摘要：二次隔振装置广泛应用于精密仪器设备中,隔振性能依赖于其结构参数。研究了二次隔振系统参数优化设计,将最大熵方法引入到二次隔振系统参数优化设计中,并结合遗传算法,给出了二次隔振系统参数优化设计的一种混合数值方法。最后用此方法对二次隔振系统进行了参数优化设计,优化后的二次隔振系统隔振性能大幅度提高。

摘要：糖尿病视网膜病变是成年人致盲首因,视网膜血管分割是诊断糖尿病视网膜病变的基础.为提高视网膜血管分割准确性,提出一种基于多模型融合和区域迭代生长的视网膜血管自动分割算法.首先,预处理后分别构建数学形态学、匹配滤波器、尺度空间分析、多尺度线检测和神经网络模型初步分割视网膜血管,为减少噪声取五个分割结果的均值作为初步输出.其次,设计掩膜分离渗出物和视盘,将数学形态学模型分割结果替换掩膜白色区域,并融合初步输出生成组合结果.最后,考虑视网膜血管先验知识,对组合结果阈值分割和区域迭代生长后获取最终结果.实验结果表明,该算法分割DRIVE和STARE眼底图像库视网膜血管的检测精度、敏感度和特异性分别为0.9457、0.7843、0.9815以及0.9472、0.7826、0.9803,优于多数经典算法.

摘要：胶质母细胞瘤(glioblastoma multiforme, GBM)是恶性度最高的脑胶质瘤,其病变组织的定位和量化计算对肿瘤的诊断及制定治疗计划至关重要.为提高GBM自动分割的准确性,提出一种多模态MR图像和多特征融合的GBM自动分割算法.首先在图像配准和偏置场校正后,融合GBM多模态MR图像提取各体素的多个底层特征,构建随机森林(random forest, RF)模型,依据特征信息粗分割;其次将多种子点三维区域生长分割GBM多模态MR图像的结果替换相应置信度低的粗分割结果,生成训练数据重新训练RF模型,精分割GBM多模态MR图像;最后考虑GBM解剖结构先验知识、阈值分割和中值滤波精分割结果后得到最终结果.以平均Dice相似性系数、Hausdorff距离和敏感度为评价指标,该算法分割GBM-nih-zcmu数据库中整个肿瘤的平均Dice相似性系数、Hausdorff距离和敏感度分别为0.879, 6.232和0.863,能有效地提高GBM多模态MR图像自动分割的精度,满足临床应用对准确率的要求.

摘要：针对两级隔振系统参数优化问题,引入最大熵优化方法,并结合遗传算法,提出了两级隔振系统参数优化设计的一种混合数值方法,并用此方法对两级隔振系统进行了单维及多维参数优化设计,优化后的两级隔振系统隔振性能大大提高,并且随着优化参数的增加,系统隔振性能也越好,表明该方法是合理有效的.该方法作为一种数值方法,适用于多目标及复杂结构的优化.

摘要：H.264是国际电联ITU-T和ISO/IEC联合提出的高度压缩数字视频编解码器标准,其目的是为了获取更好的图像压缩效果以及更好的网络适应性,使得H.264在可视电话、远程监控、移动流媒体、视频压缩存储等领域得到广泛的应用。基于ARM架构的嵌入式远程视频监控系统,具有体积小、实时性好、稳定性高等优点,可以广泛应用于远程同步教学、视频会议、安全监控系统等领域,具有重要的现实意义。本文设计和实现了一种基于S3C2440开发平台的视频编解码系统。

摘要：Linux具有免费开源,支持多用户、多任务、多线程等优点,因其自由及良好的硬件兼容性在业界被广泛使用。当前形势下,很多公司限制其职工在办公过程中使用外网,因而局域网的应用变得越来越广泛。为了方便员工之间的信息交流,局域网聊天软件就成为了日常办公过程中最为常用的软件之一,可广泛应用于内部数据传输与交流,具有重要的现实意义。本文希望设计并开发了一款基于Linux的局域网聊天软件。

摘要：为提高学生在嵌入式系统领域的分析、设计和实现能力,该教学改革按照嵌入式系统的知识体系和物联网驱动的特点,以嵌入式系统的软硬件结构为主线,从课程体系与教学计划、理论教学方法和内容、实践教学方法及开放实验室等教学和实践环节入手,根据学生的学习和思维特点设定教学方案和实践案例,尤其注重在实践过程中对案例的理解和在此基础上的重新设计。经过一个学期的教改实践后,该课程教学改革效果明显,具有研究和推广意义。

摘要：健康评估是指有计划地收集评估对象的健康资料,并对资料的价值进行判断的过程,是健康管理中一个重要的部分。随着社会和经济的发展,人们越来越认识到健康的重要性。因此,人们对方便检测自身状况的健康评估平台具有迫切需求。本文设计并实现了一个在线健康评估与预警平台,具有数据库安全完整和界面简洁操作简单的特点,可应用于亚健康和慢病的评估及预警。

摘要：高校信息化建设已经逐步迈入智慧校园建设。面对日益严峻的网络和信息安全威胁,以浙江中医药大学为例,介绍了智慧校园网络与信息安全防护体系设计和实施经验,指出该体系目前的实施效果较好,为师生提供了快速、安全可靠的网络环境,更好地为教学科研提供服务。

摘要：目的通过快速非支配排序遗传(NSGA-Ⅱ)算法优化川芎提取工艺,提高川芎有效组分的得率。方法以阿魏酸和藁本内酯得率作为指标,采用均匀设计试验获得数据拟合BP神经网络模型参数,并结合NSGA-Ⅱ算法多目标寻优川芎提取条件。结果溶剂浓度为70%的甲醇、液料比为120∶1 m L/g和提取时间为35 min时回流提取阿魏酸及藁本内酯的含量高。结论基于NSGA-Ⅱ算法多目标优化川芎提取工艺能够有效提高阿魏酸和藁本内酯的得率。