Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
面向内存文件系统的数据一致性更新机制研究

近年来,研究界提出了多种管理新型存储级内存的内存文件系统,例如BPFS,PMFS和SIMFS。由于内存文件系统的设备访问方式和I/O路径不同于传统面向块设备的文件系统,适用于内存文件系统的数据一致性更新机制尚未得到很好的研究。为此,提出一种适用于内存文件系统的直接拷贝的数据一致性更新机制,讨论多种数据一致性更新机制在内存文件系统中的优缺点,并以内存文件系统SIMFS为基础,实现多种支持不同数据一致性更新机制的SIMFS版本。通过测试基准测试了各个SIMFS版本的性能,并分析了不同数据一致性更新机制对内存文件系统的整体性能的影响。实验结果表明,提出的直接拷贝机制在内存文件系统中取得了最好的性能。
Pview:一种基于PMU的支持并行程序性能分析的新方法

近年来,随着并行编程的普及,性能监测和剖析已经成为计算机系统领域最重要的研究课题之一。PMU(Performance Monitoring Unit),即现代处理器里集成的微体系事件性能计数器,为性能监测提供了底层支持,使得在以极小的额外开销和极少的对目标程序的干扰的情况下对程序进行性能监测成为可能。Pview(Performance View)是一种在系统级支持对并行程序尤其是多线程程序进行性能监测与分析的工具,它同时支持全系统和针对特定进程(线程组)的性能事件直接计数或者抽样的分析方法。Pview在Linux操作系统平台上通过扩展内核2.6.30,实现了一个新的系统调用Pview来提供性能监测服务;同时与以模块方式实现的数据收集引擎协作,可以实现抽样并将大规模样本数据传输到用户空间供进一步分析。
基于兴趣信任的多agent合作系统的形成与演化研究

借鉴人类社会学中流行的人际关系模型,提出一种基于"兴趣信任"的多agent合作模型,利用贝叶斯方法对agent的可信度按兴趣领域进行了分类评估,通过agent间基于兴趣信任的链接更新形成稳定的多agent合作系统.最后的仿真实验显示,本文提出的基于兴趣信任的合作系统演化方案不仅能有效提高任务的执行成功率,而且能有效改善网络拓扑结构,使所有的a-gent在不同的兴趣领域内聚集在该领域内服务能力较强的可信agent周围,提高了合作对象的选取效率.经过多轮演化后,本方案能使agent在不同的兴趣领域形成"兴趣分类聚集",减小了网络同化现象,突出了agent的个性.
船用核动力装置神经网络故障诊断技术研究

针对船用核动力装置故障模式多、故障诊断难度大的问题,开展了基于遗传神经网络的核动力装置故障诊断技术研究。将遗传算法引入到BP神经网络训练中,克服了神经网络训练难度大、精度低的不足;构建了由单一故障模式诊断与复合故障模式诊断相协调的综合推理系统,克服了单一神经网络推理精度低、难以实现对大量故障模式精准识别的问题。通过仿真分析可以看出,所设计的综合故障诊断系统,可以实现对故障的高效率诊断,在提高诊断可靠性的同时,大大降低了误诊率的发生。
3D环境下飞机装配工艺规划与仿真一体化模型

为实现3D环境下飞机装配工艺规划与仿真过程的集成和统一,提出了一种飞机装配工艺一体化模型。该模型综合了装配工艺设计对产品对象以及工装、工具等资源对象在信息组织管理、零件几何运动描述等方面的要求,确定了装配"产品—资源—工艺"间的层进映射关系,将产品对象和资源对象间复杂的1∶N或N∶1关系分解为具体的1∶1关系,并基于文件对象结构原理建立了其数学表示模型。以某飞机中央翼部件装配为例,将该建模方法应用到自主开发的数字化飞机装配工艺规划与仿真系统中,验证了所提方法的有效性。
基于五官特征的人脸剪纸生成方法研究

人脸肖像剪纸应该重现生动的图像细节,为了实现这一目标,提出了一种基于五官特征与图像变形算法的两阶段人脸剪纸合成方法。收集艺术家的人脸剪纸创作,分割五官部位并提取各组件的几何特征,建立数字化五官剪纸数据库。对目标人脸图像进行剪纸合成:在第一阶段,标定目标人脸图像的特征点,分割其五官部位,并提取各部位的几何特征,之后分别计算目标人脸五官与剪纸数据库中各对应组件基于几何特征和形状上下文特征的相似性度量值;通过融合几何特征和形状上下文特征,选择匹配相似度较高的剪纸部位,拼接得到初步的人脸剪纸图。在第二阶段,采用薄板样条(Thin Plate Spline,TPS)变形算法对第一阶段合成的人脸剪纸图进行变形,得到最终的剪纸图像。通过多人视觉测评实验,结果表明运用该方法得到的人脸剪纸图能够达到较为满意的效果。
基于SVM的农业智能决策Web服务的研究与实现

为了使农业用户能够轻松获得远程的智能决策服务,研究支持向量机(SVM)在农业智能决策领域的应用,并使用LIBSVM这个通用的支持向量机软件包,在J2EE平台中实现基于SVM的智能决策Web服务,用Web服务技术构建开放、松耦合的数字农业生产智能决策系统。采用径向基函数作为支持向量机模型的核函数,径向基函数类型的SVM,实际上就是一个分类器,可以用于农业领域中的分类问题。模型的构造过程就是通过对样本数据的学习,自动确定支持向量的个数和支持向量的值,无须人工参与,从而使模型的构造更容易、更客观、更高效。
一种在用户偏好不确定情况下的Web服务选择方法

首先由用户对各个QoS属性的偏好给出语言描述及其不确定度;然后通过查找对照表将其换算成各个QoS属性的权重系数;最后使用QoS属性值和权重系数进行候选服务的综合评价,得到最接近满足用户不确定偏好的候选服务。模拟实验结果证明了该方法的有效性。
基于混合纠错技术的北斗长报文可靠传输机制设计

北斗卫星导航系统的短报文通信功能在传输容量上具有一定的限制,并且无回执信息,属于不可靠的通信方式;为了提高长数据报文的传输可靠性,通过对传输协议的改进,提出了一套基于混合纠错技术的长报文可靠传输机制;通过前向纠错技术和自动重传请求技术的结合,能够对一定范围内的出错情况进行自纠正,并对超出自纠能力的传输出错进行反馈重传,从而提高传输的可靠性。
基于鱼群算法的无线传感器网络转发能效研究

针对无线传感器网络的能耗问题,基于概率神经网络和鱼群算法提出了一种刻画有效转发能效比的方法(Energy Efficiency based on Probability neural network and Fish swarm,EEPF).该方法首先利用概率神经网络来实现转发节点的聚类,并且通过鱼群的四种行为来刻画有效转发距离和转发能耗,以此计算网络的有效转发能效比.仿真实验结果表明,相比于其他算法,EEPF算法具有较好的适应性.
基于群体距离的多目标粒子群优化算法

为实现偏好与群体决策的结合应用,提出基于群体距离的多目标粒子群优化算法。通过调整解与参考点的群体距离引导粒子靠近偏好区域,运用格栅方法和改进的剪枝策略实现解在Pareto边界的均匀分布,求出与群体成员偏好相关的部分Pareto最优集,从而减少计算成本、加快收敛速度。实验结果表明,该算法得到的解更靠近真实Pareto前沿,且对不同个体决策成员都有效。
空分过程变量预测的多变量时间序列分析方法

氮塞是空分过程的常见故障,粗氩塔冷凝器出口氩气含氩量是工业现场中指示氮塞是否发生的关键变量,对该变量进行准确的预测可以使氮塞故障的报警时间提前。本文采用多变量时间序列相空间重构的方法,建立了粗氩塔冷凝器出口氩气含氩量和其它过程变量之间的一步线性回归预测模型,以迭代方式获得多步预测的结果,并利用滑动窗口实现了模型参数的在线修正。通过某钢铁公司空分装置实际数据的建模与仿真,分析了相空间重构时嵌入维数以及预测步数的选取对最终预测结果的影响,即预测均方误差与嵌入维数成反比,与预测步数成正比。仿真结果同时表明,本文建立的模型能够较为准确地对空分过程关键变量进行预测,预测提前时间在4～5分钟之间。
基于Harris的角点检测改进算法

研究红外成像目标跟踪精度优化问题,模板跟踪的累计误差会造成目标跟踪漂移,稳定的角点可以对模板进行校正并减少累积误差。为了实现对运动目标的精确跟踪,使其始终与目标的相关性最强,针对Harris算法检测尺度单一和鲁棒性不足的缺点,采用多分辨率的方法,提出了Harris与B-Spline尺度空间相结合的角点检测算法,并对改进算法进行了数字仿真。结果表明,提出的算法提高了Harris算子的性能及抗噪声性能,可去除错误检测点,并提高了角点检测精度,从而实现了在复杂背景条件下地面目标的准确识别和稳定跟踪。
融合遗传蚁群算法的Web服务组合研究

为了提高Web服务组合流程中服务选择技术的收敛性能,提出了一种基于遗传算法与蚁群算法相融合的多目标优化策略,用于解决基于QoS的Web服务组合问题。本文首先将Web服务组合的全局最优化问题转化为寻求一条QoS最优解的路径问题,并通过改进遗传算法得到蚁群算法中初始路径的信息素分布,再通过改进蚁群算法来求得最优解。仿真实验结果表明,该改进算法能在较少的进化代数下得到最优路径,提高了Web服务组合的快速全局搜索能力。
一种鲁棒稀疏表示的单样本人脸识别算法

稀疏表示在人脸识别问题上取得了非常优秀的识别结果,但在单样本条件下,算法性能下降严重。为提高单样本条件下稀疏表示的应用能力,提出一种鲁棒稀疏表示单样本人脸识别算法（RSR）。通过使用每张人脸图像创建一组位置图像来扩充每个对象训练样本,并利用L2,1范数约束保证RSR算法选择正确对象的位置图像。在AR和extended Yale B人脸数据库上进行评测,实验结果表明RSR算法能够有效处理存在遮挡或光照变化的人脸图像,获得了较好的单样本人脸识别准确率,具有很强的鲁棒性。
基于多处理器的高速RapidIO

在典型的嵌入式系统中,系统内不同组件之间的通信速率成为制约嵌入式系统性能的瓶颈。针对传统共享总线遇到的困难,通过分析高速串行RapidIO(SRIO)接口协议及其应用,研究SRIO在多处理器系统互连中的应用及基于SRIO的加载技术。利用该协议实现的多DSP读写操作的速率达到每通道3.125 Gb/s,效率达到86%,DSP可通过SRIO实现加载。
一种蛋白质与肽段全柔性计算对接方法

蛋白质-肽段对接时受体的骨架柔性问题一直以来都是计算生物学中的一个挑战。目前,绝大多数的对接都是一种半柔性对接(只考虑配体的柔性)。然而在真实的对接过程中,受体也会产生构象变化,包括侧链运动、骨架运动或其它突变。本文提出了一种包含受体骨架柔性的蛋白质-肽段柔性对接方法。在8个较难的Unbound蛋白质-肽段复合物和2个受体有明显柔性区域的对接案例上进行了测试。分析表明本文提出的这种柔性对接方法在受体有明显柔性区域的案例上都取得了很大的改进。
不相容决策系统中的规则提取方法研究

现有规则提取方法大多数只能在相容决策系统中提取规则,并且提取出的规则冗余度高、用户不易理解。针对该问题,提出一种基于对象集覆盖的规则提取方法,利用粗糙集理论将对象集划分为相应的等价类,根据属性特征值的一致性程度和相似程度产生有效性规则,通过等价类划分和对象集覆盖解决不相容决策系统的规则提取问题。算例分析结果表明,该方法提取出的规则简单可靠,具有较好的鲁棒性。
基于国际贸易网特性的贸易依赖派系过滤算法

目前诸多社团划分算法往往面向一般意义的复杂网络,针对具体问题应用时需要筛选和改进。为了提高国际贸易网络社团划分的准确性与合理性,考虑现实国际贸易主体平等、联系普遍、流量悬殊、市场依赖、贸易组织重叠、社团相对稳定和贸易波动等特性对社团划分的影响,提出一种引入贸易依赖度权重的派系过滤算法。将该算法应用于海上丝绸之路贸易社团划分,通过检验算法结果的社团结构可辨识性、模块度Q值、现实契合度和可解释性,验证了该算法的有效性。
多指标综合评价的负载均衡路由策略研究

如何在规模庞大的数据中心网络内部进行负载均衡,实现网络资源的优化利用,是个亟待解决的问题.OpenFlow技术提供了一种可编程操作的流量控制方法,已成为近期解决负载均衡问题的热门关键技术.针对数据中心常见的Fat-tree网络拓扑,就数据流在OpenFlow网络中的路径设计问题,利用OpenFlow网络控制器集中控制的优势,在控制器上设计并实现了一种动态负载均衡路由策略.该策略首先选出源节点与目的节点间的前K条最短路径,然后根据获取的网络链路实时状态信息,对选出的前K条路径进行多指标综合评价,并从中选出数据流的最优转发路径.最后,采用Floodlight控制器和Mininet仿真平台,对提出的负载均衡路由策略进行可行性验证和性能验证.结果表明,该策略有效缓解了网络阻塞,提高了链路利用率.
动态粒子群优化算法

针对普通粒子群优化算法难以在动态环境下有效逼近最优位置的问题,提出一种动态粒子群优化算法。设置敏感粒子和响应阈值,当敏感粒子的适应度值变化超过响应阈值时,按一定比例重新初始化种群和粒子速度。设计双峰DF1动态模型,用于验证该算法的性能,仿真实验结果表明其动态极值跟踪能力较强。
人脸图像超分辨率非线性算法

研究单幅人脸图像的超分辨率重构算法。采用马尔可夫网络模型描述重构机制,对输入的低分辨率图像,以及训练用高分辨率图像和对应的低分辨率图像进行分块,并使图像基本对齐,构造训练图像集。针对简化马尔可夫网络计算的需要以及训练集人脸图像的差异,在块坐标限位操作的基础上,提出了一种非线性样本搜索算法,降低了搜索空间复杂度,提高了匹配效率和相关性。算法利用搜索到的高分辨率图像分块样本,直接输出超分辨率图像。分析和实验证实,与传统学习算法相比,该文方法具有输出质量好、效率高的特点。
K-Means算法的研究与改进

K-Means算法是一种基于划分方法的经典聚类算法,已经在很多领域得到广泛的应用。虽然该算法有很多优点,但其也存在自身的局限性,比如需要用户输入聚类簇个数,初始聚类中心是随机性选择的,算法容易陷入局部最优解,对孤立点比较敏感等。文中首先应用统计学中的标准分数对样本进行孤立点分析,然后提出一种新的初始聚类中心确定策略。对改进的算法和原算法分别做实验进行比较,实验结果表明,改进的算法在准确率、收敛速度和稳定性方面都有很大的提高。
基于ATML的靶场数据交换技术研究

为了适应武器装备的研制周期缩短对武器试验场/靶场测控效率提高的要求,需要提高测控数据的利用率和共享范围,如何解决由不同测试设备构成的靶场测试系统异构数据和异构数据库之间的数据交换成为其关键之一;从靶场数据适配的需求出发,提出了基于自动测试标记语言ATML的异构数据适配以及基于可扩展标记语言XML的异构数据库适配方案。该方案能充分整合现有试验资源,并有效地提高靶场数据交换的效率和成功率,在实际项目中得到了很好的运用。
基于本体的自动答疑系统的研究与实现

针对现有自动答疑系统中知识表示的不足,提出了用本体构建课程领域知识库的方案。根据答疑问句的特点进行了问题分类,将用户问句意图转换为对本体中基本元素的查询,并通过Jena语句加以实现,最终抽取出答案,实验证明方案是可行的。
适用于复杂动态场景的快速阴影算法

3D场景中阴影的使用可以提高图像的真实感,文章详细的分析了平面阴影算法和阴影体算法两种阴影算法原理,并给出了数学推导和实现方法。综合使用这两种算法,借助碰撞检测技术中的包围盒原理,文章提出了适用于复杂场景阴影快速算法,还针对动态场景光源变换逆矩阵求解复杂的问题,给出了一种快速确定光源位置的求解方法。经试验证实,该算法既能够较为真实绘制阴影,又缩短了绘制时间,提高了效率。
基于运动与外形特征的人体行为识别

多数现有特征提取方法仅采用简单的形态特征,存在走与跑识别率较低的问题。将运动速度特征与较精确分割并归一化图像大小后的主分量分析外形特征相结合,采用支持向量机从8个方向对跑、蹲、站、弯腰、招手、指和走7种人体行为进行识别,结果证明走与跑的识别率得到很大提高。
基于影响因素分析和数据重构的备件需求预测

针对备件需求具有间断性需求特点,在实践中预测值与真实值往往具有很大偏差的问题,指出历史数据混淆和需求产生原因不明确是造成偏差的两项根本原因。提出了基于影响因素分析和数据重构的备件需求预测方法。在历史数据重构处理中,通过数量退化和时间序列变换,将间断性的需求序列转换为需求间隔的连续性时间序列。在影响因素识别方面,结合实践调研,从备件自身、设备使用、操作人员及突发事故四个方面提出备件需求的七个影响因素,并通过灰色关联分析进行因素筛选。最后,利用SVR预测模型完成备件需求预测,并通过实例企业的数据验证证明了整套方法的可行性与有效性。
重叠模糊规范化双弹性网格汉字特征提取

针对目前双弹性网格特征提取方向的重复性和对角弹性网格数量不确定性问题,结合重叠模糊技术提出一种规范化的重叠模糊双弹性网格特征提取方法。对原汉字图像进行外接正方形填补,规范化对角网格,使用弹性技术进行网格划分,在纵横、对角网格中分别构造特征提取方向互不重复的重叠模糊网格,分别提取汉字图像的横竖、撇捺特征。实验结果表明,该方法提取的手写汉字特征类内类间方差比更大,识别率更高。
基于改进的质心定位的LSSVR算法的设计

针对无线传感中基于质心算法的节点定位存在误差比较大,算法效率低的缺点,提出了一种基于加权的LSSVR的节点定位算法;首先,对未知节点构建节点序列相关度,采用Kendall的Tau指标来估计未知节点的位置,提高了未知节点的定位精度,其次引入了LSSVR概念,构建改进质心算法的LSSVR定位模型,降低了噪声影响,大幅度提高定位精度;仿真实验表明该算法与基本的LSSVR算法在定位精度上有了明显的提高,在锚节点,未知节点所占比例不断增大的情况下该算法定位精度具有很大的提高,降低了算法的计算复杂度,具有较高的应用价值。
基于岭回归的RVPMCD滚动轴承故障诊断方法

针对多变量预测模型模式识别方法中的最小二乘拟合可能出现病态的问题,提出了基于岭回归的多变量预测模型(Ridge regression-Variable Predictive Model based Class Discriminate,RVPMCD)分类方法,该方法通过引入岭参数,降低其均方拟合误差,减小自变量间复共线性关系对参数估计的影响,改善了原方法中最小二乘回归拟合参数失真的现象,从而有望建立更加准确的预测模型。对滚动轴承的振动信号提取特征值,组成特征向量,采用RVPMCD方法对训练样本建立预测模型,利用RVPMCD所建立的预测模型进行模式识别。实验分析结果表明,基于岭回归的多变量预测模型分类方法可以更有效地对滚动轴承的工作状态和故障类型进行识别。
模拟谐振子算法及其全局收敛性分析

介绍模拟谐振子算法,并分析其全局收敛性。将算法的进化过程分解为产生新解、修正当前解、生成新解集3个基本的进化操作,并将这种状态变化分别映射为3个随机矩阵。应用有限马尔科夫链理论对该算法的解状态矩阵变化进行分析,结果表明,在保留优质解的前提下,当运算时间趋于无穷时,算法会逐渐收敛于全局最优解。
双目立体视觉在动车车身关键尺寸检测中的应用

针对动车(CRH)车身尺寸范围大、检测项目复杂、车型变化多,不容易实现在线测量的难题,首先提出了大型动车车身关键尺寸的测量方案,利用双目电荷耦合装置(CCD)立体视觉建立各个关键尺寸的视觉测量子站,同时利用激光跟踪仪及相关坐标变换算法,完成对各个CCD相机测量子站的全局标定;各个测量子站利用立体空间球检测技术,对局部关键尺寸进行测量;同时构建了基于小波分析的神经网络温度误差补偿模型,使空间距离补偿后的精度能达到0.05 mm。将该方法与三坐标测量机测得的数据对比验证,可以发现该方法操作简单、灵活性高、精度较高,可有效解决动车车身关键尺寸检测问题。
GPU集群下第一原理非局部映射势能计算

平面波赝势密度泛函(PWP-DFT)计算是材料计算中应用最广泛的方法,其中映射计算是PWP-DFT方法求解自洽迭代中重要的一部分。针对映射势能计算成为软件加速的瓶颈,提出了针对该部分的图形处理器(GPU)加速算法,其中考虑GPU的特点:1)使用了新的并行机制求解非局部映射势能;2)重新设计了数据分布结构;3)减少内存的使用;4)提出了一种解决算法中数据相关问题的方法。最终获得了18～57倍加速,使每步分子动力学模拟最终降为12 s。详细分析了该模块在GPU平台上的测试时间,同时对该算法在GPU集群上的计算瓶颈进行了讨论。
增量网络监测点的增量选取算法

针对网络拓扑结构扩充后,原有网络中布置的监测点不易变动的问题,提出一种增量网络监测点的增量选取算法。该算法优化了以网络中顶点的度数作为贪心选择策略求解图的弱顶点覆盖的贪心算法,从而得到更少顶点的近似解。在计算增量网络监测点集时,该算法只利用新增网络拓扑得出新增网络的监测点集,求得的增量监测点可直接加入到原网监测点集合中得到新的全网监测点集,降低重新布置全网监测点的成本。实验结果表明,增量算法得到的全网监测点集与在全新的网络中重新计算得到的全网监测点集的顶点数基本相同,可有效应用于实际的网络监测点部署。
基于改进TDOA的近场声源鲁棒定位方法研究

针对不同噪声及信噪比条件下,传统进场声源定位精度低、计算复杂度高的问题,提出一种基于改进的时间到达差(TDOA)近场声源鲁棒定位方法。利用传统FIR维纳滤波器对含噪语音信号进行预处理,增强信噪比,并在频域计算TDOA值;采用空域收缩迭代最小二乘算法取代传统的LS算法进行拟合,计算近场声源位置信息。仿真结果表明,在不同噪声和信噪比条件下,该方法在降低运算量的同时,有效提升了定位精度。
遥感图像中快速居民区域提取方法研究

城市变化监控能够有效帮助政府机关和城区规划部门更新地图并制定长远的发展计划。论文提出了一个基于Log-Gabor滤波器快速提取遥感图像中居民区域的新方法。方法分为三步:首先使用Log-Gabor滤波器提取遥感图像中具有边缘方向性的城市居民区域特征;然后在此基础上"耦合"相同居民区域不同方向滤波器提取出来的纹理特征,进而获得完整的居民区域;最后利用Otsu方法在结果图像中对居民区域进行标记和分割。实验将本论文方法同传统纹理提取手段共生矩阵分析方法进行比较证明了本文方法的优越性。
基于DS理论的多源证据融合云安全信任模型

云计算技术在带来信息更大范围共享、成本更低等便捷的同时,也面临着隐私泄露、信息丢失等新的安全问题。如何在海量分布式的云系统中识别和管理节点的可信度成为云安全问题研究的重要方向之一。本模型考虑云计算分布式体系架构,结合DS证据理论和信任机制,构建云环境下基于DS理论的信任模型,为云安全问题提供了新思路。该模型在主客观信任值的基础上合成综合信任值,进行可信度判断;并讨论模型中的关键问题,包括信任值初始化和更新、恶意节点惩罚、负载均衡;再通过仿真实验从有效性、均衡性和鲁棒性等方面对模型进行验证;最后进行总结并对下一步研究进行展望。
单幅运动模糊图像模糊核参数估计

针对模糊图像傅立叶变换过程由于边缘截断效应在频谱图中产生的十字亮线,和图像中心亮斑对模糊核估计精度干扰的问题,首先利用设计的模版腐蚀二值化倒频谱图,只保留十字亮线和中心亮斑。然后使用原始二值化频谱图减去仅包含十字亮线和中心亮斑的图像,达到剔除十字亮线和中心亮斑的目的,再对所得倒频谱图利用Radon变换准确估计出模糊角度。最后在上述基础之上,分析频谱图灰度变化估计出模糊长度。实验验证,该方法简单可行、精度高、抗噪能力强。
改进UKF算法在天波超视距雷达中的应用

针对传统的无损卡尔曼滤波(UKF)算法在对天波超视距雷达进行目标跟踪的过程中存在滤波发散和初始收敛速度慢等问题,提出一种改进的UKF算法。通过引进调节因子对状态矢量和观测矢量的协方差作实时调整,以达到提高滤波结果中状态信息与观测信息的正确率和雷达跟踪系统性能的目的。仿真结果表明,该算法在处理目标跟踪问题时,既可有效抑制UKF算法的发散,又可提高跟踪系统的收敛速度。
机器人虚拟仿真及控制技术研究

为了实现对实体机器人逼真的模拟和准确的反馈,设计了一套具有一定通用性的机器人虚拟仿真系统,并在系统中对虚拟物体采用分类策略成功地将AABB与SWIFT++算法相结合,兼顾了仿真系统对碰撞检测算法的实时性与准确性的要求,有效地解决了效率与正确性之间的矛盾。在算法预处理阶段对非凸物体采用表面凸分解的方法,使碰撞检测算法具有处理非凸物体的能力。实验结果表明,该系统同样适用于服务型机器人,具有一定的通用性,碰撞检测算法比单独使用SWIFT++算法具有更快速的优点。
基于非参数回归的路段速度估算方法

城市道路交通运行状况的及时获取对交通管理和出行有着重要的作用,而准确判断交通状况需要利用准确的交通流速度。针对城市道路配备有一定数量的固定检测器,但是浮动车覆盖率不足的情况,提出了基于非参数回归的路段速度估算方法。该方法有效结合固定检测器数据和浮动车数据,对不同时段、路段、天气对行驶速度的影响分别进行分析,建立状态模式库,利用模式匹配估算出道路交通流速度。通过算例分析比较,可知该算法具有较高的准确度。
基于ATC和GA的可重构制造单元分级调度研究

为了优化以零件族为单位进行生产的可重构单元内单个零件族的加工时间和协调各零件族同时完工以实现整体调度所用时间最短,提出一种分级调度算法。该算法将调度过程分为三层,即时间决策层、分配决策层和路径决策层。以时间决策层为最终优化目标,通过将时间分解至分配决策层再至路径决策层,下层时间达到最优后反馈至上层,层层优化以实现整体调度时间最优。最后通过实例验证该算法在分配各零件族的机器数量和零件的加工路径中的合理性和有效性。
LXI关键技术与接入性能分析

由测量与测试行业提出的传统总线在自动化测量中发挥了重要作用,但随着LAN网络技术发展,传统测试总线未能充分利用网络技术进行测量的不足逐渐显现;采用由计算机行业提出的新型总线LXI正是针对传统测试技术的不足,尤其是在分布式测量系统,LXI发挥了重要作用;介绍了新型总线LXI触发技术,重点介绍IEEE-1588,给出基于以太网的最大吞吐量理论值为94.9%,利用OPNET仿真软件对网络扩容性能做了简单分析,在业务增加一倍时,网络服务器负载也增加100%。
基于i.MX6的LED异步控制系统软件设计

为满足户外LED屏幕对异步控制的需求,利用面向对象的设计方法,设计实现一款基于i.MX6处理器的LED全彩异步控制系统嵌入式软件。提出基于多线程的事件队列和基于插件的GStreamer流媒体播放系统等技术方案;利用嵌入式Linux环境下可移植库的特性,实现对上位机发送的数据进行灵活的动态化处理,以及对多种格式的多媒体节目播放的异步控制;在性能上优化开机时间和播放策略。测试结果表明,该方案拥有较好用户体验,满足了设计需求。
超低电压正交压控振荡器设计

提出一种新的低压正交压控振荡器(QVCO)结构,该结构由两个完全相同的低压压控振荡器经过背栅耦合方式实现.背栅耦合方式使压控振荡器实现正交的输出时钟并且降低了功耗和输出相位噪声.该设计中的QVCO电路采用中芯国际0.13μm 1P8M标准CMOS工艺,可以工作在0.35V的电源电压下,总的功耗为1.75mW,输出时钟频率为5.34GHz,偏离主频1MHz处的相位噪声为-110.5dBc/Hz,对应该相位噪声的FOM(FigureOf-Merit)为-182.62dBc/Hz,频率调谐范围为4.92~5.34GHz.该QVCO可以在更低的电源电压下实现低的相位噪声,且拥有较高的FOM值.
元胞遗传算法的全局优化性能仿真分析

元胞遗传算法将遗传操作限制在邻域内进行,减缓了优势个体在群体中的扩散速度,具有更好的全局探索能力,在求解复杂优化问题中显示出优越性。与传统遗传算法对比,以选择压力作为分析手段,对元胞遗传算法进行定性分析。通过求解具有不同特征的函数,分析进化过程群体多样性变化。从进化过程群体分布图,直观得出元胞遗传算法具有较好的维持群体多样性能力;统计结果表明,元胞遗传算法能极大提高全局收敛率,并且求解稳定性更好。
基于HLA的智能雷作战仿真系统研究

智能雷的作战效能评估对智能雷型号的发展有重大影响。应用高层体系结构(HLA)的思想建立了分布式智能雷作战仿真系统,为了提高系统的性能,应用蒙特卡洛(Monte-Carlo)模型算法计算反坦克智能雷对坦克的毁伤效能,给出了运用算法的主要过程,实现了智能雷在作战的背景下进行作业及与对抗仿真。通过评估坦克的速度、智能雷的探测距离等对智能雷对目标的毁伤概率等效率指标的影响,探索实现了装备中含有随机性因素的效率指标的优化仿真方法,为智能雷的作战使用和结构设计提供定量分析依据。
高校实验室开放式管理系统的设计与实现

高校实验室是进行科学研究和实验教学的重要场所,一个有效的实验室管理系统能够提高实验室的使用效率,完善实验室的教学体系。网上预约实验,有效节省教师工作量,便于学生合理利用时间来完成实验课程。文中介绍的是如何采用面向对象的方法,设计一个开放式管理系统,并基于JavaEE技术和B/S架构开发系统。该开放式实验室管理系统上线后运行良好,完成了教师添加实验项目基本信息、学生预约、预约审核及学生签到等功能,提高了工作效率,节省了劳动成本。
基于KPoints的分布式聚类模型与算法

以分布式数据流为背景,针对海量数据挖掘存在的难题,设计一个数据挑选模型。给出一种核心代表点的挑选算法KPSA以及基于核心代表点的分布式数据流挖掘算法GKBC,实现分布式数据流中的增量式聚类挖掘。实验结果证明,该模型和算法可以减少数据通信代价,并保证较高的聚类质量。
机器人逆运动学分析与仿真

研究机器人动态优化问题。根据机器人所持焊枪的运动轨迹,针对机器人可沿空间任意直线轨迹焊接,是焊接机器人关节控制策略中的难点,运用ADAMS软件对焊接机器人进行逆运动学求解,采用拉格朗日方法建立了系统的微分方程,运用pro/E建立了焊接机器人的三维模型,导入ADAMS中添加约束关系和设置仿真参数后建立焊接机器人的虚拟样机模型,对机械手沿空间任意直线轨迹运动的工况进行了逆运动学仿真,得到了各关节的角速度和角加速度曲线,并根据仿真结果提出了使焊接更加平稳的改进方案,结果表明方法不仅为焊接机器人的路径规划提供了参考数据,而且保证了焊接机器人在焊接过程中优良精确的动态特性和静态特性,具有重要的工程实际意义。
GPS信号C/A码快速精密捕获技术研究

提出了一种基于平均相关技术的快速精密的GPS信号C/A码捕获方案,该方案将接收到的中频信号和本地复制C/A码以高采样频率进行采样,然后通过对它们进行平均处理后以1 024点的FFT处理器计算相关能量值。与不经过平均处理的基于FFT的码捕获方案相比,该方案的运算复杂度约为1/22,可实现快速捕获的目的;与捕获精度为半个码片的常用码捕获方案相比,该方案的捕获灵敏度理论上提高约2.2 dB。最后通过仿真验证了该方案的可行性。
基于局部锐度特征的无参模糊图像质量评估算法研究

为了有效评估模糊图像的质量,在图像局部锐度特征的基础上,提出一种基于局部锐度特征和双树复小波相结合的无参图像的质量评估算法.该算法首先对评估图像进行多层双树复小波分解,进而重构6个不同方向的图像,接着计算每个方向图的局部锐度特征,最后通过加权线性融合得到评估图像的锐度值.通过在4个公共的图像评估数据集验证,结果表明所提出评估方法在模糊图像评估中优于其他6种传统的图像质量评估方法,同时也证明了评估结果更接近人的主观视觉特性.
一种基于无监督免疫优化分层的网络入侵检测算法

高校网络被外网访问时,外网访问数据没有类别标记,导致数据识别特征不明显,传统的入侵检测模型不能有效提取出无监督外网访问数据中的识别特征,无法准确训练入侵检测模型,造成高校网络入侵检测准确度不高。为了解决这一难题,提出一种基于无监督免疫优化分层的入侵检测算法,即在免疫网络中对数据进行学习,用小规模的网络完成数据压缩,集中增强数据的识别特征,运用分层聚类方法分析网络,完成数据模型的建立。仿真实验表明,这种无监督入侵检测模型方法克服了高校网络外网访问数据的识别特性不明显,提高了高校网络入侵检测的准确率,取得了满意的结果。
一种基于选择触发的低功耗扫描链结构

利用一个和扫描链等长的扫描移位寄存器,对传统扫描链进行改造,提出了一种新型的选择触发的扫描链结构。它有效地降低了传统扫描链扫描移位过程中的动态功耗,并提高了扫描时钟频率,同时它所需要的测试数据为原始测试向量集的差分向量序列集合,编码压缩差分序列中连续"0"的测试数据后,在解压测试时不需要分离的CSR(Cyclical Scan Register,循环扫描移位寄存器)。在ISCAS’89基准电路上进行的实验表明,该方法与传统的串行扫描技术相比,能有效地降低扫描移位过程中的平均功耗。
煤矿远程数据安全传输和访问的研究

随着煤炭资源整合的步伐的深入,煤炭安全问题是目前煤炭行业日益突出的问题。其中数据的安全传输是煤炭安全监管中关键的一环。在分析煤炭行业远程数据传输和访问过程中存在的安全性问题的基础上,提出了一套完整的解决方案。本方案采用了SSL协议、数字证书、JSON加密等技术使得认证过程更加安全、权限管理更加方便,同时也保证了数据在网络传输过程中的安全性以及加密的灵活性,实现了远程数据库安全访问与数据安全传输。
基于3D骨架的交警指挥姿势动作识别仿真

在智能交通指挥、交警教学培训等领域中,需要对交警指挥动作进行识别和准确度评估。针对现有系统对交警指挥动作描述不合理,对复杂场景识别率低的问题,提出了一种对交警指挥姿势动作的识别方法,并据此设计了一套虚拟交警指挥动作训练系统。首先利用人体深度图像构建人体三维骨架,采用人体骨架特定关节点的相对空间距离对单个姿势进行描述。然后对原始动作姿势序列进行关键姿势帧提取,并采用DTW算法对八种交警指挥动作的关键姿势序列进行训练和识别。最后将识别结果映射到某虚拟十字路口场景中进行交警指挥动作训练。实验结果表明,改进方法平均识别率为98.875%,具有较强的鲁棒性,对低光照和复杂场景适应性也比较良好。
一种基于点签名的散乱点云特征点检测方法

针对传统特征点提取算法存在的对噪声敏感、人机交互效率不高等问题,提出一种基于点签名的散乱点云特征点检测方法。借助于k邻近方法,统计所有散乱点云的点签名,并给出相应的点签名直方图与色阶图。基于正态分布的规律设定曲率阈值,完成特征点云的初步筛选。在初步筛选的基础上,对候选特征点云在其主曲率方向上进行投影,完成特征点的进一步筛选。实验结果表明,该特征点检测方法适用于各种不同的点云数据,能够准确、有效地提取出特征点,且人机交互效率与抗噪性能均优于传统k邻近方法。
基于多业务类型的异构无线网络切换算法

为解决异构无线网络在传输不同类型数据过程中的切换问题,提出了一种基于多业务类型的异构无线网络切换算法。该算法根据传输业务类型的优先级及其实时性,将业务类型分为实时业务和非实时业务。通过对可用带宽、网络时延等判决参数的分析及切换判决参数满意程度的计算,设计出基于多业务类型的异构无线网络切换算法。该算法可以根据不同的业务类型选择最佳的传输网络,改善网络拥堵现象,减少切换时延,充分发挥异构网络的优势。
基于支持向量机的织物剪切性能预测

织物的剪切性能受到纱线和多种织物结构参数的影响,为了科学地设计织物剪切性能,提出了织物剪切性能预测的一种新方法-支持向量机,用它来表达织物剪切性能与织物结构参数之间复杂的非线性关系,并建立了相应的预测模型。对获得的样本进行归一化处理后,将其输入预测模型,然后采用交叉验证的方法获得模型的最佳参数,利用获得的最佳参数来进行剪切性能的预测。将获得的结果同BP神经网络预测的结果进行了比较,结果表明该方法的预测精度较高。
用MCNP程序计算针孔成像

中子或伽玛射线的针孔成像在许多研究领域都有广泛的应用。由于这两种射线都有较强的穿透能力,针孔屏蔽体一般都设计得很厚,针孔成像的计算就必须要考虑射线在针孔屏蔽体物质中的散射效应和穿透效应。这些都涉及到粒子在各种材料中的输运计算,这就为针孔成像的计算带来了很大困难。所以,采用通用粒子输运程序MCNP作为针孔成像计算工具。较为详细地讨论了MCNP中几种计算方法的性能,描述了用这些方法计算的方差衰减技术和某些情况下的物理建模技巧。
基于随机主元分析算法的BBS情感分类研究

针对论坛(BBS)中文本的情感分类问题,提出一种改进的随机子空间算法。挖掘特征空间中的分类信息,在生成子空间的过程中,利用权重函数对特征进行分类能力评估,以较大概率选择分类能力较好的特征维度,保证分类精度;扩大选择的子空间维度,选择具有分类能力的特征,通过主元分析对子空间进行降维,保证算法效率和子空间多样性。实验结果表明,该算法分类精度达到91.3%,比基准算法具有更好的性能稳定性。
基于LDA模型和AP聚类的主题事件抽取技术

目前,事件抽取技术一般是对文本的事件信息进行直接抽取,忽略了文本的信息结构,并且抽取结果易受文本词语分布的影响。本文对文本的概念层级结构进行分析,并提出一种基于二次聚类并再划分的主题事件抽取方法。该方法可以提取文本的主题-事件层次化信息,并通过信息词的二次提取减小相关事件信息的干扰,优化抽取结果,并利用事件时间轴展示出事件的发展状态信息。实验结果表明本方法可以有效地提取文本的主题事件信息。
一种基于B~X树的移动对象混合索引方法

为实现移动对象当前及未来位置索引,提出了一种自适应SABX树,考虑到移动对象在现实世界中分布密度不同的特点,利用时间划分和空间填充曲线技术计算移动对象位置信息,并引进了一个以秩的范围为标识的Hash辅助索引表,给出了SABX树的插入、删除、更新方法以及范围查询算法。实验表明,该索引结构的动态更新性能和查询效率优于BX树和传统的TPR树。
移动网络通信入侵干扰信号优化检测仿真

对移动网络通信入侵干扰信号的优化检测,能够有效的对无线网络的入侵信号进行快速截获,保证网络的安全性。对通信入侵干扰信号的检测,需要设计熵特征检测器,给出通信入侵干扰信号检测门限,完成对网络入侵信号的优化检测。传统方法先对干扰噪声进行估计,对通信入侵干扰信号特征进行提取,但忽略了给出通信入侵干扰信号检测门限,导致检测精度偏低。提出基于熵特征的移动网络下通信入侵干扰信号优化检测方法。上述方法先基于概率统计方法提取干扰信号频谱特征,计算移动网络下所有幅值出现的总概率,利用经验模态分解方法分离出通信入侵干扰信号谐波分量,给出干扰谐波分量与目标回波在时频域上能量分布特征差异,设计熵特征检测器,给出移动网络下通信入侵干扰信号检测门限,完成对移动网络下通信入侵干扰信号优化检测。实验结果表明,所提方法检测精度高,可以有效地消除移动网络下通信入侵干扰信号。
利用增强烟花算法对RFID网络进行规划

为了实现面向复杂环境下的RFID(Radio Frequency Identification)网络规划,提出利用增强烟花算法,并采用分层方法来实现多目标RFID网络的规划。通过建立优化模型,在满足标签100%覆盖率、部署更少的阅读器、使用较少的发射功率和避免信号干扰四个目标的基础上,使用标准基测试集进行测试,与GPSO(Global topology Particle Swarm Optimization)、VNPSO(Von Neumann topology Particle Swarm Optimization)、GPSO-RNP(Global topology Particle Swarm Optimization-RFID Network Planning)和VNPSO-RNP(Von Neumann topology Particle Swarm Optimization-RFID Network Planning)四种算法进行了对比分析。实验结果表明,增强烟花算法在对多目标RFID进行网络规划时表现更优异,可以更有效地求出最优化方案。
产业链协同商务平台动态数据交换技术

针对产业链协同商务平台数据交换动态性需求,提出了面向产业链协同商务平台的动态数据交换解决方案。该方案以数据交换代理模型的设计与实现为核心,建立了以平台为核心的数据交换规约,对基于可扩展标记语言的条件规则库、基于Web服务的平台端数据交换接口等相关技术进行了研究,设计和实现了平台端和客户端数据交换适配器,实现了用户身份和交换业务关键字驱动的动态数据交换。通过在汽车产业链协同商务平台上进行的应用,证明了研究成果能满足平台数据交换对象和交换内容的动态性需求。
基于子模式的关系数据到图数据ETL方法研究

图数据库在解决多层关系查询、社区发现等问题时性能优于关系数据库。然而目前大量的数据以关系数据的形式存储,如何高效完整地进行关系数据到图数据的ETL,即抽取、转换、加载,是图数据库应用领域研究的重要问题。国内外对该问题有了一些研究,但存在转换后的图数据质量不高、转换效率低、转换结果不利于分布式存储等问题。因此,提出基于子模式的关系数据到图数据ETL方法,改进原有ETL方法的流程和算法。该方法将关系数据库模式拆分为若干个子模式,并行进行ETL。不仅提高了ETL的效率,转换结果能满足图数据的分布式存储要求,也可以作为Spark GraphX计算框架的基础数据。最后,使用Java EE和Neo4j开发了原型系统,并进行了实验验证。结果表明,改进后的ETL方法获得了较已有方法更好的转化性能。
基于改进亚仿射变换的图像信息隐藏算法

为改进仿射变换的自身安全性,提出一种基于改进亚仿射变换的图像融合信息隐藏算法。通过改进的亚仿射变换对秘密信息图像做预处理,将密钥从6个提升到8个,并结合Logistic混沌序列利用图像融合技术完成秘密信息的嵌入。实验表明,该亚仿射变换有较好的置乱效果和安全级别,而Logistic混沌序列相比于传统隐藏算法中的混合因子具有更大的密钥空间,能提高图像隐藏的安全性。
基于变力度组合覆盖的信号处理软件测试用例生成

信号处理软件参数间交互关系复杂多变、冗余无效参数多、参数有效等价类难以确定,传统测试用例设计方法设计的测试用例规模大,测试效果不明显.针对该问题将变力度组合覆盖技术应用到信号处理软件测试用例设计中,结合信号处理软件算法高密度的特点给出该技术应用的一般方法.基于算法可形式化表达特点,提出一种优化覆盖需求的方法.试验结果表明,优化后的覆盖需求对应的测试用例规模减小了,而且测试用例的质量提高了.
基于容器技术的云计算资源自适应管理方法

云计算的发展使得越来越多的软件应用选择云平台作为部署平台。为了应对动态变化的工作负载、应用场景和服务质量目标,应用提供商希望能以一种可伸缩的方式对云计算资源进行动态调整。基于虚拟机的资源管理较为重载,难以实现细粒度的资源动态调整与混合云中跨平台的服务快速迁移。容器技术在一定程度上弥补了虚拟机的不足,然而传统的资源管理方法在诸多方面并不十分适用于容器技术。针对这一问题,提出了基于容器技术的云计算资源自适应管理方法,设计了更适用于容器的资源架构方案与资源之间的调度方式。与传统的线性建模方法不同,所提方法使用非线性函数对云计算资源进行更加精确的建模,同时用遗传算法进行参数调优,使得自适应调整响应更快、总体性能更好。所提方法还针对不同容器多维度的异构性,合理分配容器部署位置,提高物理资源利用率。此外,所提方法结合了容器技术多方面的底层特性,在分配负载等方面进行适应性调整。最后通过实验分析初步确认了所提方法的有效性。
MANET中基于连通支配集的组合权值簇生成算法

对移动Ad Hoc网络(MANET)中的分簇机制进行了研究,提出一种基于连通支配集的组合权值簇生成算法(WCACDS),包括分簇算法和簇结构维护策略。通过节点的移动性、最小平均发射功率、能量消耗速度三方面的组合权值来量化节点的综合性能,利用改进后的求解连通支配集算法对节点分簇,以使性能较强的节点担任簇头,并且减少分簇数量。仿真实验结果表明,所提算法有助于提高网络负载均衡能力,增强网络的健壮性及稳定性。
基于遗传算法的业务流程测试

随着软件在各个领域的广泛应用,人们对软件可靠性的要求不断提高。作为保障软件可靠性最重要的手段,软件测试所受到的关注也日益增加。在传统的黑盒功能性测试当中,单个模块的功能测试得到了很好的解决。然而在大型软件的集成测试时,由于软件所涉及的业务流程较多,模块较多,如何在黑盒功能性测试当中尽可能地完全覆盖所有的业务流程以及所对应的功能模块,常常需要软件测试人员人工定义。文中通过对遗传算法的研究,提出在集成测试时借助于遗传算法来产生测试用例,最大程度地覆盖所有的业务流程以及应用模块关联。将此前集成测试时,需要测试人员人工定义的大量业务流程以及模块关联转变为自动化产生,极大地提高了软件测试的自动化水平,提高了软件测试的效率。
中心辐射层次式拓扑极坐标算法

针对网状、树状网络拓扑反映网络层次、通断状态和单屏展现不足的问题,研究提出了一种基于极坐标算法绘制中心辐射层次式拓扑图形的实现方式,实现了拓扑图形的自动分层显示和动态更新,能够高效清晰地呈现网络设备连接关系,研究成果已在多个单位得到了实践检验,为强化网络管理与维护提供了重要手段.
基于多态多值决策图的多态故障树重要度计算方法

为了提高复杂系统优化的效率、降低优化成本,提出一种基于多态多值决策图的多态故障树重要度计算方法:通过将不同事件转化为相应变量状态,实现了多态故障树分析向多态多值决策图的转化;基于多态多值决策图模型,给出了5步骤的重要度计算方法;通过集成重要度计算案例的分析对比验证了所提方法的正确性和有效性,并通过算法复杂度比较,证明了基于决策图的系统重要度计算方法比基于马氏贝叶斯网络方法的多态故障树的集成重要度计算方法效率更高。
云计算安全审计技术研究综述

目前安全问题已经成为阻碍云计算推广和发展的巨大障碍,云计算环境特有的数据和服务外包、虚拟化、多租户和跨域共享等特点使得其面临的安全威胁相比传统IT环境更复杂多样,对安全审计技术也提出了更高的要求。首先分析了云计算环境下安全审计面临的主要挑战,提出云环境下的安全审计参考框架,从用户维、业务维、数据维、设施维等4个维度上对云环境进行全方位的"体检"。然后针对不同维度,围绕日志审计、存储审计、配置审计3个方面的研究进行了评述,以期为我国未来云计算安全审计的发展研究提供有益的参考。
基于模糊推理的炮控系统性能评估与故障诊断

分析了坦克炮控系统技术状况评估的特点和难点,建立了炮控系统层次化技术状况评价体系,针对炮控系统的各种信号属性,分别设计了电流电压信号、功率信号、液压流量信号和开关信号的隶属度函数,结合工程实际,利用模糊层次分析法确定了各性能指标权重,设计了综合模糊推理机,依据指标权重系数的不同,不但实现了系统的性能评估,而且优化了故障诊断推理过程,并结合某大型测试系统,实现了炮控系统性能与故障的同步管理。
一种基于分层图的改进SPFA算法

针对数据结构课程教学中顶点数受限的最短路径问题,提出一种基于图分层的改进SPFA算法——K_SPFA。借鉴图分层思想,将原图拓展为层数与顶点限制数相等的图层,将原图中的边拓展成图层间的边。利用2个同步循环的FIFO队列和贪心策略,对SPFA算法的数据存储结构和最短路径更新操作进行改进,从而实现原图中顶点数受限的最短路径寻找。实验结果表明,K_SPFA具有较低的平均时间复杂度。
一种运载火箭高码率遥测系统设计方案

高码率是我国运载火箭遥测系统PCM-FM体制未来发展方向之一;为解决高码率数据传输过程中出现的无线作用距离下降和基带传输距离不足的问题,参考目前通信领域的技术发展前沿,提出了采用多符号检测(MSD)和Turbo乘积码(TPC)技术解决高码率遥测无线作用距离下降的方案,可在保持箭上发射机输出功率和地面接收天线直径不变的情况下额外获得约6 dB的信道增益,确保测量数据通信正确可靠;同时采用了多级树形拓扑结构、新型基带通信协议和帧格式设计方法解决了高码率条件下基带数据传输距离不足的问题,并以某新型运载火箭为例,给出了高码率遥测系统的组成构架结构。
关于用户交互网站产品销售潜能预测仿真研究

在对用户网站产品销售潜能优化预测时,由于用户多样性,数据存在随机性,传统的预测分析方法中服务器容量有限与统计对节点属性的相似性指标有约束,无法准确地分析虚假用户信息,对用户活跃度分析准确性差的问题。提出一种关于用户交互模型,采用会员网站对每日预测进行用户量分析,利用幂率分布交互模型统计出网站的后台访客数据,通过节点属性的相似性指标对会员用户进行预测,在拓扑结构中提取用户活动信息。建立网站系统用户交互挖掘模型追踪用户每日网站活跃度,并且将活跃度信息通过阈值过滤,进行综合每日数据量。仿真结果表明,提出的方法不仅实现了网站每日的点击量的统计,还实现了会员每日活跃状态的分析,使动态量分析的更加精准,为用户销售潜能优化预测提供了科学依据。
基于LabVIEW9.0的虚拟信号发生器的设计

文中简要地介绍了虚拟仪器和LabVIEW的概念及特点,并应用虚拟仪器技术LabVIEW9.0软件开发平台的设计特点结合常规信号发生器的功能设计实现了一虚拟信号发生器。此次设计的虚拟信号发生器的设计结果不仅可以输出正弦波、三角波、方波和锯齿波等基本函数波形,还可以利用公式选择输出公式波形,及通过选择噪声类型输出多种噪声波形。该虚拟信号发生器界面友好,通过操作前面板上的按钮,就可以执行完成相应的信号处理要求,输出相应的波形信息。此系统操作简便,适用于教学、科研等领域。
数据时效性判定问题的求解算法

数据的时效性问题是影响数据质量的重要因素之一.时效性差的数据会对企业决策和人们的日常生活带来许多不利影响,这使得判定数据的时效性成为必要.许多应用数据库中都没有完整、清洁、可用的时间戳,从而导致数据时效性的判定非常困难.冗余记录和时效约束能够在时间戳缺失的情况下有效地辅助恢复数据的时序关系,因而能够帮助数据时效性的判定.文中研究包含冗余记录的集合在给定时效约束下的时效性判定问题,并首次提出了时效性判定问题的求解算法.首先,文中定义了查询相关时效性和用户相关时效性.在判定查询相关时效性时,文中将查询归结为最新值查询和时效序列查询两类,并分别根据两类查询的特点,对每类查询定义了查询结果时效性和平均时效性.然后,文中提出了时效图的概念.利用时效图,文中给出了查询相关时效性和用户相关时效性判定问题的求解算法.最后给出了真实数据和虚拟数据上的实验结果,验证了文中算法较高的执行效率,并分析了各个参数对算法的影响.
远程视频图像人体运动特征监控仿真研究

对运动人体的运动特征进行检测时,一旦采集区域与检测目标距离较远,引进人体运动特征在进行提取时会发生明显的形变,导致无法获取图像序列中稳定的运动特征变化规律,当前的算法面对这种远程特征时,由于特征退化,只能通过多次采集的方式进行弥补,多次采集对识别效率造成的了较大的影响。提出采用免疫遗传算法的网络视频远程监控方法。利用免疫遗传算法的群体遗传理论进行网络视频远程监控,并将异常运动目标区域内的颜色直方图分布作为抗原,以目标区域的异常运动特征作为样本,搜索与异常运动特征样本最为相近的区域,并定义为抗体,在将抗体与抗原之间的亲和力表示为抗体特征与抗原特征间的匹配程度,利用证据理论进行异常运动特征点的匹配,完成对网络视频远程监控中的异常运动特征识别。仿真结果表明,改进算法对异常运动特征提高了识别的准确性,为远程运动目标监控的准确识别提供了科学依据。
基于匹配滤波的虹膜环状线条检测的预处理方法

虹膜环状线条是虹膜特定纹理形状之一。针对于环状线条具有弱信号性、边缘不清晰、采用常规的边缘检测方法非常容易漏检和误检的问题,提出了一种新的虹膜预处理方法来提高检出率,降低误检率。定位瞳孔圆心与半径,得到包含有环状线条的感兴趣区域(ROI)。由于环状线条在整体上具备线状的特征,在截面灰度分布上符合高斯曲线的分布特征,设计与环状线条相似的改进二维匹配滤波器增强环状线条的信号强度,提高信噪比。将预处理后的虹膜图像与直接采用Canny算子检测的图像进行实验对比,检出率有了较大的提高,同时降低了误检率。
一种多约束关联挖掘算法

约束关联挖掘是在把项或项集限制在用户给定的某一条件或多个条件下的关联挖掘,是一种重要的关联挖掘类型,在现实中有着不少的应用。但由于大多数算法处理的约束条件类型单一,提出一种多约束关联挖掘算法。该算法以FP-growth为基础,创建项集的条件数据库。利用非单调性和单调性约束的性质,采用多种剪枝策略,快速寻找约束点。实验证明,该算法能有效地挖掘多约束条件下的关联规则,且可扩展性能很好。
基于三角范数的引力搜索算法分析

分析了由Esmat Rashedi提出的引力搜索算法(GSA)之后,对万有引力公式进行变换,用三角范数的其他算子代替万有引力公式中两个粒子惯性质量之间的乘法算子。分析不同三角范数算子的二维图像的特征之后,选择了三角范数中的5个算子进行实验。实验结果表明,对于具有一定三维图像特征的测试函数,使用相应三角范数算子的引力搜索算法对其全局搜索的能力相对地好于使用其它三角范数算子的改进引力搜索算法。
混合概率典型相关性分析

典型相关性分析(canonical correlation analysis,CCA)是一种用来分析2组随机变量之间相关性的统计分析工具,但作为一种线性数学模型,CCA不足以揭示真实世界中大量存在的非线性相关现象.采用局部化的方法,在概率典型相关性分析(probabilistic CCA,PCCA)的基础上,使用概率混合模型框架,提出了混合概率典型相关性分析模型(mixture of probabilistic CCA,MixPCCA)以及估计模型参数的2阶段期望最大化(expectation maximization,EM)算法,并给出了使用聚类融合确定局部线性模型数量的方法和MixPCCA模型应用于模式识别的理论框架.在手写体数据集USPS和MNIST上的实验证明,MixPCCA模型通过混合多个局部线性PCCA模型不仅提供了一种捕捉复杂的全局非线性相关性的解决方案,而且还具备检测只在局部区域才存在的相关性的能力.
基于分段语义比较的语句相似度计算方法

为了能更为准确地计算两个语句之间的语义相似度;提出了一种基于分段语义比较的语句相似度计算方法。将语句分成主干部分和修饰部分,并根据设定的语法规则,对修饰部分进行更为细致的划分;计算语义相似度时,将计算过程分为两部分:主干部分计算、修饰部分计算,并赋以不同权值;能够按照语法和语义结构,更为合理、细致地计算出两个语句之间的语义相似程度。实验结果表明了该方法的能够取得较好的计算结果。
虚拟信标节点:一种提高定位精度的新机制

如何提高定位精度是无线传感器网络节点定位的核心问题之一.定位机制根据在定位过程中是否需要测距可分为基于距离的定位机制与距离无关的定位机制.其中距离无关的定位机制由于具有低成本、受环境因素影响小等优点而得到研究者的普遍关注.提出一种新概念:虚拟信标节点.基于此给出一种可提高一类距离无关定位算法定位精度的新机制,并以改进APIT算法为例说明该机制.仿真结果表明,与APIT算法相比,改进算法在定位精度上得到较大提高.
彩色图像SUSAN边缘检测方法

传统的彩色图像边缘检测方法主要是基于灰度图像的,先将彩色图像转化为灰度图像,然后用灰度图像边缘检测方法检测边缘。这些方法利用彩色图像的亮度信息进行边缘检测,没有考虑其色度信息。因此部分边缘不能被检测出来。提出了一种基于CIELAB空间的SUSAN彩色图像边缘检测方法。该方法首先将彩色图像从RGB空间转换到CIELAB空间,然后用基于色差的SUSAN算子检测边缘。实验结果表明:此方法能有效地检测出彩色图像的边缘。在保留图像边缘方面,性能优于基于灰度图像的边缘检测方法。
两种新的语音自适应增强算法研究

针对自适应语音增强中需要已知参考输出信号的问题,提出了两种自适应增强算法:该算法只有语音的噪声观测一个输入,无需输入信号的延时量。用谱减法估计期望信号,以此作为滤波器输出信号的参考信号;以滤波器的输出与参考信号的差值为误差信号;用LMS和RLS算法分别求得滤波器权系数修正量;采用块技术和符号技术减少权系数修正的运算量,提高算法的收敛速度。在各种信噪比下对不同的语音进行仿真实验,并与改进的谱减法比较,结果表明,该两种算法的增强效果均优于改进的谱减法,在信噪比为3dB时增强效果仍能令人满意。
一种支持MDA的UML类图到RDB模型的转换方法

UML被MDA用来描述各种模型,成为建模语言事实上的标准。但是,由于UML类图中缺少对关系数据库的实现的约束,使得类图转换到的关系数据库模型不唯一,不能充分体现设计者对数据库的设计意图。这不利于MDA中PIM模型和关系PSM模型的双向转换。为解决以上问题,本文提出一种通过添加构造型和OCL约束来扩展UML类图的方法,以加强类图中数据之间的关系及约束,使PIM模型能够唯一地转换到PSM模型。最后,采用QVT模型转换方法将扩展后的UML类图转换到关系数据库模型,并结合例子给出了UML类图的关联、继承、组合和聚合关系等到关系数据库模型的转换规则和方法。利用本方法可以使UML类图到关系数据库模型的转换结果唯一。
利用CSP求解极小碰集的方法

基于模型诊断是人工智能领域中具有挑战性的问题,包含了很多人工智能中的关键问题,其研究对整个人工智能领域起着重要推动作用.在基于模型诊断中,候选诊断结果通常由所有极小冲突集对应的所有极小碰集所描述,求出所有极小碰集是其核心问题之一.提出一种将极小碰集问题转换为约束满足问题的方法,该方法调用成熟的CSP求解器进行求解,扩展了约束可满足问题的应用领域.首次提出hard-冲突集和soft-冲突集的概念,并给出利用所提的方法分别求解具有一些特征的极小碰集:小于固定长度、不含特定元素及包含hard-冲突集和soft-冲突集.实验结果表明,提出的方法易于实现、扩展性强,对于特定类型极小碰集问题的求解效率较高.
工业生产中产品目标监测界面可用性评估仿真

在工业生产中对产品目标监测界面进行评估过程中,传统方法需要设计一种评估工业生产界面目标菜单项的计算方法,利用上述方法完成工业监测可用性数据评估,但无法得到产品评估指标在聚类中的权重,导致计算过程繁琐、评估准确度差的问题。提出基于熵权理论的工业生产中产品目标监测界面菜单可用性评估模型。获取菜单可用性评估对象的评价指标集,由评价指标集得到待评价指标的评价矩阵,将菜单可用性评价指标进行模糊处理,得到菜单可用性评估指标的熵权及其综合权重集,并组建工业生产中产品目标监测界面菜单可用性评估模型。实验结果表明,所提模型可以精确地对工业生产中产品目标监测界面进行可用性评估,且评估效率较高。