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基于eIQ的中藥材圖像識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

中藥材對(duì)人體疾病的預(yù)防及控制具有重要的作用，然而普通百姓對(duì)中藥材知識(shí)了解過(guò)少，可能由于濫用中藥材而帶來(lái)不可控的后果。因此，對(duì)中藥材進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別是一項(xiàng)緊迫的任務(wù)。將輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用到中藥材識(shí)別中，提出在微控制器上實(shí)現(xiàn)基于MobileNetV3模型的中藥材圖像識(shí)別系統(tǒng)。首先建立中藥材圖像數(shù)據(jù)集，在eIQ機(jī)器學(xué)習(xí)軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境中根據(jù)MobileNetV3構(gòu)建識(shí)別基礎(chǔ)模型，并通過(guò)調(diào)整模型參數(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)模型的優(yōu)化，最后將模型文件部署到i.MX RT1060上，實(shí)現(xiàn)了對(duì)30種中藥材的識(shí)別。最終在驗(yàn)證集的準(zhǔn)確率達(dá)到86.79%。結(jié)果表明，在i.MX RT1060上實(shí)現(xiàn)中藥材識(shí)別具有很好的實(shí)際效果。

發(fā)表于：10/23/2023 5:42:30 PM

基于UVM和C語(yǔ)言驗(yàn)證JTAG調(diào)試協(xié)議的研究與實(shí)現(xiàn)[可編程邏輯][工業(yè)自動(dòng)化]

芯片驗(yàn)證中，JTAG協(xié)議功能的好壞決定了芯片流片回來(lái)后是否具有可調(diào)試狀態(tài)。多數(shù)情況下是編寫(xiě)一段既冗長(zhǎng)且不易維護(hù)的TestBench代碼進(jìn)行驗(yàn)證；有些情況依賴(lài)FPGA原型驗(yàn)證手段去驗(yàn)證JTAG協(xié)議，但在該情況下，一些模塊需進(jìn)行FPGA資源替換，無(wú)法保證與RTL級(jí)網(wǎng)表一致，可能導(dǎo)致流片后回來(lái)的芯片JTAG調(diào)試不通。針對(duì)這些情況，結(jié)合UVM方法學(xué)的通用性和C語(yǔ)言的便利性，提出一種基于UVM和C語(yǔ)言聯(lián)合驗(yàn)證JTAG調(diào)試協(xié)議的實(shí)現(xiàn)方法。UVM搭建驗(yàn)證JTAG協(xié)議的框架，C語(yǔ)言側(cè)編寫(xiě)測(cè)試用例，用例通過(guò)調(diào)用UVM側(cè)實(shí)現(xiàn)的芯片JTAG接口驅(qū)動(dòng)時(shí)序的方法來(lái)到達(dá)實(shí)現(xiàn)C語(yǔ)言驗(yàn)證芯片JTAG協(xié)議的結(jié)果。

發(fā)表于：10/23/2023 5:36:00 PM

風(fēng)云三號(hào)衛(wèi)星監(jiān)測(cè)海洋滸苔、赤潮和溢油*[測(cè)試測(cè)量][航空航天]

風(fēng)云衛(wèi)星對(duì)海洋環(huán)境災(zāi)害（滸苔、赤潮和溢油）的定量遙感監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)能力需要提升。利用風(fēng)云三號(hào)D星中分辨率光譜成像儀MERSI-II資料以及部分高分衛(wèi)星數(shù)據(jù)，探索解決大氣校正和云檢測(cè)兩個(gè)技術(shù)難點(diǎn)問(wèn)題的方法，分別依據(jù)滸苔、赤潮和溢油的光譜特征，建立相關(guān)的遙感監(jiān)測(cè)算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)海洋滸苔、赤潮和溢油的判識(shí)，并在相應(yīng)個(gè)例中取得較好的監(jiān)測(cè)效果。

發(fā)表于：10/23/2023 5:29:00 PM

基于約束的多維Apriori改進(jìn)算法[其他][其他]

針對(duì)經(jīng)典多維關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法執(zhí)行效率不高、存在冗余規(guī)則的不足，提出基于約束的多維Apriori改進(jìn)算法，在多維Apriori算法的基礎(chǔ)上，將用戶(hù)約束引入挖掘過(guò)程，根據(jù)關(guān)于謂詞的約束產(chǎn)生用戶(hù)感興趣的頻繁謂詞集，并以此為依據(jù)刪減事務(wù)集。該算法一方面通過(guò)用戶(hù)約束大大縮減了候選謂詞集的產(chǎn)生，另一方面經(jīng)過(guò)刪減的事務(wù)集也降低了掃描數(shù)據(jù)庫(kù)的開(kāi)銷(xiāo)，最終實(shí)現(xiàn)了挖掘效率的提高以及冗余規(guī)則的減少。應(yīng)用該算法在FPGA代碼缺陷事務(wù)集上進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該算法相比多維Apriori算法，在搜索效率以及挖掘結(jié)果的準(zhǔn)確性方面均得到了改善，有效提高了FPGA代碼缺陷分析的準(zhǔn)確性。

發(fā)表于：10/23/2023 5:21:25 PM

基于云模型的變分自編碼器數(shù)據(jù)壓縮方法*[其他][醫(yī)療電子]

圖像數(shù)據(jù)解壓縮問(wèn)題是一類(lèi)重要的數(shù)據(jù)處理問(wèn)題，數(shù)據(jù)特征學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)壓縮研究中有重要的研究?jī)r(jià)值。提出了一種基于云模型的變分自編碼器特征表征模型，將云模型作為變分自編碼器的先驗(yàn)分布，解決變分自編碼器在特征表征上的局限性。變分自編碼器的編碼器部分負(fù)責(zé)構(gòu)建數(shù)據(jù)的特征空間，通過(guò)在該空間中采樣獲得隱變量，完成數(shù)據(jù)壓縮；解碼器部分完成從數(shù)據(jù)特征到原數(shù)據(jù)的生成，即數(shù)據(jù)的解壓。在人臉數(shù)據(jù)集上與原方法作實(shí)驗(yàn)對(duì)比，驗(yàn)證了該方法的正確性和有效性。

發(fā)表于：10/23/2023 5:16:30 PM

基于EWT-ARIMA組合模型的銀杏液流預(yù)測(cè)與因子關(guān)聯(lián)分析*[其他][其他]

樹(shù)干液流速率由于受到外在環(huán)境因子與內(nèi)在生長(zhǎng)機(jī)理的綜合作用，往往呈現(xiàn)出非線性與高隨機(jī)的特點(diǎn)，單一的預(yù)測(cè)方法往往難以對(duì)其做出較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。對(duì)此，提出引入經(jīng)驗(yàn)小波變換（EWT）方法，對(duì)非線性、高隨機(jī)的銀杏液流數(shù)據(jù)進(jìn)行分解，得到兩組多分辨率分析分量，分別對(duì)分量采用統(tǒng)計(jì)模型ARIMA進(jìn)行預(yù)測(cè)。根據(jù)真實(shí)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證，提出了EWT-ARIMA組合模型能夠較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)樹(shù)干液流的變化趨勢(shì)，模型評(píng)價(jià)指標(biāo)MSE、MAE、MAPE、R2分別為11.05、2.488、0.1640、0.9599，相較單一ARIMA模型各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)均有較大提升。此外，還利用傳遞熵（EWT），無(wú)模型假設(shè)地對(duì)時(shí)滯內(nèi)環(huán)境因子與銀杏液流之間的因果關(guān)系進(jìn)行了探討。

發(fā)表于：10/23/2023 5:11:59 PM

面向車(chē)聯(lián)網(wǎng)多播業(yè)務(wù)中斷概率約束的資源優(yōu)化研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][汽車(chē)電子]

隨著汽車(chē)工業(yè)和通信技術(shù)的迅速發(fā)展，獲取高質(zhì)量的交通信息在車(chē)輛緊急情況中至關(guān)重要。在車(chē)聯(lián)網(wǎng)中車(chē)輛的高速移動(dòng)性會(huì)導(dǎo)致信息傳輸面臨中斷的風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)隨著車(chē)輛數(shù)目的增加，有限的頻譜資源為車(chē)聯(lián)網(wǎng)的功率分配帶來(lái)了挑戰(zhàn)。為了解決這一難題，采用單頻網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過(guò)資源分配策略來(lái)降低信干噪比的中斷概率，最小化單頻網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)路邊單元的傳輸功率。該優(yōu)化問(wèn)題被建模為馬爾可夫決策過(guò)程，并采用基于好奇心驅(qū)動(dòng)的DQN（C-DQN）資源優(yōu)化算法來(lái)求解。大量仿真結(jié)果表明，該方案在滿足較低中斷概率的前提下最小化傳輸功率，所采用的算法與基準(zhǔn)算法相比，在學(xué)習(xí)速度和穩(wěn)定性方面具有良好的性能。

發(fā)表于：10/23/2023 5:08:17 PM

一種高效的衛(wèi)星通信多模式身份認(rèn)證協(xié)議方案的設(shè)計(jì)方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)現(xiàn)有星地協(xié)同認(rèn)證模式認(rèn)證時(shí)延高、地面認(rèn)證服務(wù)器受到攻擊易導(dǎo)致故障等問(wèn)題，創(chuàng)新性地提出一種可切換的高效多模式身份認(rèn)證方案。該方案采用星上主用、地面?zhèn)溆玫恼J(rèn)證模式，星上認(rèn)證模式下，可有效降低傳統(tǒng)星地認(rèn)證傳輸過(guò)程帶來(lái)的通信高時(shí)延，實(shí)現(xiàn)在不依賴(lài)地面歸屬網(wǎng)絡(luò)的情況下快速認(rèn)證；當(dāng)星上認(rèn)證模式不可使用時(shí)，可迅速切換地面認(rèn)證模式，保證認(rèn)證過(guò)程穩(wěn)定可靠，提高系統(tǒng)穩(wěn)定性和抗毀壞性。同時(shí)，該方案采用哈希算法和對(duì)稱(chēng)加密算法完成認(rèn)證核心運(yùn)算，有效減少認(rèn)證過(guò)程計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)，在提高衛(wèi)星通信設(shè)備接入效率和安全性方面具有較高的應(yīng)用價(jià)值。

發(fā)表于：10/23/2023 5:04:26 PM

基于改進(jìn)OS-ELM的電子鼻在線氣體濃度檢測(cè)*[測(cè)試測(cè)量][消費(fèi)電子]

電子鼻是一種仿生傳感系統(tǒng)，該設(shè)備能夠同時(shí)對(duì)多種氣體進(jìn)行識(shí)別，因此應(yīng)用在許多領(lǐng)域當(dāng)中。氣體濃度算法是電子鼻對(duì)氣體定量分析時(shí)的核心部分，為了提高電子鼻濃度檢測(cè)算法精度，提出一種基于在線序列極限學(xué)習(xí)機(jī)（Online Sequential-Extreme Learning Machine， OS-ELM）的預(yù)測(cè)模型。該模型通過(guò)一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（One Dimensional Convolutional Neural Network， 1DCNN）提取特征，使用OS-ELM對(duì)氣體濃度進(jìn)行預(yù)測(cè)，并提出了一種改進(jìn)的粒子群（Particle Swarm Optimization， PSO）算法以克服OS-ELM需人工調(diào)整模型參數(shù)的問(wèn)題。由理論分析，改進(jìn)的算法比傳統(tǒng)PSO算法有更強(qiáng)的搜索能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提模型對(duì)氣體的預(yù)測(cè)精度上較傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)模型具有更高的預(yù)測(cè)精度和泛化能力。

發(fā)表于：10/23/2023 4:46:25 PM

基于國(guó)產(chǎn)化云平臺(tái)的航天數(shù)據(jù)混合組播應(yīng)用技術(shù)[測(cè)試測(cè)量][航空航天]

構(gòu)建了一種基于云架構(gòu)的一體化計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，系統(tǒng)國(guó)產(chǎn)化率100%。提出了基于國(guó)產(chǎn)化云平臺(tái)航天數(shù)據(jù)混合組播應(yīng)用技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了操作系統(tǒng)、云平臺(tái)、虛擬機(jī)CPU資源三個(gè)層面技術(shù)優(yōu)化，解決了國(guó)產(chǎn)操作系統(tǒng)及云平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)資源虛擬化對(duì)數(shù)據(jù)組播的性能瓶頸問(wèn)題，提升了云平臺(tái)數(shù)據(jù)組播的性能。經(jīng)過(guò)實(shí)際測(cè)試，提升后性能可滿足了航天任務(wù)中心業(yè)務(wù)使用需求。

發(fā)表于：10/23/2023 4:35:52 PM