简介：针对短期家庭电力数据随机性强,数据维度低等问题,提出了一种基于长短期记忆循环神经网络（LSTM）的单变量短期家庭电力需求预测模型.实验表明,该模型能够准确反映以小时为单位的家庭电力需求趋势,且在不同家庭上的泛化性能优于传统的循环神经网络（RNN）和门控循环网络（GRU）.

简介：为提高双色法测温的精度,我们设计了一种使用中心波长为637nm和541nm的窄带通单色滤波片的双光路光学结构,并通过补偿算法,消除CCD图像传感器在采样中RGB三色宽采样峰交叠对测量的影响.分析了双色测温的原理和补偿算法,设计和搭建了双光路采样光学结构,通过黑体炉对温度进行标定并优化了CCD相机的白平衡和曝光时间设置.对黑体炉的温度测量结果表明,使用本设计的双光路光学结构以及补偿算法后温度最大相对误差为0.48%,而传统双色测温实验的最大相对误差为2.18%,本设计和改进对温度测量的准确度提高了一个数量级.

简介：近年来,目标显著性检测引起了众多学者的极大关注,并涌出了一些基于低秩矩阵恢复理论的检测方法.在这些方法中,人们一般使用核范数约束低秩部分.但是,由于秩函数是非凸且不连续的,由此导致核范数不能很好地逼近秩函数,使得检测效果往往不佳.为解决上述问题,现提出基于加权Schatten-p范数与低秩树结构的稀疏分解模型.一方面,利用加权Schatten-p范数对图像背景进行低秩约束.另一方面,采用具有树结构稀疏特性的l2,1范数和图像拉普拉斯正则化对显著性目标进行稀疏约束,以此提高显著性检测精准度.经过与4种已有的常用显著性检测方法在3个不同数据库中的实验结果对比,证实现提出的方法具有更好的检测性能.

简介：为了能够对鱼塘、河流的水质进行长时间的在线监测,本文设计了一款在线式多参数水质监测系统.该系统具有灵活多变的传感器接入能力及数据融合性能,可以实时跟踪水质参数的变化、追踪污染源、辅助渔民养殖.系统以STM32F103为核心处理器,包括传感器及数据处理电路,通过RS485/MODBUS协议与PC进行通讯.采集的水质参数包括温度、pH、ORP、电导率、水位等五个常用基本参数.