Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
一种基于信噪比确定主元个数的方法

多段主元分析(MPCA)是针对间歇进行故障诊断一种行之有效的方法.在MPCA中主元个数的确定是模型的关键,关系到主元模型的可靠性、准确性、完备性.传统的累积方差贡献率(CPV)方法确定主元个数主观性较大并且没有考虑故障因素.为了提高检测性能,有效的提取主元,文中提出一种信噪比(SNR)与MPCA相结合选取间歇过程主元个数的方法,SNR表明的是故障诊断的灵敏度和主元个数的影响关系,在确保主元信息充分描述数据的基础上,该方法考虑了故障的信息对主元个数的影响来选取主元.将此方法应用于青霉素间歇发酵过程故障诊断中,仿真结果表明T2统计量和SPE统计量的响应曲线对故障更加敏感,有效地提高了故障诊断的准确率.
基于PDCA的移动运营商网络安全管理平台架构研究

随着互联网的快速发展,其不断渗透到社会生活的各个方面,但随之来的各类网络安全问题也日益凸显.通过分析某移动运营商现有的业务支撑网安全管理平台,结合各级管理部门就网络安全问题的要求,提出一种以PDCA的安全策略为中心,以安全检查为引擎,驱动各项业务功能模块的网络安全管理平台总体架构.最终达到安全管理平台安全事件可发现、可管控、可运维、可测量的目标要求.
节能路由器的动态调频策略研究

网络基础设施中路由器的电量消耗随着网络规模的不断发展已经不容忽视,节能路由器的研制与使用是绿色通信网络发展的重要步骤之一。在分析网络流量的特点和证明细粒度调频有巨大节能潜力的基础上,设计了可动态调整频率的节能路由器系统架构,重点提出两类路由器的自动调频策略:微周期调频和阈值调频,深入分析了四种具体调频方法。结合不同的流量数据,通过实验评估了所提方法在各种网络中的节能效果,对接入网络的真实流量的实验结果显示,采用动态调频方法,理论上最大节能可达到40%左右,为节能路由器的设计与应用提供了参考依据。
基于多目标演化算法的云计算虚拟机分配策略研究

分析云计算虚拟机资源模型,针对模型中虚拟机与物理机的映射关系以及虚拟机多资源因子、多优化目标的特点,将虚拟机分配问题转化成多维装箱问题,引入多目标演化算法进行求解。算法设计了基于组的虚拟机分配链式编码和染色体评估函数,并根据编码设计了两种交叉算子和智能变异算子,通过引入基于超体积的种群更新机制,设计了基于SMS-EMOA的云计算虚拟机分配算法。为验证SMS-EMOA的性能,分别使用优先匹配启发式算法、基于物理节点数量的单目标简单遗传算法、SMS-EMOA进行了模拟。实验结果表明,基于SMS-EMOA的虚拟机分配算法在性能上更优。
大规模定制环境下基于零件复杂度模型的工时估算

针对大规模定制环境下产品种类多、工时制定困难的特点,为了能够快速且准确地获取产品工时,研究了零件复杂度与工时之间的关系,提出一种基于零件复杂度的工时估算方法。通过对零件进行分析,找出影响零件加工时间的关键因素,从零件拓扑关系和工艺属性着手,根据零件拓扑关系相似性原理与三维结构模型,分别构建零件拓扑结构复杂度和零件工艺属性复杂度计算模型;根据编码搜索原则和数据库中的工时信息,运用MATLAB软件编程确定零件复杂度和工时之间的函数关系,从而快速准确地计算出新零件的加工时间。最后通过应用实例验证了该方法的有效性。
一种支持服务QoS差异度控制的Web服务发现模型

服务质量QoS描述了一个Web服务满足用户需求的能力。在动态、开放和多样的网络环境中,由于QoS的不确定性使得服务选择结果与实际结果偏差较大,服务质量难以保证。针对此问题,设计了一种支持服务QoS差异度控制的Web服务发现模型,在该模型中,通过增加第三方监控Interceptor,保证了服务提供者和消费者提供给QoS认证中心的信息以及QoS认证中心交给服务注册中心的信誉度数据的真实性,另外其也作为双方能公平公正地遵守SLA的公证方,保证了服务的合法交易;同时,在服务使用者端和QoS认证中心处增加了QoS属性本地规约验证机制和全球规约验证机制,其可以控制用户的QoS需求值和提供者给出的提供值的差异度,使得在交易过程中能得到服务和服务提供者的一个较准确的客观的信誉度评价。实验表明,该方法能够有效控制QoS差异度,并为用户提供更加满足需求的Web服务。
三维微处理器设计基本方法及前景分析

介绍了三维处理器设计的基本内容,详细阐述了用于三维处理器中三维存储系统的设计方法及发展趋势,最后概括描述了目前三维处理器、三维存储系统设计中存在的问题,这将为国内三维处理器设计提供一定的借鉴.
计算机模拟技术预测井筒涌水量的应用研究

计算机模拟技术作为一种比较先进的技术手段,利用其技术优势弥补了解析法、类比法等传统预测法的不足,对井筒涌水量的预测更加符合实际。论文以平煤股份十矿三水平进风井平顶山砂岩含水层段为例,采用计算机数值模拟软件COMSOL,构建数值计算模型,对井筒的开挖过程进行数值模拟,实现了不同施工工况下,井筒涌水量的预测分析。模拟结果为建井方式的合理设计及井筒安全施工提供了理论依据。
基于ARM9的嵌入式指纹图像处理算法研究

随着指纹识别技术的发展和嵌入式系统的广泛应用,指纹识别逐渐向嵌入式方向发展。针对ARM9嵌入式开发平台,提出了一种适合于嵌入式系统的指纹图像预处理算法。该算法改进了传统的Gabor增强,消除了奇异点处脊线断裂和错连的问题,并采用了复合细化算法对二值图像进行细化以及细化去噪处理。实验表明,该算法具有良好的实用性和快速性,满足了嵌入式指纹识别系统的要求。
基于多分辨率和Powell算法的医学图像配准

针对基于互信息和Powell算法存在局部收敛的问题,在改进的Powell算法的基础上,提出了一种基于多分辨率策略的医学图像配准算法。首先通过小波变换对源图像进行分层,然后在最低频带使用改进的Powell算法进行搜索,并利用搜索结果来指导上一层的搜索,逐层细化,由粗到细,最终实现图像的精确配准。实验结果表明,该方法较传统方法速度快、精度高、鲁棒性好,同时能有效避免局部收敛。
区间多目标优化非支配排序云模型算法

针对区间多目标优化问题,利用云模型对NSGA-Ⅱ算法进行改进,提出一种非支配排序云模型算法(NSCMA)。首先,从初始云团中随机选取一个云滴作为父代,通过正态云算子生成子代云滴,用来替代传统NSGA-Ⅱ遗传操作中的交叉和变异;其次,用约束条件对生成的云滴进行筛选处理,避免不可行解进入下一步算法;最后,运用区间占优关系对满足约束条件的解进行占优排序,对无法比较的同序值解计算拥挤距离。仿真结果验证了所设计算法的有效性。
基于私有云的海洋观测数据同步存储策略研究

研究发现海洋实时观测数据存储系统在运行中常出现延迟甚至内存溢出等问题,针对该问题提出一种基于私有云存储的同步策略,该策略能解决上述因存储海量实时数据而带来的性能问题并节约存储成本。
用于盗版追踪的数字水印协议研究

设计了一种用于盗版追踪的基于数字水印的买卖交易协议。协议中,为了减少可信任第三方的在线参与,引入了一个无记忆的水印认证授权中心WCA,它能为买方一次产生多个数字水印,从而不需要参与买卖双方的每次数字产品交易。为了解决买方匿名问题,WCA应加密买方的数字证书,并通过买方将其传递给卖方,使买方在购买数字作品时方能保持匿名。此外,本协议能解决其它各种已知的安全问题,如消费者权益、水印绑定问题、共谋问题、争论问题。分析结果表明,提出的协议是安全有效的。
基于双目视觉的目标定位与测距系统硬件平台

自主目标识别与定位问题是智能化林业机器人工作的重要基础。以林业环境中树干识别及定位为目标,设计一种基于双目视觉的数字视频实时处理系统硬件平台。使用双目摄像头采集图像,并对采集信息进行三维信息计算,输出目标定位与测距结果。实验结果表明,该硬件平台可以完成图像采集及处理功能,达到预期的实验效果。
基于LBS的移动增强实境浏览器

目前的手机导航方式多局限于平面图文,为使用户获得更直观、立体和真实的导航体验,提出一种基于Android智能手机传感模块的增强实境浏览器。考虑到户外场景与导航图文的虚实融合,设计基于手机GPS信息和姿态角的惯性跟踪注册方法,并通过图像复合变换实现动态渲染。针对网络地图获取的GPS数值偏差较大的问题,选择实地采集经纬度信息,利用方差均值化提高采集数据的稳定性。校园内测试结果证明了该浏览器的实用性和可行性。
并行仿真中全状态保存技术研究

乐观时间同步机制能够显著提高并行仿真的性能,但是在乐观时间推进过程中会出现因果错误,需要根据保存的状态对事件进行回退,因此事件状态保存机制是影响乐观时间推进效率的重要因素。本文首先简要介绍了并行仿真中逻辑进程的执行过程,讨论了乐观时间推进的状态保存与回退机制;然后对全状态保存技术进行了建模和理论分析,并通过实验测试了全状态保存算法的性能,测试结果验证了理论分析的正确性。
基于边界扫描的BIST技术

近年来,随着信息化武器装备复杂度的增加和现场级快速测试诊断需求的增加,迫切需要基于边界扫描的BIST技术;在这种应用模式中,基于边界扫描的BIST技术能解决现场级快速测试诊断需求,测试结果仅需给出板卡是否有故障而不需要定位具体的故障,如果板卡有问题,将板卡送到基地采用基于边界扫描的ATE技术进行详细的故障定位和维修操作,即基于边界扫描的BIST技术解决故障检测问题,而基于边界扫描的ATE技术解决故障隔离问题;文章紧密联系应用需求,并以工程应用作为参考目标,从技术体系上研究基于边界扫描的BIST技术,并给出了边界扫描互连测试最优BIST架构。
自相似网络论坛的模型研究

为描述网络论坛文章数序列的自相似性,使用基于分数差分和ARMA过程的FARIMA模型,对论坛的文章数序列进行建模和分析。FARIMA模型具有描述精度高的特点,但时间复杂度较高。为此,提出λ-ARMA模型。通过实验进行仿真分析,从模型的计算复杂度和拟合准确度方面进行对比,证明了λ-ARMA模型的有效性。
基于DWT-SVD域的彩色图像自适应水印算法

为了保护数字彩色图像版权,提出了一种结合离散小波变换(DWT)和矩阵奇异值分解(SVD)的彩色图像自适应水印算法。其主要设计思想是:先将原RGB彩色图像的各颜色分量进行小波分解;再将得到的中、低频带的小波系数与原水印图像分别进行奇异值分解,水印信息的奇异值重复嵌入到三通道中、低频带的小波系数奇异值中,且利用临界视觉阈值与奇异值之间的关系对水印嵌入强度作自适应调节,从而达到增强水印鲁棒性和确保水印透明性的目的。本算法适用于二值及灰度水印,在二值水印的提取过程中需设定一个提取阈值,以保证提取水印的完整性。仿真结果说明本算法对水印系统的透明性与鲁棒性作了较好的协调,是一种较稳健的算法。
异构数据库集成中间件的设计与实现

随着信息产业和通信技术的发展,企业在信息化建设过程中构建起多个异构的信息系统。为了解决网络环境中异构数据库的数据集成和共享问题,提出了一种基于XML和数据库连接池的异构数据库集成中间件模型。在此模型中设计了翻译器、分发器、集成器,分别用于数据的格式转换、分解和合并,并对模型实现过程中的关键技术给出了详细描述。为了进一步提高数据库访问效率,引入了数据库连接池技术,实现了分布式异构数据库的透明访问和联合查询。
基于离群特征模式的股市波动预测模型

由于股票价格波动具有较强的突变性且易受外界因素影响,导致股票价格走势难以预测。提出基于离群特征模式的股市波动预测模型(SFSVM)。该算法首先利用马尔可夫毯选取目标结点的局部网络结构,以屏蔽其他结点对目标结点的影响;对目标结点的指标进行分析,提取异于一般行为的离群特征模式;利用滑动窗口捕捉离群特征,将离群特征模式作为先验知识加入原SVM模型,预测尖峰点并平滑尖峰点对于预测结果的影响,提高预测模型的稳健性。在股票板块数据上进行实验结果证明,SFSVM算法相对于神经网络和标准的SVM算法,在股票的走势预测方面有更好的预测效果。
基于小波变换的矿井监控图像增强研究

针对在矿井视频监控系统中采集到的井下图像质量差的问题,论文提出了一种基于小波变换的图像增强方法,使用该方法增强的图像细节显示能力强,图像对比度更高,该方法对煤矿监控图像有显著的增强作用。通过与传统的伪彩色增强算法、灰度线性变换算法和直方图均衡算法比较,该方法较好地增强了井下低对比度图像的可视化效果。实验证明,该基于小波变换的图像增强方法能够增强矿井下图像的清晰程度,使矿井视频监控系统更好地发挥作用。
基于巴氏系数和Jaccard系数的协同过滤算法

针对传统基于邻域的协同过滤推荐算法存在数据稀疏性及相似性度量只能利用用户共同评分的问题,提出一种基于巴氏系数和Jaccard系数的协同过滤算法(CFBJ)。在项目相似性度量中,该算法引入巴氏系数和Jaccard系数,巴氏系数利用用户所有评分信息克服共同评分的限制,Jaccard系数可以增加相似性度量中共同评分项所占的比重。该算法通过提高项目相似度准确率来选取最近邻,优化了对目标用户的偏好预测和个性化推荐。实验结果表明,该算法比平均值-杰卡德差分(MJD)算法、皮尔森系数(PC)算法、杰卡德均方差(JMSD)算法、PIP算法误差更小,分类准确率更高,有效缓解了用户评分数据稀疏所带来的问题,提高了推荐系统的预测准确率。
维吾尔文后缀树构造算法的设计与实现

为用后缀树聚类算法对维吾尔文网页进行聚类,通过分析可扩展后缀树和维吾尔文的特点设计了维吾尔文后缀树构造算法。实验结果证明该方法能够在线性的时间范围内构造维吾尔文后缀树,并用它来对维吾尔文网页进行聚类。
Macro-Femto双层网络中资源分配策略

宏蜂窝与家庭基站的双层组网方案能够有效提高通信系统的容量,解决数据业务拥堵的现状。但是,宏蜂窝基站和家庭基站之间的多种干扰问题严重损害了通信质量,降低系统性能。针对该问题,文中提出了一种分层调度资源—联合抑制干扰的算法。首先构建了内外层系统模型(I-O模型),并对双层交叉混合干扰进行了分析,然后分别在内层和外层提出了时频域资源调度和基于子信道和功率的资源分配算法,最后在系统平台上进行仿真。结果表明,所提算法在小区边缘用户频谱效率、系统用户平均吞吐量等方面达到了良好的效果。
基于三角函数的正交矩函数的误差预测与分析

提取图像中旋转不变特征是图像处理和模式识别中重要的应用。在极坐标下的正交矩函数则是提取这种特征信息的主要方法。正交矩函数在图像分解和重建过程中的误差是衡量其特征提取精确度的标准。为了提高正交矩函数在图像重建中的性能,提出了一种新的基于三角函数的正交矩函数和一种基于函数误差分析的新的衡量方法,并分别应用新的衡量方法和传统的在大量图像中进行重建误差统计的方法对新的正交矩函数以及另外两种在特征提取方面表现最好的正交矩函数进行了比较。实验结果验证了新的衡量方法的有效性并得到了新的正交矩函数的重建效果更好的结论。
基于多级框架的不确定知识推理方法研究

在知识推理应用于智能化方法的过程中,为解决知识并发性匹配及可用性等问题,设计了一种多级框架下的不确定性推理方法。该方法通过采用规则-知识衍生方式、构建产生式模型和设计多级框架结构以有效提高推理精度和准确率,通过引入槽值符合率及隶属度作为确信因子以及实现知识的并发性匹配,选定正向推理作为知识推理方式,应用论据累计的Bayes方法消解知识匹配冲突。选用并发异常样本对所提出方法的准确率和并发推理能力进行验证实验。实验结果表明,该算法在准确率和并发推理能力方面具有较大提升,达到了知识结构设计合理、知识抽象化程度明显提高的目的,满足了复杂工业生产等领域对多并发推理的精细化要求。油井生产动态预警应用的实际测试分析表明,所提出的Un MF方法较大程度上提高了预警的准确性,降低了生产异常情况的发生,对稳定高效工业生产具有重要的意义。
粮仓无线温湿度监控系统

设计了一个粮仓温度湿度监测系统,从机采用温湿度传感器SHT11对温度、湿度进行采集后通过无线模块PTR2000发送,主机接收后计算出温度、湿度值显示在液晶屏上,无线通讯对发送数据进行CRC校验提高了数据传输的可靠性。系统发射部分以AT89C2051为核心,包括采集模块,无线发射模块;接收部分以AT89S52为核心,将无线接收,液晶显示等模块结合起来,该系统可广泛应用到粮仓等场合中。
量子谐振子蚁群算法

通过分析目前蚁群算法存在的问题和改进算法的优点,发现量子谐振子系统物理特性能够保证算法最终的收敛性。通过量子谐振子高能态到低能态的转变过程和信息素的增加过程相对应,从而更新信息素,在物理上给算法提供了理论依据。通过量子旋转门改变城市转移规则,通过泡利矩阵变异使蚂蚁有更广阔的空间。综合量子谐振子以上的优点,提出了量子谐振子蚁群算法,并在旅行商问题(TSP)上取得了较好的寻优路径。
CT影像中边缘病变的二维肺野分割研究

为了研究采用基于先验形状约束的活动轮廓模型方法来正确分割胸腔CT影像中高密度病变影响边缘的肺野区域,对已分割获得的胸腔CT影像中的二维肺野区域的形状根据其相似性进行粗略分类,并对这些先验形状进行分类学习,通过学习获得的PCA形状向量与活动轮廓相结合的迭代方法拟合肺野区域的正确边界,最后通过基于边界的区域分割方法对胸腔CT影像进行分割,得到正确的肺野区域。通过所得分割结果的对比表明,采用该模型来拟合肺野区域边界来完成肺野分割是可行的,同时从分割结果的量化评价指标(准确性和敏感性、特异性)可看出本方法分割能够得到正确的肺野区域。
基于Virtools平台的森林仿真风效技术研究

森林场景的仿真是对复杂环境仿真中的重要部分。建立具有沉浸感、高逼真度的森林场景,除了高真实感的树木及花卉等植被,同时需考虑风效等影响森林场景逼真度的自然因素。为快速绘制具有真实感的大规模虚拟森林场景,围绕Virtools虚拟现实仿真平台使用树木三维模型进行实时交互的要求,制作插件结合SpeedTree树木软件绘制森林场景制作仿真系统,通过实验室仿真研究常见的风速模型分析比较,提出适合实时植被绘制的森林仿真风速模型,对应用风速模型的森林场景风效进行实验验证。
一种提升4T-APS像元量子效率的方法

通过调整钳位光电二极管P+层掺杂浓度与阈值注入浓度,抑制了4T-APS像元传输管亚阈值漏电,提升了像元的满阱能力与量子效率,并应用TCAD工具进行了仿真验证.结果表明,像元满阱容量可由3500e-提升至7900e-,550nm入射光条件下量子效率可提升27.8%.
实时调度中条件保证预算的分析

重点研究了固定优先级抢占调度(FPPS)下的条件保证预算(CGB)的可调度性。先引入占用时间和进度的概念,对于具有任意周期和相位的实时资源调度,基于最好情况时间以及最坏情况时间等基础分析技术将周期按照一定规则划分为不同区域并分别加以分析,详细阐述并推理得出计算系统中可以使用的CGB大小的算法。在系统资源可调度性上,提出的计算CGB的方法可以对资源进行更好地配置,提高了资源的有效利用率。
用于产品隔离测试的集散控制系统设计

为满足某些行业产品测试的安全性及自动化要求,文章在综合分析以太网应用于工业领域的优缺点的基础上,设计了一种以工业以太网作为系统总线的集散控制系统,实现了产品隔离测试和实时测试监控。结合系统设计要求,确定了分布式集散控制的整体设计思想,并详细介绍了系统的硬件架构设计和软件设计。重点介绍了软件系统中起核心作用的主控子系统。
基于动态轮廓模型的羽毛分割改进算法

从羽毛图像中分割毛杆适合采用动态轮廓模型,而原始原模型易受局部强边缘干扰产生偏差,且计算规模偏大。根据毛杆的特性,提出用毛杆中心线和毛杆宽度来代替毛杆轮廓,把模型中二维轮廓曲线变化成两个相互独立的一维函数,并据此修改能量方程。改进算法利用对称性避免强边缘干扰,减少了计算规模,能实现全自动分割。实验表明该算法具有较强的抗噪性,使分割毛杆效果良好,能满足工业需要。
改进的模糊形态学边缘检测算法

提出了一种新的基于模糊形态学的边缘检测算法。算法结合模糊增强方法和模糊形态学边缘检测方法,使用简单隶属度函数将图像映射到模糊特征平面,利用滑动窗口技术进行模糊增强,增大边缘的灰度差,将增强后的模糊图像调整回原始区域,采用多方向模糊形态学进行边缘提取。实验结果表明该算法优于传统的边缘提取算法。
基于磁盘阵列的VLBI计算机存储系统

完成对深空测控外部存储系统磁盘阵列的设计是深空战略工作中的一部分.本文在分析磁盘组阵各性能的基础上,为深空测控计算机外部存储系统给出磁盘阵列组阵建议.根据深空测控任务要求出发,对磁盘的各组阵方式的容量、速度和可靠性等方面进行理论分析和实际测量,结果显示RAID0组阵方式是符合存储系统需求的组阵方式.
基于耦合模拟退火优化最小二乘支持向量机的车轮踏面磨耗量预测

针对最小二乘支持向量机(LS-SVM)超参数优化问题,提出采用改进耦合模拟退火(CSA)算法优化LSSVM超参数。首先,耦合模拟退火算法通过并行处理多个独立模拟退火(SA)寻优过程,提高LS-SVM模型超参数优化效率;然后通过调整接受温度控制耦合项超参数的接受概率方差,降低CSA算法初始设置对LS-SVM最优超参数确定过程稳健性的影响;最后结合既有线轮轨现场的实际检测数据,开展了基于改进耦合模拟退火优化的最小二乘支持向量机(CSA LS-SVM)回归模型性能对比实验。结果表明,CSA LS-SVM回归模型达到了模型精度、算法快速性、算法鲁棒性的有效折中,所建立的LS-SVM优化模型用于现场的车轮踏面磨耗量的预测是有效的。
基于自适应线程束的GPU并行粒子群优化算法

基于统一计算设备架构(CUDA)对图形处理器(GPU)下的并行粒子群优化(PSO)算法作改进研究。根据CUDA的硬件体系结构特点,可知Block是串行执行的,线程束(Warp)才是流多处理器(SM)调度和执行的基本单位。为了充分利用Block中线程的并行性,提出基于自适应线程束的GPU并行PSO算法:将粒子的维度和线程相对应;利用GPU的Warp级并行,根据维度的不同自适应地将每个粒子与一个或多个Warp相对应;自适应地将一个或多个粒子与每个Block相对应。与已有的粗粒度并行方法(将每个粒子和线程相对应)以及细粒度并行方法(将每个粒子和Block相对应)进行了对比分析,实验结果表明,所提出的并行方法相对前两种并行方法,CPU加速比最多提高了40。
防范利用远程溢出植入后门的设计与实现

缓冲区溢出是目前病毒主要利用的漏洞之一,首先分析了远程溢出攻击的基本原理,在此基础上给出了具体的远程溢出的设计与实现方法。阐述了Shellcode从高级语言到机器语言的构造过程,介绍了漏洞扫描的具体实现方法,最后给出了远程溢出的防范建议。
一种基于关键字的XML文档查询算法

对XML文档查询的常用方法有两种:一种是使用查询语言;另一种是使用关键字,而使用关键字查询XML文档比使用查询语言更为简单方便。给出了一种使用关键字查询XML文档的索引查找算法。该算法只需要扫描一次关键字对应的编码列,就可以找到需要的编码,提高了查询效率。实验表明该算法是可行的和有效的。
基于多峰高斯函数的直方图规定化算法

直方图均衡化作为一种特殊的直方图规定化方法,能有效地增强图像的对比度,但其对直方图活动范围的拉伸通常会造成图像过度增强。一种基于高斯函数的直方图规定化算法可提高控制对比度活动范围的能力,然而该算法处理的图像缺乏层次感。基于此,提出一种基于多峰高斯函数的直方图规定化算法,该算法首先用直方图求导方法估算出原直方图的局部峰值和方差,从而得到原直方图的多峰高斯函数,然后采用扩展后的多峰高斯函数作为目的直方图进行规定化。此算法的主要特点是改变局部峰的参数,有选择地对某局部灰度范围进行对比度增强,从而拉伸整个图像对比度的活动范围。对于彩色图像增强,该算法在对彩色图像R,G,B3个分量子图直方图规定化处理的基础上,根据人类视觉习惯,引入彩色恢复因子将规定化的R,G,B分量进行有效合并。实验结果和原理分析表明,该算法能有效增强图像的视觉效果,使其细节明晰,层次丰富。
IMM目标跟踪算法在DSP上的优化与实现

交互多模型(IMM)算法运算复杂、计算量大,很难满足高实时性系统要求,为此,提出了一种将IMM跟踪算法在TMS320C2000系列DSP芯片上实现的方法。根据DSP特点,利用C代码优化、汇编优化和指令流水线等技术对算法进行深度优化。实验结果表明,该方法具有运算效率高的特点,满足高实时性系统要求,采用的优化方法对其它算法的DSP优化有一定的借鉴意义。
融合多种特征点信息的最小生成树医学图像配准

针对医学图像配准鲁棒性强、准确性高和速度快的要求,提出了一种基于融合多种特征点信息的最小生成树医学图像配准算法.该算法首先提取3种特征点,Harris-Laplace,Laplacian of Gaussian和网格点;然后使用遗传算法去除特征点集的冗余,并通过对位映射构建无向完全图顶点集合;进而使用改进的Kruskal算法来构造最小生成树;最后使用得到的最小生成树估计Rényi熵.该算法较好地解决了在噪声数据中使用最小生成树估计Rényi熵面临的特征点不稳定导致鲁棒性低和构造最小生成树遇到的速度瓶颈.实验结果表明:在图像含有噪声、灰度不均匀以及初始误配范围较大的情况下,该算法在达到良好配准精度的同时,具有较强的鲁棒性和较快的速度.
基于Android平台汽车监测与诊断终端

随着人类生活水平的提高,小型汽车逐渐成为人们出行的首要选择,然而随之带来的交通问题却越来越制约着人类社会的发展.本设计以STM32和Android手机为核心,通过蓝牙与3G网络来实现汽车、手机和服务器之间的互相通信,进而实现汽车运行状态的实时监测和在线诊断功能.
基于子树间快捷连接的非结构化P2P资源搜索方法

通过对非结构化P2P网络资源搜索方法的研究,提出了一种P2P覆盖网络。网络采用多路平衡树形拓扑结构,当新节点加入时在其与根节点的各子树间创建仅参与查询消息第一跳转发的快捷连接,搜索过程中利用快捷连接实现查询消息在根的各子树间并行转发并且不依赖根节点。仿真比较了所提网络同Gnutella和随机漫步网络的性能,所提网络具有低消息冗余率、高搜索成功率和较低的平均搜索时间复杂度。分析结果表明所提网络在资源搜索方面是高效可行的。
维吾尔语口语考试系统的开发与应用

维吾尔语口语考试系统,基于C/S结构,由考试系统、考试管理系统等模块组成。应用Socket实现管理机和考试机之间的通信。介绍了维吾尔语口试测试方案和流程,研究了维吾尔语的输入、输出,音频的输入、输出,系统开发平台和运行环境等问题。讨论了在Windows 7下,利用回调函数管理音频数据块和应用低级音频函数进行录音的方法。给出了在录音过程中,采用波形图和柱形图实时显示录音音量大小变化的方法和录音设备故障检测的方法。在维吾尔语口语考试中,应用口语考试系统,取得了成功。
广义三次DP曲线

给出一组带有两个形状参数的三次多项式基函数,它是三次DP基函数的扩展;分析该基函数的性质;基于该组函数定义了广义三次DP曲线,它不仅具有与DP曲线类似的性质,还可通过改变参数λ或μ使其具有形状可调性。当这两段曲线相拼接时,在满足一定的条件下,曲线可达到G2或C2连续,从而为自由曲线设计提供了一种有效的方法。
单载波无线系统载频与定时偏移估计算法

针对受到传播时延、信道噪声干扰以及发送端与接受端振荡器的不匹配等因素影响的单载波无线系统载频与定时偏移问题,提出一种基于周期稳态性的载频与定时偏移估计算法CSFTE。CSFTE算法通过对接收信号的周期稳态性及相关性估计出频率偏移与时隙偏移,进而有效地提高无线系统抗频率与定时偏移的能力。详细的仿真实验以及与现有FOSTR算法性能比较表明,提出的频率与定时偏移估计算法CSFTE在平坦衰落信道加性高斯白噪声干扰下显著地减小了频率与定时偏移误差。
直升机智能PID控制研究

针对直升机俯仰角度控制和旋转轴速度控制需求,对模糊PID控制、神经网络PID控制和免疫PID控制在不同控制规律下的系统控制效果进行了对比研究。仿真实验表明,神经网络PID控制器准确性最高,系统响应无误差,稳定性较好,但响应时间较长;模糊PID控制器系统动态响应时间较快,系统稳定性相对最好,但存在微量误差;免疫PID控制器控制直升机旋转轴时,系统响应速度和稳定性明显优于其他两类控制器,但对俯仰角控制效果差。
新型智能车辆安全车速辅助测控系统的设计

为解决行驶车辆的防追尾问题、提高行车安全性,设计了一种新型智能车辆安全车速辅助测控系统;基于超声测距技术完成了车距和相对车速的测算,基于模糊控制技术设计了车速的辅助控制器,控制步进电机调节油门节气门的开度,从而实现车速的自动辅助调节;基于嵌入式系统开发技术完成了系统软硬件研发;测试结果表明,系统平均控制精度高达97.6%,平均反应时间仅为527ms;系统能够显著提高行车安全性、有效较低追尾事故发生率,具有较高的实用推广价值。
基于混合混沌分类的水下航行器异常压力检测

随着水下航行器随下潜深度的逐渐增加,所受的压力也逐渐增加,当下潜至一定深度时,压力出现异常将影响水下航行器的稳定运行。传统的水下航行器异常压力检测方法存在无法克服水下航行器压力多样性和不可预知性问题的弊端,提出一种采用混合混沌思维的水下航行器异常压力检测方法,将一维时序维数扩展至更高维的空间中,挖掘出充分的水下航行器压力信息,恢复原吸引子的动力学特征,依据此刻状态获取下一时刻的状态,对相空间进行重构,合理选择时间延迟与嵌入维数,为时间序列的预测提供可靠基础。对水下航行器样本集进行多次不同k值的k-均值聚类处理,利用评价函数对聚类结果的聚集性及分离性进行评价,获取最优聚类结果,得到小规模类样本,即为水下航行器异常压力样本。仿真结果表明,所提方法为提高水下航行器检测精度提供了依据。
结合加权特征向量空间模型和RBPNN的文本分类方法

提出了一种结合加权特征向量空间模型和径向基概率神经网络(RBPNN)的文本分类方法.该方法针对传统的文本特征提取方法的不足,根据文本中特征项的位置信息和所属类别信息定义特征权重,然后,依据特征项的权值计算文档特征项的频数,通过TFIDF函数计算特征值并得到文本的特征向量,最后,采用RBPNN网络分类,通过最小二乘算法求解神经网络的第二隐层和输出层之间的权值,最终训练获得文本分类模型.文本分类实验结果表明,该方法在文本分类中表现出较好的效果,具有较好查全率和查准率.
基于加速梯度求法的置信规则库参数训练方法

置信规则库(belief rule base,BRB)的参数训练问题实质上是一个带有约束条件的非线性优化问题,目前在求解该问题上主要使用FMINCON函数及群智能算法,但在算法的应用中存在移植性差,难实现,计算时间长等局限性。通过对这些问题的研究,结合现有的参数训练方法提出了基于加速梯度求法的置信规则库参数训练方法,并将其应用在多峰函数、输油管道泄漏检测的置信规则库的参数训练上。以收敛误差、收敛时间和皮尔森相关系数作为衡量指标,对新方法与其他传统方法进行了对比,实验结果表明,新算法在收敛精度和收敛速度上具有更理想的综合效益。
基于“北斗”通信的文本数据传输

北斗卫星导航系统是我国自主研发且具有通信能力的区域性卫星导航系统,根据"北斗"覆盖面广、安全性好的特点,可对我军情报数据,装备数据等文本信息进行远距离可靠传输。针对"北斗"传输带宽小的特点,采用Huffman数据压缩技术对文本数据进行无损压缩,可以提高通讯效率。论文主要介绍了Huffman数据压缩技术原理在"北斗"数据通讯中的应用及文本数据面向窄带条件下的分发组织模型。
基于OSEK的CAN网络管理模拟平台的设计与实现

为增强车载总线CAN网络的安全可靠性,满足日益增加的车载电控单元对网络安全性能的需求,深入研究了OS-EK/VDX中的网络管理标准及实现机制,并探讨了在CAN网络中引入OSEK/VDX直接NM(OSEK/VDX direcr NM)机制的可行性。根据CAN网络的通信机制与直接NM的特点,在NS2仿真系统上扩展了CAN网络模块与直接NM模块,并通过实验有效地实现了两者的结合。实验结果表明,OSEK/VDX直接NM系统可在CAN网络中迅速达到稳定状态,继而为CAN网络的安全、可靠运行提供有效保障。
基于负载均衡的无线传感器网络路由算法

延长网络的稳定周期是无线传感器网络路由算法的重要挑战,负载均衡算法是解决上述问题的重要方法之一.提出了一种负载均衡算法(LDBRA),它根据节点的能量分布状况及通信能耗选择簇首节点以实现负载均衡.在簇首选择过程中,在以上两个因素中选择平衡点实现最优簇头的选择.仿真结果显示LDBRA能够更好的实现负载均衡,延长网络的稳定周期.
多服务器环境下可实现访问控制的身份认证方案

相比单服务,多服务器环境的认证方案具有不需要用户重复注册和记忆多个密码等优点,近年来受到学界关注。2015年,屈娟等人提出一个多服务器环境下基于切比雪夫多项式的三因素身份认证方案。相比目前其他多服务器环境的身份认证方案,该方案具有一定新意。但通过分析可以发现该方案仍然存在如下缺陷:容易受到重复注册攻击;生物特征处理不恰当;认证过程严重依赖注册中心,容易遭受拒绝服务器攻击以及系统整体健壮性不高;协议部分设计存在不合理之处。为了解决上述问题,提出基于安全概略和切比雪夫多项式的三因素身份认证方案。通过分析可知该方案虽然计算量有所提升但是能较好解决屈娟等人所提方案存在的安全威胁,同时该方案也能实现访问控制。
BAM神经网络周期解的存在性与稳定性

利用不动点理论、Lyapunov泛函,研究了具变时滞的BAM神经网络周期解的存在性、唯一性和全局指数稳定性问题。所得的充分判别标准由线性矩阵不等式所表示,可以较容易地由Matlab进行验证。仿真实例表明,得到的判据是有效的。
多特征融合决策的发票印章识别

识别发票专用章是提取发票信息的关键步骤之一,为此提出一种多特征融合决策的印章识别算法。利用最大对称环绕(MSS)算法检测图像中的感兴趣区域;依据印章的形态特征剔除无关目标,通过迭代自组织数据分析(ISODATA)算法对图像中的剩余目标进行聚类分析;提取各类别外轮廓上的样本点进行随机最小二乘椭圆拟合,实现印章的识别与扶正。实验结果表明,所提算法的识别准确率高,抗噪性好,对印章轮廓残缺或背景复杂的图像均能得到满意的识别结果。
网球发球图像路径修正优化建模仿真

对网球发球图像路径进行有效修正,可以提高网球训练和比赛的水平。进行网球发球图像路径修正时,针对发球动作呈现旋转多维特征的特点,需要对失误点的角点进行标记,传统方法采用临界节点控制方法实现肢体特征提取,完成发球图像路径修正,但是不能对发球过程的失误点进行标记,降低了路径修正的准确性。提出一种基于计算机视觉特征提取的网球发球图像路径修正优化建模方法。构建了基于远程视频监控的网球发球动作的视觉特征采集系统,通过数据采集系统采集到的视觉图像作为特征分析的信息源,采用图像处理方法对采集的视觉图像进行边缘分割算法设计,以此为基础进行发球动作失误点的角点标记,实现网球发球图像路径修正优化建模。仿真结果表明,采用上述算法实时性和准确性较好,性能优越,能准确跟踪球员在发球过程中的视觉边缘信息特征点,并通过专家系统进行实时评判和指导,有效的对网球发球图像路径进行修正,提高发球技能。
多维平均跳距值的Dv-hop定位算法研究

针对Dv-hop算法在计算到节点间的距离时引进较大误差的问题,提出了一种多维平均跳距值(ADMD)的Dv-hop定位的算法。根据Dv-hop算法定位过程,在平均每跳距离估计、未知节点到各参考节点之间距离的计算等两方面进行了改进,分析和仿真了不同通信半径与锚节点比率及节点密度情况下的定位性能。实验表明,提出的改进措施可较大地提高节点定位精度,改进措施不改变Dv-hop算法的定位过程,不需要增加网络通信量。
基于扩展失败文字检测的MaxSAT完备算法

为提高MaxSAT完备算法剪枝率和运算效率,分析失败文字检测寻找冲突集的过程,提出扩展失败文字检测方法。通过延长失败文字搜索冲突的路径,形成搜索1步、2步和任意步的递进失败文字检测方式,实现改进的MaxsatzEF算法。实验测试了MaxSAT国际竞赛4个类别的500多个算例,实验结果表明,递进失败文字检测方法找到了更多独立冲突集,可有效提高算法的下界,大幅缩短复杂算例的运行时间。
Redis数据库在视频推荐服务系统中的应用

视频推荐是为解决在信息过载的时代,如何准确地把与用户相关的视频信息推荐给感兴趣的用户而提出的,其要求实时并发性。基于内存Key-value引擎的NoSQL数据库Redis相对于传统的关系数据库表现出一定的优势,为了提高效率,把数据暂时保存在内存中,或配置为使用虚拟内存实现数据持久化。本文将Redis数据库的快速高效性运用在视频推荐服务系统中,实现更高效的推荐。
基于Storm的电网时间序列数据实时预测框架

对电网运行产生的时间序列数据展开实时预测研究,提出基于Storm平台和ARIMA模型的预测框架。分析不同类型电网时序数据的特点,预设拟合模型以降低模型构建的盲目性,缩短预测时间,同时设计基于HBase的新型时序数据存储模式加快数据检索速度。通过对海量的时序数据源进行并发预测,比较不同数据样本对预测值的影响并实时分析预测误差。经实例从预测精度、运算速度、占用资源3个角度验证了该框架的有效性与实用性。
解决复杂优化问题的一个有效工具——蜂群优化算法

蜂群的某些群智能行为在昆虫中是很独特的,因此来源于蜂群智能行为的各种优化算法在解决某些实际问题时是很有效的。较之其他的优化算法,目前国内关于蜂群优化算法的文献相对较少。简要介绍了若干蜂群优化算法的发展概况,并探讨了一些未来可做的工作。
直觉模糊集新的熵公式及应用

针对直觉模糊集的熵的公理化定义中存在的问题,修正了直觉模糊熵的公理化定义,给出了一个新的直觉模糊集的熵的计算公式,证明了其正确性。给出了一个基于直觉模糊数的熵的多属性决策算法,应用实例表明其合理性和有效性。
基于FPGA的脉冲宽度调制信号发生器

为了产生各种不同形式的脉冲宽度调制(PWM)信号,提出一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的脉冲宽度调制信号发生器。采用硬件描述语言Verilog设计底层模块,并在FPGA芯片内部嵌入一个NiosII软核处理器,使用软硬件协同的工作方式产生多路PWM信号。实验结果表明,该信号发生器的频率输出范围为1 Hz-4 MHz,占空比可调范围为1%-99%,任意两路信号间的相位差范围为1°-180°,达到预期效果。
三方不经意多项式求值协议

针对多方计算中的隐私保护问题,提出一种三方不经意多项式求值协议。协议拥有3个参与者,分别为一个发送者和两个接收者,发送者拥有一个二元多项式P(x,y),两个接收者分别拥有α和β。该协议通过使用Diffie-Hellman密钥交换协议和任意一种安全的不经意传输协议来实现,完成如下目标:接收者得到P(α,β)的值,但无法得到关于多项式P的任何信息,发送者无法得到关于α和β的任何信息。理论分析结果表明了协议的正确性和对发送者、接收者的安全性,给出了该协议在两方Hamming距离安全计算中的应用,拓展了不经意传输协议的使用范围,为安全多方计算的实现提供了一种新途径。
基于双谱和支持向量机的小麦碰撞声分类研究

为实现小麦颗粒的自动分类,采用双谱和支持向量机相结合方法对小麦完好粒、虫蛀粒和霉变粒的碰撞声进行分类识别。对碰撞声信号进行双谱估计,提取信号双谱峰值和对角切片谱两部分特征,用支持向量机分类器进行分类,对完好粒、虫蛀粒和霉变粒3种小麦颗粒识别正确率均达84%以上。实验结果表明,该研究具有较强的实际应用价值,为小麦颗粒的分类提供了新的方法和依据。
基于LBP/VAR与DBN模型的人脸表情识别

针对现有表情识别研究中均采用有监督模型实现特征提取,提出一种新的基于DBN(deep belief net)模型无监督的表情特征提取与识别方法。首先通过对人脸表情图片提取对光照与旋转具有鲁棒性的LBP/VAR初次特征,再通过DBN网络对初次特征实现人脸表情的二次特征提取与分类学习。对DBN参数采用动态搜索的方法,即在一个大范围内搜索确定RBM Mini-batch、BP Mini-batch与RBM隐层数量的最优值,再确定DBN深度与迭代次数最佳值。在CK+数据库上与传统KNN、SVM有监督分类模型进行的对比实验表明,提出的方法在识别率上分别提高了19.34%和14.22%。
一种基于混合存储的高效、可扩展细粒度缓存管理研究

混合型主存储器也是DRAM构成,并把混合型主存储器作为高速缓存使用,因此可以扩展Non-volatile存储器,相比传统型的主存储器,混合型主存储器可以提供更大的存储能力.然而,对于混合型主存储器,要使其具有高性能和高可扩展性,一个关键的挑战是以一种细粒度的方式有效地管理缓存在DRAM中的数据的元数据(如Tag).基于此观察:根据DRAM高速缓存行的局部性,在芯片外相同的高速缓存行中存储数据和数据的元数据,本文通过使用一个小缓冲区缓存最近被访问的片内缓存行来减少细粒度DRAM高速缓存的开销.基于细粒度DRAM高速缓存使用的灵活性和效率,还开发了一种自适应的策略,可以选择数据迁移到DRAM高速缓时的最佳迁移粒度.在配置了512MB DRAM的混合存储系统中,使用8KB的片上高速缓存,相比传统的8MB SRAM元数据存储,即便没有考虑大SRAM元数据存储的能耗开销,实现了不超过6%的性能提升,节约了18%左右的能效.
基于多尺寸网格的LEACH协议改进

针对低功耗自适应集簇分层型(LEACH)协议中节点采集的数据存在大量冗余和能量消耗不均衡问题,提出一种能量高效路由协议MDG-LEACH。该协议基于虚拟网格和多尺寸网格选取活跃节点,采用综合考虑节点剩余能量和空间分布情况的簇头选择机制,簇头与基站之间根据动态规划方法建立最短传输路由树进行数据传输。仿真结果表明,与LEACH协议以及单剑锋的LEACH改进协议(计算机技术与发展,2013年第2期)相比,MDGLEACH协议在均衡节点能量消耗和延长无线传感器网络寿命方面有了较大提高。
基于朴素贝叶斯与ID3算法的决策树分类

在朴素贝叶斯算法和ID3算法的基础上,提出一种改进的决策树分类算法。引入客观属性重要度参数,给出弱化的朴素贝叶斯条件独立性假设,并采用加权独立信息熵作为分类属性的选取标准。理论分析和实验结果表明,改进算法能在一定程度上克服ID3算法的多值偏向问题,并且具有较高的执行效率和分类准确度。
皮肤听声器的数字化及去噪研究

皮肤听声器是目前最新的助听设备,由于采用纯模拟电路实现,使得其在信号处理方面存在一定的缺陷,并且噪音问题使得皮肤听声器的语音辨析能力受到影响;针对这些问题,提出了基于DSP的数字化皮肤听声器,并且将语音增强技术运用于其中,用于解决皮肤听声器的噪音问题;实验表明,基于DSP的数字化皮肤听声器克服了纯模拟电路在信号处理方面的种种缺陷,同时,语音增强技术有效地解决了皮肤听声器的噪音问题,使得皮肤听声器的语言辨析能力得到提高,听声效果达到最好,从而彻底的解决聋人听觉问题。
风力发电机组桨距角鲁棒控制器的设计与仿真

在空气动力学原理基础上建立了变浆距风力发电机组非线性数学模型,以此为基础采用基于动态逆的非线性内模控制方法设计了风力发电机组在额定风速以上工作时的桨距角鲁棒控制律,以使输出功率维持在额定值附近。设计是针对风力机的非线性数学模型进行的,克服了基于局域近似线性化模型设计方法的缺点,适应工况点大范围变动的情形,而且对系统参数摄动具有良好的鲁棒性,求解过程相对比较简单。以一台额定功率为300kW的实际风力发电机组为实例进行了对比仿真,结果表明了该方法能够满足控制要求,具有较好的动、静态特性和鲁棒性。
基于边界样本选择的支持向量机加速算法

针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)处理大规模数据集的学习时间长、泛化能力下降等问题,提出基于边界样本选择的支持向量机加速算法。首先,进行无监督的K均值聚类;然后,在各个聚簇内依照簇的混合度、支持度因素应用K近邻算法剔除非边界样本,获得最终的类别边界区域样本,参与SVM模型训练。在标准数据集上的实验结果表明,算法在保持传统支持向量机的分类泛化能力的同时,显著降低了模型训练时间。
基于部分覆盖表的错误交互定位方法

在组合测试定位模型的基础上提出了部分覆盖表的错误交互定位方法,该方法在错误交互个数已知的条件下,通过生成部分覆盖表,利用测试用例运行结果提供的信息来对软件错误交互定位.从理论上证明了部分覆盖表等价于一类特殊的错误定位表,进而研究了部分覆盖表行数的上界,提出生成部分覆盖表的贪心算法,从而给出了定位引发软件故障的错误交互的非自适应算法,并通过实验验证了该方法的有效性.
改进的二进制循环码盲识别方法

目前已有的循环码盲识别方法在低码率编码条件下效果较好,但在高误码率及高码率条件下不能高效识别,或者只针对循环码中某一子类。为有效解决高误码率以及高码率编码下的循环码盲识别问题,提出一种基于矩阵变换和码重分布的方法,首先对接收序列按估计码长构造矩阵,并对矩阵进行初等变换;然后利用改进的码重分布距离公式对循环码进行盲识别。仿真结果表明该方法在高误码率以及高码率编码时可实现高效的循环码盲识别。
面向三维装配工艺系统的CATIA模型信息提取与应用

三维装配工艺系统是CAPP发展的一个热门趋势,其基础数据主要来源于三维CAD系统模型信息.针对汽车等行业常用的CATIA三维模型装配信息提取的关键技术与难点,介绍如何深入应用CAA二次开发技术,提取装配信息并应用于三维装配工艺系统,编制装配工艺.
区域政务信息资源共享交换平台研究

针对政府部门之间信息资源难以实现共享的问题,提出了区域政务信息资源共享交换平台的概念,并对区域政务信息资源共享交换平台的业务模型、体系结构、核心服务及核心系统进行了阐述。通过实践证明,区域政务信息资源共享交换平台能够有效解决政务部门在资源共享过程中面临的核心技术问题,是当前政府解决政务信息资源共享问题的有效支撑系统。
一种高效率的大流提取方法

随着网络带宽的不断提高,在线识别大流对于拥塞控制、异常检测等网络应用具有重要意义.提出了一种提取大流的算法FEFS(flow extracting with frequency & size),能够通过在线识别和淘汰小流,把大流信息保存在有限的高速存储空间中,从而快速提取大流.该算法利用LRU(least recently used)定位更新频率低的流,并进一步用流尺寸因子s和自适应调节因子M标记其中相对较小的流,最后用新到达的流将其替换.FEFS把LRU策略和尺寸因子s相结合,同时考虑了流的近期更新频率和累积报文数量,因此能够准确在线识别大流.LRU策略和尺寸因子都利用了流大小的重尾分布特征,因此FEFS能以很低的存储代价保存和更新大流信息.模拟实验表明,在限定存储条件下,FEFS的平均相对误差率明显低于经典的multi-stage filter算法,而平均报文处理时间也短于multi-stage filter算法.
基于遗传算法的集装箱港口堆场空间动态分配策略

为解决集装箱港口堆存计划问题,考虑堆场箱区容量的动态变化,以进出口箱混合堆存和每条作业路任务量已知为前提,提出一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)的集装箱港口空间动态分配策略。要求每条作业路卸载的进口箱必须堆放在不同箱区,保证船舶堆存的箱区既集中又分散。对Lingo和遗传算法求解的结果进行比较,比较结果表明了该遗传算法的优越性。
2018中国计算机大会(CNCC) 大会主题:大数据推动数字经济

[正文]CNCC是国内计算领域规模最大、规格最高的学术、技术大会,每届都会有很多大牛嘉宾莅临现场。就在今天CNCC 2018大会官网已经开始公布部分大会信息。大会主题已确定为「大数据推动数字经济」(Big Data Drives the Digital Economy)。大会已确认中国科学院院士、CCF会士、北京理工大学副校长梅宏担任大会主席。中国工程院院士李国杰,
二值图像序列的符号OBDD表征模型的研究

利用有序二叉决策图OBDD对二值图像序列数据进行建模,根据图像序列的帧间相关性,图像序列的OBDD共享了大量结点,节省一定的存储空间,为图像序列的有关处理提供了一个新的数据表示方法。
基于灰狼群智能最优化的神经网络PM2.5浓度预测

针对目前PM2.5浓度测量成本高和测量过程繁杂等问题,建立了基于灰狼群智能最优化算法的神经网络预测模型。从非机理模型的角度,结合气象因素和空气污染物对上海市的PM2.5浓度进行预测,并使用平均影响值分析了影响PM2.5浓度的重要因素。使用灰狼群智能算法优化神经网络的过程中,引入了检验样本实时监控训练过程以避免发生"过训练"现象,确保建立的神经网络模型具有较好的泛化能力。实验结果表明:PM10对PM2.5的影响最为显著,其次是CO和前一天PM2.5。选取2016年11月1日—12日的数据进行验证,其平均相对误差为13.46%,平均绝对误差为8μg/m3,与粒子群算法优化的神经网络、BP神经网络模型及支持向量回归（SVR）模型的误差相比,平均相对误差分别下降了约3个百分点、5个百分点和1个百分点。因此,使用灰狼算法优化的神经网络更适合上海市PM2.5浓度的预测和空气质量的预报。
电子文档管理系统的设计与实现

基于C#和Access数据库,分析系统的功能需求,进行系统数据库设计,重点阐述系统的实现技术,实现电子文档的系统管理。
基于kNN的多标签分类预处理方法

多标签学习已成为当前机器学习的研究热点。为了提高分类性能,对训练集中的噪声数据进行预处理,提出一种基于k近邻(kNN)的多标签分类去噪方法:对现有的多标签数据集进行分析后获得近似正态分布的特征,通过将噪声标记改为其k近邻标记的方法,滤去部分噪声信息,从而得到相对高质量的数据集。在MULAN平台上使用多个数据集对6种多标签分类算法进行了噪声去除前后的对比测试,实验结果表明,多标签的预处理方法有效提高了分类器的性能。此方法对于分布特征明显的数据集具有较好的适用性。
移动近红外珍稀木材鉴别云服务系统的设计与实现

用近红外光谱技术检测珍稀木材已经趋向成熟,为了使近红外珍稀木材检测设备更加方便携带外出作业,针对时下市场占有率达81%的Android手机终端,提出一种基于Android手机的移动近红外木材鉴别云服务系统的设计方案。设计了设备到手机、到云服务器的三层架构;重点研究基于Weka的珍稀木材最优判别模型,使用Java Web技术构建部署云服务器,详细阐述Android应用程序开发中设备控制,信息呈现,服务器交互三个主要模块的实现。云端计算程序的部署很好地解决了手机计算能力弱、耗时久的问题,该系统为近红外光谱检测模型的建立、云端部署与Android应用程序的开发提供参考。
DML-Diff:一种面向文本内容的XML变化检测算法

目前国际上对变化检测算法的研究主要集中于在效率或空间上的优化,变化检测的精确程度不能令人满意,比如不能准确定位改变的文字等。通过将XML文档的树型结构和文本之间相似度相结合,提出了一种新颖的面向文本内容的变化检测算法DML-Diff,重点突出了文本内容的变化,使得变化检测结果更精确。
低复杂度的空间调制信号检测

空间调制(SM)算法在接收端常用最大释然(ML)信号检测获得发送天线编号以及调制符号,恢复发射信息比特,但是ML算法复杂度随着天线数和调制阶数的增加呈指数增长,不具有实用性。针对该难题,提出一种新的低复杂度次最优检测算法。通过设置合理的判决门限将信号矢量检测(SVD)和硬限最大似然(HL-ML)算法进行联合。蒙特卡洛仿真结果表明,该算法的误比特率检测性能比SVD算法更接近ML算法,且复杂度与ML算法相比降低了85%。
一种BP逆模型离线训练自适应预失真方法

为了进一步改善非线性功率放大器系统的线性度,提出了一种基于BP神经网络逆向建模的离线训练自适应预失真方法。利用BP神经网络对功放逆向建模,并将建立好的逆模型参数作为预失真器模型初值。为了提高在初始预失真系统中预失真器的线性化效果及系统自适应进程的速度,在建立自适应预失真系统之前,利用BP逆向模型对预失真器进行离线训练。最后采用直接结构和最小均方(LMS)算法调节神经网络预失真器的权值,以消除放大器非线性的扰动。仿真结果显示,此方案可使邻道互调功率降低约18 dB,而经典的直接—非直接结构只降低了8 dB,表明此预失真方案能够更好地改善功率放大器的线性度。
超声逆散射成像方法研究

在研究奇异值分解、最小二乘法的基础上,采用空间域方法研究超声逆散射成像问题。通过脉冲基和点匹配的方法将泛函方程转换为代数方程,运用迭代算法解决方程的非线性问题。利用Picard准则判断方程的不适定程度,并采用均值处理和截断奇异值分解正则化2种方法对方程进行求解。实验结果证明,该方法可以较好地滤除噪声,提高重建图像的质量和可信度,减少迭代过程中的计算量。
基于FPGA的数字电路进化设计与实现

针对目前演化硬件研究中的关键问题:电路的数学表示方法、遗传算法和快速重构硬件平台,文章建立了一个用于描述数字电路的电路网络演化模型;设计了矩阵组编码算子,改进了精英保留策略;最后基于虚拟可重构技术在FPGA中建立了一个适于演化操作的硬件平台,实现了数字电路的内部进化;实验结果验证了该模型的可行性与有效性,采用的矩阵组编码算子在(8,8,8,4)演化区域内显著提高了电路演化的速度,为演化硬件的进一步发展了提供新的方法。
基于传感器与高效二阶最小化结合的追踪方法

在室外环境中,由于追踪目标的运动状态可能会随时发生改变,而且手持设备的硬件性能与台式机相比存在局限性,所以可以运用在移动设备上的高效实时追踪技术一直是研究的重点和难点。在移动增强现实(augmented reality,AR)系统中,提出了一种基于手持移动设备的无标记物体追踪方法。该方法能很好地适应目标物体的旋转和运动模糊的情况。首先在特征点匹配阶段,将传感器的旋转参数引入鲁棒独立的基本二进制特征描述子(binary robust independent elementary features,BRIEF)中,使特征描述子具有旋转不变性。在特征匹配成功后采用改进的高效二阶最小化追踪算法(efficient second-order minimization-small grid-motion blur,ESM-SG-M B)来对目标物体进行追踪。该算法引入了摄像头的快门时间,并将模板图像进行网格划分,从中选择高梯度的子网格进行追踪。实验结果表明,与现有的移动增强现实系统中运用的追踪方法相比,该方法具有更好的鲁棒性和实时性。
利用Mesh技术的广西无线城市组网研究

随着通讯技术的不断发展以及北部湾开发建设的客观需要,广西自治区各大中城市开始了"无线城市"信息化建设,在几年内,将建成无线城市群。为了给广西无线城市建设网提供建设性意见和技术支持,文章主要通过对比和举例说明对无线城市组网技术的方式进行探讨,分析传统的Wifi方式无线城市建设存在的不足,讨论了利用Wifi Mesh方式进行组网的优点以及要解决的问题,特别是从组网的投资成本,便利性,以及安全性和环保性进行相应的论述。得到了相应的研究结果,为广西无线城市群的建设提供有力的依据。
动态环境下收益最大化的虚拟网资源分配机制

在虚拟网资源优化分配问题的研究中,为解决自私的虚拟网络提供商对底层网络资源盲目过度占用,导致底层网络资源浪费的问题,提出了底层网络提供商和虚拟网络提供商之间建立收益最大化的虚拟网资源分配机制,根据重复资源分配的随机博弈理论解决了动态环境下虚拟网资源分配的问题,通过仿真对提出的虚拟网资源分配机制与传统的资源分配机制的性能进行比较。仿真结果表明,提出的分配机制使虚拟网提供者获得的收益提高了8.2%,底层网络提供者获得的收益提高了2.6%。
基于节点能量均衡的无线传感器网络目标定位算法

在无线传感器网络目标定位中,由于网络中节点能量是有限的,所以对节点能量如何进行合理利用,延长整个网络工作时间具有必要性;在保证目标定位准确度高的前提下,提出一种基于能量均衡的目标定位算法,该算法有效考虑节点剩余能量和节点覆盖率的权重ω1和ω2,结合两者,从而选择适合的节点对目标进行定位;仿真结果表明,该算法减少了目标定位过程中传输的消息数量,ω1和ω2选取不同对于剩余能量标准差有很大影响,合理选择它们可以减小节点失效时间和能量消耗,并同时延长无线传感器网络的工作寿命。
基于凹性分析的粘连车辆分割

复杂场景中车辆的粘连会导致车辆的漏检,影响道路交通检测的准确度,因此必须建立可靠、实用的粘连分割机制。提出了一种基于凹性分析的分割方法:检测出感兴趣的车辆区域,根据凸包和blob分析判断粘连,若粘连,采用扫描的方法来寻求分割点(凹点),结合一系列准则选择最优分割线。该方法快速地将粘连车辆分割开,有效地解决了车辆粘连的问题。该方法不需要除了车辆形状以外的任何先验知识,具有很强的适应性。
开放式车载动态导航系统的设计与实现

由于不同开发平台各自独立的技术标准,使得各种车载信息处理技术不能自由地用于各种车载终端。最主要的原因在于绝大多数的车载信息处理技术都依赖于封闭且专有的原始设备制造商(OEM)平台,从而使得这些开发平台形成了彼此互相独立的技术孤岛。开发平台的封闭性阻碍了第三方服务提供商创建更有价值的信息服务,也妨碍了实时交通信息的发布和车载动态导航功能的实现。因此,一个结合Android操作系统与Web Service技术并包含两者优点的开放式车载信息服务平台被建立了,并将该开放式平台用于车载动态导航系统的设计中。测试结果验证了运用该开放式平台实现车载动态导航系统的可行性和优越性。
视觉目标的识别及跟踪技术的研究

结合应用的需要,通过对一些传统算法的修改优化,提出完整的视觉目标的识别算法。该算法利用图像处理方法,对外框和其中特征点进行计算。并在目标跟踪技术上,提出了一种基于可预测的"搜索窗口"的方法,实验证明,这加快了目标跟踪算法的处理速度,算法能提供优秀的跟踪检测并实时处理。