GPS-RTK技术在铁路测量中的应用

介绍RTK技术应用于铁路定测的基本方法和步骤,通过应用实例证实了该技术的可行性和优越性。实践证明这种作业方法能够省掉不必要的中间环节,最大限度地减少外业工作量,从而缩短整个勘测工期。     

变步长BP网络优化导航雷达跟踪滤波系统的研究

本文提出了采用变步长ＢＰ网络实时处理导航雷达目标跟踪滤波数据。其原理是在ＢＰ算法中加入变动量因子,用Ｎ层变步长寻优进行前馈神经网络的学习。该算法能够根据输入时间序列的特点自适应调整网络优化步长,对匀速和变加速运动目标的稳定跟踪精度分别在７．５ ｍ 和１１ ｍ 以内,而对急转弯的目标抖动２～４ 次就能及时跟踪上     

海底混响非瑞利特性研究及神经网络应用

基于单元散射理论介绍了瑞利分布模型和K分布模型,通过计算混响偏度和峰度判断出海底混响偏离瑞利分布模型,并利用CW信号、LFM信号的试验混响数据进行阵元域、波束域上的PDF曲线拟合.结果表明,海底混响的统计特性更趋向于K分布模型.利用BP网络方法和海底混响、点目标仿真信号的PDF特性进行了目标识别验证,其正确识别率达到了...     

数字生活小区管理信息系统的研究与开发

简要阐述了建立数字生活小区管理信息系统的必要性 ,介绍了该系统的设计思想、实现功能和方法。系统采用MOIMS、数据库技术、网络技术实现WebGIS的功能。     

基于深度学习的驾驶员状态识别

提出了基于驾驶员脸部及周围信息的驾驶员状态检测方法。文章通过实车摄像头采集了驾驶员驾驶状态视频数据,利用Dlib和OpenCV库对采集的驾驶员图像进行脸部检测,基于驾驶员脸部数据建立了深度学习数据集,然后基于该数据集设计了一种卷积神经网络模型FaceNet,利用PyTorch深度学习框架在数据集上对模型进行训练,最终得到了有较高准确率的驾驶员状态检测模型,其可识别抽烟、睡觉、左手打电话和右手打电话四种驾驶员状态。     

基于混沌理论的高速公路网短时交通流量预测研究

随着高速公路网的建成及其交通流量的不断增大,对高速路网交通流实时控制和诱导服务的需求日益突出,而高速公路网短时交通流量的预测,不仅是交通流实时控制和诱导服务的基础和依据,而且预测结果的准确性对改善高速公路网的通行能力和服务水平有重要影响。基于混沌时间序列分析和预测的理论,建立了高速公路网短时交通流预测模型,计算给定区域高速公路网多断面短时交通流量预测值,结果表明利用多维混沌时间序列法预测高速公路网短时交通流量可行且具有较高的精度。     

问题式教学在《汽车构造》网络授课中的实践应用

文章通过对问题式教学的理论分析,结合疫情期间开展网络授课的教学过程,通过理论分析和实践教学来探索问题式教学在网络教学过程中的开展方式,以此构建基于网络教学生成问题、回答问题、解决问题和检验问题的问题式教学模式,从而提高网络授课的教学效果,培养学生自主学习的能力.     

贝叶斯网络在电控发动机燃油系统故障分析中的应用

贝叶斯网络(Bayesian Network)是近年来发展起来的一种基于概率理论的推理工具,本研究简要介绍了贝叶斯网络的基本理论,建立了电控发动机燃油供给系统故障信息的贝叶斯诊断网络,并利用Hugin Expert软件计算当燃油供给系统某一部件出现故障时不同故障现象出现的概率。研究表明,贝叶斯诊断网络能够有效诊断电控发动机燃油供给系统故障信息关联度。     

一种网络安全检测系统的设计与实现

介绍了网络和系统中存在的安全漏洞,设计了一个网络安全检测系统(NSDS),并分析了每一个组成部分的功能,给出了设计思路,最后通过一个实例检验了整个系统的性能.