Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
基于混合模型的维吾尔文词性标注方法

维吾尔语词性标注是词法分析中的重要任务之一,其标注结果的准确性直接影响到自然语言处理的后续工作。维吾尔语词性标注的难点是如何正确判断兼类词和未登录词的词性。提出了基于BiLSTM-CNN-CRF的混合模型进行维吾尔语词性标注。上述模型采用三层结构,先用CNN网络框架训练出维吾尔文单词的字符级形态特征向量,其次用skip-gram方法对大规模语料进行训练生成具有语义信息的低维度稠密实数词向量,然后将字符级特征向量和词向量拼接的组合向量作为BiLSTM-CRF深层神经网络的输入向量进行训练,构建适合维吾尔语词性标注的BiLSTM-CNN-CRF混合神经网络模型。实验结果显示,新的神经网络混合模型的词性标注准确率在实验室提供的数据集上达到了最好的标注结果,F1值达到了97.01%,对维吾尔语兼类词及未登录词标注有明显的提高。
基于面源法防沙堤流场结构优化设计仿真

由于防沙堤的结构特性进而使得防沙堤迎风坡流场特征的的不同,导致防沙堤的防沙效果不同,为了优化设计防沙堤的结构特征即取得最好的防沙效果,首先应对不同结构类型的防沙堤迎风坡流场分布特征进行分析。采用机理建模方法,以经典流体力学势流叠加理论和面源法相结合建立防沙堤绕流数学模型,分析了不同结构类型防沙堤特殊参考点处水平风加速比、速垂直相对风速和风压值的变化特征。结果表明:梯形截面形成的低风速区面积最大并且迎风坡的水平风速值最小,余弦形截面迎风坡垂直风速值较大,三角形截面迎风坡风压分布较大;横截面为余弦形随着防沙堤高宽比的增加低风速区域面积减小,水平风速值增加,垂直风速减小,风压值减小。数值仿真结果为防沙堤结构特征的优化设计设计提供了一定的参考和依据。
基于多体系统理论的晶圆测试平台误差建模

针对晶圆测试平台内部构造和工作特点,采用了多体系统理论法对晶圆测试平台空间定位误差进行建模。首先通过低序体阵列描述多体系统拓扑结构,将晶圆测试平台各体之间的关系转换为各坐标系之间的关系,然后建立低序体之间的理想与实际特征变换矩阵,最终建立晶圆测试平台空间定位误差模型。上述模型包含了由于制造、装配、运动控制不精确等因素带来的空间定位误差。给出了晶圆测试平台空间定位误差的数学表达式,为后续误差补偿提供理论基础。
多新息理论改进优化粒子滤波研究

研究多新息理论改进优化粒子滤波问题,以提高粒子滤波精度。其中粒子滤波状态估计模型的改进和新息数的选择是难点题。首先,基于多新息理论,利用多新息的增益矩阵和新息向量的乘积,对标准粒子滤波的状态估计模型改进优化,提出基于多新息改进优化的粒子滤波MI-PF;然后,分析了MI-PF算法的时间复杂度,从理论上论述了多新息理论改进优化粒子滤波的可行性;最后,利用仿真的方法,研究了不同新息数对MI-PF滤波性能和效率的影响,并得出了在强非线性、非高斯系统下,MI-PF新息数的取值范围。实验结果表明:若粒子数相同,与其它改进的粒子滤波相比,MI-PF滤波精度更高;若滤波精度近似,MI-PF使用的粒子数最少效率最高。从而验证了多信息理论改进粒子滤波的可行性,提高了粒子滤波精度。
CEL算法在土壤大变形仿真中的应用

为了解决传统的拉格朗日算法在进行土壤大变形有限元仿真时出现的网格畸变,计算无法收敛的问题,引入耦合欧拉-拉格朗日(CEL)算法应用于土壤的大变形仿真。分别用传统的拉格朗日算法和CEL算法仿真土壤的打桩试验过程,研究过程显示在打桩的初期即土壤小变形阶段,传统的拉格朗日算法和CEL算法保持着较好的一致性,而当土壤发生大变形时,传统的拉格朗日算法由于网格畸变出现报错无法继续计算,CEL算法则可以持续地仿真整个试验过程。研究结果表明CEL算法可以有效地解决土壤大变形仿真计算问题。研究结论可以为土壤和其它领域大变形问题的有限元仿真研究提供参考。
基于改进信息增益的ACO-WNB分类算法研究

针对朴素贝叶斯分类算法对文本分类性能不高的问题,提出一种基于改进信息增益的ACO-WNB分类算法。首先,根据特征词在数据集中的词频分布情况加入调节因子,对特征词的贡献/干扰作用进行增强/抑制的调节,选择具有强区分度的特征形成特征子集,提高IG处理非均衡数据集的准确率。然后,将蚁群优化算法(ACO)和加权朴素贝叶斯模型相结合,利用ACO对权重进行迭代和全局寻优,生成ACO-WNB分类器,提高对文本数据的分类效率。使用典型新闻数据集将改进前后的算法对比分析,实验表明IG (可以有效去除冗余的高频特征,对非均衡数据集有更好的特征选择能力,ACO-WNB分类器具有更高的准确率,使得对实际的文本数据有更好的分类效率。
跨网络用户动态双向身份准确认证仿真

实现跨网络用户动态双向身份准确认证是当前诸多领域重点关注的话题。针对当前认证方法存在耗时较长、系统资源占用率较高,且抗攻击性能较差的缺点,提出一种基于改进智能卡的跨网络用户动态双向身份认证方法,当计算机系统个人服务器收到来自传感器节点发送的用户身份信息后,通过计算收到身份信息验证码与本身服务器存储的验证码对比验证用户身份的合法性,以及通过传感器节点与个人服务器共享密钥解密获得的用户身份信息当前时间戳与之前时间戳的比对即可初步实现跨网络用户双向身份认证。在初步认证基础上,在跨网络用户动态双向身份认证阶段加入计数器,用来统计跨网络用户身份认证阶段遭受的攻击情况,并通过对跨网络用户的标识符结构形式的合法验证和对计算机系统个人服务器在某时刻接收到身份信息时间戳的有效期进行核查,最终实现跨网络用户动态双向身份认证。仿真结果表明,上述方法具有耗时短、系统资源占用率低,且抗攻击性强的优点。
有向切换网络有害信息智能过滤方法仿真

对有向切换网络的有害信息进行智能过滤时,在提高网络安全应用方面具有重要意义。在对网络有害信息进行过滤时,需对网络信息的特征权重进行计算,确定网络模式的隶属函数。传统方法主要根据网络信号进行过滤,忽略了隶属函数的影响,导致过滤有害信息的准确率低,提出基于模式影响度方法的有害信息过滤方法。根据网络信息分类的向量和特征权值,计算网络信息过滤的评判矩阵,得到网络智能信息向量和网络信息类别的相似度值,进一步对网络信息熵和条件信息熵进行求解,以网络有害信息的特征选择为基础,利用网络信息的特征项计算特征项在网络信息中的的频率权重和位置权重,分析有向切换网络模式的影响函数,分别计算网络信息模式库的隶属度函数,根据调整网络中的阈值和计算网络信息的正常度,实现有害信息的智能过滤。仿真结果表明,提出方法在对网络有害信息进行智能过滤时,具有较高的查全率和准确率。
软件定义网络用户动态访问控制模型仿真

对软件定义网络(SDN)用户动态访问控制进行模型构建,能够提高用户的用网安全性,对用户动态访问控制模型进行仿真,需要利用信任角色构建动态控制模型,并对软件定义网络节点进行信任度计算,而传统方法通过并行指令序列学习获取用户行为轮廓,利用前向轮廓建立全局K模型,但忽略了计算网络节点的信任度,导致控制速度慢。为此提出了一种基于角色信任的软件定义网络用户动态访问控制模型,分析软件定义网络访问的基本信任机制,并在此基础上依据网络基本要素与网络权限层级。构建控制软件定义网络用户访问的动态流程,计算软件定义网络节点信任度,通过信任角色完成对软件定义网络用户动态访问控制模型的构建。仿真结果表明,与传统RBAC模型相比,所提动态模型的访问控制响应速度更快、准确率更高,在用户识别方面更具灵活性。
无线自组织网络信息流并行传输安全验证仿真

为了能够提高无线自组织网络信息流并行传输的可靠性,确保网络的安全,构建了信息流并行传输的安全验证模型。深入地剖析了无线自组织网络的漏洞,讨论了其AODV路由协议工作流程,通过对黑洞攻击流程的深入分析提出了黑洞防御策略。并且构建了无线自组织网络信息流并行传输安全模型,设计了基于四种不同模型的无线自组织网络信息流并行传输安全验证算法。最后进行了仿真分析,结果表明分离安全验证模型具有最佳的安全防护效果,能够提高无线自组织传感器网络的安全可靠性。
网络恶意入侵下破损数据及时存储方法仿真

为了保证网络恶意入侵下数据不出现丢失现象,需要对破损数据进行及时存储。针对当前网络恶意入侵下破损数据及时存储中,存在着破损数据存储所需完成时间和数据读取时间过长,存储性能较低等问题,提出一种基于自适应分簇路由分配的破损数据存储方法,在网络恶意入侵下破损数据及时存储中,构建网络破损数据存储的节点分布模型,采用空间重构方法进行破损数据结构分布重组,采用自适应滤波方法对破损数据中无效数据进行滤除,并求出破损数据存储节点的适应度函数,引用自适应分簇路由分配方法对破损数据进行及时存储。实验结果表明,所提出方法在进行网络恶意入侵下破损数据及时存储中,存储所需完成时间和破损数据读取时间较短,存储性能较高。
金属工件感应加热工艺参数优化设计研究

金属工件在感应加热过程中,加热频率、电流密度(功率)和加热时间对形成硬化层的温度有决定性影响,传统的对加热频率、电流密度和加热时间这三个参数的选择和设计采用逐一试验法来获得最优组合,其过程复杂繁琐。为了快速方便得到三个参数的最优组合,提出了一种基于人工神经网络(ANN)和遗传算法(GA)的相结合的感应加热参数优化方法,首先采用正交试验获取了以加热频率、电流密度、加热时间的三个输入参数的基本组合,运用ANSYS仿真软件,建立感应加热有限元模型,并获取以感应加热参数和输出温度的待预测和优化数据,其次利用加热参数和输出温度的数据创建人工神经网络训练预测模型,最后使用遗传算法以建立的神经网络模型为适应度目标函数对感应加热参数进行优化,最终得到最优的感应加热参数组合。通过数据对比证明了该方法的有效性。
无人水面艇目标路径跟踪优化控制研究

无人水面艇(USV)目标路径跟踪优化控制研究是为了实现自主、准确、快速的路径跟踪。时变风干扰是无人艇目标路径跟踪过程中不可忽略的环境因素,在时变风干扰的影响下采用变船长比(LOS-PD)控制方法会产生较大的跟踪误差,因此无人水面艇目标路径跟踪优化控制的难点技术之一是有效抵抗时变风干扰的影响。针对上述问题,提出了一种基于神经网络的电压控制量学习算法。通过在时变风干扰下采用LOS-PD控制方法经过多次调参后得到大量先验数据,利用这些数据对神经网络进行训练,得到了一组从距离偏差、角速度、风速大小、目标路径方向的倾斜角、航向角到无人艇左右电压控制量之间的最佳权值矩阵。通过仿真,得到两种算法在不同风干扰下的平均跟踪误差、跟踪时间和平均跟踪能耗。仿真结果验证了基于神经网络的电压控制量学习算法对于抵抗时变风干扰的有效性。
关于移动机器人运动路径规划仿真研究

路径规划研究是移动机器人实现自主移动的关键。传统蚁群算法在解决路径规划问题时存在收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,并且规划出的路径平滑性差、安全性低,不利于机器人的精确跟踪控制。针对上述问题,提出了基于蚁群分类搜索策略的改进蚁群算法,基于栅格法进行环境建模,设计了近邻启发因子和目标启发因子相结合的启发函数,并对蚂蚁种群进行分类,针对每类蚂蚁采用不同的启发搜索策略。构建了新的路径评价函数,引入了路径拐点转角参数和拐点间安全距离参数来改进路径的平滑性和安全性。改进了信息素更新规则,引入了双反馈机制以提高算法的收敛速度。仿真结果表明,改进蚁群算法能够规划出更为平滑和安全的路径,且收敛速度更快,证明了改进算法的有效性。
改进型Colpitts宽带混沌电路设计

由于标准Colpitts电路在高频时受寄生电容的影响,限制其基本频率的提高。针对上述问题,提出将标准二级型Colpitts电路进行改进以提高电路的基本频率,即将标准二级型Colpitts电路的电感转移到第二级三极管的基极上,在两个三极管的基极均串联一个电阻,得到二级改进型Colpitts电路。利用数值分析求解二级改进型Colpitts电路的六阶微分方程的图形与数值解,得到该电路的系统分岔图、相图、时域信号等基本信息。分析以上基本信息得知,上述电路可以有效减小寄生电容对电路谐振频率的影响,使谐振网络的总电容大大减小,提高电路所产生混沌信号的基频频率。结果表明:二级改进型Colpitts电路可以工作在周期态与混沌态,基频相比标准二级型Colpitts电路有了极大地提高。
基于栅格图拼接的多层次路口地图

路口是典型的城市交通场景之一,为了能够比较准确的刻画路口交通场景,为无人车运动规划提供充分可靠的场景信息,提出了创建基于栅格图拼接的多层次路口地图的方法。上述方法首先以栅格图为输入信息,依据ICP(iterative closest point)算法,离线建立路口静态地图,再以此作为先验信息,使用无人车行驶过程中的实时感知数据对路口静态地图进行在线扩充与更新,并且分别依据激光雷达和相机的感知结果实时更新动态障碍物列表和交通标志等信息,解决了路牙、树木等非结构化障碍物信息难以刻画的问题。所提方法实现简单,高效,仿真结果表明了方法的有效性。
磨矿工艺过程优化控制仿真研究

针对磨矿过程中多变量、强干扰、非线性等特点,提出一种改进模糊T-S模型的内模控制的方法。将此算法应用到再磨过程旋给浓度控制回路中,使旋给浓度稳定在一定的范围内,保证磨矿粒度的合格率。通过将变论域的方法与规则修剪的方法相结合改进T-S模糊模型,并将改进后的模糊T-S模型作为内部模型,其逆模型作为内模控制器,并验证了磨矿控制系统的稳定性和鲁棒性。仿真结果表明,改进方法的调节时间短、超调量小、鲁棒性好,验证了所提控制方法的有效性。
关于分布式数据库准确分类仿真研究

对分布式数据库进行准确分类,能够有效提高数据的利用率。对数据库的准确分类,需通过近似函数计算后验概率,根据概率结果,完成数据库的准确分类。传统方法通过构造查询矩阵和相似度矩阵,确定数据库准确分类的策略,但忽略了后验概率的计算,导致分类效果不显著。在云计算平台下,提出基于Parzen窗估计模型的分布式数据库准确分类方法,在分析分布式数据库分类系统原理模型基础上,利用Parzen窗估计模型确定分布式数据库区间样本的类别条件概率密度函数,通过插值法设计类别条件概率密度函数的近似函数,并利用此近似函数计算数据库分类样本后验概率,根据概率结果,实现分布式数据库分类。通过计算数据库分类结果的亲和力,并将分类结果亲和力与设定阈值进行对比,实现分布式数据库准确分类。实验结果表明,所提方法分类准确度较高,且分类过程较简单。
湿地景观区三维模型构建方法仿真研究

探究一种有效的湿地景观模型构建方法,能够提高模型构建配准时间,提高收敛性,提高模型构建效率,在实际应用中具备重要的现实意义。针对当前方法在对湿地景观区进行规划设计时,由于城市化和生态环境变化的影响导致湿地景观模型构建时存在模型构建冗余度较高,模型构建的繁杂度增加,设计效果较差等问题,提出一种基于云点融合的湿地景观三维模型构建方法,通过计算湿地景观区的总面积、斑块密度、斑块形状指数和平均斑块分维数,获得湿地景观格局指数。计算三维湿地景观云融合变换的最小函数,利用该函数计算三维平移变换量、三维模型的旋转矩阵和三维模型的缩放因子,变换构建湿地景观区三维模型。仿真结果证明,上述方法可以减小误差、降低配准时间、提高收敛性、降低冗余度、增强湿地景观区三维模型构建的整体效果。
公路沿线高边坡稳定性评估方法仿真研究

为了保障人民的生命安全和财产安全,需要对公路沿线高边坡的稳定性进行评估。采用当前高边坡稳定性评估方法对公路沿线高边坡的稳定性进行评估时,评估所用的时间较长,评估结果不准确,存在评估效头盖率低和评估精准度低的问题。提出一种公路沿线高边坡稳定性评估方法,通过高边坡滑面上受到滑动面抗滑力、由后缘缝隙水压力生成的滑动分力和岩体自重三个稳定性影响因素构建高边坡的滑动模型,根据高边坡滑动模型确定极限平衡状态下高边坡的极限破坏角、坡角与坡高之间的关系,在最大隶属度原则和模糊变化原理的基础上,结合极限破坏角、坡角与坡高间的关系采用模糊综合评估方法对公路沿线高边坡的稳定性进行评估。仿真结果表明,所提方法的评估效率高、评估精准度高。
钢铁企业物流库存的车辆调度优化

作为整个钢铁企业生产过程的准备阶段,车辆入库环节关系着下游生产线的资源配置和库存的运转效率。传统的调度策略没有从车辆入库顺序和时间角度对库存调度的物流成本和效率进行分析,导致调度效率低,成本高,而选择合适的车辆入厂入库顺序和时间并考虑多车共同作业可以有效的提高库存效率且节省成本。为此首先建立了最小化货车出厂时间和传送带最小运转成本的整数规划模型,然后提出了改进萤火虫优化算法对复杂模型进行求解,通过自适应策略改进算法使其增强个体搜索能力,同时在萤火虫移动的过程中引入了Levy变异,避免算法陷入局部最优而无法寻到最优解,最后由测试函数和仿真实例进行测试。结果表明,改进算法可以迅速找出最优调度方案,从而指导企业合理安排资源入库,优化了物流库存管理。
多用户数据库中访问信息跟踪准确识别仿真

对网络多用户数据库中的访问信息进行跟踪识别,能够有效提高数据库运行效率,提升网络用户体验质量。对多用户数据库中存储的访问信息的跟踪识别,需要分析任意两个访问信息之间的关联性,给出数据库关联模式与冲突识别的匹配规则,完成访问信息跟踪的识别。传统方法分析访问信息异常原因,对数据库访问冲突类型进行类别划分,但忽略了获取数据库关联与冲突间的匹配规则。提出基于优先级的多用户数据库访问信息跟踪识别方法,采用一个四元组分析用户访问信息库,获取任意两个数据存在的冲突相似度。分析任意两个访问信息之间的关联性,给出多用户数据库间存在的关联模式与冲突识别的匹配规则,对多用户数据库访问信息跟踪进行检测。实验结果证明,所提方法能够实现高效、高准确性地识别多用户数据库访问信息冲突,且具有良好的稳定性。
厌氧塘污水处理系统液压故障在线检测仿真

对液压故障进行在线检测,是解决诊断厌氧塘污水处理系统实际应用的有效途径。当前液压故障检测方法是首先将最严重的故障划分出来,然后采用分层聚类算法对液压故障状态进行检测,通过以上步骤,提高了污水处理系统的检测效率,但检测不出污水处理系统液压设备小幅度突变故障和早期缓变故障,针对上述问题,提出基于动态GRNN模型的厌氧塘污水处理系统液压故障在线检测方法。通过传感器设备将厌氧塘污水处理系统关键部位的信号进行采集,获取系统正常运行状态下的数据,根据这些数据训练神经网络故障观测器模型,用训练好的故障观测器模型来获取厌氧塘污水处理系统残差。引入自适应阈值,通过判断残差平方和与相应阈值对比,可判定故障。实验结果表明,所提方法能够快速、有效地检测出污水处理系统液压设备的小幅度突变故障和早期缓变故障,且具有较好的鲁棒性。
基于改进LBP的手指静脉识别算法

为进一步提高手指静脉识别算法识别率,在图像预处理阶段提出了将直方图均衡化算法与局部对比度增强算法相结合,在扩大静脉图像动态范围的同时增强图像的细节。在图像识别阶段,提出了一种基于局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)的改进算子用来描述图像局部纹理特征,并结合权重分配和分块LBP特征算法对图像进行特征提取。最后使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法对图像特征进行训练。实验结果表明,上述算法识别率高达99.33%,与传统的识别算法相比具有明显的准确率提高。
基于RSSI定位的WSN虫洞攻击节点检测与仿真

定位技术是其它无线传感器网络技术的基础,基于节点位置信息的监测行为的安全性尤为重要。针对无线传感器网络RSSI定位技术,分析虫洞攻击对定位的影响,提出一种安全定位方法。采用倒数作为权值因子,并在RSSI定位测距阶段根据节点的物理特性过滤攻击节点,提出了通信范围受限特性、消息受限特性和接收消息唯一性,能够在提高定位精度的同时有效降低虫洞攻击对定位的影响;仿真结果表明:相对于传统的节点加密等方法,降低计算复杂度,减少节点能量消耗,延长网络生命周期。
微小尺寸精度图像角点特征在线搜索仿真研究

针对当前方法无法快速、准确地对微小尺寸精度图像角点特征在线搜索的问题,提出基于纹理结构引导的微小尺寸精度图像角点特征在线搜索方法。对含噪的微小尺寸精度图像进行小波分解,并估计噪声方差,引入噪声方差的修正因子,对噪声方差进行修正。根据修正结果经维纳滤波器对微小尺寸精度图像中含有的噪声进行去除,再采用小波系数对微小尺寸精度图像进行重构,实现微小尺寸精度图像增强。在微小尺寸精度图像角点特征在线搜索过程中引入结构张量,完成微小尺寸精度图像角点特征的搜索。利用张量结构特征定量分析微小尺寸精度图像角点特征在线搜索,得到微小尺寸精度图像角点特征信息填补优先级判断函数。将曲率引入微小尺寸精度图像角点特征在线搜索中,获取最适当的纹理合成模板,利用优先级判断函数和纹理合成模板获取微小尺寸精度图像角点特征在线搜索最终的搜索准确率。实验表明,上述方法微小尺寸精度图像角点特征在线搜索平均耗时为9μs,微小尺寸精度图像角点特征在线搜索后的准确性良好。所提方法分别在微小尺寸精度图像角点特征在线搜索耗时和微小尺寸精度图像准确性方面均有所保障,具有可实践性。
融合深度信息和稀疏自编码的手势识别算法

针对目前深度手势识别算法无法有效去除手腕区域干扰且识别率较低的问题,提出了一种融合深度信息和稀疏自编码的手势识别算法。改进算法利用深度信息和肤色信息相结合的方法对样本图像进行粗分割,对分割后的图像采用手势端点检测和可变阈值算法进行精确分割,去除人体手腕区域的干扰,得到精确的手势分割区域。然后将分割后的样本图像输入稀疏自编码神经网络中进行无监督的训练与特征提取,并将提取的特征输入到softmax分类器中进行识别,得到手势的识别结果。仿真结果表明,改进算法能够有效去除手腕区域部分,且具有更高的识别率。
关于机械滚动轴承故障信号诊断仿真

滚动轴承的故障定位以及性能衰减程度的诊断能够有效地降低设备停机率。针对故障轴承的非稳态振动信号易受噪声干扰、故障识别难度大等问题,提出了一种关于机械滚动轴承故障信号的诊断方法。上述方法对已知各类型故障振动信号进行变分模态分解(VMD),以本征模态函数(IMF)之间的Pearson相关系数为指标对VMD模态个数进行参数改进,实现振动信号自适应模态个数的VMD分解。然后利用奇异值分解(SVD)得到模态矩阵的奇异值,并以归一化后的奇异值矩阵作为故障信号的特征矩阵输入到极限学习机(ELM)进行故障定位及性能衰减程度的诊断。实验结果表明,所提方法能够有效地对滚动轴承故障振动信号进行特征提取和智能识别。
平移校正下印刷图像缺陷检测优化仿真

对平移校正下印刷图像缺陷进行检测能够提高印刷图像质量,保证印刷图像信息提取的准确性和完整性。针对当前平移校正下印刷图像缺陷检测方法存在的检测精确度不高,检测速度较慢问题,提出一种最近邻特征匹配的平移校正下印刷图像缺陷检测优化方法,利用局部对比度增强算法通过计算印刷图像的局部对比度,实现印刷图像增强。并通过最大熵阈值分割的方法,通过计算增强后印刷图像的目标熵以及背景熵曲线,确定印刷图像缺陷的概率分布,实现印刷图像预处理。利用最近邻方法对处理后的图像对印刷图像的特征点进行匹配,通过最小二乘优化算法确定平移校正下印刷图像的变换矩阵,实现印刷图像缺陷检测。实验结果表明,所提方法进行印刷图像缺陷检测,检测的精确度较高,且检测的完成速度较快。
多空间数据库内存数据位置实时匹配仿真

为了提高空间数据的利用效率,需要对多空间数据库内存数据位置匹配方法进行研究。采用当前方法对多空间数据库中的空间数据位置进行匹配时,得到的匹配结果与实际结果之间的误差较大,匹配所用的时间较长,存在匹配结果准确率低和匹配效率低的问题。提出一种多空间数据库内存数据位置实时匹配方法,在四叉树分解规则的基础上将多空间数据库内存数据分为大小相同的若干个网格,采用空间填充曲线表示方法对网格进行编码,得到数据量相同的多个区间,完成多空间数据库内存数据的均衡划分。分析多空间数据库内存数据的趋向性,建立趋势函数,得到空间数据属性差异和空间距离的相似度,在趋势函数的基础上根据相似度建立多空间数据库内存数据位置匹配模型,完成多空间数据库内存数据位置的实时匹配。实验结果表明,所提方法的匹配结果准确率高、匹配效率高。
物联网下分布式在线学习资源个性化调度仿真

针对当前方法进行在线学习资源调度中,存在用户效用函数值计算不准确、调度完成时间过长、成本消耗较大等问题。提出基于遗传算法的在线学习资源个性化调度方法。通过分析资源调度任务执行时间和调度执行费用之间的关系,计算出任务调度时间效用和费用效用的权重值,根据权重计算结果构建资源调度效用模型,利用该模型给出资源调度子任务完成最短、成本最少的调度目标函数。采用贪心算法对目标函数进行求解,通过子任务资源调度时间—成本来约束适应度函数,以适应度函数值的调整完成在线学习资源个性化调度。结果表明,所提方法在学习资源调度中所用完成时间较短、成本消耗较低,整体资源利用率较高。
中央空调冷却塔排水量自动调节优化控制仿真

对中央空调冷却塔排水量进行自动调节控制,在提高中央空调制冷性能方面具有重要意义。由于中央空调冷却塔在运行过程中受到温度设置的限值,使得中央空调冷却塔排水量预测不准确,无法进行准确控制。传统调节控制方法,主要通过对中央空调冷却塔自身结构进行优化,缩短运行能耗,提高排水量自动调节控制准确度,存在调节控制难度大,效率低的问题。提出基于变量转换控制的中央空调冷却塔排水量自动调节控制方法,根据冷却塔中空气压缩的压力与湿度关系,计算得到空气中的气态水转换为液态水的判别临界压力值,通过冷却塔的工作原理,控制一定体积的空气对其进行加压处理,利用判别临界压力值求得凝水系数,进一步通过计算与分析得到中央空调冷却塔产生的排水量,完成对中央空调冷却塔排水量的自动调节优化控制。实验结果表明,改进的自动调节优化控制方法能够有效地对中央空调冷却塔排水量进行调节控制,且调节控制精度与抗干扰性较高,并能给出合理的优化建议。
物联网多层设备信息通信数据分类识别仿真

对物联网多层设备信息通信数据进行分类识别,能够有效提高物联网设备的利用率,对设备信息通信数据进行识别,需要将通信信号特征从频域扩展至复平面,采用训练好的SVM对剩余通信数据进行分类识别。传统方法设定网络设备通信数据流的分形谱,推导出通信数据流的估计谱,但忽略了将通信信号特征扩展至复平面,导致识别误差大等问题。提出物联网多层设备信息通信数据分类识别方法,通过多层设备源信号的对角切片双谱提取通信信号特征,利用Chirp-Z变换将通信信号特征从频域扩展至复平面,选取出具有较强可分离度特征作为多层设备通信数据特征参数,并利用模糊C均值聚类算法进行初步聚类,选取聚类性能较优的通信数据作为支持向量机(SVM)的训练样本,再采用训练好的SVM对剩余通信数据进行分类识别。实验结果表明,所提方法有效提高了数据分类识别效率,且识别误差较小。
关于卫星气象云图准确检测的仿真研究

利用卫星云图进行气象应用研究,首先要对卫星云图解译,而云图检测分类是气象卫星云图解译的核心。对气象云图准确检测的准确率高低直接影响到后续的大气科学研究和气象预测应用,而传统的浅层学习分类算法用于卫星气象云图检测分类时,不能很好的对卫星光学参数和卫星云图进行特征表示,容易造成处理规模过大、分析过程复杂以及陷入局部极小值等问题,导致了云图检测不准确,云类别的误检率很高。而深度神经网络对学习样本数量要求较高,并且检测速度慢,在分类速度和分类精度上无法满足气象研究和应用需求。针对这些问题,利用优化过的多粒度级联森林对卫星云图进行检测,能充分的对云图进行特征表示,并且具有很好的泛化性能。在对中国HJ-1A/B卫星云图的实验结果表明,采用基于多粒度级联森林方法对卫星云图进行检测,可以很好的提取云图特征,并且能够进行较好的小样本学习。而且多粒度级联森林方法检测速度快,云图分类时厚云和薄云之间的过渡区域清晰,而且相比传统阈值法、卷积神经网络模型及深度极限学习机模型的云图识别准确率更高。
矿井中电力系统变压器故障诊断仿真

针对矿井中电力系统变压器故障的模糊性,传统的气体分析法无法根据气体的浓度直接判断故障发生的可能性大小,提出了一种基于直觉模糊Petri网的矿用变压器故障诊断方法。通过直觉模糊集合来描述特征气体与故障之间的关系,建立了新型的直觉故障诊断模型,在模型中引入了隶属度和非隶属度。设计了直觉模糊推理算法,通过获取和处理故障诊断模型中连接弧的权值、变迁的阈值等具体参数,将故障诊断过程转化为利用直觉模糊Petri网的直觉模糊推理过程。最后求出了各个故障的隶属度和非隶属度,以此判断故障发生的可能性。通过仿真验证了上述矿用变压器故障推理方法能够根据气体的浓度快速判断故障发生的可能性大小。
桥梁建筑质量运营监测数据处理仿真研究

对海量桥梁运营监测数据的分析能够准确掌握桥梁健康状态,更好地为桥梁养护措施决策提供依据。对海量监测数据的分析,需要从各种时间尺度上进行挖掘和分析。面对庞大监测数据集,传统方法未能充分利用监测数据在各种时间尺度上蕴含的信息,从海量数据中高效挖掘数据演变规律。提出一种桥梁建筑质量运营监测数据处理方法,首先运用Hadoop平台执行清洗监测数据、剔除无关数据和补齐缺失数据等预处理操作,将预处理结果作为样本集。然后并行化改进时间序列算法,并构建监测模型。利用实际采集数据进行仿真。仿真结果表明,运用Hadoop平台对监测数据的并行处理效率明显高于传统方法,能够对采集的海量数据进行高效的分析和准确地预测,为桥梁建筑养护措施提供科学依据。
关系型数据库信息资源检索结果分类方法仿真

针对当前数据库信息资源检索结果分类方法准确率和查全率较低的问题,提出基于协同微粒群的关系型数据库信息资源检索结果分类方法,将信息资源检索结果进行标准化,计算标准化后检索结果的协方差,并将其最大值定义为数据库信息资源检索结果预处理目标函数。将方差最大值的求解转换成对样本最大值进行求解,引入拉格朗日系数对目标函数求解,期间融合了数据过滤器,实现检索结果预处理。初始化微粒群,通过骨干微粒群法对微粒位置进行更新。计算微粒适应度值,对微粒群之间的相似性进行判断,将相似的微粒群合并。检测当前运行状态满足终止条件与否和信息资源检索结果流结束与否,对未结束的检索结果数据流类中心变化位置进行预测,一直到不再接收资源检索结果,将最终分类结果输出。实验结果表明,所提方法分类准确性和查全性均较为理想,可行性也高于当前相关方法。
稳态网络海量可公开数据完整性高效检测仿真

当前数据完整性检测方法运行复杂度高、检测覆盖性较差,提出基于双线性对的稳态网络海量可公开数据完整性检测方法。将稳态网络中的各数据用一个阅读器表示,阅读器对其范围内的数据标签进行阅读,将阅读到的结果传送到中间件,中间件将所得标签保存并构成阅读器-标签函数。据此函数对相邻阅读器覆盖密度进行计算,以获取阅读器权重,对权重值进行排列,将具有较小权重的阅读器确定为冗余阅读器,将其清洗掉。将数据清洗结果代入数据完整性检测中,对稳态网络进行划分,使其变为两个终端数据相互传输的形式,将双线性对引至数据完整性检测。终端一根据随机的形式选取数据通过第三方外包的形式传送给终端二,终端二将生成的证据返回,并利用对检测等式均衡性的验证判断终端一传输来的数据是否具有完整性。实验表明,上述方法运行复杂系数为0.2,数据完整性检测覆盖性能较强。该方法性能全面,鲁棒性强。
冶炼高炉烧结矿化学原料配比准确预测仿真

冶炼高炉烧结矿化学原料配比准确预测是对烧结矿化学成分提前预报、优化烧结工艺的关键方法。目前烧结矿化学原料配比准确预测的浅层网络算法未能充分发掘烧结过程的本质规律,预测精度不够高,难以应用在实际生产过程中。针对以上问题,通过对烧结过程工艺机理及特征进行深入分析,提出了应用深度学习技术中的深度置信网络算法对烧结矿化学成分进行预测,建立一种以深度置信网络为核心的烧结矿化学原料配比准确预测模型。首先设计深度置信网络结构和参数。通过无监督贪婪算法对模型进行预训练,采用BP网络有监督的反向微调权值,优化整个模型。最后和浅层预测算法进行对比。仿真结果表明,该方法预测值与实际值之间的误差小,预测精度高,相对于其它方法具有明显的优势,表明了深度置信网络应用于烧结矿化学原料配比准确预测的有效性。
MVI分块标识颜色特征快速检索仿真

为了提高图像检索的效率,提升多媒体用户对图像检索服务的满意度,针对当前多媒体图像检索方法中存在的检索时间较长以及图像分块特征不明显、分块间的特征差异小,导致检索结果匹配度低的问题,提出了一种基于能量函数的多媒体视觉图像分块标识颜色特征快速检索方法。利用几何分解法对图像进行区域划分,并建立图像子区域标记场;结合高斯分布构建标记场的特征能量函数,通过迭代优化获得最优图像分块。计算各分块像素空间的色彩距离均值,作为图像的颜色特征,并引入一维特征向量来表示。利用距离均值计算得到的图像三原色一维特征向量进行检索,采用图像间的颜色分量距离作为相似性度量,通过加权处理完成图像准确检索。仿真证明,上述方法的的分块效果较好,分块特征明显,检索结果匹配度较高,且检索时间较短。
基于形态学和小波变换的瓷砖缺陷边缘检测

针对传统算法难以检测复杂的不规则花纹瓷砖缺陷的问题,提出一种基于形态学算子和小波变换融合的边缘检测算法。上述算法利用了小波变换能够把图像高低频分离、重构的特性,在经过二层小波变换后,用设计的自适应形态学算子对低频图像中的缺陷、花纹及背景分离;将提出的高通滤波器用于高频轮廓细节信息的提取,重构得到检测的缺陷轮廓。经多组实验对比仿真证明,与通用方法相比,提出的算法能有效地提取复杂背景缺陷轮廓,对瓷砖及其它产品的边缘检测有积极的作用。
混沌背景下无线网络微弱信号自动检测仿真

当前信号检测模型在进行网络微弱信号检测过程中,检测结果存在信号频率分辨较低、误码率相对较高等问题,针对上述问题,提出一种基于经验模态分解的无线网络微弱信号检测模型。采用经验模态分解法对采集到的无线网络观测信号进行分解,对分解获得的多个包含原始信号局部特征的模态分量进行相空间重组,以重组结果构建微弱信号的预测检验模型。将高斯核函数融合于加权最小二乘法,进一步减小模型误差,求解出模型参数。利用模型参数估计信号预测值并计算预测误差,从模型预测误差中检验观测信号中是否含有微弱信号。仿真证明,所提模型对信号频率的分辨率相对较高,检测性能优于对比模型。
关于移动网络数据流断点区优化检测仿真研究

数据流断点区检测用于挖掘识别动态数据流中的异常数据,由于移动网络数据流具有无限输入与动态变化等特征,针对现有算法存在对动态数据的聚类精度不高、离群点的处理效率较差的缺陷,难以实现移动网络环境下数据流断点区的实时高精度检测,提出了一种改进加权近邻密度的动态数据流断点区优化检测算法。上述算法利用微簇的密度来发现数据流中的离群点与簇连接,用以表示动态数据流的演化信息,为了更准确体现数据流的原始特征,在算法模型中引进了动态簇更新维护机制,并且通过改进权值邻近算法,当计算模型检测出有新对象类产生,根据聚类算法重建计算模型,这样既能准确实时发现海量数据流的变化,同时也减少了计算复杂度。通过仿真数据集进行实验分析,验证了提出的优化动态数据流断点区域检测方法在移动网络数据流离群数据检测挖掘方面的有效性,聚类检测的精度与效率具有明显优势。
钝性胸部损伤病灶形态准确分类仿真研究

钝性胸部损伤后胸壁可保持完整性,对其病灶形态进行分类可准确反应血管壁损害程度,为手术决策提供明确的参考价值。通过提取胸部损伤图像的纹理特征,解决高维特征空间中存在的维数灾难问题,完成胸部损伤图像的准确分类。传统方法仅考虑胸部损伤图像的纹理特征,未考虑高维特征空间的维数问题,导致胸部损伤图像分类准确度偏低。提出新的基于改进机器学习算法准确分类钝性胸部损伤病灶形态。采用区域灰度级直方图统计矩,提取胸部图像中存在的纹理特征。根据胸部图像纹理特征,将胸部损伤图像的输入空间转变到高维特征空间中,并根据结构风险最小化原则寻找最优线性分类面,通过核函数方法解决高维特征空间中存在的维数灾难问题,对钝性胸部损伤病灶形态进行分类。实验结果表明,所提方法的分类效率高、分类结果较为精准,可为胸部损伤诊断及进一步手术处理提供必要的理论依据。
城市公共服务设施空间布局最优规划方法仿真

现今社会公共服务设施的组织结构松散,不利于公共服务的发展和进步,因此找到一种能够对城市公共服务设施进行最优规划的方法是非常重要的。针对当前方法存在的重复率高,利用率低的资源浪费问题,提出了一种基于空间布局规划模型和土地利用特征的空间布局规划方法,根据规划因素的属性将空间布局的规划方案分成m’个分系统,采用单因素模方根法对方案中因素的优度值进行计算,将每一个分系统作为一个因素,分别求出每个决策方案的综合优度值,完成对公共服务设施空间布局模型的创建。在上述创建的模型基础上,对公共服务设施按照先后顺序对土地斑块的分维数、形态和离散指数进行计算,利用计算出的结果对城市公共服务设施空间布局进行最优规划。实验结果表明,所提方法能够对城市公共服务设施空间布局进行最优规划,并且公共服务设施具有重复率低,利用率高的优点。
1mV～10mV直流电压的高准确度校准

针对1mV～10mV直流电压溯源方面存在的问题,提出采用恒流源、标准取样电阻和标准直流电压表的方法对较小的直流电压进行校准。采用5720A输出稳定的直流电流,用742A作为取样电阻,用8508A作为标准直流电压表,根据欧姆定律进行校准工作,并给出了消除或减小校准过程中存在的各种影响量的途径。对数字多用表8508A进行校准,分别评定了1mV、10mV点的测量不确定度,通过与分压箱法的对比和传递比较法验证,证明了取样电阻法的可行性和准确性,能够满足1mV～10mV小电压校准需求。
二氧化硅膜厚标准样片的研制与评价

介绍了二氧化硅膜厚标准样片的用途及国内研制样片的情况,设计了二氧化硅膜厚样片的制作版图,分别采用热氧化和等离子化学气相淀积(PECVD)工艺制备了厚度为10nm～1000nm的硅上二氧化硅膜厚样片。以10nm、1000nm为例对样片的薄膜厚度、均匀性、稳定性进行了考核。结果表明,热氧化工艺制备的膜厚样片质量优于PECVD工艺制备的膜厚样片,研制的膜厚样片的膜厚量值与设计值基本一致,稳定性好,与美国VLSI公司的相同膜厚的膜厚标准样片相比,采用热氧化工艺制作的二氧化硅膜厚样片的均匀性与VLSI样块评价测量结果一致。
基于LabVIEW的高速加载板自动校准技术研究

加载板是集成电路测试系统进行测试的必要组部分,当传输速率高于200Mbps或者信号上升时间小于1ns时,加载板的性能对信号完整性产生较大的影响,需要定期对加载板进行校准。论文提出了基于LabVIEW的高速加载板自动校准方法和具体实施方案。
基于标准样片的集成电路测试系统校准装置研究

标准样片是实现微电子量值溯源和传递的良好途径,而基于标准样片的集成电路测试系统校准装置使得标准样片的量值可以准确可靠地传递到测试系统每个通道上,满足测试系统全通道覆盖的校准需求。论文提出了一种基于标准样片的集成电路测试系统校准装置架构设计方法,该设计方案具备一定的创新性,可以实现校准装置的通用性、便携性以及校准过程的自动化。
高精度微波夹具设计中的TRL校准技术

TRL校准是一种非常精确的校准方式,尤其适用于非标准接口的微波器件S参数的精确测试。论文探讨了有关TRL校准技术,从TRL校准技术理论模型分析,到设计TRL校准件的要求,到设计TRL校准件时需考虑的因素,对TRL校准技术做了较全面的介绍。
集成电路延迟时间测量结果的不确定度评定

采用GB/T17574-1998《半导体器件集成电路第2部分:数字集成电路》[1]第Ⅳ篇测试方法第3节动态测试的测试方法分别对某运算放大器、开关驱动器和标准模块的延迟时间进行测试,并按JJF1059.1-2012《测量不确定度评定与表示》[2]、CNAS-CL07:2011《测量不确定度的要求》[3]、CNAS-GL08:2006《电器领域不确定度的评估指南》[4]的要求,对测量结果进行不确定度评定[5]。
基于片上Loopback的FPGA DDR模块串行测试方法

文章分析了Virtex FPGA中DDR模块的特点,设计了基于Loopback方法的DDR模块测试电路结构。该结构采用FPGA IOBUF构建了片上测试环路,实现了IDDR与ODDR的串行组合测试。与传统并行测试方法相比,串行测试仅需使用12路测试通道,同时将配置次数从16次减少到6次,可显著减少DDR模块的测试时间。
DDR器件关键测试向量的设计

双倍数据速率(Double Data Rate,DDR)DRAM由于其速度快、容量大,而且价格便宜,在各种需求大量数据缓存的场合得到了广泛使用。论文介绍了DDR器件的基本工作原理及需重点关注的操作过程,通过建立合适的时序关系,基于ATE设计测试向量,实现DDR器件的功能测试。
MEMS惯性器件典型参数测试技术研究

论文介绍了MEMS的概念及典型MEMS器件的基本工作原理,选取了某款MEMS陀螺器件作为测试研究对象,分析了其测试参数,按照参数的特性对各个参数进行了分类,并研究了器件的典型参数性的测试方法。此外,论文提出了一种基于NI的PXI的MEMS陀螺器件测试平台,借助双轴速率转台、振动台以及温箱搭建了MEMS陀螺器件测试系统的硬件平台,对硬件平台的硬件选型进行了阐述。系统的软件部分采用LabVIEW语言编写,采用了模块化的思路对控制软件进行了模块划分,并对系统的测试软件部分的设计要点进行了论述。
高速模数转换器RHF1201测试技术研究

论文介绍高速模数转换器RHF1201特性,在测试项目动态参数开发过程如何选择合适的测试资源,设计适合器件测试的接口电路,减少噪声的引入满足动态参数的测试。
宇航用高速模数转换器B9243的测试与评估

介绍了宇航用高速AD转换器B9243的应用、测试原理、测试方法、测试线路设计等方面,重点介绍了使用大规模混合信号测试系统Micro FLEX对B9243的静态参数和动态参数进行测试的方法,以及如何在测试过程中进行噪声的抑制以提高动态参数的测试准确度。
广域ADC误差修正测试方法研究

针对广域ADC集成电路测试精度不高的问题,设计了广域ADC测试的外围电路布局,分析了因外围电路的引入而产生的系统误差源,研究了基于系统误差的误差修正补偿算法,提高了广域ADC集成电路的测试精度。由系统模拟源通过外围电路同时向广域ADC和高精度ADC输入斜波信号,对输出数字码进行误差修正处理,消除系统误差。并在大规模数模混合测试设备Catalyst-200上验证了算法的可靠性和精确性。实验结果表明,该方法能够有效地提高广域ADC的测试精度,保证了广域ADC测试结果的可靠性,具有较强的工程实用性和市场前景性。
基于J750Ex的鼠标控制器测试技术研究

鼠标控制器是一种应用十分广泛的集成电路。论文以EM84510芯片为例,通过分析鼠标控制器的结构和应用,研究了在J750Ex集成电路自动测试系统上测试鼠标控制器的方法。通过分析J750Ex测试系统的标志位和跳转指令,提出了在J750Ex上进行测试向量同步匹配的方法和具体实施方案。针对鼠标控制器测试耗时长的问题,充分利用芯片的IO管脚和测试系统的测试通道,采用外接电阻进行振荡和灌入时钟两种方法进行测试,并设计专门的测试适配器,即保障了测试覆盖率,又降低了测试成本。
浪涌抑制器瞬态尖峰电压测试后失效原因分析

论文根据浪涌抑制器在瞬态尖峰电压测试后失效的现象,对器件失效部位进行故障定位并对器件内部电路图进行拍照分析,分析研究电路原理以及相关测试标准,建立了故障树,逐一分析排除,得出了器件在瞬态尖峰电压测试后失效的原因,并进行了故障复现,提出了预防解决措施。
滤波器测试中夹具的影响及一种高精度通用测试夹具的设计

论文简述了滤波器的主要技术指标以及利用矢量网络分析仪测试的基本原理,通过一种简易测试夹具对两种中心频率不同的滤波器进行了检测,分析了夹具对滤波器的测试影响,并提出了一种高精度通用测试夹具的设计方案。
基于I9000系统的DC-DC电源模块测试夹具设计

测试夹具是连接测试系统与电源模块的装置,也是实现测试的必要装置,在测试系统中起着不可替代的作用,直接影响到测试的准确性、全面性、安全性。文章基于I9000电源模块测试系统,将测试需求融入到测试夹具设计中,利用通用硬件资源,采用系统资源独立输出连接,压流分开的原则,开发通用型测试环境、测试夹具,解决目前电源模块参数测试不全面、测试效率低以及大批量、多种类、多封装形式DC-DC电源模块测试需求的问题。
非同轴微波器件测试夹具设计方法研究与探讨

论文根据非同轴微波器件的测试原理,提出非同轴微波器件的难点是测试夹具的设计,介绍了设计非同轴微波器件测试夹具的设计方法,包括结构设计方法和电路设计方法两个方面。文章还提出要实现非同轴微波器件的准确测试,需要对夹具实现校准,并且介绍了夹具校准的四种方法来实现对夹具的校准,包括端口延伸法、夹具上校准法、利用时间域和时间门功能的方法和去嵌入处理法。最后文章总结了非同轴微波器件夹具合理设计具有的意义。
LED光通信系统中的传输可靠性研究

针对采用OOK调制的可见光通信(Visible Light Communication,VLC)系统,提出了基于Raptor码的差错控制方案。为了实现需要的照明要求,该方案利用扰码和补码实现调光控制。由于嵌入的Raptor码,该方案冗余率低、效率高、抗干扰能力强以及复杂度低。与现存的VLC系统的差错控制方案相比,该方案更加可靠和实用。
FPGA大气中子辐射效应仿真研究

论文开展FPGA大气中子辐射效应仿真研究,通过分析FPGA尤其是SRAM型FPGA在临近空间内的运行环境,发现其容易受到临近空间中大气中子的辐射影响,发生单粒子翻转。造成这一现象的主要原因在于,SRAM型FPGA内部存储单元中的NMOS管受大气中子辐射影响,其漏极产生瞬态电流脉冲,进而影响整个FPGA的功能。《NMOS大气中子辐射效应研究》通过TCAD仿真软件,得出不同能量大气中子以及不同尺寸NMOS管等情况下,NMOS管漏极产生的漏极瞬态脉冲电流,论文利用该仿真结果,进行SRAM存储单元的电路仿真分析,得出FPGA受大气中子辐射发生单粒子翻转主要影响因素。
基于差分定位算法的波形恢复技术

集成电路测试系统测试通道传输延迟时间测量过程中,受边界条件影响,测量信号的回波出现部分信号丢失的情况,直接影响测量结果。通过差分定位算法,进行一次补充测量,可以恢复丢失的回波信号,给出准确地传输延迟时间测量结果。论文通过实验,验证了差分定位算法技术可行,结果准确度较高。
基于多点合作的分段式内容分发技术研究

D2D通信技术存在着通信范围受限、网络拓扑不稳定等问题。针对移动网络中缓存资源非结构化且分布不均的缺陷,研究了移动D2D网络资源规划问题,提出了区域协作缓存资源规划机制;同时考虑移动D2D网络单节点缓存容量受限、利用率低,单区域对用户移动路径覆盖不足的特点,提出了基于区域协作缓存的移动内容分发机制。论文提出了一种基于区域协作缓存的移动内容分发技术,以期提升移动D2D网络环境下的内容分发效率,通过仿真试验验证了该技术的有效性。
基于图像处理的微小片式元件自动计数算法

为了解决人工计数微小片式元件低效、耗时并且容易产生计数误差问题,对基于图像处理的微小片式元件自动计数算法进行了研究,提出一种结合Canny算子的图像分割方法,有效地提高了图像分割的准确性,并采用轮廓回填抹除图像逐次分割方法提高算法效率。设计了基于图像处理的微小片式元件自动计数系统,计数结果准确率高,计数效率高,表明该算法实现了微小片式元件的实时高精度计数。
低字典相干性K-SVD算法研究

K-SVD是非常经典的字典学习算法,该算法对稀疏系数矩阵和字典矩阵同时更新,在一定程度上提高了算法收敛速度,降低了运算复杂度。但是该算法得到的字典中噪音原子和无噪原子相似度高,因此字典的相干性较高。为了降低字典相干性,论文基于K-SVD算法,提出了一种低相干性字典学习的方法,即在K-SVD算法极小化目标函数下,添加了一项刻画字典相干性的惩罚项,并将学习得到的字典用于图像去噪。实验结果表明该方法不仅保证了信号恢复高度一致性和字典低相干性这两个目标,还提高了稀疏编码算法的收敛速度,从而在图像去噪中获得高质量的图像。
带惩罚费用的多重任务排序问题

提出带惩罚费用的多重任务排序问题,即每个用户提交多个加工时间和惩罚费用相同的任务。每个用户提交的任务要么全部被接受,并被安排在平行机上处理,或者全部被拒绝,并产生惩罚费用。目标是寻找一个排序方案,使得机器的最大完工时间与所有被拒绝用户的惩罚费用之和最小。设计了一般情形下的一个强多项式时间2-近似算法和机器数为固定常数时的一个全多项式时间近似方案。特别地,当机器数为2时,设计了一个竞争比为1.618的最优在线算法。
合取型集值序信息系统组合熵和组合粒度研究

首先文章在讨论合取型集值序信息系统优势关系的性质和定理的基础上,定义了合取型集值序信息系统优势关系的组合熵和组合粒度概念,对优势关系粗细程度的度量进行了研究和探讨;其次,针对满足相同优势关系而没有突出优势程度的情形,构造了带有权值信息的合取型集值序信息系统并定义了新的优势关系;然后在改进后的优势关系中,引入组合熵与组合粒度对其不确定性的度量进行研究,结果表明改进后的优势关系的组合熵与组合粒度所满足的结论与改进前一致,即随着优势关系粒度的逐步变细,其组合熵逐步递增,组合粒度逐步递减,并通过实例进行了验证,从而为进一步揭示集值序信息系统的不确定性度量规律提供了理论依据。
改进广义预测算法的NCS时延补偿

针对传统广义预测控制算法在以太网网络控制系统中存在的计算量大、系统复杂、实时性不足等缺点,文中采用了一种基于最小方差控制的广义预测控制算法,避免了Diophantine方程的求解,减少了计算时间,保证了网络控制系统的实时性。实验仿真表明,改进的广义预测控制算法能够很好地补偿时延对系统性能的影响,提高了系统的控制精度。
一种新型有向加权协同过滤算法的推荐技术研究

在"互联网+"的大数据时代,要获得有价值的信息需耗费大量的时间与精力,网络资源个性化推荐技术有望解决这个问题。研究指出修正协同过滤算法的优点及不足,重点就重合因子的不足进行修正和改进,从而推荐一种新的基于有向重合因子的相似度修正方法。以四个不同稀疏度的数据集为样本进行实践论证,通过算法的分析对比得到结论,各数据集中DWSCF(有向加权相似度协同过滤算法)效率最高,其次为JSCF(Jaccard修正协同过滤算法)及WSCF(加权相似度协同过滤算法),最低的是CF(协同过滤算法),大量样本数据验证了创新的基于有向加权相似度协同过滤改进算法是有效和可行的。
基于随机约束粒子群算法的配电网重构

针对同一地区的风速、光照强度和负荷均受各种气象因素的随机性影响,其影响因素具有一定的相关性,因此,为得到准确的配电网重构方案,不能忽略不确定性和相关性导致的误差。论文基于等概率转换和Cholesky分解,提出了同时计及风速、光照强度和负荷相关性的随机潮流方法,并在此基础上,引入机会约束理论,以满足一定置信水平的有功网损悲观值为目标,建立了配电网的机会约束重构模型。以IEEE-33节点配电系统为例进行验证,计算结果表明,配电网的随机潮流和重构结果均受到风速、光照强度和负荷间相关程度强弱的影响。
无人水面艇响应模型的参数辨识方法研究

为实现有效操控无人艇,需要首先建立无人艇操纵运动响应模型,并获得可靠的模型参数;在多组实船Z形操舵和定常回转试验数据分析的基础上,分别利用野本标准Z形操纵试验法、最小二乘递推算法和分步数据处理法,对无人艇的模型参数进行辨识;通过仿真实验与实船试验数据对比分析,证明分步数据处理法能够有效辨识模型参数,并具备更高的辨识精度。
基于文本摘要的影评评分预测研究

电影是世界上最重要的娱乐方式之一,人们通常想通过电影评分或者评论来了解一部电影的好坏。目前互联网上有数千万篇电影评论,需要对这些影评进行探索、分析和总结,以便人们能够更好地做出观影选择。实验在豆瓣长影评的背景下对评分预测进行了分析。为了实现这一目标,在综合了主题相似度、评论句位置等特征的基础上,利用情感分析加入句子的情感特征,提出了改进TextRank的文本摘要算法,采用基于词袋模型的SVM分类器进行评分预测。实验结果表明,压缩率在20%至50%之间的影评摘要文本与完整影评相比得到的准确率基本相同或者更高,证明文本摘要适用于长影评评分预测问题。
最佳噪声系数的接收机系统设计

论文详细分析了噪声和增益之间的关系,建立适用于传统接收机的模型,并以此为基础得到基于接收机系统噪声的最佳点。这种方法可广泛应用于各类接收机系统中,降低接收机系统整机噪声系数。
云计算环境下安全的极限学习机外包优化部署机制

为应对大数据提出的挑战,在对海量数据进行处理分析时,需要大量计算资源与高效的机器学习算法。论文对极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的云计算外包机制进行研究,提出了云计算环境下安全的ELM外包优化部署机制。该优化部署机制将ELM显式地分为私有部分和公有部分,可有效减少训练时间,并确保算法输入与输出的安全性。私有部分主要负责随机参数的生成以及隐层输出矩阵、输出权重矩阵与中间矩阵的求解。公有部分外包到云计算服务器中,由云计算服务商负责ELM算法中计算量最大的中间矩阵求逆操作。该中间矩阵的逆亦可作为证据以验证结果的正确性和可靠性。在CIFAR-10数据集上的实验结果表明,所提出的优化部署机制可以有效地减轻用户的计算量。
一种基于代数规约的面向服务集成方法

面向服务集成是应用SOA思想实现软件重用的重要基础。目前以黑盒和白盒为主的面向服务集成方法都有它们的局限性:白盒方法侵入系统内部,侵入系统后稳定性方面存在问题,而黑盒方法虽然避免了侵入系统内部,但会增加系统维护和管理工作。因此论文提出一种基于代数规约的面向服务集成灰盒方法,该方法首先通过代数规约技术描述的类子模型和数据流分析对系统进行理解与分析,其次应用改进的聚类分析算法获取服务的架构信息并识别相关模块,然后应用服务封装技术封装服务,最终通过实际的应用案例验证了论文方法的有效性。
基于word2vec的网站主题分类研究

为了对网站主题高效的进行分类,建立一种基于word2vec的分类模型。针对预先定义的财经、娱乐、军事、科技、健康、体育、教育、社会共八个主题,首先通过word2vec训练得到包含语义的词向量。根据八个主题分别列举对应的特征词,将每个主题的特征词对应的词向量取平均作为该主题的中心词向量。对于待测网站文本,通过DBSCAN聚类提升文本的数据质量,计算文本与各主题的余弦相似度,取最大的作为该文本的所属主题。实验采用8000个文档进行测试,实验结果表明,利用该方法可以高效地对网页文本主题进行分类,有助于更好地了解人们的阅读偏好。
基于并行随机森林的审计大数据疑点预测

为使审计计划的制定具有科学的数据支撑,在审计大数据背景下,提出基于并行改进随机森林算法的审计疑点预测算法。首先建立基于Hadoop的电力企业审计大数据管理方案,将各电网子系统采集到的异构审计数据整合并存储,在此基础上,实现基于三层MapRaduce的并行化随机森林算法预测审计疑点概率,在保证预测精度的情况下,提高算法运行效率,以满足大数据处理需要。实验结果表示,提出的并行算法运行速率满足大数据要求,预测精确度要优化常用的决策树算法。
WSN中基于指数算法的互愈组密钥分配方案

在自愈组密钥分配方案(Self-Healing Group Key Distribution,SGKD)中节点能够依据广播消息中的冗余信息自主恢复丢失的会话密钥。但现有的基于指数算法的SGKD方案不能保证后向安全且不能解决最后一次的密钥丢失问题。为此,论文提出了一种新的互愈组密钥分配方案(Mutual-Healing Group Key Distribution,MGKD),此方案基于指数算法来构建,使用随机数来隐藏节点私钥,使用哈希函数构造广播消息,借助邻居节点弥补SGKD方案的缺憾。实验证明,该方案适用于无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)。
互联网+模式下ASON带宽优化研究

无源光网络(PON)作为智能光网络(ASON)主流组网技术在融合网络中的应用倍受欢迎。PON组网的关键技术指标在于带宽灵活分配和时延性能。论文借助OPNET仿真平台搭建以太网无源光网络(EPON)模型,在分析、比较传统带宽动态分配算法局限性的基础上提出一种基于多阵列大数据的带宽动态分配优化机制。最后通过仿真数据的比较来验证优化机制下的算法在信道利用率和时延方面的优越性。
OpsFlow:一种面向DevOps的应用自动化部署引擎

当前互联网应用飞速发展,用户需求随之也快速变化,应用需要快速迭代与频繁发布,因此,自动化部署是缩短应用发布周期的关键技术之一。DevOps旨在填补开发与运维人员间的鸿沟,实现快速自动化的应用部署。本文面向De-vOps提出了一种高效动态的应用部署引擎OpsFlow,整合应用各层次多种技术、服务和构件以应对各类应用组件的部署问题,从而实现高效的组件组合和自动化的应用组件部署;进而,设计了自动化部署框架,将应用部署分为构建、设计、运行等三个阶段,以自动生成OpsFlow;最后,通过实验评价了生成OpsFlow的开销,并且使用微服务应用的实例研究验证了方法的有效性。
基于HBase的海量冠字号码多维索引研究

传统的关系型数据库在处理海量冠字号码数据时面临巨大挑战,系统扩展成本高,难度大。为此,论文采用HBase技术来解决海量冠字号码的存储与查询问题。HBase是云计算平台中一种典型的分布式数据库,对处理海量数据有着很大的优势。由于HBase是基于键值对形式的非关系型数据库,只提供了键值这一种索引方式,所以在实际应用中很难满足多维查询的需求。为了解决这一问题,论文提出了一种基于时间序列与空间曲线结合的索引方式。经理论分析与实验结果证明,该方法能有效支持高吞吐量和多维查询,具有更好的效率。
两种实现海面舰船SAR成像模拟的编程语言对比分析

首先介绍了海面舰船SAR成像信号级模拟流程,分析了SAR成像模拟主要环节的数据运算的特点。接着介绍了Matlab与Microsoft Visual C++两种开发环境,然后分别从执行效率、点目标及海面舰船方面,对Matlab和C两种编程语言实现的性能进行对比分析。最后,得出有益结论。