Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
一种基于决策粗糙集的模糊C均值聚类数的确定方法

Fuzzy C-Means(FCM)是模糊聚类中聚类效果较好且应用较为广泛的聚类算法,但是其对初始聚类数的敏感性导致如何选择一个较好的C值变得十分重要。因此,确定FCM的聚类数是使用FCM进行聚类分析时的一个至关重要的步骤。通过扩展决策粗糙集模型进行聚类的有效性分析,并进一步确定FCM的聚类数,从而避免了使用FCM时不好的初始化所带来的影响。文中提出了一种基于扩展粗糙集模型的模糊C均值聚类数的确定方法,并通过图像分割实验来验证聚类的效果。实验通过比对不同聚类数下分类结果的代价获得了一个较好的分割结果,并将结果与Z.Yu等人于2015年提出的蚁群模糊C均值混合算法(AFHA)以及提高的AFHA算法(IAFHA)进行对比,结果表明所提方法的聚类结果较好,图像分割效果较明显,Bezdek分割系数比AFHA和IAFHA算法的更高,且在Xie-Beni系数上也有较大优势。
贝叶斯框架下的单幅图像去雾算法

在有雾天气条件下拍摄的图像,由于光线在传播过程中受到空气中悬浮颗粒的散射,导致图像内容模糊不清,颜色偏灰白色.为了恢复出清晰的图像,根据大气散射物理模型,利用图像的稀疏先验知识,在贝叶斯框架下提出一种单幅图像去雾算法.该算法用图像梯度稀疏性先验来约束优化结果,并认为图像成像噪声服从零均值的高斯分布,然后用IRLS方法对其求解.实验结果表明,该算法能够很好地恢复图像的对比度和保持图像的真实颜色,噪声小,便于应用.
分形与伪Zernike矩的鲁棒水印算法研究

以分形编码技术及伪Zernike矩相关知识为基础,提出一种可有效抵抗几何攻击的高鲁棒数字水印新算法。算法首先利用分形编码及设置的阈值将图像分成自相似性块和非自相似性块;然后计算自相似性块的伪Zernike矩,并从中选出最鲁棒的矩;最后通过量化调制伪Zernike矩幅值将水印嵌入其中。仿真实验表明,算法不仅具有较好的透明性,而且对常规信号处理(滤波、锐化、加噪和JPEG压缩等)和几何攻击(全局仿射变换、局部失真等)均具有较好的鲁棒性。
基于肤色分割和改进Gabor滤波相结合的人脸检测

针对人脸检测问题,提出了一种基于肤色分割和改进Gabor滤波相结合的方法;该方法首先基于YCbCr空间对图像中的背景区域和人脸肤色进行分割,以消除大量的背景区域提高运算速度;接着利用改进的Gabor滤波对提取出来的人脸肤色区域进行卷积得到人脸的特征向量,并和通过训练样本获得的特征向量进行比较以验证是否为人脸;最后通过实验分析,验证了所提方法能够在保证检测精度的基础上有效提高运算速度。
实时监视招办网站及其数据的程序设计与实现

所介绍的程序可以及时发现招生办网站不可访问及录取查询数据的不正确,并且及时用手机短信通知管理员。在实际运用中,程序能够达到实时监视招生办网站及其数据的作用。对此程序加以改造,可实现对其它网站及其数据的监视。
液压支架试验台计算机监控系统

完成了支架试验台计算机监控系统的设计与开发;首先在分析液压支架试验台的结构功能和MT312-2000试验标准的基础上,确定了基于上下位机的系统设计方案;按照安全性、实时性和可靠性的要求,进行了硬件的选型和控制回路的设计;采用VB6.0开发了具有良好人机界面的上位机软件;建立了试验过程管理信息系统,实现了试验数据的管理及报表打印;利用STEP7开发了下位机控制软件,实现了试验过程的自动控制;在自由口模式下,采用VB中的MSComm控件实现了监控系统的通信,该系统工作稳定可靠且检测精度高,已用于目前国内最大的液压支架试验台,降低了成本,且提高了检测效率。
大型图像数据库的快速检索方法研究仿真

研究大型图像数据库的检索速度优化问题。在大型图像数据库中,存在海量特征的图像资源,图像之间不存在直接性的联系,再加上数量巨大,给建立快速的图像检索带来了困难。传统的数据库信息检索方法,通过简单的属性对应关联进行检索,建立在图像存在单一属性特征的基础上,随着图像复杂性的增加,上述方法很难对图像作进一步的特征提取,造成图像检索耗时大量增加。为解决上述问题,提出一种大型图像数据库快速检索方法。利用局部二维模式纹理分析方法,提取数据库中的纹理特征,从而为数据库的检索提供依据。引入渐变计算方法,在大型图像数据库中,根据数据库中图像纹理特征,完成目标检索。实验结果表明,利用改进算法进行大型图像数据库检索,能够提高检索速度,从而提高大型图像数据库的性能。
一种改善AFDX网络级联传输时延特性分析的方法

文中分析了AFDX级联网络中数据传输时间延迟的不确定性问题及造成该问题的内在原因,对传输时延的组成部分和影响因素进行描述,指出应用AFDX网络技术应先充分验证端到端时延上界值是否符合系统容限要求。介绍了计算时延上界值的网络演算方法的基本原理及其利用对虚拟链路进行分组优化的算法理论,将该算法应用到某实验环境中的AFDX级联网络配置实例中,计算出实例中各数据流的时延上界并对计算结果的悲观性进行分析,最后得出优化后的算法来分析传输时延更能趋近实际的上界值。
图像脉冲噪声检测

提出了一个包含两个自适应神经模糊推理系统和一个后处理块的网络,该网络可用于灰度图像脉冲噪声检测。网络中每个自适应神经模糊推理系统都是一个四输入单输出一阶Sugeno模糊推理系统。所提出的脉冲噪声检测方法分两步进行:对该网络进行优化训练,确定其参数;用优化后的网络对被椒盐脉冲噪声污染的图像进行噪声检测。实验结果表明,与其他传统检测方法相比,所提出的方法,更能有效检测出图像中椒盐脉冲噪声。
OA系统信息传送模块的分析与设计

OA是企业信息化重要的组成部分,信息传送系统作为现有OA系统的一个模块,更有利于提高软件系统的集成度,方便用户使用。针对开发信息传送模块的难点问题,文中进行分析与设计。首先,运用数据流图和与其对应的数据字典进行需求分析;然后,根据需求分析的结果导出软件的模拟结构,并对主要模块功能进行描述;最后,选取典型模块进行详细设计,运用自然语言描述其实现过程。文中的研究内容是开发信息传送模块的基础,对提升企业信息水平,降低运营管理成本,提升企业竞争力等方面具有重要意义。
面向设计意图不变的三维CAD模型重用方法

为了解决目前检索到的三维CAD模型难以重用的问题,提出一种针对B-rep表示的CAD模型重用方法.首先提出一种自动识别B-rep模型中对称特征的算法,依据面的属性对B-rep模型所有的面进行排序,将具有相同属性的面分为一类,并通过不同类之间的合并形成B-rep模型中的对称特征,同时提取该对称特征的约束知识;然后交互式地定义B-rep模型的其他特征,使B-rep模型中的任一面都属于模型的某一特征(主形状特征或局部形状特征);最后以B-rep模型的主形状特征为特征树的根节点,依据特征之间的邻接关系逐次递归地建立特征之间的依赖关系,并自动创建B-rep模型的特征树.与NXTM同步建模方法进行比较的实验结果表明,文中方法利用模型高层次的设计知识重用已有模型,使模型在修改过程中始终保持原有的设计意图,在模型的重用过程中具有一定的优越性.
障碍物增减情况下的单纯型连续近邻链查询

单纯型连续近邻链查询在空间数据挖掘、空间数据库、数据的相似分析和推理等方面具有重要的作用。为了弥补已有方法的不足,对动态障碍物环境下的单纯型连续近邻链查询(Ob SCNNC查询)问题进行了详细研究。利用Voronoi图和判定圆给出了Ob SCNNC_Search算法,进一步提出了障碍物动态增加情况下的查询算法(Ob SCNNC_ADD算法)和障碍物动态减少情况下的查询算法(Ob SCNNC_DET算法)。对所提方法进行了实验比较与分析。理论研究与实验分析表明,所提方法较适合处理障碍物环境下的单纯型连续近邻链问题。
INMDB中复合事件监测机制的设计与实现

对于大多数主动数据库来说,复合事件监测始终是个难题。介绍信息网模型INM(Information Network Model)数据库管理系统中的复合事件监测机制,详细描述利用事件树模型监测复合事件的思想,并提供具体的算法实现。经分析,该算法在运行效率和空间占用上均比常见的有限自动机和Petri网有着更好的表现。
不确定性对象的反向最近邻查询

多数不确定性对象的反向近邻查询不能明确回答某个不确定性对象是否为查询对象的反向最近邻,针对该问题,提出概率反向最近邻查询的概念,设计不确定性对象的概率反向最近邻查询的索引结构,给出一种基于该结构的不确定性对象的反向最近邻查询算法。
无线传感器网络数据管理技术研究进展

无线传感器网络本质上是一个以数据为中心的网络,它处理的数据为传感器采集的连续不断的数据流。因此,现有的数据管理技术把无线传感器网络看作为来自物理世界的连续数据流组成的分布式数据库。由于传感器节点的计算能力、存储容量、通信能力以及电池能量有限,再加上flash存储器以及数据流本身的特性,给数据管理带来了传统分布式数据库系统没有的一些新挑战。从数据库系统的体系结构、数据存储与索引技术、数据模式、查询处理及优化技术等方面介绍了无线传感器网络的数据管理技术的研究现状。
基于最优特征选择的车辆跟踪方法

针对智能交通系统的车辆跟踪问题,提出基于最优特征选择的车辆跟踪方法。综合颜色、纹理和形状特征确定特征集合,采用线性鉴别分析方法从特征集合中选取最优特征,使用Mean Shift算法在最优特征下预测目标位置,根据目标匹配结果确定车辆的运行轨迹,利用特征平滑方法更新特征模型。实验结果表明,该方法适用于不同的公路监控场景,能够准确、有效地跟踪运动目标。
Vista的抵御缓冲区溢出攻击技术研究

缓冲区溢出攻击是一种在互联网时代被广泛利用并危害严重的主要攻击方式。分析了缓冲区溢出攻击的基本原理,总结了缓冲区溢出攻击的关键步骤,并研究分析了Windows Vista的抵御缓冲区溢出攻击的四种关键技术,包括地址空间配置随机化(ASLR)、数据执行保护(DEP)、GS栈保护和安全(structured exception han-dling,SEH)等技术;最后对Windows Vista抵御缓冲区溢出的整体效果进行了分析,指出了Vista仍然不能完全抵御缓冲区溢出攻击。
鲶鱼粒子群算法优化支持向量机的短期负荷预测

为了准确、有效地预测短期负荷,提出了一种鲶鱼粒子群算法优化支持向量机的短期负荷预测模型(BFPSO-SVM)。基于混沌理论对短期负荷时间序列进行相空间重构;将支持向量机参数的组合看作一个粒子位置串,通过粒子间互作找到最优支持向量机参数,并引入"鲶鱼效应",克服基本粒子群算法的缺点;根据最优参数建立短期负荷预测模型,并对模型性能进行仿真测试。仿真结果表明,相对于其他预测模型,BFPSO-SVM不仅加快了支持向量机参数寻优速度,而且提高了短期负荷预测精度,更适用于短期负荷预测的需要。
求解0-1背包问题的量子蚁群算法

0-1背包问题是组合优化中经典的NP难题,在蚁群算法的基础上结合量子计算提出一种求解0-1背包问题的量子蚁群算法。算法采用量子比特表示信息素,用量子旋转门来更新信息素。大量数据实例的比较测试表明,算法可有效提高蚂蚁算法的性能,减少搜索时间,具有更好的全局寻优能力。
负关联规则挖掘算法研究

文中首先描述了负关联规则的基本概念,接着分析了负关联规则挖掘的特点和相关算法,并提出基于相关性和剪切策略的改进算法来进行正、负关联规则挖掘,最后指出了负关联规则挖掘的研究方向.
国防科学技术大学计算机科学与技术学科简介

[正文]本学科所在的国防科学技术大学计算机学院是由以学部委员慈云桂教授为首的老一辈计算机专家创建的。1958年设立计算机专业,1966年成立计算机系,1971年成立计算机系兼研究所,1999年成立计算机学院。本学科所属的二级学科"计算机系统结构"、"计算机软件"、"计算机应用技术"分别于1981、1984和1993年获得博士学位授予权,1996年获首批全国一级学科博士学位授予权,1988年"计算机系统结构"首批成为全国两个计算机系统结构国家重点学科点之一,2002年
面向物联网的传感器实体搜索系统

为解决传统通用搜索引擎在检索物联网中传感器实体时效率低下及展示效果不佳等问题,设计并实现面向物联网的传感器实体搜索系统。采用多线程技术,遵循正则匹配法则,实现系统的信息采集;结合Lucene评分机制和传感器实体的地理位置属性,提出一种基于距离的传感器排序算法,实现信息的高效检索;在此基础上,分别利用Google Maps API和AJAX,实现检索结果的动态展示和数据的实时更新。实验结果表明,与传统通用搜索引擎相比,该系统具有较高的检索准确率和较好的用户体验。
基于蚁群算法的供应链滚动优化决策方法

针对钢铁供应链最终客户的需求不确定性,提出了一种将蚁群算法与滚动优化算法相结合的供应链优化决策方法,旨在满足最终客户不确定性需求的同时降低成本。通过实施滚动优化策略,来减少需求不确定性导致的决策失误。在优化模型中考虑了采购规模和生产规模对单位成本的非线性影响。为求解滚动优化中的非线性优化问题,通过将成本等效为路径的长度,将决策变量的候选解等效为城市,从而把决策优化问题转化为蚁群路径寻优问题。在每次静态优化中,优化算法根据历史数据和反馈信息来确定优化决策变量。针对一个包括供应商、生产商、零售商和最终客户的供应链对象进行了仿真研究,结果表明了所提方法在克服需求不确定和模型非线性方面的有效性。
一种自适应双阈值中值滤波方法

为解决中值滤波算法在图像去噪及保护图像细节方面的不足,提出一种自适应双阈值中值滤波方法.在该方法中,首先采用基于均值的双阈值选取方法对脉冲噪声进行判别,然后在噪声滤除阶段使用滤波窗口中像素的中值或其邻域中已经经过滤波处理后的像素的中值代替噪声像素,对于非噪声像素则保持其像素值不变.因为阈值的选取是随滤波窗口的滑动而变化的,这就体现了阈值选取的自适应性.实验结果表明,该方法能有效的滤除脉冲噪声,同时也可以更好的保持图像的边缘及细节信息,通过定量和定性分析,本方法的滤波性能要优于中值滤波及其他改进方法.
城市地下管网系统地图缓存技术研究与优化

城市地下管网随着城市的建设日趋复杂,地下管网在城市的正常运转中发挥着至关重要的作用。城市管网地理信息系统有效地解决了复杂管网规模下管网数据的组织和有效管理。地理信息系统与Internet结合形成的Web GIS,使越来越多的人能轻松获取地理信息数据,随着网络地图并发访问量的增加,对地图服务的性能要求也越来越高。网络地图缓存技术作为提升服务器与客户端间交互效率的重要措施,也成为地图服务方向研究的热点问题。针对地图缓存技术中的地图切片规则、切片编码、切片组织和存储、切片索引等关键技术进行了深入研究。归纳总结了一种电子地图切片方法,编程实现了城市地下管网系统和地图切片程序。通过系统测试表明,地图缓存技术的应用在解决系统响应时间上具有明显的优化作用。
基于统计量模板的半调图像特征提取与分类

为了实现误差分散半调图像的分类,提出了基于统计量模板的半调图像特征提取与分类方法。利用像素对的概念和统计量模板的特征描述方法,提出了基于分块的特征提取算法。提出了类特征矩阵概念;通过建立误差目标函数和利用梯度下降法来求取最优类特征矩阵,以描述半调图像的类别;探讨了最优类特征矩阵的特性。实验中,与其他类似方法进行了分类性能比较,探讨了参数对分类性能的影响,分析了特征提取算法的时间复杂度。大量实验比较和分析表明,提出的方法是有效的。
紧凑路由研究

传统的最短路径路由策略通常需要在每个节点上维护到所有其他节点的路由信息,路由表大小随着网络规模的增加而快速增长,因此可扩展性不好。紧凑路由能够有效降低路由表的增长速度,允许通过路径的小幅拉伸来大幅缩减节点的路由表,从而在路径长度和路由表规模之间获得比最短路径路由更好的平衡。针对通用网络或特定拓扑类型的网络提出了许多紧凑路由策略,在尽可能缩减路由表的同时优化拉伸系数和包首部长度等路由参数。对紧凑路由的研究成果进行了综述,对提出的紧凑路由策略进行了分析和比较,并指出了紧凑路由面临的一些问题和未来的研究方向。
边缘加权的结构相似性测度

针对结构相似性测度(SSIM)不能较好地客观评价图像模糊与强高斯噪声失真的问题,提出一种边缘加权的结构相似性测度(EWSSIM),以符合人眼视觉系统(HVS)特性。EWSSIM将原始图像和失真图像的整体轮廓信息与局部纹理细节信息加权,更充分地描述图像的结构相似度。通过LIVE图库的仿真结果表明,与SSIME相比,WSSIM能够更好地评价图像模糊与强高斯噪声失真,且在各类失真图像的评价一致性上优于SSIM。
舰艇编队防御能力优化仿真研究

为解决舰艇编队防空队形部署及协同防空的抗饱和攻击能力问题,以舰艇编队在各个角度上防御纵深为基础,将防御纵深最短值最大作为优化目标,通过遗传算法求出具有最大防御能力的舰艇编队。考虑现实中侦测到目标与发射舰空导弹所需准备时间、拦截点距各舰船必须有10km安全距离等条件,分别建立了驱逐舰和护卫舰的单舰防御模型。通过几何转化,构造了舰艇编队的联合反导作战模型并计算了其抗饱和攻击能力。最后研究了在预警机辅助下舰艇编队的抗饱和攻击能力。仿真验证了模型的可行性和算法的有效性。
针对Lasso问题的多维权重求解算法

最小绝对收缩和选择算子(Lasso)在数据维度约减、异常检测方面有着较强的计算优势。针对Lasso用于异常检测中检测精度不高的问题,提出了一种基于多维度权重的最小角回归(LARS)算法解决Lasso问题。首先考虑每个回归变量在回归模型中所占权重不同,即此属性变量在整体评价中的相对重要程度不同,故在LARS算法计算角分线时,将各回归变量与剩余变量的联合相关度纳入考虑,用来区分不同属性变量对检测结果的影响;然后在LARS算法中加入主成分分析(PCA)、独立权数法、基于Intercriteria相关性的指标的重要度评价(CRITIC)法这三种权重估计方法,并进一步对LARS求解的前进方向和前进变量选择进行优化。最后使用Pima Indians Diabetes数据集验证算法的优良性。实验结果表明,在更小阈值的约束条件下,加入多维权重后的LARS算法对Lasso问题的解具有更高的准确度,能更好地用于异常检测。
静态图像中基于多分类器的人体检测技术研究

首先介绍Haar特征,然后介绍用于分类器训练的Adaboost算法,该方法训练的级联分类器用于人体检测时虽然具有很高的检测率,但虚警率较高.为了保持检测率,降低虚警率,在原有分类器的基础上再训练两个分类器,一个是利用头肩样本训练的分类器,另一个是利用腿部样本训练的分类器.实验证明:该方法设计的分类器在保持较高的检测率的同时其虚警率比原方法设计的分类器降低一个数量级.
基于Heraclitus Ⅱ的数字资源长期保存系统

为了改进当前数字资源长期保存技术存在的缺点,有效构建数字资源长期保存系统,在分析当前基于本体的数字资源长期保存系统存在的如本体集成度差、不能提供本体进化时的时间语义信息、忽视一致性维护和更改传播等缺点的基础上,介绍了Heraclitus II双时态本体模型及其应用特点,主要基于Heraclitus II本体技术构建了数字资源长期保存系统。具体包括本体构建和集成、协同本体管理、本体演化需求、本体演化过程等组件,详细分析了各个组件的功能。研究结果表明,应用Heraclitus II双时态本体技术能有效构建数字资源长期保存系统,实现数字资源长期保存的要求。研究结果对新媒体环境下数字资源长期保存系统的构建有一定参考作用。
可公开验证的高效聚合签密方案

聚合签名能够把多个不同用户对不同消息所产生的不同签名聚合成一个签名,大幅度地提高验证的效率.聚合签密不仅能实现聚合,同时还提供机密性与认证性.本文利用双线性对构造了一个新的基于身份的聚合签密方案,并基于BDH和CDH问题,证明了方案的机密性和不可伪造性.此外,方案还满足可公开验证性,与同类方案相比具有更高的安全性,且运算量更小,效率更高.
基于主成分分析的烟草质量一致性评价

研究了以烟叶化学成分为基础,利用主成分分析和聚类分析方法对烟草质量一致性进行评价的方法。该方法采用主成分分析方法,剔除了原始指标之间的重复信息,将原有的17种常规化学成分指标变量综合为3个主元成分变量代替。依照烟草样本主成分特征数据,以类内离散度为衡量指标评价同一批次烟草质量的一致性。用此方法对5个批次、不同类型的烟草进行了一致性评价,评价结果表明,成品烟丝的一致性最好,原料烟叶的一致性相对较差,该结果与传统评价结果一致。本文提出的评价方法基础数据易得,实现简单,评价结果贴合实际。
一种抗侧信道攻击的随机功耗方法

针对RSA密码算法的实现电路有多种攻击方法。功耗平衡技术常用来抵抗侧信道攻击。为了解决抗侧信道攻击算法中开销大的问题。通过混淆比特位为0运算单元之间的功耗,提出一种随机功耗方法来抵抗侧信道攻击。通过对该方法的分析,证明该随机功耗算法能够实现抗计时攻击和能量攻击的目的,功耗能够减少30%左右,且不降低方案的安全性。
工业CT图像的管道圆柱度误差测量

针对工件内部管道圆柱度误差测量的问题,研究了一种基于工业CT图像的圆柱度误差测量方法。在工业CT图像中指定待检测管道横截面上的一点,运用Facet模型提取该点所在目标的边缘点。在已知所有边缘点信息的基础上采用最小二乘圆柱法求得管道的圆柱度误差。对实际工业CT图像的实验表明,该方法可以较为准确地获得工件内部管道的圆柱度误差,且具有非接触,应用范围广等优点。
一种基于UKF改进算法的组合导航系统故障的检测方法

为了缩短组合导航故障检测的时间,提高检测准确性,在残差χ2检验法理论基础上,对无迹卡尔曼滤波(UKF)进行研究。采用一种基于混合滤波思想的UKF,该算法在时间更新步骤分为两个阶段,利用线性方程得到状态的一步预测值并由此构造Sigma点,通过求取Sigma点加权和来实现对量测值的一步预测,降低了计算量。采用改进算法和标准UKF算法对含有故障的GPS/INS组合导航模型进行故障检测。仿真实验表明,改进的算法能够更迅速地检测出故障,有利于提高导航系统的稳定性,在工程应用中有重要意义。
基于遗传算法的输电线路无人机巡检路径规划

针对无人机有效、安全巡检输电线路的路径问题,提出了一种基于遗传算法的输电线路无人机巡检路径规划方法,采用极坐标编码方式对无人机巡检路径构造染色体;结合实际情况中的无人机巡检各种约束问题,设计了适合于无人机巡检路径规划的遗传算子;实验结果证明算法能综合考虑各种因素,提高了全局寻优能力,是解决实际输电线路无人机巡检路径规划问题的较好办法;
基于仿真的装备保障指挥效能评估方法研究

针对信息化条件下以信息系统为支撑的装备保障指挥效能评估问题,突出信息系统对装备保障指挥体系效能的生成与倍增作用,以信息化条件下装备保障指挥整体效能评估为目标,以"信息优势-决策优势-行动优势"链为支撑,构建了融合信息效能、决策效能和行动效能的信息化条件下装备保障指挥效能评估框架,提出了基于作战对抗仿真的装备保障指挥效能评估方法。建立了包含信息效能、决策效能和行动效能的装备保障指挥效能指标体系,提出了各类效能指标的计算原理与模型,给出了基于图谱分析方法和层次分析法的评估结果分析方法,最后以某数字化步兵师和机械化步兵师装备保障指挥效能评估为例,验证了上述评估方法、评估指标体系和评估模型的可行性与有效性。
循环流化床锅炉床温建模研究

为了适应我国发展清洁煤燃烧技术的要求,循环流化床锅炉燃烧系统的优化控制方法已成为全行业研究的热点问题,其燃烧系统的建模和控制问题也一直是学术研究的重点。循环流化床燃烧系统建模包括数值建模和机理建模,它们涉及到多燃烧过程中气固两种流态下的理解和描述,而已存在的机理模型过于复杂不适用于现场控制系统的设计和优化。本文基于实际机组的运行数据,围绕循环流化床锅炉燃烧系统的特性,通过神经网络辨识的方法来建立床温模型,从而达到预测的目的。
某在役航空发动机涡轮叶片性能研究

真实工况下,涡轮叶片的型面测量、变化分析及其对性能的影响,是需要研究解决的问题。针对目前研究普遍采用仿真叶片模型,且涡轮叶片研究薄弱问题,开展了涡轮叶片型面测量、建模、模型比对以及性能分析完整系统分析。结合自动开发的三维扫描系统,完成了真实工况下的叶片型面测量及差异量化评估,在叶片建模基础之上,采用有限元分析技术,对叶片在离心负荷作用下的形变、等效弹性应变以及等效应力进行分析,总结其变化规律,得出叶片型面的微小变化对性能的影响趋势。验证数据研究可进一步推动构建涡轮叶片性能模型,并指导我国发动机设计与维修。
全局游戏策略中基于经验的学习方法

全局游戏策略GGP(General Game Playing)旨在开发一种没有游戏经验支撑下能够精通各类游戏的人工智能。在原有强化学习算法研究的基础上,提出一种基于经验的简化学习方法,通过对游戏状态的筛选和游戏经验的归纳,从而降低决策对经验数量的需求,提高决策效率,并能达到指定胜利、平局或失败的游戏目标。通过在三种不同的游戏规则下与玩家进行游戏比赛实验表明,该学习方法能有效地达到预期结果。
基于曝光融合的单幅图像去雾算法

针对雾霾等恶劣天气导致户外图像降质的问题,设计了一种简单、高效的图像去雾算法。首先通过空域高通滤波对降质图像进行处理,达到压制低频分量、增强图像边缘细节的目的;然后,对滤波后的图像进行空间线性对比度拉伸,增强图像的对比度;最后通过拉普拉斯金字塔的多曝光图像融合方法,将滤波结果与对比度拉伸结果进行融合,得到最终的去雾图像。实验结果表明,所提算法实时性较高,对雾霾、沙尘、水下等降质图像均有较好的增强效果。
基于PDE的线条痕迹图像去噪算法研究

由于金属表面的锈蚀,使得线条痕迹图像易受噪声影响,造成图像特征提取、比对和分析困难等问题。常用的去噪方法如高斯滤波易破坏边缘特征,形成边缘偏移,均值滤波不能够有效区分边缘与背景。为此,提出一种新的图像去噪算法。在以PM方程为扩散模型的偏微分方程滤波算法中,根据条纹的纹理特性,在不同扩散方向系数中引入不同权值,同时在迭代中依据图像的灰度直方图选取扩散门限。实验结果表明,线条痕迹图像降噪效果优于PM模型和林石算子,在处理线条痕迹图像中有较好的应用价值。
基于概率模型的混合多目标算法

对传统多目标算法NSGA-Ⅱ及模型多目标算法RM-MEDA进行了分析,并指出了二者的不足。在此基础上,提出基于概率模型的混合多目标算法,并设计了相应的建模准则用于实现两种算法的结合,使得提出的算法能够充分发挥两种算法的优势。将提出的算法与NSGA-Ⅱ算法和RM-MEDA算法在10个测试函数进行了实验对比,结果证实了算法在全局收敛性及多样性等方面有着较好的效果。
网络维护过程异常干扰信号优化检测仿真

在网络维护过程中的异常干扰信号的检测,能够有效提高网络使用寿命,加快网络维护过程。对异常干扰信号的优化检测,需要将滤波粒子当作萤火虫,计算萤火虫的吸引度并对权值进行更新。传统方法构建网络状态异常信号的检测模型,利用遗传法优化回声状态网络中的参数,但忽略了对参数权值的求取,导致检测精度偏低。提出基于萤火虫的异常干扰信号优化检测方法。以干扰信号的时域为基础,构建基于熵的异常干扰信号检测器;获得干扰信号的检测门限值,得到异常干扰信号的预处理结果;利用萤火虫法对粒子群进行初始化,并对粒子的当前权值进行计算;将滤波粒子当作萤火虫,对萤火虫的吸引度进行计算,更新萤火虫当前位置,并对权值进行更新,完成网络维护过程异常干扰信号的检测。实验表明,上述方法可有效提高干扰信号检测效果,也减少了干扰检测过程能耗,可为网络维护发展提供依据。
一种基于双PCA的动态空间手背静脉图像合成方法

目前对手背静脉识别问题的研究大多是在较小规模的数据上进行,几乎没有在大样本情况下对手背静脉识别进行实验.因此,为了扩充手背静脉样本库提出了一种新的手背静脉图像合成方法,其基本思想是源于PCA(principal component analysis)原理,将用于合成的样本分为2组,对一组进行主成份分析构造特征空间,再由另一组向特征空间投影得到的投影系数构造投影空间,最后利用投影空间的投影系数在特征空间上进行PCA重建,从而融合双空间的信息达到图像合成的目的.通过对分组选取的动态更新,可以大量地合成手背静脉图像样本.由此,在实际实验中在拥有94个人的原始图像数据库的基础上建立一个拥有8 007个人的合成图像数据库.合成图像数据库的识别率达到97.84%.良好的识别率说明了合成图像数据库今后可以用于手背静脉相关的模拟测试中.
结合信息能度量的核形态差异学习

利用核映射及非局部均值降噪特性构造相似性度量,即信息能度量。通过对细胞表型图进行特征映射并结合信息能度量得到图像特征的形态差异目标函数,依据梯度上升优化获取最优度量矩阵,建立基于核方法的形态差异学习模型。该模型特点在于:不仅考虑了各类样本的相似性,同时在降低噪声影响形态差异学习的过程中充分利用了图像的高阶统计量和非线性特征。实验结果表明,该核化算法灵敏度更高,且具有较好的鲁棒性,能有效应用于临床诊断。
基于PSO-RBF神经网络在温室温度预测中的应用

为提高温室温度模型预测的准确率,提出一种基于PSO-RBF神经网络的温室温度预测模型。针对梯度下降法收敛速度慢的问题,利用PSO算法优化RBF神经网络参数;为验证该模型有效性,以农场实测数据建立样本,对温室温度进行预测,验证了其比梯度下降法优化的RBF神经网络模型具有更好的预测效果;为给温室内调控设备的提前控制提供依据,根据1月-5月温度数据,利用时间序列法预测相关温室参数,作为该模型输入,利用其预测6月份温度,预测结果表明该月温度呈上升趋势。
基于支持向量机和稀疏表示的文本分类研究

文本分类对于各个领域挖掘文本信息非常重要,论文在基于频率核函数的文本分类基础上,充分比较各种分类器的优缺点,提出一种利用稀疏表示分类器(SRC)和支持向量机(SVM)的组合方法进行文本分类,以提高文本分类的性能。最后通过实验表明,使用二者结合的方法效果明显好了很多。
原料工况自适应的烧结混合制粒水分控制系统

针对烧结混合制粒过程存在原料流量波动和时滞的问题,提出一种原料工况自适应的水分前馈串级控制方法。首先,考虑到烧结的配重、各原料流量和水分等因素,采用专家规则的方法和物料平衡的原理,建立基于原料工况自适应的加水量前馈计算模型,获得加水流量的设定值;然后,采用自适应模糊PID控制算法,建立水分串级控制系统,实现混合料水分的稳定跟踪控制。通过在国内某钢铁企业烧结过程中的运行效果分析,二次混合的混合料水分误差基本控制在±0.2%左右,原料流量波动造成水分正的扰动比原来减小了29%,负的扰动减小了70%,有效抑制混匀矿、生石灰等原料物料流量波动和水分检测滞后造成的影响,提高了水分控制精度,有利于烧结过程的稳顺进行。
节点相似度感知的DTN交叠社区结构检测机制

提出了一种基于节点相似度的交叠社区检测算法,利用相同社区内节点较高的相似度特性和不同节点间相似度来初步确定节点间的模糊关系,在此基础上计算节点的熵值以确定节点的社区归属.数值结果表明所提出的检测机制与经典的社区检测机制相比较,能显著提高检测的准确性.
一类捕食-食饵模型的二重分歧解及其稳性

研究一类具有非单调功能函数的捕食-食饵模型,以物种的生长率作为分歧参数,利用Lyapunov-Schmidt约化过程,研究二重特征值处的分歧,并判定分歧解的渐近稳定性。说明捕食与被捕食的两种生物在平凡解(00)附近可以产生稳定的共存状态。
钢铁冶炼的风炉拱顶温度建模仿真研究

针对钢铁冶炼对高炉生产节能降耗要求的不断提高,需提高对热风炉的燃烧效率。由于热风炉拱顶温度是热风炉燃烧控制系统是一个大惯性、纯滞后、多元参数分布非线性的系统,要实现高效的热风炉燃烧控制,就需要提前预测拱顶温度值,常规的数学建模较难实现。通过采集某钢厂热风炉的现场燃烧数据,在传统的数据预处理基础上,引入小波滤波对数据进行滤波分析,建立热风炉拱顶温度的BP神经网络模型。仿真结果表明模型准确性好。可以看出与传统的数据预处理所建立的神经网络模型相比,小波分析进行滤波使得滤波后残留噪声较小,同时实现降噪滤波与异常值剔除,所建立的神经网络模型预测更加准确。
院内获得性肺炎的影像学评价

探讨院内获得性肺炎的影像学特点。对2009年我院确诊为院内获得性肺炎的56例病人的临床及影像资料进行回顾性分析。56例院内获得性肺炎病人中,原发病分别为血液病14(25%)例、外科系统疾病14(25%)例、恶性肿瘤8(14.3%)例、慢性肝胆疾病8(14.3%)例、多脏器衰竭5(8.9%)例、慢性呼吸系统疾病3(5.4%)例及其他4(7.1%)例。病原菌有多重细菌混合感染33(58.9%)例、铜绿假单胞菌3(5.4%)例、粪肠球菌2(3.6%)例、金黄色葡萄球菌1(1.8%)例、甲型溶血性链球菌2(3.6%)例、流感病毒1(1.8%)例、真菌8(14.3%)例及未明病原菌6(10.7%)例。影像学表现为支气管肺炎样表现36(64.3%)例、大叶实变4(7.1%)例、结节9(16.1%)例、间质病变合并实变3(5.4%)例、肺水肿4(7.1%)例、双肺弥漫实变7(12.5%)例、空洞2(3.6%)例及胸腔积液39(69.6%)例。支气管肺炎样表现合并胸腔积液为院内获得性肺炎的主要影像学表现,还可有结节、间质病变、肺水肿及双肺弥漫实变等征象。胸片是其最基本的影像学手段,CT对于胸片诊断不明确和微小病变的发现有意义。
动态权值混合C-均值模糊核聚类算法

PCM算法存在聚类重叠的缺陷,PFCM算法同时利用隶属度与典型值把数据样本划分到不同的类中,提高了算法的抗噪能力,但PFCM算法对样本分布不均衡的聚类效果并不十分理想。针对此不足,可以通过Mercer核把原来的数据空间映射到特征空间,并为特征空间的每个向量分配一个动态权值,从而得到特征空间内的目标函数。理论分析和实验结果表明,相对于其他经典模糊聚类算法,新算法具有更好的健壮性和聚类效果。
基于Gabor变换域的积分直方图鞋印图像检索

案件现场提取的鞋印图像是现代刑侦中一种十分重要的线索和证据,如何快速而准确地从鞋印图像库中检索出相同或相似的鞋印图像,关系着公安部门的破案效率。针对有残缺的鞋印图像,提出一种基于Gabor变换域积分直方图的鞋印图像比对与检索方法。对图像进行Gabor滤波后,在每个像素位置用响应最大的滤波器号替代图像的像素值,然后统计图像积分直方图。对于残缺图像与完整图像的相似度计算,先通过积分直方图计算出残缺图像在完整图像中的最相似区域位置,再提取该区域的特征,最后进行相似度度量。通过求积分直方图快速准确地求出残缺图像在完整图像中的位置,从而提取局部特征。实验表明,与直接比较图像的全局特征相比,该算法的查准率提高了4.82%。
低轨编队卫星构形保持的模糊PID控制

近地轨道上的编队卫星,大气摄动和J2项摄动是影响编队构形的主要因素,编队会造成卫星编队构形产生沿航迹方向漂移,导致队形发散,面质比差直接决定了漂移的方向和速度。因此可以通过调整面质比差消除漂移。可以相对队形绕飞中心的漂移距离为输入量,以卫星面质比差为控制量,用模糊控制和PID控制相结合设计控制器消除编队构形的航迹引起的漂移,实现PID参数的自寻优模糊控制。仿真利用MATLAB链接STK实现模糊PID控制的仿真,结果表明,对于两颗卫星构成的构形长半轴为10km的共面绕飞椭圆,相对构形沿航迹漂移距离能够控制在40m之内,实现了设计要求。
基于龙芯2F的便携机主板设计技术研究与实现

基于龙芯2F处理器设计紧凑型便携机主板,基于处理器内部集成的PCI总线接口扩展显示、USB2.0、IDE、千兆网络等多种外围接口,突破系统电源设计、中断路由实现等关键技术,运行VxWorks操作系统,已经应用于项目,运行稳定可靠。
电动汽车动力电池主动均衡控制设计

动力电池组是纯电动汽车和混合动力汽车中关键的组成部分,由于单体的差异使得电池组在频繁的充放电过程中出现不一致性的问题,影响电池组的使用寿命。通过均衡电路可以降低单体电池的不一致性。目前,常用的均衡电路会出现拓扑结构复杂,均衡控制比较困难,均衡时间长的问题。针对均衡电路拓扑结构复杂,均衡时间长的问题设计了一种主动均衡电路。上述电路以反激式变压器为核心,以电池电压和SOC作为均衡控制量,实现能量在单体电池之间快速的双向转移。在Matlab/Simulink环境下搭建了仿真电路模型,设计了均衡控制算法,并与传统电容均衡电路、电感均衡电路、Cuk均衡电路进行了仿真对比,仿真结果表明所设计的均衡电路和均衡控制算法,无论在均衡时间,压差和能量分散度方面都优于其它电路,具有重要的应用价值,为汽车电池主动均衡控制设计提供了科学依据。
基于单目视觉的机械手三维定位

提出了一种利用单目视觉识别目标并且进行精确的三维定位,用于机械手对目标的精确定位.首先通过模板匹配的方法在图像中识别出目标并计算其中心坐标,然后分别在相同高度和水平的四个相隔一定距离的位置上采集目标图像,根据目标在图像中的位置变化,结合平行双目视觉原理与小孔成像的缩放比例关系,计算摄像头距离目标的深度距离.该系统易搭建、成本低,定位精度较高.
移动机器人自适应行为选择的混沌特性分析

针对移动机器人运行环境的复杂非线性特性,提出一种将重构相空间理论应用到移动机器人自适应行为选择中的混沌非线性分析方法。在所采集的一维自适应行为动作选择随机序列的基础上,重构时间序列的相空间,并计算相空间的嵌入维数、混沌吸引子和最大Lyapunov指数。计算结果表明,当运行环境中障碍物的分布密度较大时,移动机器人的自适应行为选择规律呈现混沌特性。这为结合混沌理论,给移动机器人的自适应行为选择提供更精确的控制,提供了理论基础。
软件测试数据自动生成算法的仿真研究

研究软件质量优化问题,传统遗传算法存在局部最优、收敛速度慢,使软件测试数据自动生成效率低。为提高软件测试数据生成效率,对传统遗传算法进行改进,提出一种遗传-蚁群算法的软件测试数据生成算法。针对测试数据自动生成的特点,充分发挥遗传算法的全局搜索和蚁群算法的局部搜索优势,提高了测试数据的生成能力。实验结果表明,遗传-蚁群算法提高了软件测试数据生成效率,是一种较为理想的软件测试数据生成算法。
基于ABC-LS的传感器节点定位算法

为了减少无线传感器网络节点的定位误差,提出一种人工蜂群算法(ABC)修正最小二乘(LS)定位误差的传感器节点定位算法(ABC-LS)。首先估计未知传感器节点与信标节点间距离,然后采用LS算法初步确定未知传感器节点位置,最后采用ABC算法对LS算法的节点定位误差进行修正,并采用仿真实验测试ABC-LS与其他节点定位算法的优劣。结果表明,ABC-LS提高了无线传感器节点的定位精度。
仿分子动理学数据聚类法在基因表达数据上的应用

为了识别出可能具有诊断力的特征基因,常常使用聚类的方法对基因表达数据进行分析,而仿分子动理学聚类法通过仿效分子间的作用力机制能达到对数据聚类的目的。仿分子动理学聚类技术不需要预设簇个数,且可用于估计数据中的簇个数。该方法被应用于基因表达数据,结合相关指标用以估计数据中存在的簇个数和发现可能具有诊断力的特征基因。实验与分析结果显示了仿分子动理学聚类技术具有良好的知识挖掘能力。
基于双支持向量回归机的增量学习算法

提出了一种基于双支持向量回归机的增量学习算法。将获取到的新样本加入训练数据集后,该算法无需在整个新的数据集上重新训练双支持向量回归机,而是充分利用增量前的计算信息,从而大大减少了模型更新中逆矩阵的计算量,提高了算法的执行效率。在人工数据集、时间序列预测和UCI数据集上的数值实验表明,该算法快速有效。
基于EEMD的高速列车转向架故障诊断

高速列车的转向架机械故障会引起转向架和车体振动信号的变化,严重影响高速列车运行的安全性和舒适度。为此,提出一种基于聚合经验模态分解的高速列车转向架故障诊断方法。针对转向架空气弹簧失气、抗蛇形减振器失效、横向减振器失效和原车4种工况进行仿真实验,得到列车不同位置的振动信号。信号经聚合经验模态分解得到一系列固有模态函数,分别提取能量矩特征,反映不同尺度上能量随时间的分布规律。将第2阶~第6阶经验模态能量矩构成的5维特征矢量作为支持向量机分类器的输入,在列车行驶200 km/h的速度下进行转向架故障识别,结果表明,该方法的识别正确率可达到95%以上。
基于FPGA的分离时序电路的可靠性设计

从可靠性角度出发,对以FPGA为控制核心的分离时序电路中具有不同功能的硬件电路模块进行详细分析,并对关键控制逻辑进行介绍;该电路能够实时监测反馈信号,输出控制信号,接收、存储相关的关键触发信号并产生相应的分离时序,按时序产生火工品的点火信号;通过连接相关设备,进行实际操作过程模拟,对关键信号的时间参数进行存储并分析原始数据及波形图,证明本电路精度高、运行稳定、可靠性高;目前该电路已投入使用,具有较高可靠性和很强的应用价值。
虚拟过程工程监控系统的设计与实现

为实现对工业装置内流体流动与传递过程的三维实时高精度模拟,中国科学院过程工程研究所提出了虚拟过程工程(VPE)的构想。在VPE中,为采集实验数据、控制实验状态,需自行设计其监控系统。本文根据VPE的整体需要对监控系统进行了需求分析,在此基础上对底层通信协议、实时数据采集与控制、数据存储与管理、数据处理与显示等方面进行了设计与实现。经运行验证,所实现的监控系统功能可很好地满足VPE的需要,为VPE提供了良好的功能支撑。
基于Virtools平台的三维虚拟计算机硬件组装

《大学计算机基础》课程是该校非专业本科生必修公共课,其中硬件知识抽象难懂,加上资金、场地和设备等原因,大部分学生又无法亲自动手实验,使得硬件教学难以取得好的效果,这个问题长期以来困扰着老师和同学们。有鉴于此,从软件角度着眼,利用3ds Max制作计算机硬件三维模型,导入Virtools虚拟现实软件中,建立世界坐标系下的虚拟互动实验场景,开发单机运行或基于B/S的网络虚拟平台,使所有学生使用鼠标、键盘即可在虚拟场景中模拟安装计算机硬件的过程。系统初步实现后,为了测试可行性,将其安装在大学计算机教学部实验机房,通过一段时间测试,学生反映在虚拟环境下操作简便、实用,能够反复操作。对以前那些抽象的硬件,一目了然,非常便于学习。由此可见,三维虚拟现实系统的开发在学生课程实验中大有作为。
基于约束条件的模糊等价关系聚类方法

传统的模糊等价关系聚类方法不能根据具体的约束条件进行聚类,使得聚类结果准确性低,不满足要求。为解决该问题,在传统方法的基础上,根据距离约束条件预处理数据集并且扩维,提出一种新的模糊聚类方法。通过数据间的Euclid距离以及约束条件为每个数据建立数据间关系,用来描述数据间的约束条件满足情况,同时将此作为数据的新增维度,更新原数据集并重新构建相似程度方程,获得对应的相似矩阵并基于模糊等价关系进行聚类。在真实数据集上的实验结果表明,与传统无指导的模糊等价关系聚类方法相比,提出的聚类方法克服了不能根据具体约束条件进行准确聚类的缺陷,具有更高的准确性。
基于BK树的扩展置信规则库结构优化框架

针对扩展置信规则库(extended belief rule base,EBRB)系统在规则数较多时推理效率不理想的问题,引入BK树数据结构,提出了一种基于BK树的结构优化框架。首先根据置信规则在度量空间中彼此的距离建立EBRB的树形索引结构,然后通过设置阈值减少EBRB系统推理时搜索规则的数量,并激活关键规则,最终达到提高EBRB系统推理效率的目的。以非线性函数拟合、输油管道泄露仿真实验及分类数据集的对比实验,验证结构优化框架在EBRB系统中的有效性,实验结果表明,所提框架能够优化EBRB系统推理效率并提高决策准确性。
一种雷达非线性调频信号检测及仿真方法

由于雷达非线性调频(NLFM)信号的时频非线性分布特性,常规检测算法难以实现信号能量的有效聚集,传统采用NLFM信号检测时准确率较低,在低信噪比下甚至会失效。针对上述问题,应用了一种基于广义时宽-带宽积的最优窗函数,提出了一种改进的短时分数阶傅立叶变换瞬时频率估计算法。应用改进算法可有效提高非线性调频信号的检测性能,提高检测的准确率。仿真结果表明,在相同信噪比下,提出的方法对NLFM信号的检测概率高于传统方法,性能较好。
基于改进衰减记忆滤波的组合导航算法研究

关于优化组合导航系统定位精度问题,由于惯导系统为非线性系统,存在滞后和噪声特性,影响系统定位精度,传统卡尔曼滤波器滤波一段时间后,系统预测误差方差阵逐渐趋于零,状态估计过分依赖旧量测值,从而导致滤波发散,系统定位精度差。目前采用在预测误差方差阵中引入标量衰减因子来抑制发散,但该标量因子是不变量,难以修正所有状态估计异常的情况。为有效提高新量测值对预测值的修正作用,研究了一种改进的衰减记忆滤波算法,通过引入可变加权系数来抑制发散。经数值仿真结果表明,新算法的滤波效果相比卡尔曼滤波和带标量因子的衰减记忆滤波有较明显的改善,提高了系统的定位精度,对工程应用有一定参考价值。
基于张量的2D-PCA人脸识别算法

人脸图像的色彩信息也是人脸的重要特征,但现有的2D-PCA彩色人脸识别忽略了人脸色彩信息的空间关系。由此引入三阶张量表示,提出基于张量的2D-PCA(Tensor PCA)的人脸识别算法。Tensor PCA通过分解n模总体散布矩阵获得三个由最大特征值对应的特征向量组成的将张量样本投影到低维子空间的投影矩阵,并构造交替最小二乘法的迭代过程对矩阵进行优化得到最优投影矩阵,使得投影后的样本间的距离尽可能得大,以达到最佳分类识别的效果。Georgia Tech彩色人脸库的测试结果表明,与2D-PCA方法相比,识别正确率提升了5.53%,同时训练时间降低了78.1%。
基于序关系的快速计算正区域核的算法

目前设计基于正区域的求核算法的主要方法是差别矩阵方法。该方法通过搜索差别矩阵的所有差别元素来得到核,故比较耗时。为此,在简化决策表和简化差别矩阵的基础上,若将其对象按条件属性值看成一个数,则对象是有序的。利用这个序,可将具有核属性的差别元素集映射到一个较小的搜索空间上,故只需判断简化差别矩阵的少量差别元素就可以找到核属性集。在此基础上,利用基数排序的思想,设计了一个高效求核算法,其时间复杂度为O(|C|2|U/C|)+O(|C||U|),空间复杂度为O(|U|)。由于新算法只需判断简化差别矩阵的少量差别元素就可以找到核算属性集,故算法的效率得到了改善。
模糊PID控制算法在窗帘控制中的应用

针对目前电动窗帘控制系统中控制精度不足、系统误差不稳定等普遍存在的问题,提出了一种基于模糊自整定PID控制[1]的算法并将其应用于系统控制中.系统以芯片CC2530为通信及控制核心,内嵌模糊PID控制算法,使窗帘能够准确快速地响应用户需求,完成对窗帘的命令控制及手动智能控制,并达到用户期望的开合目标.经系统仿真试验,系统可达无超调输出,且调节时间为0.18s,稳态误差约为0.15%,均小于常规PID控制.具有一定的实用和理论研究参考价值.
基于GPS/GPRS的环境监测终端的研究与设计

介绍了一种基于GPS全球定位技术以及GPRS无线数据传输技术,能够完成实时定位和远程无线数据传输的环境监测终端的总体设计方案;系统的硬件平台采用ARM嵌入式处理器AT91SAM9261作为主控芯片,在其上移植了嵌入式Linux作为操作系统;具体说明了终端的总体设计以及主要模块的软硬件设计,并选用主流GUI开发框架Qt完成应用程序的设计;实际应用表明,该系统具有性能稳定,可靠性高,成本低,系统扩展性强等特点,能满足大多数应用场合的需要。
IVDQP—物联网内基于兴趣向量的分布式查询处理方法

物联网内资源按需检索是构建高效率物联网应用的必备功能。实现一种基于兴趣的数据单播查询处理方法IVDQP,采用一种单播的方式对任意物联网节点提出的数据检索请求进行节点间传递,并以一种累积的方式将中间节点上的检索结果按照查询单播传递路径返回给查询节点。与Flooding算法的对比实验表明,提出的这种物联网内单播查询处理方法不仅能够迅速定位尽可能多的符合查询要求的数据,而且能够保证引入尽可能少的节点间的消息交换,从而为高效物联网应用的实现提供技术支持。
FPGA中网络通信协议栈的裁剪及其全硬件实现

针对基于FPGA的嵌入式系统中软件网络协议栈需要内置CPU的不足,阐述了采用全硬件方式实现网络协议栈的必要性,并提出了适合的网络通信协议栈裁剪方案。该协议栈包含精简的UDP、IP、以及MAC层驱动,可完成常规的网络通信。协议栈完全采用硬件描述语言编写,并在FPGA中实现。实验结果表明,该协议栈只占用2K逻辑资源,能以100Mbps的速率在FPGA与PC之间进行数据传输,为基于FPGA的系统调试及运行提供了一种简易的高速通信手段。
GIS中一种改进的Dijsktra算法及其实现

针对传统Dijsktra算法运算需耗费大量的内存空间和运算时间,难以满足GIS这种大数据量的路径选择要求,提出一种改进的Dijsktra算法。该算法采用利于实现的结点-关联弧段优化存储结构,从传统算法的临时结点中,将大量与永久结点不直接连通的点划分为未标记结点,很大程度上减少了临时结点的数量,提高了算法的搜索效率,同时,运算时通过拓扑索引和临时文件缓冲,大大节省了内存空间,使得算法的空间复杂度为O(n)。试验和实际应用结果证明了算法的有效性。
嵌入式多核操作系统负载均衡研究

通过研究VxWorks操作系统中运行队列负载均衡算法和Linux操作系统中基于调度域的负载均衡算法,发现Linux操作系统中高优先级任务无法抢占其他CPU正在运行的低优先级任务。因此,对Linux负载均衡算法进行改进,在以运行队列长度作为负载因子的基础上,将任务的优先级也纳入到负载因子中。实验结果表明,该方法可在保证负载均衡的同时,提高系统的实时性,使系统能够尽快运行高优先级的任务。
使用案例推理的协商策略研究

为解决自动信任协商过程中协商策略的效率问题,提出了一种采用基于案例推理技术的自动信任协商策略。可管理性概念的基础上,设计出可管理的协商策略,优化了协商处理能力。该策略具有较小的网络开销,较高的安全性等特点。实验结果表明该协商策略具有较高的效率。
代谢网络可视化系统的力导向布局算法设计

针对生物化学代谢反应网络可视化系统的优化设计,提出了一个基于力导向模型的解决方案。新方案根据具体的可视化目标,综合拓扑信息进行参数调整。实验表明,这些调整给可视化的布局质量带来很大的改善。另外,代谢网络具有鲜明的无尺度网络特性。据此,进一步提出了针对枢纽结点的优化方案,在视觉效果上突出了代谢反应网络的无尺度特性。为了融合力导向方案和基于无尺度网络特性的局部调整方案,最后总结了一个三阶段的布局算法框架。
基于主用户信息法的态势图构建研究

针对认知无线网络CRN(Cognitive Radio Network)存在频谱空洞、信道冲突等问题,假设主用户发射功率未知的情况下,提出一种基于主用户信息的频谱感知态势图构建方法。该方法基于接收信号强度和最小二乘法建立定位模型,采用拉格朗日乘数法,获取主用户位置和发射功率等信息来构建态势图,帮助网络用户掌握网络状态。仿真结果表明,相比插值法构建频谱态势图,该方法构建的态势图精确更高,空频带被利用的可能性高,信道冲突概率小。
隔壁塔反应精馏合成异丙醇模拟及节能效益研究

采用反应精馏隔壁塔技术,以甲醇钠为催化剂,通过乙酸异丙酯与甲醇酯交换反应合成异丙醇。利用Aspen Plus模拟软件对常规反应精馏工艺和反应精馏隔壁塔工艺分别进行模拟分析。结果表明:与常规反应精馏工艺相比,反应精馏隔壁塔不但可以得到纯度99.8%以上的异丙醇产品,而且异丙醇收率98.54%,节能20.4%。
低能耗超声波传感器驱动电路设计

以克里姆霍尔兹等效模型为基础,对超声换能器的双极性与单极性电压驱动电路进行了理论分析,并针对能量转化率更高的双极性电压驱动提出了一种电路设计方案.实验结果显示,理论分析数据与实验数据相吻合,双极性电压驱动较单极性电压驱动能量转化率提高1倍,将其应用于无线传感器网系统中,约可降低15%的能量消耗.
空战防空兵雷达侦察预警阵地优化配置仿真

对空战防空兵雷达侦查预警阵地的优化配置,能够有效探测雷达覆盖范围、抑制雷达间干扰、提高资源利用率。对雷达侦查预警阵地的优化配置,需要按照配置原则量化结果构建科学的数学模型,给出约束条件,完成侦查预警阵地的优化配置。传统方法先通过粒子群优化法获取全局与局部最优解,再搜索获取配置方案,但忽略了获取阵地配置优化的约束条件,导致配置优化精度偏低。提出新的防空兵雷达侦查预警阵地优化配置方法。介绍了配置原理,对配置原则进行数学量化处理。按照配置原则量化结果构建科学的数学模型,给出约束条件。通过物元分析对建立模型进行求解,获取防空兵雷达侦查预警阵地优化配置结果,保证配置方案的科学合理性。实验结果表明,采用所提方法对防空兵雷达侦察预警阵地进行优化配置,配置结果科学合理,较其它方法明显更优。
基于VHDL故障注入的处理器敏感性分析

针对航天应用的处理器敏感性评估需求,采用仿真命令技术开发了一种基于VHDL的故障注入工具.以LEON3处理器为目标模型进行了故障注入实验,得到了流水线寄存器的敏感性,并对敏感性较高的寄存器加固之后再次进行可靠性评估,从而验证了该故障注入工具的有效性.本故障注入工具适用于基于VHDL的RTL级处理器的软错误敏感性分析.
散乱点云精简的一种改进算法

非接触式扫描获取的散乱点云数据存在大量冗余。为方便模型重构,点云数据精简是不可或缺的点云预处理步骤。提出一种散乱点云数据精简的改进算法,首先将包围点云数据的最小包围盒划分成若干个子空间,根据每个含有点的子空间获取K邻域点集的拟合平面,计算K邻域中各点到拟合平面距离的累加和。对各个K邻域的距离累加和升序排列,根据预定精简百分比,将包围盒划分为待保留和待删除两个区域,实现了对同一数据在不同区域采用不同算法完成不同比例的精简。实例验证表明,该算法在保留几何特征的同时,更能有效地避免空白区域,且提高了计算效率。
基于P样条和局部互信息的非刚性医学图像配准

针对互信息仅考虑两幅图像相应像素的灰度信息以及B样条变换模型存在形变场奇异点的问题,提出一种基于P样条和局部互信息的非刚性医学图像配准方法。该方法以局部互信息为相似性测度,采用P样条变换模型模拟待配准图像的几何形变,使用三次插值算法对图像像素进行赋值,结合对大规模参数优化效率高的LBFGS算法优化配准参数。较传统的B样条变换模型和互信息,提出的方法除计算时间外,其他三项指标更优,均方误差下降了89.25%,归一化互信息提高了11.04%,相关系数提高了5.64%。实验结果表明,该方法有效地提高了配准的精度。
基于EMD-ICA的激电数据降噪处理方法

针对传统降噪方法处理激发极化法(激电法)测量数据的效果不理想的问题,对经验模态分解方法和独立分量分析技术进行了研究,提出了一种新的激电数据降噪方法。首先,采用经验模态分解方法将原始测量数据自适应分解为有限个固有模态函数,再根据其与激发信号的相关性选择固有模态函数构造虚拟噪声通道,最后利用独立分量分析技术提取多维混合数据中的激电信号。利用仿真信号和实际数据对该方法进行实验,对比普通滤波方法和小波阈值算法,结果表明该方法能有效提高激电数据的信噪比。
基于灰色EM-SHSMM的缺失数据下设备健康预测研究

目前，设备健康预测问题的研究大都在全样本数据下进行，而在缺失样本数据下的研究却很少。因此，针对缺失样本数据下设备健康预测问题，提出了集成分段隐半马尔可夫模型(SHSMM)与GM(1, 1, ?)的联合优化模型。首先，基于SHSMM的模型架构，利用EM算法推导出SHSMM中的参数估计公式。其次，基于GM(1, 1, ?)，提出灰色启发式算法填补样本中的缺失数据，利用预测过程进行设备健康预测。最后，通过案例分析对模型进行评价和验证。结果表明，提出的设备健康预测方法能有效解决缺失数据的问题。
COBRA/T——美军通用自动测试系统的新进展

介绍了美国海军陆战队自动测试系统COBRA/T(the Common Off-the-Shelf Benchtop Rapidly deployed Advanced/Tester)的产生背景、功能、结构及优点;COBRA/T是美国海军陆战队通用自动测试系统的最新研究成果,用于基地级及前沿级的测试维修,研制COBRA/T系统的目的是验证在保留甚至扩展VIPER/T及TETS功能的前提下如何最大限度地减小测试系统的体积,提高系统的便携性,为海军陆战队提供下一代自动测试系统,COBRA/T系统采用基于cPCI、PXI、PXI Express、LXI的多总线结构,具有体积小、功耗低、架构灵活及费用少等优点。
一种基于双哈希二叉树的中文分词词典机制

汉语自动分词是汉语信息处理的前提,词典是汉语自动分词的基础,分词词典机制的优劣直接影响到中文分词的速度和效率。详细介绍汉语自动分词的三种方法及五种词典机制,提出一种简洁而有效的中文分词词典机制,并通过理论分析和实验对比说明几种词典机制的效率差异来证明所提出分词词典机制的有效性。
基于Web的Python3编程环境

为了简化编程环境,增强编程体验,提出了一种基于web的python3编程环境.该应用的web环境采用基于python的Django框架,通过将python3代码转换成浏览器可执行的Java Script脚本,达到在浏览器中运行python3代码的目的.与传统的python3编程环境相比,该编程环境不用在本地安装部署任何开发环境,即可实现远程编程和代码共享.实验结果表明,该编程环境可行性强,具有良好的稳定性和并发性.
粒子群神经网络的水轮发电机故障诊断研究

研究水轮发电机故障准确诊断问题,水轮发电机一种复杂、非线性系统,故障产生原因具有多样性和不确性,传统神经网络存在收敛速度慢、易陷入局极小等缺陷,导致故障诊断精度低。为提高水轮发电机故障诊断精度率,提出一种粒子群(PSO)算法和BPNN(BPNN)相结合的水轮发电机故障诊断模型(PSO-BPNN)。首先将水轮发电机故障信息输入BPNN进行学习,并利用PSO对BPNN参数进行选择,最后对建立故障诊断模型进行验证性测试,结果表明,PSO-BPNN克服了传统方法不足,提高了水电机故障诊断准确率,具有很好的应用价值。