简介:生产者与消费者系统(PCS)是一个经典的进程同步问题,Hocine等学者运用抽象状态机(ASMs)对该问题进行了时序规约。文中主要使用TLA语言对PCS给出了一个时序规约模型,并且利用模型检测工具TLC对PCS进行检测。同时对系统的活性和互斥性也进行了检测,检测结果都满足系统规约。ASMs主要采用转移规则来规约PCS模型,中间的转移过程是无法知道的,TLA能同时规约出PCS的执行过程和系统属性。
简介:为解决马铃薯图片的分类检测问题,提出了基于卷积神经网络的图像分类方法.利用卷积神经网络自动学习图像特征的优势解决马铃薯图像的分类问题,分别研究了基于ResNet、DenseNet和CaffeNet的神经网络模型图像分类方法,比较了不同分类方法的准确率,同时利用可视化工具提取网络中的特征图,结合测试结果对网络模型进行调整,降低图像分类的错误率,并且针对样本容量较小时易造成网络模型过拟合的缺点,采用留一法和其他方法来处理样本图片,以提高训练的网络精度.该次研究中训练的三种神经网络模型正确地对马铃薯图像特征进行了提取,网络的识别准确率较高,达到了生产检测的标准.
简介:为了提高自主水下航行器的导航精度,提出了一种新型地形无源组合导航系统.根据水下环境特点和航行器导航高精度和低成本的要求,采用捷联式惯性导航系统、地形辅助导航系统、多普勒速度声纳、电子磁罗经和利用UKF进行信息融合的导航计算机组成新型水下地形无源组合导航系统,并给出了EKF线性滤波方程、UKF非线性滤波方程和导航传感器量测方程.对比仿真实验表明,采用建议的传感器和UKF信息融合方式比采用EKF方式提高了水下航行器导航定位的精度.采用不同的导航传感器和UKF信息融合方法的地形无源组合导航系统可以有效地减小水下航行器导航位置误差,提高组合导航的稳定性和精度.