检索结果-南通市图书馆

环境技术 2014年第S1期32卷 75-78,84页

作者：潘莹张洪欣刘振北京邮电大学电子工程学院北京100876

根据谱相关函数理论和对常见的数字信号的谱相关函数及特征平面图分析,提出了几种可用于调制方式识别的特征参数,讨论了利用这些特征参数进行调制识别的方法和过程。仿真表明,这种方法有很好的识别效果。

关键词：谱相关特征参数调制方式识别

应用创新型物联网工程专业建设探讨—以烟台大学为例

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创新教育研究 2017年第2期5卷 75-81页

作者：贺鹏飞王中训晋刚隋晨红高兴龙烟台大学光电信息科学技术学院山东烟台

针对教育部和山东省教育厅本科教学审核评估的指标体系,提出将指标体系分解为人才培养规范和教学规范与保障两大类,对物联网工程专业建设中的培养目标、培养规格、培养方案与课程体系、教学过程与评价、教学资源、师资队伍建设、产学研... 详细信息

针对教育部和山东省教育厅本科教学审核评估的指标体系,提出将指标体系分解为人才培养规范和教学规范与保障两大类,对物联网工程专业建设中的培养目标、培养规格、培养方案与课程体系、教学过程与评价、教学资源、师资队伍建设、产学研促进教学和学生就业与发展等方面进行分析总结。阐述烟台大学应用创新型物联网工程专业建设的实施过程、办学经验和教学成果,凝练了专业建设特色,探讨了如何培养具有创新思维和创新意识的高级应用型人才。

关键词：物联网工程专业建设应用创新型专业本科教学审核评估

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基于支持向量机与谱特征的数字信号识别

滨州学院学报 2013年第6期29卷 79-83页

作者：潘莹张洪欣北京邮电大学电子工程学院北京100876

由于已有的调制识别方法存在提取的特征参数多、计算量复杂等不足,现提出一种将支持向量机与谱特征结合的方法,该法不仅提取的特征参数少,对噪声不敏感,计算量小,而且还通过设计分级的支持向量机分类器提高了识别率.仿真实验表明,这种... 详细信息

由于已有的调制识别方法存在提取的特征参数多、计算量复杂等不足,现提出一种将支持向量机与谱特征结合的方法,该法不仅提取的特征参数少,对噪声不敏感,计算量小,而且还通过设计分级的支持向量机分类器提高了识别率.仿真实验表明,这种方法比普通的阈值法在识别率方面有明显的改善.

关键词：支持向量机谱特征数字调制识别

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基于AP选择及自适应切换的负载均衡算法

吉林大学学报（信息科学版） 2014年第5期32卷 498-503页

作者：申超孙丹丹张洪欣北京邮电大学电子工程学院北京100876

针对无线局域网中无线接入点容易过载的问题,提出一种基于无线接入点的选择及自适应切换的负载均衡算法。通过RSSI(Received Signal Strength Indication)值,MAC(Media Access Control)帧发送时延选择接入点,同时对无线站点的突发流量... 详细信息

针对无线局域网中无线接入点容易过载的问题,提出一种基于无线接入点的选择及自适应切换的负载均衡算法。通过RSSI(Received Signal Strength Indication)值,MAC(Media Access Control)帧发送时延选择接入点,同时对无线站点的突发流量做出积极应对措施,用最小限度接入点的切换达到均衡整个网络负载的目的。该算法能明确选择信道空闲的无线接入点,均衡接入点负载,降低数据包的发送时延。与传统方法相比,该算法使系统的总吞吐量提高13.6%。

关键词：无线局域网负载均衡接入点选择

基于改进DenseNet网络的乳腺癌自动诊断

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计算机与数字工程 2019年第10期47卷 2496-2502页

作者：刘巧利闫航贺鹏飞杨信志李彦杰烟台大学光电信息科学技术学院烟台264005 郑州大学产业技术研究院郑州450000

乳腺癌是全球范围下的女性第一大恶性肿瘤,乳腺癌的良恶性及时诊断对于癌症的早期发现及治疗具有重要的意义。传统的依靠人工诊断具有很大的主观性和局限性,并且费时费力;自动诊断工具能根据病理数据实时获取诊断结果。为提高乳腺癌病... 详细信息

乳腺癌是全球范围下的女性第一大恶性肿瘤,乳腺癌的良恶性及时诊断对于癌症的早期发现及治疗具有重要的意义。传统的依靠人工诊断具有很大的主观性和局限性,并且费时费力;自动诊断工具能根据病理数据实时获取诊断结果。为提高乳腺癌病例图像自动诊断的准确率,提出了基于DenseNet网络的乳腺癌分类模型,进一步利用数据增强、迁移学习以及改进模型结构的方法,在乳腺癌病理图像数据集上建立诊断模型并进行参数优化与训练。实验结果表明,该模型在4种放大倍数下的平均识别率达到了99.20%,与以往的深度学习方法相比较,论文使用的改进DenseNet网络达到了最高的准确率。

关键词：深度学习卷积神经网络数据增强迁移学习乳腺癌病理图像诊断

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基于Android温度传感器驱动程序设计

滨州学院学报 2013年第3期29卷 82-86页

作者：郭岱洁张洪欣刘振北京邮电大学电子工程学院北京100876

在嵌入式Linux字符设备驱动开发基础上,通过深入研究Android系统架构,对Android驱动程序框架进行阐述,以此设计了DS18B20温度传感器的驱动实现方法,并在An-droid系统应用层编写测试应用,测试表明该驱动能够正常运行,成功读取传感器的有... 详细信息

在嵌入式Linux字符设备驱动开发基础上,通过深入研究Android系统架构,对Android驱动程序框架进行阐述,以此设计了DS18B20温度传感器的驱动实现方法,并在An-droid系统应用层编写测试应用,测试表明该驱动能够正常运行,成功读取传感器的有效数据.

关键词： Android 嵌入式 DS18B20 驱动

基于ZigBee和AODV协议的无线体域网性能仿真

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物联网技术 2014年第4期4卷 44-46,50页

作者：张博叶贺鹏飞杜根来李晓烟台大学光电信息与科学技术学院山东烟台264005

作为无线传感器网络的一个重要分支,无线体域网以其巨大的应用前景,受到学术界和产业界的广泛关注。文章依据采集人体主要生理指标的传感器节点位置,采用ZigBee无线通信协议和AODV路由协议,构建了无线体域网人体模型;并通过无线网络主... 详细信息

作为无线传感器网络的一个重要分支,无线体域网以其巨大的应用前景,受到学术界和产业界的广泛关注。文章依据采集人体主要生理指标的传感器节点位置,采用ZigBee无线通信协议和AODV路由协议,构建了无线体域网人体模型;并通过无线网络主流仿真软件NS2仿真了基于ZigBee的无线体域网的数据传输时延和丢包率,探究了ZigBee协议对无线体域网的适用性。

关键词：无线体域网 ZigBee NS2 时延丢包率

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基于LSTM模型的海洋水质预测

计算机与数字工程 2020年第2期48卷 437-441页

作者：李彦杰贺鹏飞冯巍巍刘巧利杨信志烟台大学光电信息科学技术学院烟台264005 中国科学院海岸带研究所烟台264003

海洋水质实时预测和实时数据处理技术有利于充分利用海洋资源,发展海洋经济,解决沿海水域海水污染和水质监管问题。论文运用深度学习的长短时记忆网络(Long Short Term Memory Networks,LSTM)算法对不同时间段内采集到的海洋水质数据进... 详细信息

海洋水质实时预测和实时数据处理技术有利于充分利用海洋资源,发展海洋经济,解决沿海水域海水污染和水质监管问题。论文运用深度学习的长短时记忆网络(Long Short Term Memory Networks,LSTM)算法对不同时间段内采集到的海洋水质数据进行分析建模,以实现对未来海水水质的预测。与传统的支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)算法相比,LSTM取得了更好的拟合效果,拟合优度达到0.9554,平均绝对误差为0.0117,能很好地实现对海水水质的全天候预测,从而有效地监管海洋水质变化情况,提高海洋污染预警及海洋生态保护能力。

关键词：海洋水质预测机器学习算法长短时记忆网络支持向量回归水质预测污染预警

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基于CC3200的远程环境监测与控制系统

物联网技术 2017年第10期7卷 56-58,61页

作者：刘巧利贺鹏飞周洋烟台大学光电信息科学技术学院山东烟台264025 青岛沧口学校山东青岛266041

文中构建了基于CC3200和Yeelink平台的无线远程环境监测与控制系统,通过节点上各种不同类型的传感器测量环境中的各项参数,借助CC3200片上WiFi模块和强大的互联网安全协议实现自主组网功能,将采集到的数据通过无线传输方式传送到服务器... 详细信息

文中构建了基于CC3200和Yeelink平台的无线远程环境监测与控制系统,通过节点上各种不同类型的传感器测量环境中的各项参数,借助CC3200片上WiFi模块和强大的互联网安全协议实现自主组网功能,将采集到的数据通过无线传输方式传送到服务器,实现在Internet中实时监测环境指标数据并进行反馈控制。基于物联网技术的远程环境监测系统可与手机和平板电脑等终端互联互通,方便灵活,可随时加入各种传感器,能够适应不同环境的监测需求。

关键词： CC3200 Yeelink平台远程监测反馈控制传感器

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基于机器学习模型的肝脏病诊断预测

中国集成电路 2019年第3期28卷 15-19页

作者：刘巧利贺鹏飞李彦杰杨信志张顺烟台大学光电信息科学技术学院山东烟台264025 烟台东方威思顿电气有限公司山东烟台264003

历年来肝脏病患者人数持续增长,劳累、熬夜、酗酒、吸入有害气体或食入受污染的食物等都会对肝脏造成损伤。自动诊断工具不仅能减轻医生的负担,而且可以大幅削减成本,其诊断结果几乎能实时获取,且实验统计表明,机器学习对某些疾病的诊... 详细信息

历年来肝脏病患者人数持续增长,劳累、熬夜、酗酒、吸入有害气体或食入受污染的食物等都会对肝脏造成损伤。自动诊断工具不仅能减轻医生的负担,而且可以大幅削减成本,其诊断结果几乎能实时获取,且实验统计表明,机器学习对某些疾病的诊断准确率已远超过人类医生。本文针对肝脏病数据集,提出了用Pyt hon实现逻辑回归、决策树、支持向量机、MLP神经网络这四种机器学习算法对肝脏病的诊断预测,通过参数优化和训练过程优化,实验结果表明,SVM和决策树两种算法达到了很好的准确率。

关键词：肝脏病自动诊断机器学习算法准确率混淆矩阵