摘要：为提高智能家居语言识别系统的准确率和匹配率,通过在深度神经网络(DNN)模型的第1层增加长短时记忆神经网络(LSTM)结构,运用信息熵实现对声学训练与语种匹配,设计了基于DNN-LSTM模型的语音识别系统。将该系统应用于语音识别,结果表明系统的中英文声学模型识别准确率为96.6%,语种匹配准确率为95.8%。该系统对提升智能家居的智能化水平具有一定的实用价值。

摘要：物联网技术快速发展的今天,将生活工作中需要操作的物体连入internet越来越普遍。在食品安全检测的环节嵌入到物联网中,不仅能规范安全操作,也能无缝的衔接与记录所有食品安全操作行为。通过无缝有效地监控,我们可以在最早的时间发现漏洞并补全,或在安全事故发生后在第一时间追溯事故源,并提交处理意见与后续补全意见。

摘要：提出了一种设计长焦深小焦斑衍射光学元件的方法.该方法采用ZEMAX光学设计程序,利用能量守恒原理求解目标函数,并综合考虑焦斑大小保持不变的要求,对目标函数进行了修正,通过修正后的函数来约束输出光束在焦深范围内的轴上位置,从而完成衍射光学元件的相位优化,并求得相应的工艺参数.该元件不但可以使激光束具有长焦深和小焦斑,而且还具有可加工性.焦深范围能达到2 mm,焦深范围内光斑半径在5.32～10.48μm变化,与相同参数的传统光学元件相比,焦深增加了8倍,焦斑半径变化很小,而普通光学元件在此范围内最大焦斑半径达到102.9μm.该方法为长焦深元件的设计、加工与制造提供了可行方案.

摘要：在光束整形衍射光学元件的设计中,为同时减小输出光束的均方根误差和顶部不均匀度值,提出了模糊控制迭代算法(IAFC)。在盖师贝格-撒克斯通(Gerchberg-Saxton,G-S)算法的基础上,提出了平滑修正法,可有效改善输出光束的顶部均匀度,但却增大了均方根误差值。模糊控制迭代算法依据模糊控制理论,通过有效结合盖师贝格-撒克斯通算法和平滑修正法来同时降低均方根误差和顶部不均匀度值。计算机设计的结果表明,利用模糊控制迭代算法可以得到非常理想的输出光束,其均方根误差和顶部不均匀度值分别为0.75%和0.46%,能量转换效率可达94.91%。为光束整形衍射光学元件的设计提供了一种有效的新算法。

摘要：分析总结了基于JTC的光学加密系统密钥设计问题,提出了采用模糊控制迭代算法来代替G-S算法生成密钥,并与利用G-S算法和平滑修正法所得密钥进行了对比。理论计算和计算机模拟实验结果显示,模糊控制迭代算法的迭代结果其振幅均方误差为0.69%,振幅不均匀度为1.01%。采用模糊控制迭代算法生成的密钥解密质量优于G-S算法和平滑修正法。

摘要：随着变电站逐步实现无人值班或值守,常规意义上的变电站计算机监控系统已不能满足要求。分析了变电站远程数字视频监控技术的发展现状和特点。介绍了在上海某110kV变电站实现的远程数字视频监控系统,不探讨了变电站远程数字视频监控技术在上海电网应用的若干问题,包括在上海220kV变电站应用的具体模式。