了一種基于粗糙集的遺傳算法，通過(guò)粗糙集屬性精簡(jiǎn)遺傳算法種群，并在變異操作中將優(yōu)異個(gè)體朝重要屬性加速變異，降低算法時(shí)空復(fù)雜度。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該算法收斂速度快，檢測(cè)率高，能很好地應(yīng)用于目前入侵檢測(cè)系統(tǒng)之中。

發(fā)表于：5/14/2014

基于DM648的實(shí)時(shí)越界檢測(cè)系統(tǒng)[嵌入式技術(shù)][其他]

針對(duì)嵌入式越界檢測(cè)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性問(wèn)題，提出了基于感興趣區(qū)域（ROI）的碼書(shū)背景建模算法，并通過(guò)對(duì)ROI進(jìn)行下采樣和二值化處理，進(jìn)一步提高算法的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。對(duì)D1格式的視頻在TI DM648平臺(tái)上進(jìn)行測(cè)試，本文算法速度可以達(dá)到26 f/s，準(zhǔn)確率可以達(dá)到92.65%，滿足工程應(yīng)用的需要。

發(fā)表于：5/14/2014

安森美半導(dǎo)體看好中國(guó)汽車市場(chǎng)[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

中國(guó)已成為全球最大的汽車生產(chǎn)國(guó)和消費(fèi)市場(chǎng)，2013年中國(guó)整體汽車銷量增長(zhǎng)14%至2,200萬(wàn)輛，其中乘用車銷售約1,800萬(wàn)輛(份額80%)，商用車約400萬(wàn)輛(份額20%)；2014年整體銷量可達(dá)2,300萬(wàn)輛，乘用車銷量較2012年增長(zhǎng)16%。汽車大趨勢(shì)正在推動(dòng)半導(dǎo)體成分的升高：IHS公司預(yù)測(cè)，由于汽車安全與導(dǎo)航等系統(tǒng)的不斷采用，中國(guó)汽車半導(dǎo)體市場(chǎng)將在2014年增長(zhǎng)11%，達(dá)到46億美元。而在未來(lái)三年會(huì)延續(xù)增長(zhǎng)勢(shì)頭，到2017年，中國(guó)汽車芯片市場(chǎng)將達(dá)到62億美元。

發(fā)表于：5/13/2014

一種矢量相關(guān)性的抗噪聲邊緣檢測(cè)方法[測(cè)試測(cè)量][其他]

對(duì)圖像中常見(jiàn)的高斯噪聲特性進(jìn)行了分析，對(duì)含有較強(qiáng)高斯噪聲的數(shù)字圖像的邊緣檢測(cè)方法進(jìn)行了研究。分析了邊緣的方向性相關(guān)特征和連續(xù)性相關(guān)特征，設(shè)計(jì)了圖像特征矢量圖，檢測(cè)圖像特征矢量相關(guān)的相似度，提取出抗噪聲的圖像邊緣檢測(cè)方法。仿真驗(yàn)證表明，對(duì)于含有較強(qiáng)高斯噪聲的圖像，本方法能夠有效抑制噪聲，而且能夠提取出準(zhǔn)確清晰的邊緣。本算法在噪聲圖像中能很好地克服普通算子的噪聲問(wèn)題，而且算法簡(jiǎn)單，計(jì)算量較少。

發(fā)表于：5/13/2014

基于胃鏡圖像的病灶區(qū)域檢測(cè)方法研究[其他][醫(yī)療電子]

提出了一種基于胃鏡圖像的計(jì)算機(jī)輔助病灶檢測(cè)方法。首先，引入超像素理論，將胃鏡圖像分割成大小均勻且包含相似像素的若干區(qū)域；然后，分別提取顏色特征和紋理特征，并將其融合作為特征描述符；最后，采用二級(jí)串聯(lián)分類器進(jìn)行胃鏡圖像內(nèi)干擾區(qū)域的去除以及病灶區(qū)域的識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本方法病灶檢測(cè)正確率（AUC）可達(dá)到91.588%。

發(fā)表于：5/13/2014

柱狀巖心成像研究與實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][其他]

實(shí)現(xiàn)了柱狀巖心360°表面成像。通過(guò)面陣CCD采集柱狀巖心外表面圖像，經(jīng)過(guò)全局光照校正和畸變校正預(yù)處理，采用最佳拼接線算法拼接融合，完成整個(gè)柱狀巖心表面圖像重建，得到了高質(zhì)量柱狀巖心全景圖。

發(fā)表于：5/13/2014

且行且智能，飛思卡爾將物聯(lián)網(wǎng)化繁為簡(jiǎn)[嵌入式技術(shù)][其他]

最近很火的一部美劇《超腦特工》（Intelligence）中，在特工大腦植入的智能芯片能夠與互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)庫(kù)等有網(wǎng)世界連接，并通過(guò)這顆智能芯片在腦中讀取、分析相關(guān)數(shù)據(jù)。從技術(shù)角度來(lái)看，這只是物聯(lián)網(wǎng)未來(lái)的發(fā)展方向之一，不管這個(gè)“未來(lái)”有多久，足以讓我們翹首以盼。

發(fā)表于：5/13/2014

基于DSP的改進(jìn)疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)[嵌入式技術(shù)][其他]

針對(duì)車載疲勞駕駛檢測(cè)的應(yīng)用，設(shè)計(jì)了基于TMS320DM642嵌入式平臺(tái)的疲勞檢測(cè)系統(tǒng)。首先在YCbCr空間進(jìn)行膚色分割，之后采用基于人眼特征的改進(jìn)混合投影算法定位人眼區(qū)域，然后計(jì)算人眼區(qū)域的高度并判斷人眼的睜閉狀態(tài)，最后利用PERCLOS算法對(duì)疲勞程度做出檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)準(zhǔn)確率高、實(shí)時(shí)性好，能很好地滿足車載疲勞駕駛檢測(cè)的需要。

發(fā)表于：5/13/2014

基于STM32的深海鉆機(jī)甲板控制系統(tǒng)[嵌入式技術(shù)][其他]

針對(duì)深海鉆機(jī)的使用環(huán)境，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了甲板實(shí)時(shí)操作鉆機(jī)的一款手操器。該手操器由基于STM32F103VCT6微控制器的控制板以及一些外部輸入輸出設(shè)備所組成，其與鉆機(jī)系統(tǒng)通過(guò)串口通信。由于甲板手操器與海底鉆機(jī)距離較長(zhǎng)，且串口傳輸距離有限，因此以光纖傳輸為中繼。

發(fā)表于：5/13/2014

SUSAN邊緣檢測(cè)算法的設(shè)計(jì)與研究[EDA與制造][其他]

提出了一種完全不涉及梯度運(yùn)算、只基于周邊像素灰度比較的SUSAN邊緣檢測(cè)算法。主要介紹了SUSAN算法的原理，并用MATLAB編程實(shí)現(xiàn)了該算法。在對(duì)噪聲圖像的邊緣檢測(cè)中，與其他傳統(tǒng)經(jīng)典檢測(cè)算子進(jìn)行比較，結(jié)果表明，該算法較傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)算法更具優(yōu)勢(shì)，能夠有效提高邊緣定位精度，降低漏檢率，使邊緣更細(xì)致、光滑。

發(fā)表于：5/12/2014

基于LT8705的高性能buck-boost模塊電源的研制[電源技術(shù)][其他]

以Linear公司的LT8705為控制核心，針對(duì)寬范圍直流輸入、穩(wěn)壓輸出用電設(shè)備的供電要求，研制了一款高性能的同步整流buck-boost模塊電源。該模塊電源集成了DC-DC單元、驅(qū)動(dòng)電路單元、電壓及電流環(huán)路工作狀態(tài)反饋單元、電流控制功能單元，同時(shí)，對(duì)電路中的關(guān)鍵電路參數(shù)進(jìn)行了計(jì)算。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模塊電源實(shí)現(xiàn)了預(yù)期功能，滿足應(yīng)用要求。

發(fā)表于：5/12/2014