Windows CE操作系统存在启动速度慢的现象。为此在解析系统镜像文件和研究镜像文件下载函数的基础上,设计了一种在Windows CE系统Bootloader中实现Multi-bin的方法。通过调用Bootloader中的BootPart支持库的接口函数,借助BinFS文件系统...Windows CE操作系统存在启动速度慢的现象。为此在解析系统镜像文件和研究镜像文件下载函数的基础上,设计了一种在Windows CE系统Bootloader中实现Multi-bin的方法。通过调用Bootloader中的BootPart支持库的接口函数,借助BinFS文件系统,从而减少了系统的启动时延,增加了用户的可用内存,降低了客户的等待时间,最终达到提高客户用户体验(QoE)的目的。展开更多
农业机械(农机)的作业状态是评估农业机械化效率和精准管理的关键指标,为实现数据管理平台对农机作业状态的精准监测,本文提出一种基于农机运行轨迹多维特征的作业状态辨识方法。首先,基于物联网现代信息技术支持的大数据管理平台,研究...农业机械(农机)的作业状态是评估农业机械化效率和精准管理的关键指标,为实现数据管理平台对农机作业状态的精准监测,本文提出一种基于农机运行轨迹多维特征的作业状态辨识方法。首先,基于物联网现代信息技术支持的大数据管理平台,研究了农机作业空间轨迹点的潜在特征,分析了速度、平均加速度、转向率和轨迹点密度等特征的分布规律。其次,依据各特征的分布特点和作业状态辨识需求,采用多策略分箱处理方法对特征进行定量划分,并引入证据权重(Weight of evidence,WOE)和信息值(Information value,IV)方法量化不同特征对农机作业状态的影响权重,从而评估关键特征对作业状态的识别能力。最后,基于农机空间轨迹点的多维关键特征,结合BP神经网络与AdaBoost的融合算法对农机作业状态进行辨识。试验结果表明,所提出的算法模型在农机作业状态预测中的准确率高达97.3%,表明基于农机多维特征的辨识方法可准确辨识农机的作业状态。展开更多
文摘农业机械(农机)的作业状态是评估农业机械化效率和精准管理的关键指标,为实现数据管理平台对农机作业状态的精准监测,本文提出一种基于农机运行轨迹多维特征的作业状态辨识方法。首先,基于物联网现代信息技术支持的大数据管理平台,研究了农机作业空间轨迹点的潜在特征,分析了速度、平均加速度、转向率和轨迹点密度等特征的分布规律。其次,依据各特征的分布特点和作业状态辨识需求,采用多策略分箱处理方法对特征进行定量划分,并引入证据权重(Weight of evidence,WOE)和信息值(Information value,IV)方法量化不同特征对农机作业状态的影响权重,从而评估关键特征对作业状态的识别能力。最后,基于农机空间轨迹点的多维关键特征,结合BP神经网络与AdaBoost的融合算法对农机作业状态进行辨识。试验结果表明,所提出的算法模型在农机作业状态预测中的准确率高达97.3%,表明基于农机多维特征的辨识方法可准确辨识农机的作业状态。
