基于增强CNN模型的手写字体图像识别

为了提高汉字的识别率,提出了一种改进的图像识别算法,根据偏微分方程理论,提出一种增强CNN模型识别汉字,将原有的图像用高阶差分法进行增强处理,然后在原始的LeNet-5网络结构的基础上,将前两层的激活函数改为ReLu函数,并且去掉C5层以及F6层,通过增加输出层的神经元数来增加汉字的识别率。研究结果表明:经过图像增强和增加输出神经元数的改进,对汉字进行识别,识别率达到了98.44%,相比较于其他汉字识别算法提高了3%～9%,从而证明了算法的可行性。     

手机智能语音交互功能调查及对策

研究了手机智能语音交互功能使用现状、存在问题及改进措施。通过问卷调查和用户访谈的方式从功能需求、掌控程度、优势不足和改进建议4个方面收集语音功能用户反馈信息,利用统计学方法对问卷结果进行统计描述和数据分析。用户对语音功能有较大需求,用户年龄、职业、性格因素对语音功能掌控程度存在显著差异,不同语音功能使用情况有显著差异,解放双手、自然高效、满足特定场所需求是语音功能的主要优势,操作过于繁琐、用户使用习惯以及手机语义理解能力差是目前语音功能的主要不足。智能语音功能市场潜力大,需引导用户转变使用习惯,同时提高语音识别理解能力,简化操作,提高语音交互易用性。     

储能系统电感器两端并联RD电路性能研究

为解决混合储能系统IGCT关断过电压及其对器件本身和系统性能产生的恶劣影响,提出了一种在电感器两端并联RD吸收电路的结构。在分析RD吸收电路工作原理的基础上,仿真对比了IGCT关断过电压和蓄电池正极电位峰值的变化。结果表明:在电感器两端增加RD吸收电路后,可有效降低IGCT关断过电压和蓄电池正极电位峰值,增强系统的绝缘等级,保护开关器件。参数化分析和优化后发现,在合理选择RD电路参数后,吸收电阻的热损耗可控制在较低的比例。     

无人装备智能视觉技术与发展

无人装备与智能视觉技术的有机结合,能够极大拓展军事情报来源和分析手段,有效提升无人装备的战场信息获取与分析能力。本文对无人装备发展情况进行论述,从基于深度学习的图像感知和图像认知两个方面对智能视觉技术进行分析,在此基础上提出无人装备智能视觉技术未来发展策略和建议。     

多影响因子下智能前照灯系统建模与仿真

针对多影响因子下的前照灯系统进行研究,建立可以适应路面湿滑状态以及车辆载重变化的智能前照灯偏转模型,并对所建模型进行了直线路段和转弯路段的仿真分析;根据仿真分析中存在的车灯偏转调节尖峰问题设计模糊PID控制器对其控制性能进行优化。仿真结果表明,加入模糊PID控制器后能够大大降低过度偏角,提高了前照灯的使用寿命和工作精度。