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基于神經網絡模型BP算法的嵌入式礦壓檢測方法
本發(fā)明公開了一種基于神經網絡模型 BP 算法的嵌入式礦壓檢測方法法，首先根據根據待檢測區(qū)域的地域情況，采用多個振弦式壓力傳感器進行測量；然后 ARM7 處理器根據系統任務個數建立相應的進程；最后在建立的任務中打開定時器，輸出一個固定在某一頻率范圍內的脈沖，經過驅動激振電路，產生一個能對振弦式壓力傳感器內部振弦起振的信號，同時使用 ARM7處理器對振弦式壓力傳感器返回的脈沖信號進行頻率測量，計算得到壓力值，最后，利用溫度傳感器采集振弦周圍區(qū)域的溫度，采用 BP 算法建立神經網絡模型，利用神經網絡模型對得到的各組壓力數據及采集的溫度數據進行學習，并根據神經網絡模型找出壓力隨溫度的變化規(guī)律，對振弦式傳感器進行溫度補償。
安徽理工大學
2021-04-13
一種面向超光譜數據庫的小波去噪算法
本發(fā)明公開了一種面向超光譜數據庫的小波去噪算法，屬于超光譜數據的處理方法，用于對帶有噪 聲的超光譜曲線進行降噪。本發(fā)明順序包括小波降噪參數選擇、小波降噪。本發(fā)明在小波降噪參數學習 過程中充分考慮了超光譜數據庫中各種物質超光譜曲線的特性，快速的選擇適合超光譜數據庫絕大多數 光譜曲線的小波降噪參數，然后使用選擇得到的參數對測量到的超光譜曲線進行降噪。該方法能快速的 針對各種不同應用場景的超光譜數據庫選擇與之適應小波降噪參數，提高了降噪的效果，提高光譜匹配 的準確率。
武漢大學
2021-04-13
基于分裂算法的湖泊三維水動力-水溫-水質模擬預測方法
本發(fā)明公開了一種基于分裂算法的湖泊三維水動力-水溫-水質模擬預測方法。構建湖泊三維水動力-水溫-水質模型，將湖泊離散成若干網格單元，并對網格采用 Arakawa-C 模式布置變量，基于分裂算法將湖泊三維水動力-水溫-水質模型中各算子按照其物理波動過程的波頻快慢特性進行分類，對低頻慢過程算子采用顯式處理，對高頻快過程算子采用隱式處理，運用分裂算法分步離散求解模型，得到湖泊水域內不同位置和時間的三維流場、水溫和水質指標濃度。本發(fā)明提出的基于分裂算法的湖泊三維水動力-水溫-水質模擬預測方法能較準確地反映湖
華中科技大學
2021-04-14
基于光譜擬合與差分算法的光纖傳感動態(tài)信號解調方法
本發(fā)明公開了一種基于光譜擬合與差分算法的光纖傳感動態(tài)信 號解調方法，包括：掃描得到光譜紋波；對光譜紋波進行擬合獲得靜 態(tài)光譜；將光譜紋波與靜態(tài)光譜進行差分處理獲得差值信號；對光譜 紋波的極值點進行擬合獲得上下邊緣包絡曲線；對上下邊緣包絡曲線 進行差分處理獲得光譜變化函數，將差值信號與光譜變化函數進行歸 一化處理，獲得去包絡后差值信號，根據掃描速度和初始波長將波長 換算為時間，獲得去包絡后時域動態(tài)信號。本方法對紋波光譜及其擬 合曲線進行差分獲得動態(tài)信號，可以消除諸如溫度、濕度等環(huán)境干擾， 且恢復的動態(tài)
華中科技大學
2021-04-14
一種基于模糊 PI 算法的微電網并網逆變器的控制方法
本發(fā)明公開了一種基于模糊 PI 算法的微電網并網逆變器的控制 方法。該方法包括：（1）采樣當前電網電壓、當前并網逆變器的輸出 電流和當前濾波器的電容電流；（2）確定并網電流指令值；（3）調 整 PI 控制器的比例系數和積分系數；（4）通過修正后的 PI 控制器得 到濾波器的電容電流指令值；（5）通過 P 控制器得到并網逆變器的輸出電壓指令值；（6）產生控制信號控制并網逆變器開關管的通斷，在 并網逆變器的功率輸出端產生期望的輸出電壓；（7）重復（1）～（6）， 使并網逆變器的輸出電流始終跟蹤指令值。本
華中科技大學
2021-04-14
一種跨比例尺矢量地圖水網數據同名目標匹配方法
本發(fā)明涉及一種跨比例尺矢量地圖水網數據同名目標匹配方法：1.導入具有相同投影坐標系的兩份 同區(qū)域不同比例尺版本的待匹配水網數據，將小比例尺數據設置為匹配層，大比例尺數據設置為參考層； 2.分別對匹配層和參考層水網數據進行幾何維度一致化處理，使之統一表達為結點—弧段的線狀水網結 構；3.引入概率松弛模型依據距離關系指標進行結點匹配，4.基于結點匹配關系以及距離、長度指標進 行弧段匹配；5.由線狀水網結構間的弧段及結點匹配關系，導出原始匹配層水網數據與參考層水網數據 間的同名目標匹配關系。本發(fā)明克服了不同比例尺版本水網數據目標表達存在維度差異的難點，能夠準 確高效地建立不同比例尺版本水網數據同名目標匹配關系。
武漢大學
2021-04-13
一種用于光學散射測量的基于擬合誤差插值的庫匹配方法
本發(fā)明公開了一種用于光學散射測量的基于擬合誤差插值的庫匹配方法，包括：確定樣品待測結構參數的變化范圍并對其執(zhí)行離散化處理，將所獲得的離散網格點及其對應理論光譜值儲存到光譜庫中；獲得待測樣品的測量光譜并計算出離散網格點對應的測量光譜值與理論光譜值之間的擬合誤差，然后將其同樣儲存到光譜庫中；為擬合誤差設定閾值并執(zhí)行粗搜索，利用搜索出的擬合誤差所對應的離散網格點來構建候選參數集，并對擬合誤差執(zhí)行多維插值處理獲得相應的擬合誤差插值函數；基于擬合誤差插值函數細搜索找出全局最優(yōu)點，其所對應的參數值即為最終確定的
華中科技大學
2021-04-14
一種基于眾包指紋分簇和匹配的室內子區(qū)域定位方法
本發(fā)明公開了一種室內子區(qū)域定位方法，包括：在給定目標區(qū)域中設置 N 個信號源，并將目標區(qū)域依據物理結構劃分成 K 個子區(qū)域，終端設備接收到指紋后將其上傳到服務器構成指紋集，當服務器接收到的指紋集中指紋的數目達到設定閾值后，則將當前指紋集利用分簇算法劃分成 K 個簇，并將這 K 個簇一對一地匹配到 K 個子區(qū)域中，再將各指紋簇中所有指紋的均值作為對應子區(qū)域的區(qū)域指紋用于定位，定位時計算定位指紋和子區(qū)域指紋中所有對應信號的差值序列，得到各差值序列的方差，并將具有最小方差的子區(qū)域為最終定位結果。本發(fā)明能夠解決現有指紋定位技術中人工采集指紋信號以構建指紋數據庫帶來的工作量大和異質設備定位精度差的問題。
華中科技大學
2021-04-11
大規(guī)模代數系統新型快速算法及與信息科學的交叉研究
成果描述：旨在為大規(guī)模代數系統設計新型高效的求解算法，并結合信息科學進行交叉研究。在大規(guī)模代數系統新型Krylov子空間算法及其基礎理論、復雜電磁計算、圖像處理高性能數值方法、動力系統與智能控制理論方面進行了系統深入的研究，取得了具有創(chuàng)新性的成果，例如：解決了科學計算中的有關基礎或困難問題；提出了Lanczos雙共軛A-標準正交短遞歸Krylov子空間迭代法BiCOR/CORS/BiCORSTAB方法、一種新的“二維雙連續(xù)投影(2D-DSPM)方法”等一系列高效算法；為求解復雜電磁問題產生的復雜線性系統設計了高效算法與預條件技術；提出了一些新型高效的邊界處理、圖像復原方法，具有更快的計算速度和更好的復原質量；將數值代數與特殊矩陣分析和神經網絡交叉研究取得成果。市場前景分析：本成果隸屬于計算數學學科的數值代數領域，是數學基礎理論研究。本項目著眼于科學與工程問題當中的難于解決的數學問題的快速算法及其理論研究，在國民經濟和國防安全的若干大數據領域具有重要的學術和應用價值。因此，本成果不涉及經濟效益，亦不涉及直接應用。與同類成果相比的優(yōu)勢分析：主要成果發(fā)表在國際權威期刊上，構建的新方法新理論得到了權威專家的高度評價，相關工作引起了國內外同行的廣泛關注與引用。通過國際合作，本項目提出的相關快速算法已通過國際合作研究被法國INRIA、法國LAPLACE國家實驗室、荷蘭格羅寧根大學等國際知名研究機構用于解決科學計算中的大規(guī)模代數方程組求解難題。
電子科技大學
2021-04-10
基于Dijkstra算法的高精度物聯網小區(qū)無人智能運輸車的設計
產品服務:項目旨在設計出一款基于Dijkstra算法的高精度物聯網小區(qū)無人智能運輸車。該項目主要可分為兩個部分:實車與模型車的同步開發(fā)和基于eclipse平臺的APP開發(fā)。在實車和模型車的開發(fā)過程中，通過常規(guī)車載傳感器實現小車的“智能化”，利用Dijkstra算法解決最短路徑選擇問題。利用計算機語言完成在eclipse平臺上的APP開發(fā)，實現APP同時與實車和模型車的互聯，實現智能運輸小車運輸末端的配送。市場概況:本項目希望將來與各電商平臺合作，APP與電商、外賣軟件結合，將網上購物徹底融為一體；同時與互聯網公司合作，提升小車的智能化以及無人駕駛的精確度，真正做到在小區(qū)內取代快遞員完成最后的運輸任務，并能提升效率、安全性，以及節(jié)省財力、人力，并初步形成小區(qū)內智能化的高精度物聯網。 商業(yè)模式:本項目希望采用先試點后普及、先免費后收費的盈利模式。在四星及五星級小區(qū)先行免費試點，收集用戶反饋評價，統計滿意度。改進后逐步開啟按時效每戶收費，并最終普及三星級小區(qū)及更多居民居住區(qū)。
同濟大學
2021-04-10