基于国产MCU电子水泵控制器的设计

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为解决传统冷却水泵不能依据汽车实际所需要的散热要求来自主调节冷却液的流量,满足汽车在任何工况时的温度需求和工作性能,文中设计一款基于国产芯片AC7811为控制核心的电子水泵控制器。在分析控制器功能需求的基础上,设计控制器的硬件电路;在程序设计中采用FOC算法实现对电子水泵的无传感器控制,以解决传感器在高温下失效的问题,同时设置多种保护策略来避免永磁同步电机的损坏。试验测试结果为,测试转速在3100~5400 r/min时,其最高流量达到20.20 L/min,压差达到55.0 kPa,功率始终稳定在60
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基于属性加密技术的存储方案、集中控制的属性加密模型缺少防破译保护机制,导致信息加密效果较差的问题,提出基于大数据技术的电子支付信息安全加密系统。根据系统结构,设计DM9000A模型控制器的接口,通过外围底板电路的适配器完成电源转换。构建电子支付信息安全加密判决机制,通过映射将信息发送端组合在一起,并调制在映射参数上。设计防破译保护流程,构建信息安全加密模型,完成安全支付流程设计。由实验结果可知,所设计系统加密存储占用空间小,能耗适中,采用该系统内部信息排列方式打破了原始信息序列,可有效抵抗攻击,具有良好的
由于传统的三维交互系统信息敏感度差,所以交互结果准确性低。为了解决上述问题,引用最邻近算法设计了一种新的三维手势交互系统。对系统的硬件、软件进行优化设计,系统硬件设计了手势记录数据转化结构、数据处理核心结构、手势对比纠正结构,同时加入信息记录处理器、数据接收传输处理器、智能学习处理器提高信息的敏感程度;系统软件引用最邻近算法,利用最邻近算法优化了图像代码,对多数据进行采集分析,利用数据处理核心结构对手势信息表达进行完全解读,显示最终的交互结果。实验结果表明,基于最邻近算法设计的三维手势交互系统,通过多个处
以精准挖掘电商客户数据为目标,研究电商客户数据挖掘中的模糊运算聚类算法。规范与处理所采集电商客户数据完成数据准备,实现待挖掘数据预处理;通过预处理电商客户数据可获取相异度矩阵和数据矩阵两种数据结构,将FCM模糊聚类分析算法应用于所获取矩阵中;通过优化目标函数获取模糊划分矩阵以及聚类中心,重复迭代更新隶属度函数和聚类中心,直至隶属度矩阵稳定至固定范围,获取不同类别的模糊划分矩阵以及聚类中心即电商客户数据挖掘结果。实验结果表明,将该算法应用于电商客户数据挖掘中,聚类正确率高于99.5%,并具有较高的实时性,可
针对现存的目标检测算法对交通指示牌识别准确率低、泛化能力弱和对于小目标不易检测,无法真正地应用在实际的问题,而深度学习算法中卷积神经网络可以很好地解决传统方法存在的问题,故在SSD算法的基础上使用特征金字塔替代多尺度特征层,提出基于SSD的交通指示牌目标检测算法,充分融合了低层和高层的信息,通过对交通指示牌数据集TPD进行训练并检测,实验结果表明提出的基于SSD的交通指示牌目标检测方法比原始的SS
传统系统无法在短时间内根据数据坐标点选取最优路径,设定的路径与理想路径相差较大,且运输成本高于预算,为此设计了易腐食品冷链物流多式联运路径优化系统。考虑国际冷链物流的运作风险,系统总体架构由移动终端层、网络通信层和Web服务器层组成,根据国际物流需要各节点密切配合的特点,设计地图定位模块,并结合数据查询模块与报警模块共同完成系统硬件设计。利用蚁群算法处理硬件所得的数据与信息,根据路径运输实际情况规划最优路径。实验结果表明,所设计优化系统相较于传统系统,路径总长度最优值大约减少了5.36%,平均路径长度大约
较大的心理压力严重影响大学生健康发展,为提升大学生心理可承受风险评估的精度与效率,设计了基于感知数据的大学生心理可承受风险自动评估系统。通过智能手机内置传感器感知大学生行为数据与EMA数据,构建大学生心理状态信息集;以大学生心理状态信息集为基础,采用基于信息熵的挖掘算法,感知出现心理异常的大学生群体。基于感知获取的大学生心理状态信息,构建模糊综合评估数据模型,以心理适应性、挫折承受能力、情绪稳定性、安全倾向、避险能力与性格气质为大学生心理可承受风险评估指标,自动评估心理异常的大学生群体心理可承受风险。实例
微博的传播热度研究对加强舆情监控、提高市场营销效率等具有重要作用。设计基于LDA算法提取微博主题特征,并融合热点话题等其他特征挖掘用户关系网络中的“隐形粉丝”信息,将传播深度和传播广度特征作为衡量微博传播效果的重要指标,最后结合BP神经网络建立微博热度预测模型。实验结果表明,加入间接用户关系网络信息和主题信息能够有效地提高微博热度预测模型的性能,在准确率、召回率等指标值上都有较好的提高,验证了算法的有效性。
随着电力负荷的迅猛增长和用电环境的越发复杂,对短期负荷预测的精度与可靠性提出更高要求。为解决最小二乘支持向量机(LSSVM)算法中核参数和惩戒参数依赖经验选取导致的短期负荷预测精度较低、收敛速度较慢的问题,提出一种基于改进鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机(IWOA⁃LSSVM)的负荷预测方法。首先通过引入非线性因子和自适应权重实现鲸鱼算法的改进,进而利用其改进算法对LSSVM参数进行寻优,最后建立短期负荷预测模型。结合某地区的实测数据进行预测分析,结果表明,相较于LSSVM、PSO⁃LSSVM,改进模型预测
针对传统的分类方法在构建降雨预测模型时都存在着泛化能力低、精度不足的问题,基于集成学习的思想,提出一种改进的Adaboost-C4.5算法。通过自适应增强算法集成C4.5决策树算法,得到多个弱分类器,再赋予弱分类器权值,利用粒子群算法对其权重系数进行优化,最后线性组合成强分类器来提高模型的分类性能。文中选取大气压强、气温、风向、风速和相对湿度作为预报因子,并建立5个等级预报降雨模型。实验表明,所提模型在性能上表现更好,提高了预报的准确率,降低了预报的漏报率,在5个等级预报中,降低了3级和4级降雨预测的标准
为了有效地监控交通运输车辆和分析车辆轨迹行为,从实际微观交通流数据中对驾驶行为进行识别与预测,对目前现有的车辆轨迹识别技术进行了改进,提出基于随机图模型的驾驶行为预测方法。为提高模型的准确率,采用HMM的Baum⁃Welch算法与前向⁃后向算法实时预测轨迹下一时刻的状态,根据当前道路视频场景中车辆行驶的不同状态对轨迹进行模式划分,在优化轨迹曲线后提取每条轨迹的状态量、观测量序列。根据道路监控视频场景中车辆轨迹间的相对独立特性,采用多观察值序列下的Baum⁃Welch算法与前向⁃后向算法对轨迹进行模式类训练