摘要：针对多年以来心脏病引发的高死亡率问题,本项目提出一种心脏病突发时的紧急应对装置,设计出一种智能防护式心脏病报警自救装置。文中采用51单片机作为主控芯片、光电传感器作为检测患者心率异常的检测传感器及压力传感器,还包括GPS定位模块作为患者发病地址定位的传感器以及GSM模块给预留手机号发送求救信息,以便及时高效地得到救助病人的效果。实验结果表明,所设计的装置心率测量准度高,自救速度快,功能全面,能较好地满足心脏病患者的自救要求,为后续相关领域的研究提供帮助。

摘要：在模式特征子空间中选取一组标准正交向量,使用这组向量可以生成大量的虚拟训练样本,从而实现对协方差矩阵的优化.在ORL人脸库上的实验表明,优化后协方差矩阵的特征值均显著变大,使该矩阵的逆阵稳定性得到了提高.利用优化的协方差矩阵对正则化判别分析方法进行优化,其模式分类正确率有显著提高.

摘要：首先利用核函数技术将原始样本隐式地映射到高维特征空间;然后在高维空间里利用再生核理论建立基于Fisher鉴别极小准则的2个等价模型;最后在该空间的核类间散布矩阵的非零空间和零空间中应用Fisher极小鉴别准则求取核鉴别矢量.在人脸库上的实验结果验证了该算法的有效性.

摘要：小样本问题在利用线性鉴别分析处理高维样本时经常遇到,但是已有方法在如何构造完整的最优子空间,并在其中获得最有效的鉴别分析的过程中始终存在着共同的缺陷.提出一种最优对称零空间准则的鉴别分析方法,通过构造类内和类间散布矩阵的2个零子空间及其互补子空间,获得分布在各子空间中降维样本的最优鉴别信息,可有效地解决传统Fisher线性变换方法中的最终特征维数受类别数限制的问题.在FERET和ORL人脸数据库上的实验结果验证了文中方法的有效性.

摘要：小样本数据不能对分类器进行充分的训练。传统的分类器方法一旦设计好,再也不会有任何改进.本文将人工智能的思想、方法应用于分类器设计中,提出了智能分类器概念。智能分类器不但可以对未知样本进行分类识别,还具有多专家决策、预分类、学习等功能。智能分类器是一种自适应系统,其系统参数可在识别的过程中得到不断的优化。在ORL人脸库上的实验结果证明该方法在解决小样本问题时具有明显的优势。

摘要：针对多目标优化问题,提出了一种新的基于实数编码的线性进化算法。新算法将约束优化问题的高维搜索空间通过线性变换映射到二维空间,在二维空间中探索原优化问题的解,并构造出一种线性适应度函数,重新设计了一种基于密度函数的交叉算子。对二组典型优化问题的测试表明,本算法是可行和有效的,解集分布的均匀性与多样性均较理想。

摘要：为研究长江上游岷江航电的开发对水环境带来的影响,选取岷江航电梯级水库中的第二级汤坝航电枢纽工程为研究对象。利用2016年的监测数据,分析了现状年库区渠化河段来流负荷,通过构造MIKE21水动力水质数学模型,对汤坝建成前、汤坝建成后和Ⅲ类来水情况下渠化河段的水质变化进行了数值模拟,分析了支流汇入后的污染带变化,并计算了3种情景下的水环境容量。结果表明,现状年库区渠化河段来流污染源负荷主要来源于岷江干流。汤坝建成后,坝前COD_(cr)和NH_(3)-N浓度均满足Ⅲ类水质标准,TP浓度属劣Ⅴ类;在Ⅲ类来水情况下,坝前COD_(cr)、NH_(3)-N浓度满足Ⅲ类水质标准,TP浓度属Ⅴ类。支流汇入渠化河段形成的污染带面积较天然状态下发生变化:除镇江河和筒车河NH_(3)-N不形成污染带以及太和河NH_(3)-N的污染带面积减小外,其余支流水质因子污染带面积均较建设前增加。汤坝建成后,坝址处COD_(cr)的水环境容量减少3 280 t/a,NH_(3)-N水环境容减少368t/a,TP无剩余水环境容量;Ⅲ类来水情况下,COD_(cr)和NH_(3)-N的水环境相比建设前减少,TP无剩余水环境容量。筒车河三类水质因子水环境容量增加,而镇江河水环境容量减小,建坝前后太和河均无剩余水环境容量。研究可为岷江航电污染源削减及应对措施的指定提供科学依据。

摘要：采用了最新的AFCI电弧检测与熔断技术、基于LoRa的低功耗广域网物联网通信技术以及大数据分析技术,搭建了基于中间件、边缘件的无线物联网平台,有效的解决了现有基于GPRS通信等技术成本高的缺点.该系统的设计与实现第一次把LPWAN/LoRa技术用到无线消防领域,填补国内空白,使大面积部署消防联网和实现消防报警综合管理平台及大数据分析成为可能.

摘要：对基于模糊神经网络的人脸图像分类器进行研究。将多输入单输出模糊推理系统改造成多输入多输出的模糊神经分类器,并提出了一种改进的模糊神经分类器,改进模型的计算量明显减少。在将模糊规则库与训练样本集对应的基础上提出了一种模糊隶属函数参数的初始化方法。该初始化方法的优点在于它充分利用了训练样本所包含的鉴别信息。在ORL人脸的原始图像空间中用上述方法设计分类器,获得了较好的实验结果。