基于CNN-LSTM神经网络的声纹识别系统设计

基于CNN-LSTM神经网络的声纹识别系统设计[通信与网络][医疗电子]

为实现对心血管疾病的预警，及早发现以心率、心肺音恶性变化为代表的危险前兆，设计基于CNN-LSTM神经网络的声纹识别系统。利用物联网技术融合心率传感芯片、单片机、电子听诊器等设备，对心率进行实时监测、辅助预警；根据梅尔道普频率系数对心肺音信号进行特征提取，构建基于CNN-LSTM算法的心肺音智能识别模型，对部分心肺音进行智能检测诊断，实验结果显示损失值为0.082，准确率达0.908。开拓了人工智能技术在心血管疾病预警方面的应用空间，前瞻性强、结构框架完整，可有效避免医疗资源浪费，前置对心血管疾病的应对措施，市场应用前景广阔，对于推动智慧医疗有重大作用。

发表于：2021/3/23 上午9:14:00

一种基于噪声点邻域的形态学滤波算法研究

一种基于噪声点邻域的形态学滤波算法研究[其他][其他]

以可疑噪声点为中心构建一定大小的邻域，对可疑椒噪声点邻域进行形态学闭滤波，对可疑盐噪声点邻域进行形态学开滤波，并以滤波后的该邻域中心点的灰度值替换可疑噪声点的灰度值，而非可疑噪声点的灰度值保持不变。实验表明，该方案切实可行，滤波后的图像具有均方误差小以及峰值信噪比高等优点。其滤波性能相比标准中值滤波算法、形态开闭组合滤波算法、自适应中值滤波算法等有一定程度的提高。

发表于：2021/3/22 上午9:10:00

接触式轮廓扫描仪系统标定算法

接触式轮廓扫描仪系统标定算法[其他][其他]

接触式轮廓扫描仪其原理是利用编码器返回的长度序列以及旋转平台的旋转角度来确定被测物体的轮廓坐标，由于检测钩的起始点与旋转平台中心不重合，导致直接利用所测数据绘制出的轮廓不准确。为解决这个误差，提出一种不需要建立系统的精准误差模型，而是利用测量尺寸已知的正方形标定板所得到的数据去获取系统参数，进而对轮廓坐标进行在线标定的方法。通过编程模拟仿真了测量过程，并将获取到的参数与理想参数值进行比较，模拟数据表明该算法可以使测量误差控制在0.5 mm以下，角度误差控制在0.1°以下，符合设备的精度要求，可以快速还原被测图形的真实轮廓。

发表于：2021/3/22 上午9:03:00

基于密集子图挖掘的刷单团伙识别方法

基于密集子图挖掘的刷单团伙识别方法[其他][其他]

随着电商的不断发展，如何发现刷单账户以维护市场秩序是亟待解决的问题。根据用户的购买记录构建用户关系网络图。根据电商刷单特性，提出通过计算用户之间的关联性来对抗伪装，并提出了一种密集子图可疑度量。根据关联性和密集子图可疑度量，实现了一种针对电商的刷单团伙识别方法。实验结果表明，在真实的天猫数据集上，所提出的方法能有效地捕捉刷单团体, 结果与FRAUDAR算法相近，有较好的识别效果。

发表于：2021/3/18 下午5:51:41

1553B总线电路冷备份使用情况下总线端口潜通路分析验证

1553B总线电路冷备份使用情况下总线端口潜通路分析验证[其他][其他]

航天系统单位在应用1553B总线电路过程中，为了增加设备单机的可靠性，使用了两组1553B总线单机，两组单机总线输出并联在一起，一组单机上电使用，一组单机断电处于冷备份状态，两组系统互为冷备份，正常工作时，要求互为冷备份的单机不能相互影响。针对该应用详细介绍了1553B总线电路内部总线端口结构，并对冷备份使用情况下总线端口的潜通路问题进行了详细测试验证，通过测试数据分析，证明了两组1553B总线电路在冷备份使用情况下是稳定可靠的，两组单机没有相互影响。

发表于：2021/3/18 下午5:46:40

基于区块链的新能源充电桩共享管理方案

基于区块链的新能源充电桩共享管理方案[电源技术][智能电网]

近些年在国家大力推进下，新能源充电桩和电动车领域发展迅猛，但也存在交易信息被泄露、企业间数据难以共享、用户充电体验感差等负面情况。基于以上问题，提出了一套基于区块链的新能源充电管理方案，利用区块链去中心化、数据加密等特性，在区块链底层上利用比特币、联合表征推荐算法等技术，建立联盟链模块、充电币模块、推荐模块三个模块，提出一套基于区块链的分布式新能源电动车充电管理方案。实践证明，该方案可以较好地解决上述问题。

发表于：2021/3/18 下午5:36:34

基于LoRa的智能电表通信方案设计

基于LoRa的智能电表通信方案设计[通信与网络][通信网络]

随着建设国家智能电网概念的提出，智能电表开始成为人们关注的焦点。为了更加方便、准确、及时地对用户用电量进行抄读与管理，实现智能电表的自动化、网络化，设计了一种基于LoRa的中继多跳组网协议，并通过对智能电表和采集器的通信模块进行新型软硬件设计，来实现此协议在智能电表通信方案中的移植和使用，进行智能电表的新型通信方案设计。该方案从通信性能及适用场景出发，在LoRa通信的基础上，通过中继多跳组网协议进一步提升LoRa通信的性能，实现了高容量、高可靠性的新型通信方案。

发表于：2021/3/18 下午5:30:46

改进的深度残差网络的混合气体定量分析方法

改进的深度残差网络的混合气体定量分析方法[其他][其他]

为了有效监测室内有害气体，提出了一种改进的深度残差网络的室内有害气体定量分析方法。该方法使用残差网络来提高深度学习方法学习干扰信号特征的能力，并提高混合气体定量分析的准确性以及模型的鲁棒性。将软阈值化用作非线性层，并将其嵌入到深度神经网络中，以消除非必要的噪声特征。该方法结合了深度学习与传统信号处理降噪算法的优点，通过使用具有不同干扰水平的甲醛气体样本集进行了验证，实验结果表明该模型在有干扰的场景下仍具有较高的准确率。

发表于：2021/3/18 下午5:11:31

一种基于改进Mask R-CNN模型的遥感图像目标识别方法

一种基于改进Mask R-CNN模型的遥感图像目标识别方法[其他][其他]

目标识别技术作为机器视觉领域的一个重要分支，在各个领域有着重要的应用。鉴于一般的目标识别模型在遥感图片中表现不佳，另外需要识别的目标数量较多，尺寸大小不一，因此在经典的目标识别Mask R-CNN模型的基础上，提出了一种融合了通道注意力机制和数据增强技术的模型Mask R-CNN模型。在输入图片数据时，首先通过Random-Batch images操作对数据进行增强处理，提高模型对尺寸大小不一的目标识别的准确率；然后提取特征时，将原Mask R-CNN模型中的FPN改进为BiFPN，使提取到的特征能更好体现原本的图片信息；在最后的Mask阶段，增加了通道注意力机制，使得模型更多地得到需要的信息。经过实验表明，此模型在遥感图像的特殊目标细粒度识别中有良好的表现。对于同一个数据集，其评价指标在各个方面都要优于其他对比算法。

发表于：2021/3/18 下午4:54:08

用于自动视力检测的手势识别方法研究

用于自动视力检测的手势识别方法研究[测试测量][其他]

对于自动视力检测系统，手势识别是关键问题，但是采用传统卷积神经网络模型识别手势存在过拟合、计算量大等问题。提出了一种GR-AlexNet模型，对AlexNet网络模型进行了适应性修改和优化：为了加快计算速度，用7×7、5×5、1×1的三个小卷积核替代原来的11×11的大卷积核，并删除LRN层和一个全连接层；为了减轻过拟合效应，在每次卷积后都加上一个Dropout优化。对同一数据集分别使用LeNet模型、AlexＮet模型、VGG16模型与GR-AlexＮet模型进行对比实验。实验表明GR-AlexＮet模型在识别准确率上较传统的模型有一定的提高，能抑制过拟合现象，并且具有更快的训练速度。

发表于：2021/3/18 下午4:40:51