高艳萍
- 作品数：27 被引量：119H指数：5
- 供职机构：大连水产学院信息工程学院更多>>
- 发文基金：辽宁省教育厅攻关计划项目辽宁省教育厅高等学校科学研究项目国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学农业科学电子电信更多>>
- 指针式仪表自动检定装置的研究被引量：2
- 2010年
- 为解决指针式仪表的检定和已有检定设备占据空间的较大的问题,本文研究实现一种由常见芯片和器件搭建的指针式电压表检定装置系统。本文着重于根据目标设计装置系统,硬件上处理控制系统是以TMS320VC5416 DSP芯片为核心,配以适合于待检表盘的图像处理算法,经实验数据证明,该装置达到指定精度范围内要求的机器检表任务,可改善仪表检定系统的庞大和复杂应用。
- 姜凤娇杨立新高艳萍祝开艳
- 关键词：指针式仪表检定DSP
- 改进的两阶段提交协议被引量：4
- 2005年
- 提出了一种改进的两阶段提交协议,该协议通过增加本地写LOG的次数来减少信息交换量和阻塞次数,增加成功提交的次数和事务的成功率,提高了提交协议的性能。并对该协议中算法的正确性和性能进行了分析。
- 于红高艳萍郭连喜
- 关键词：事务处理两阶段提交协议故障恢复信息交换
- 基于优化BP网络的工厂化水产养殖水质预测模型的实现被引量：8
- 2008年
- 在分析影响工厂化水产养殖水质因素的基础上,利用BP神经网络良好的非线性映射特性,建立了工厂化水产养殖水质预测模型,并利用MATLAB神经网络工具箱编程实现。训练结果表明:用L-M BP网络预测工厂化水产养殖水质,收敛速度快,预测精度高,能有效地预测水产养殖中的水质状况。
- 高艳萍于红崔新忠
- 关键词：神经网络MATLAB工厂化水产养殖
- 适于低速多点交互波动型控制系统的控制算法
- 2001年
- 本文以低速巨型焙烧转炉为例 ,对经典模糊控制器作了适当的修改 ,提出了一种适应于低速多点交互波动型控制系统的控制算法。该算法控制精确、编程简单、有推广价值。
- 高艳萍崔杰
- 关键词：模糊控制器
- 基于BP网络养殖水体氨氮预测模型及实现被引量：11
- 2008年
- 在分析水产养殖水质影响因素的基础上,利用BP神经网络良好的非线性映射特性,建立BP网络预测模型预测水产养殖水体氨氮的含量,采用最速梯度下降法优化全值对预测模型进行训练。训练结果表明:预测模型收敛速度快,预测精度高,对水产养殖智能控制的实现提供了可行方案。
- 高艳萍周敏姜凤娇
- 关键词：神经网络MATLAB氨氮优化算法
- 加强实验教学改革 培养学生创新能力被引量：1
- 2009年
- 培养新世纪创新型高素质专业人才是高校教学的中心任务.而实验教学是培养学生具有解决实际问题的综合能力和创新能力的重要环节.文中结合自动化专业的专业课《电器与PLC控制技术》的实验教学特点,对该实验课程从教学内容、教学方法以及开放实验室的运作方法等方面进行整合研究和改革实践.实践表明,新的教学模式切实可行,有利于培养学生的创新能力和综合素质.
- 何东钢高艳萍周敏
- 关键词：实验教学PLC
- 基于改进的PID柴油机冷却水温控制系统
- 2009年
- 针对传统的PID柴油机冷却水温控制系统的控制精度较低稳定性差的现状,设计了一种改进的PID柴油机水温控制系统。该系统将积分分离PID继电自整定控制算法引入传统的柴油机水温控制系统中,在被控量与设定值偏差较大时取消积分作用,避免了由于积分作用造成的系统稳定性降低,超调量增大。应用结果表明,改进的PID控制器能在闭环状态下整定参数,降低控制系统的超调量,使系统的控制精度和稳定性得到显著提高。
- 高艳萍宋玉萍周敏丁丽娜
- 关键词：PID控制系统继电自整定
- 《电路理论》的阻抗匹配与分贝教学探析被引量：1
- 2010年
- 在参考了目前各个高校《电路理论》的教学大纲和专业的培养计划,分析课程的教学内容中直流电路、交流电路、动态电路的特点和主要内容后,提出交流电路部分的阻抗匹配和分贝的教学方法,和大家一起探讨,并总结教学方法和经验,以便更好的用于实践教学。
- 姜凤娇高艳萍祝开艳
- 关键词：教学分析阻抗匹配分贝
- 基于图像的植物叶面积无损测量方法研究被引量：51
- 2008年
- 为了研究植物的生长规律,应用计算机视觉技术对大豆叶片实现无损测量。该项研究针对大豆叶面积无损测量中校正图像和去除叶片纹理特征等问题上,提出了基于双线性映射的无损测量法。无损测量有效性不受叶片大小、形状差异和叶片图像中叶片周边白色背景的影响,试验验证该方法能很好地校正叶片图像,提取叶片的有效面积,并去除植物纹理斑点的影响,应用该方法校正叶片图像,精度可达99%以上。采用计算机视觉技术测量叶面积,具有简单、准确、方便快捷的特点,这对数字农业的植物信息快速采集和利用具有重要的意义。
- 谭峰高艳萍
- 关键词：双线性映射图像校正叶面积计算机视觉
- 基于L-M优化算法的水稻螟虫预测模型及其初步应用被引量：16
- 2007年
- 农村稻区水稻螟虫发生量与多种气候因素相关,各因素之间存在相互作用,是非线性系统。神经网络能有效地描述非线性模型多输入和不确定的特性。传统的BP网络在训练时易陷入局部极小点从而导致训练时间长、收敛速度慢,采用Levenberg-Marquardt优化算法(简称L-M算法)能克服其缺点。在MATLAB中应用L-M算法对辽宁盘锦田间稻区进行水稻螟虫发生量的仿真预测,试验结果表明L-M优化算法的预测精度和收敛速度明显提高,为稻区防控虫害和精确喷药提供参考,具有实用价值。
- 高艳萍于红崔新忠姜国兴王美妮
- 关键词：神经网络水稻螟虫
