Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
基于后退式搜索的自适应多叉树防碰撞算法

针对无线射频识别(RFID)系统中常见的标签防碰撞问题,在后退式搜索算法的基础上提出了一种改进的多叉树防碰撞算法。根据标签碰撞的特点,采用休眠计数的方法,以及遇到连续碰撞位时进行四叉树分裂的策略,使得在搜索过程中能够动态选择分叉数量,缩短了标签识别时间,有效地提高了算法的搜索效率。性能分析表明,该算法的系统识别效率达76.5%,且随着标签数目的增多,优越性更加明显。
新型信号预处理分离系统算法及性能分析

提出了一种新的信号预处理半盲分离算法(pre-processing second-order cyclostationary BSS algorithm,pPSoCBSS).该算法通过对信号进行预处理,使源信号具有可控的循环平稳特性,利用该特性在接收端对信号进行有效分离.此方法通过对发射端源信号进行预处理、信道识别和信号分离,使接收端可以精确地估计信道混合矩阵,并且具有优越的抗噪声特性,该方法即使在欠定的条件下也同样可以进行信道识别且性能没有损失.同时,通过计算机仿真对分离矩阵的估计效果采用PI指数进行衡量,并与JADE算法和SOBI算法进行了比较,仿真结果表明采用算法PI指数性能优于两种传统算法.
人体语音特征提取身份优化验证仿真研究

对人体语音征提取身份优化验证,可为说话人识别奠定基础。进行人体语音征提取身份验证时,应分析人体语音音段韵律特征矢量序列,提取最优音段韵律的高维特征值和特征向量,但是传统方法通过对标注音节的持续采样点数进行分析完成检测,但是不能精确分析人体语音音段韵律特征矢量序列,无法准确提取最优音段韵律的高维特征值和特征向量,存在人体语音征提取身份验证误差大的问题。提出一种改进混沌的人体语音征提取身份优化验证方法。上述方法先融合于混沌理论采集人体发声过程中音段韵律原始信号,将原始韵律信号映射到高维空间实现音段韵律相空间重构,映射相空间中音段韵律间相邻轨道发散的平均变化率,然后利用K-均值聚类的方法对音段韵律的语音帧进行聚类,获取规范化的音段韵律特征矢量序列,将规范化的音段韵律特征矢量序列投影到音段韵律高维核空间中,提取最优音段韵律的高维特征值和特征向量,依据人体语音征提取身份优化验证,仿真结果证明,所提方法特征提取精确度高,能够有效地提升人体语音征提取身份验证的辨识率。
基于改进蚁群算法的关键链项目进度管理研究

项目进度管理是项目管理工作中的重要内容,关键链法是目前项目管理中较为常用的进度管理方法之一,其本质为多约束优化问题。结合混沌运动与遗传算法的优点,对蚁群算法进行改进,并将其应用于解决关键链项目管理的优化调度问题。克服了蚁群算法由于前期信息素匮乏而导致的需要较长时间进行搜索、容易得到局部最优解的缺点,使混合算法的搜索范围有所增加,蚁群群体的进化速度得到提升,并保持了蚁群算法鲁棒性及收敛性,且算法的计算精度较高,求解速度较快。实例对比分析表明,在求解关键链项目进度管理问题上,混沌蚁群进化算法比遗传蚁群算法更具有优势。
基于平均奖赏强化学习算法的零阶分类元系统

零阶学习分类元系统ZCS(Zeroth-level Classifier System)作为一种基于遗传的机器学习技术(GeneticsBased Machine Learning),在解决多步学习问题上,已展现出应用价值。然而标准的ZCS系统采用折扣奖赏强化学习技术,难于适应更为广泛的应用领域。基于ZCS的现有框架,提出了一种采用平均奖赏强化学习技术(R-学习算法)的分类元系统,将ZCS中的折扣奖赏强化学习方法替换为R-学习算法,从而使ZCS一方面可应用于需要优化平均奖赏的问题领域,另一方面则可求解规模较大、需要动作长链支持的多步学习问题。实验显示,在多步学习问题中,该系统可给出满意解,且在维持动作长链,以及克服过泛化问题方面,具有更优的特性。
无动力滑翔弹在风干扰下的控制与仿真研究

风场是无动力滑翔弹飞行过程中的一项重要干扰因素。针对滑翔导弹的气动力模型和其在不同飞行时段的运动特点,建立了航弹的姿态控制模型和制导律模型。并在一定的初始投抛条件下,利用C++与Matlab飞行仿真软件混合仿真,对航弹的飞行参数进行了大量的计算和相应的6-D飞行轨迹仿真。提出了无动力飞行器的姿态控制方法和计算机软件实现仿真的技术途径。仿真结果表明风干扰是影响无动力滑翔弹控制系统稳定性和精度的重要因素。对于具有滑翔段的飞行器在实际设计中很有参考价值和工程实用价值。
基于零级泛与运算的谓词形式系统及其完备性

泛逻辑是在研究柔性世界逻辑规律时发现的一个新的连续值的逻辑体系,它通过引入广义相关性和广义自相关性刻画命题之间的相互关系.本文主要解决基于零级泛与运算的一阶谓词演算形式系统ULh∈(0,1]的完备性.通过引入全称量词和存在量词,建立与命题形式系统ULh∈(0,1]相对应的一阶谓词形式系统ULh∈(0,1],并证明其完备性定理.从而得到系统ULh∈(0,1]的语义和语构是和谐的.
多视图立体三维重建中的孔洞修复算法

为了解决多视图立体三维重建算法不能很好地处理弱纹理或无纹理及高光区域的重建问题,提出一种基于可见外壳与多视图三维点云有机融合的多视图立体三维重建孔洞修复算法.该算法以可见外壳及多视图三维点云为输入,首先提取出可见外壳内满足点云稀疏度约束的叶节点,然后利用可见外壳法向量射线约束去除包裹在三维点云外层的叶节点,最后通过加入三维点云曲面曲率约束来消除点云中凹陷区域的影响.实验结果表明,文中算法有效地解决了物体缺乏纹理区域表面的孔洞修复问题,使得最终生成的三维网格模型完整和平滑,具有参数可调、易于实现的特点,对于不同的模型都具有非常好的鲁棒性.
一种基于分层无线传感器网络的路由算法

在多跳无线传感器网络中,靠近sink的节点由于需要转发来自外部的数据,其能量消耗速度快于离sink较远的节点,从而导致"能量空洞"的出现。采用分层的网络结构能够有效延迟能量空洞的出现。在分析现有路由算法的基础上,结合分层的思想,对现有算法的路由算法进行了改进,提出了分层网络中各层环内最佳簇头和成簇概率的计算方法。在路由发现阶段引入了簇头路由指标,用于控制路由簇头接纳的路由数量,从而平衡了环内各个路由簇头的能量消耗。仿真实验结果表明,新的路由算法在网络生存时间、能耗均匀程度方面均优于现有算法。
一种新的固定点容积Rauch-Tung-Striebel平滑算法

针对在目标跟踪实际应用中对于观测时间区间的某个固定时刻估计值精度的要求,提出了一种运用于非线性模型中的目标跟踪算法——固定点容积Rauch-Tung-Striebel平滑。该算法将高斯最优平滑中固定点平滑策略与传统的运用于非线性状态空间模型的容积Rauch-Tung-Striebel平滑相结合,有效地提高了固定点估计值的精度。仿真结果验证了新算法的有效性。
基于内容的图像情感语义检索研究

基于内容的图像检索是使用图像的底层视觉特征对图像进行检索,使检索结果在视觉角度上尽可能相似。但能否通过图像的底层特征来准确体现人对图像的视觉感知(即图像的情感语义)有待于进一步的探索。首先构建检索性能较好的基于内容的图像检索系统,并针对分类标准不同的两类图像库进行多次实验。实验证明,图像的情感语义无法通过单一的图像底层特征描述。
一种方向链码扫描与跟踪的图像细化后期处理算法

目标图像骨架的提取是智能分析中的重要组成部分,利用Zhang并行细化算法提取的目标骨架不是单一像素且极易产生毛刺。提出一种获取单一像素并消除毛刺的快速目标图像骨架提取算法。该算法首先对提取得到的目标二值图像进行形态学预处理,然后结合8邻域方向链码扫描编码原理对细化后的图像进行单一像素处理,最后采用优化的8邻域方向链码来消除毛刺。实验结果表明,提出的算法不仅效率高,而且能够很好地获得单一像素宽度、无毛刺的骨架。
搜索雷达目标回波射频模拟试验设计与仿真

使用真实目标的雷达试验耗费巨大且难以重复多次进行,中视频模拟式雷达试验不能完整地测试整个雷达系统且需要模拟复杂的雷达杂波。为克服上述困难,针对搜索雷达,设计了一种在外场进行的从雷达天线旁瓣注入模拟目标回波的雷达射频模拟试验,并介绍了试验基本原理,指出了该试验相较于实测试验与中视频模拟试验的优势,推导出了试验中模拟器相关辐射参数计算公式,建立起了模拟回波数学模型,最终设计出了模拟试验流程。以二坐标搜索雷达模拟试验为例进行了仿真,仿真结果验证了试验的有效性。
采用信任网络增强的协同过滤算法

由于数据稀疏性问题的普遍存在,不仅传统的协同过滤系统中使用单一相似度进行的推荐不具备较高的可信度,而且共同评分项过于稀疏也会导致其推荐性能大打折扣。针对以上问题,提出了一种采用信任网络增强的协同过滤算法(记为ECFATN)。通过引入社会网络中常用的信任关系,即在原始的用户—项目评分矩阵上,通过信任计算建立用户间的信任关系,并使用传播规则传递信任关系,构建一个用户信任网络;最终使用用户间的信任度与相似度线性加权作为新的权重进行推荐。在真实的数据集上进行测试,实验结果表明,ECFATN算法不仅在一定程度上缓解了数据稀疏性问题并提高了推荐精度,而且由于信任关系的引入,对于用户冷启动问题也有较大的改善。
面向2D对象形状识别的空间模糊查询研究

基于空间形状的查询与认知主体的空间推理密切相关。从空间认知的角度,通常希望查询结果是一类形状结构相似的对象集合。以形状的不确定性表达和模糊查询为研究内容,提出一种面向2D对象形状识别的空间查询方法——向心包络算法。算法将对象划分为以最大内径中心为公共点的三角形集合,在此基础上建立相应的形状度量方法,通过提取所有顶点关于对象整体结构的形状影响因子求得对象之间的形状相似度,并建立与模糊形状谓词的匹配关系。实验表明,该方法可以实现2D对象的空间模糊查询,且查询结果与模糊形状谓词基本一致。
基于故障树和神经网络的火箭故障诊断方法

针对运载火箭的复杂特性以及传统BP算法的收敛速度慢、极易陷入局部极小的缺点和实际的故障样本少的特性,提出了一种基于故障树和SVM(Support Vector Machine)算法神经网络的故障智能诊断方法。通过采用分层树形结构表示规则间的逻辑关系、广义规则表示知识及条件表等拆解节点,从而建立基于故障树的知识库。用SVM算法来构建计算网络;网络不仅能对线性函数进行计算而且也能将非线性问题线性化,从而使得该方法在应用中具有极强的泛化性;故利用该网络的智能学习功能来对输入数据进行智能计算判别,从而达到对运载火箭故障的分析、定位和诊断。最后,以CZ-3型运载火箭为诊断对象进行了仿真验证,结果表明该方法提高了诊断能力。
基于模板的汉英专利机器翻译研究

为了改善专利文献的机器翻译效果,提出了一种基于模板的机器翻译方法。通过分析汉英双语对齐的专利文献语料,人工书写了600余条模板,模板的设计思想源于弱化的正则文法;设计和实现了一个模板翻译模块,并将其与已有的一个基于规则的机器翻译系统相融合。实验结果表明,40%以上的测试文本的翻译质量得到了提高,因此,这种基于模板的方法对于改善专利文献的机器翻译效果是有效的。
延迟容忍网络中移动模型对路由算法的影响

延迟容忍网络是一种新型的自组织网络。由于其高误码率、长延迟以及动态的拓扑结构,导致网络中难以维持稳定的端到端的路径。路由算法是延迟容忍网络中研究成果最丰盛的领域,研究者们也取得了许多具有代表性的研究成果。在网络中,移动模型控制着节点的运动方式,确定节点移动的方向、速度,包括在某一点停留的时间。然而,在通常情况下,研究人员往往只在单一的移动模型下评估所提出的新的路由算法,而忽视该算法在其他移动模型下的表现。文中从传输成功率、平均延迟和路由开销三个方面重点研究不同的移动模型对路由算法的影响。实验采用ONE模拟器,仿真了节点在南京市特定区域上的移动情形,得出了路由算法在不同移动模型下的性能表现折线图。结果表明:移动模型对路由算法有着巨大的影响。
一种基于Hadoop的高效K-Medoids并行算法

针对传统K-Medoids算法对初始聚类中心敏感、收敛速度慢,以及在大数据环境下所面临的内存容量和CPU处理速度的瓶颈问题,从改进初始中心选择方案和中心替换策略入手,利用Hadoop分布式计算平台结合基于Top K的并行随机采样策略,实现了一种高效稳定的K-Medoids并行算法,并且通过调整Hadoop平台,实现算法的进一步优化。实验证明,改进的K-Medoids算法不仅有良好的加速比,其收敛性和聚类精度均得到了改善。
上海卫生监督信息数据规范制定方法研究

信息标准是信息化建设的基础工作和信息交换与共享的基本前提。研究卫生监督信息化的分类与框架以及数据元与代码的制定方法,可以为上海卫生监督信息化进程提供数据规范服务,促进上海市卫生监督信息化的建设。结合上海市公共卫生突发事件信息系统项目的建设,从卫生监督信息标准制定方法和流程、卫生监督信息分类框架、数据集与代码的编制等方面,描述了上海卫生监督信息数据规范的制定方法。
基于ARM-3S的物流监控系统研究与设计

从物流监控系统的现状与需求出发,深入研究了基于嵌入式技术的物流监控系统的整体结构,提出了基于ARM9微处理器、GPRS无线传输、GPS定位以及RFID射频识别技术的物流监控网络体系的设计方案;通过构建物流监控系统的整体架构与分析3S通信网络的实现方案,实现了物流信息的智能化管理;文章在Linux和ARM S3C2410X处理器为核心的终端软硬件系统上,扩展了无线通信模块,有效实现了物流车辆的定位与实时控制、货物在途的相关监测。
最大间隔集成学习算法与应用

针对集成学习算法的不足,提出了一种新颖的集成学习算法-集成最大间隔集成学习算法(MMEA)。该算法的时间与空间复杂度都是O(N),而标准的SVM算法的时间复杂度是O(N3),空间复杂度是O(N2),其中N是数据样本的大小,并从理论上证明了MMEA算法的收敛性。用MMEA算法与Bagging LibSVM,AdaBoostLibSVM,BaggingLiblinear,AdaBoostLiblinear流行的集成算法对扩展的MIT人脸数据集进行分类。实验结果表明,提出的MMEA算法在多项指标上均达到最优。
一种高效的社交网络朋友推荐方案

当今社会,人们越来越多地通过社交网络来发言、聊天、交友。在互动过程中,除了用户主动关注感兴趣的人之外,社交网络也会为其推荐朋友。然而,所推荐的朋友大部分只是社交网络的推广,不一定符合用户的兴趣。针对社交网络推荐朋友的随机性和不可靠等问题,研究并提出了一种基于用户兴趣标签匹配的高效朋友推荐方案。首先,通过Word2Vec来训练语料库中的关键词,得到每个关键词的向量,产生一个词向量空间。其次,利用余弦相似度技术计算关键词之间的相似度并通过实验进行比较。实验中,综合选取合适的相似度值作为两个词向量是否相似的判断阈值。最后,将选取的相似度阈值应用到所提出的朋友兴趣匹配推荐算法中,并进行性能测试和各方案的仿真比较。结果表明,所提出的方案可靠且准确。
数据立方体选择的改进遗传算法

数据立方体选择问题是一个NP完全问题。研究了利用遗传算法来解决立方体选择问题,提出了一个结合局部搜索机制的遗传算法。这一算法的核心思想在于,首先运用一个基于单位空间最大收益值的预处理算法来生成初始解,然后该初始解经结合了局部搜索机制的遗传算法进行提高。实验结果表明,该算法在寻优性能上优于启发式算法和经典遗传算法。
基于虚拟样机的无返回力矩钟表机构仿真分析

研究无返回力矩钟表机构计时特性问题,传统的仿真分析大多只考虑擒纵机构的参数对G摆卡子振动特性的影响,而忽略了传动机构对其的影响。为了准确预测钟表机构延期解除保险时间,提出将虚拟样机技术应用于钟表机构计时特性研究中。在UG中建立好三维装配模型,并利用Adams软件平台建立完整的无返回力矩钟表机构虚拟样机,分别对传动机构的理想状态、计及传动轴系变形以及考虑传动轮系接触碰撞三种模型进行了多体动力学仿真。仿真结果更接近实验值,证明虚拟样机模型的正确性,表明传动机构的轮系接触碰撞也同样影响G摆卡子的振动特性,所得结论对擒纵机构零件的设计与强度校核具有重要的参考价值。
基于DNA图谱的藏药品质检测方法研究与仿真

研究基于DNA图谱的藏药品质准确检测问题。每种藏药成分都具有独特的气味,长期放置的藏药,藏药的气味特征会淡化,造成基于气味特征转化的DNA图谱信息丢失、模糊。针对DNA图谱信息丢失、模糊,造成无法识别模糊DNA图谱信息,藏药品质检测准确率过低,提出了峰谷谱带识别算法的藏药品质检测技术,利用高斯滤波方式进行模糊噪声抑制,根据峰谷谱带识别方式进行残缺图谱泳道分割处理,克服传统方法的缺陷。实验证明,峰谷谱带识别算法的藏药品质检测技术提高了检测的准确率,避免了藏药长期存放对监测正确率的干扰。
基于空域差分直方图差异的MB隐藏检测

基于模型(MB)隐藏会使图像的纹理分布趋于一致,使其难以被检测。针对该问题,利用空域差分直方图能较好度量图像纹理的特性,提出一种新的图像MB隐藏检测算法。分析JPEG图像空域差分直方图在MB隐藏前后的变化情况,结合校准和重嵌入技术,实现MB隐藏的有效检测。实验结果表明,该算法具有较高的检测率和较低的虚警率。
面向小运动目标的压缩域跟踪方法

压缩域跟踪是直接从压缩码流中提取运动矢量和块编码模式来实现目标对象的跟踪.针对现有压缩域跟踪方法对小运动目标跟踪性能较差的问题,本文提出了一种面向小运动目标的压缩域跟踪算法.在分析现有算法不足原因的基础上,本文从起始帧掩模的获取、离群值边界的设置和预测跟踪小目标的边缘控制三个方面提升小目标跟踪的性能,并通过数据驱动的方法寻找到块编码感知的系统参数优化.所提算法在三个小目标视频序列上进行了测试,实验结果表明,与其它压缩域跟踪算法相比,本文算法可以有效地提高小运动目标跟踪的准确率和F度量.
面向服务的供应链绩效评价研究

面向服务的架构SOA是一种应用程序体系结构。从国内外供应链管理绩效测评方法研究存在的不足出发,结合供应链绩效管理需求,介绍了SOA定义及其特性,构建了面向服务的供应链绩效管理评价体系架构;描述了其业务应用层、服务总线层及基础服务层的基本组成与功能;分析了该评价体系的运行方式。
一种考虑洋流影响的AUV组合导航算法

针对由捷联惯导(SINS)、多普勒测速仪(DVL)以及深度传感器组成的自主水下航行器(AUV)组合导航系统,当DVL测量距离无法达到海底的情况下,洋流是该系统主要误差源之一的问题,在SINS/DVL组合导航算法的基础上,提出了一种在原算法中加入洋流信息提高系统导航定位精度的方法,并将以上两种导航算法解算出的AUV位置信息进行仿真对比,仿真结果表明:与未考虑洋流信息的算法相比,加入洋流信息的算法能够有效提高AUV的定位精度。
基于个性化订制与跨语言搜索技术的网络信息服务平台

针对目前普遍使用的网络搜索引擎存在缺乏个性化服务、单语言信息搜索和被动响应搜索请求三大功能局限,提出一种基于个性化订制、跨语言网络搜索及主动推送服务的网络信息服务平台构想。介绍了系统的实现原理和逻辑架构,并对系统关键技术进行了分析和研究。
基于XML的P2P网络资源检索系统

结合P2P技术和XML技术在挖掘网络上广泛分布的异构资源的优势,构建了一个基于XML的高效的P2P分布式网络资源检索系统,采用强大的全文检索开源工具包Lucene进行了实现,并对核心功能在基于android平台的移动客户端进行了延伸.本系统的设计和解决方案对于解决网络上异构资源的共享具有重要的借鉴意义.
基于VXI总线的导弹燃气联试自动测试系统实现

根据某导弹燃气联试的要求,将VXI总线技术与虚拟仪器技术相结合应用到燃气联试系统中。完成符合VPP规范的模块的仪器驱动程序和可独立运行的仪器软面板的完整设计,特别介绍了8通道并行A/D的驱动程序设计。重点研究燃气联试软件设计,实现燃气发生器压力测试、侧燃发生器压力测试、燃气联试任务,完成对试验信号记录和燃气参数测试工作。研究成果对促进军工设备的智能化和模块化具有重要意义。
自适应模糊决策树算法

为改善模糊决策树算法凭经验设定参数值的不准确问题,在分析模糊决策树算法的主要参数特征后,提出使用粒子群算法智能设定参数值的自适应模糊决策树算法。实验表明,与经验设定参数值的模糊决策树算法相比,自适应模糊决策树算法生成的模糊决策树的性能明显提高;最后,通过实验数据分析了关键参数之间存在的交互影响关系。
WordNet中概念语义相似度IC参数模型研究

给出了一个新的用于计算WordNet中概念的语义相似度的IC(信息内容)模型。该模型以WordNet的is_a关系为基础,只通过WordNet本身结构就可求出WordNet中每个概念的IC值,而不需要其他语料库的参与。该模型不仅考虑了每个概念所包含的子节点的个数,而且将该概念所处WordNet分类树中的深度引入到模型当中,使得概念的IC值更为精确。实验结果显示将该模型代入到多个相似度算法当中,可以明显提高这些算法的性能。
基于单片机和LabVIEW的无线火灾监测系统设计

设计一款无需布线、人机交互界面好、系统数据及信息显示直观的RFTR1无线火灾监测报警系统;系统以单片机STC12C5A60S2为核心控制器,利用LabVIEW开发环境设计上位机的监测界面,上位机通过串行口与单片机通信,从而实现对多路数据的采集与监测;文中重点介绍系统的实现过程,设计并解释系统的硬件连接,对系统作软件设计,解释了LabVIEW监测平台的应用;经测试火灾监测系统运行正常,无线通信距离较远(无障碍时达1 000m),系统具有对功能变化的适应性强、抗干扰能力强、安装调试简便等特点。
石油管式加热炉燃烧流场的数值仿真

管式加热炉是石油化工企业的重要耗能设备,对燃烧优化操作向来是研究的热点。但由于内部燃烧炉况较为复杂多变,导致传统的监测手段存在测量精度不高、实时性不够且设备成本高昂等问题。利用计算流体学对工业燃烧和传热过程进行数值仿真,研究内部温度场、流场等特性是一种行之有效的方法。通过选择不同的燃烧和辐射模型,研究对炉内燃烧过程的影响,确定研究对象的最佳数学模型,并分析比较不同空预温度对燃烧炉况以及污染物排放特性的影响,确定较为优化的炉况操作条件。结果表明:采用标准k-ε两方程模型、PDF燃烧模型、P-1辐射模型以及SIMPLE算法,仿真加热炉的非预混燃烧完全合理,适宜的空预温度操作范围有助于提高加热炉燃烧热效率。
大型换乘站客流组织优化技术研究

大型换乘站具有客流量大、客流状况复杂的特点,需要进行有序组织,传统算法主要采用城市道路交通预测方法进行客流组织。忽略了突发情况下大型换乘站客流的盲目性和无序性,导致大型换乘站客流组织效果差,严重的影响大型换乘站的正常运营。提出一种新的大型换乘站客流组织优化技术,对人群正交实验结果进行分析与预测,在预测的基础上建立调度模型,选取符合要求的客流组织评价指标,通过对大型换乘站内乘客的常规活动进行仿真,运用灰色定权评价法对车站的实际客流运行情况进行判定,根据判定结果实时调整大型换乘站客流量,实现客流组织优化。仿真结果表明,优化方案可以对大型换乘站客流进行有效的组织。
基于GA的知识约简及其在电力GIS中的应用

为了快速高效地对海量GIS数据进行知识约简,分析了常见的约简算法及各自适用的范围。在此基础上,提出了基于遗传算法的约简方法,通过选取有效的适应度函数,很大程度上提高了约简的性能。引入了自适应遗传算法的思想,使适应度函数中的因子能够随适应度的改变自动改变,从而增强了算法的全局寻优能力。通过对电力业务中属性数据的实例分析,表明了该算法在海量数据约简方面的可行性和有效性。
基于Docker的Hadoop平台架构研究

Hadoop作为云计算中重要的大数据处理平台,需要较高的读写速率。传统的虚拟化技术对于物理主机的资源利用率,无法达到真实物理主机的水平。同时,传统虚拟化技术难以灵活配置文件和自动化创建、部署机制。容器是基于共享Linux内核的一种虚拟化技术,能够达到接近物理主机的资源利用率。Docker是一种轻量级新兴的虚拟化容器技术,在复杂的集群系统的搭建方面,具有可移植、易使用、跨平台等优势。所以,在复杂的分布式应用集群的部署中,Docker能够快速、准确、标准化封装应用程序并自动化部署整个运行环境。因此,Docker是容器虚拟化技术下一个相对成熟的实现方案。通过实验验证了Docker相比传统虚拟化技术在读写性能上的优势,并构建了基于Docker的Hadoop平台,讨论了在Docker上构建Hadoop的优势。
自适应对偶树复小波-Curvelet变换的遥感图像融合

Curvelet变换克服了小波变换在处理高维信号时的不足,比小波变换具有更好的方向性、较高的逼近精度和更好的稀疏表达性能。因此将Curvelet变换应用于图像融合领域,能更好地提取图像边缘特征,为融合提取更多的特征信息。利用对偶树复小波-Curvelett变换的多尺度和多方向性特征以及自适应融合规则在选取融合系数上的优势,提出了一种基于对偶树复小波-Curvelet变换的自适应遥感图像融合新算法。算法是将全色图像和多光谱图像进行对偶树复小波-Curvelet变换分解后,针对不同的频率域特点选择不同的融合规则,对低频系数选取区域能量的加权系数自适应融合规则,对高频系数特性选用了区域特征自适应的融合规则,最后通过重构得到融合图像。将其他的融合算法和所提算法进行主观和客观的对比,结果表明,基于对偶树复小波-Curvelet变换区域特征自适应的图像融合算法是一种有效可行的图像融合算法。
磷酸铁锂电池的保护监测系统分析

针对目前性能稳定应用于电动自行车、电动高尔夫球车、电动汽车的磷酸铁锂电池动力模块,本文介绍其保护监测系统的软件设计及硬件基础,实现电池组的有效管理和监控,解决锂电池应用过程中安全性差、充电一致性差等技术难题。
Plateaued函数的对偶性

研究了Plateaued函数的对偶性;基于Plateaued函数对偶性的定义及函数限制的理论,得到了Plateaued函数与其对偶函数在子空间上的限制及正规性上的对应关系;利用Plateaued的对偶这一工具,得到了两个Plateaued函数的互相关平方和指标的界。
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[正文]《计算机科学》杂志系"中文核心期刊"、"中国科技论文统计与分析用期刊"、"中国期刊方阵双效期刊"和"中国科学引文数据库涞源期刊"。主要报导国内外科学与技术的发展动态,内容涉及程序理论、计算机软件、计算机网络与信息、数据库、人工智能、人机界面、国际会议、应用等。
基于视觉的航天电连接器的智能识别与装配引导

为提高操作空间狭小的精密航天产品的手工装配效率,提出一种基于视觉的航天电连接器的智能识别与装配引导方法。利用肤色特征与零件的轮廓特征提取原始图像中零件所在的区域。提取电连接器的斑点特征和尺度不变特征变换特征放入支持向量机的分类器,训练得到零件训练模型。借助Hough变换与零件训练模型实现了电连接器的在线分类识别,整个识别过程无需人工干预。通过预先构建完善的三维装配工艺信息模型,利用识别结果实时触发并调取对应零件的装配工艺信息,用于指导装配。实例验证表明,零件识别平均准确率达90%以上,单幅图片识别时间在2s内,能够满足在线识别精度和效率的要求。
符合AUTOSAR规范的底层驱动软件开发

为快速高效地开发稳定的符合汽车开放系统架构(AUTOSAR)规范的底层驱动,从底层驱动接口标准、参数配置接口、错误处理机制等方面研究符合AUTOSAR规范的底层驱动设计开发方法,并以CAN驱动的开发为例验证该方法的可行性。测试结果表明,利用该方法开发的驱动程序能有效捕获CAN控制器运行时发生的错误,并抛出相应的异常和激活相应的异常处理程序,从而可降低驱动错误对上层系统稳定性的影响。
基于OOXML格式的电子表格组件的设计与实现

介绍基于OOXML格式的电子表格组件的独特功能和应用前景,阐述该组件的设计方法和实现途径,实现电子表格全部功能的一套API接口,为应用程序开发人员二次开发、创建和管理电子表格文档和数据提供了解决方案。
基于配置空间理论的启发式空间调度算法

针对船舶分段建造等空间问题,对分段和组立平台进行抽象,建立数学模型,在配置空间理论的基础上提出基于任务优先级和启发式空间布局规则(最大残余空间利用规则、初始配置规则和BL矩形规则)的单场地空间调度算法。在不同规模的实验数据下与传统的基于网格的近似全局搜索算法进行对比,结果表明所提算法在相对短的运算时间内能够获得更优的调度方案。
基于节点相似度的社团检测

针对目前社团结构检测算法计算量大以及不稳定的问题,在经典的Newman快速与LPAm的基础上提出了一种基于局部信息的社团发现新算法。算法利用节点度和共享邻居数定义节点相似度,并结合两个预设参数,逐步优化社团结构。性能分析证明,该算法不仅具有线性阶时间复杂度,而且是一种稳定的算法。实验结果表明,该算法在准确度上优于Newman快速和LPAm,且可行与有效。
TDCOL:列式存储的XML关键字查询处理策略

针对已有方法在XML数据上基于SLCA(smallest lowest common ancestor)语义处理查询时存在的冗余计算问题,提出了一种基于列存储的倒排索引CList,用于避免已有方法的倒排表中相同数据重复存储的问题。基于CList,提出了一种自顶向下的查询处理算法TDCOL(top-down SLCA computation based oncol-umn storage)来提升系统的处理性能。对于给定查询Q={k1,k2,...,km}的每个公共祖先结点,TDCOL在保证仅处理一次的情况下即可得到所有满足条件的结果,因而将时间复杂度降为O(m′|LID1|′lb|Skmaxch(v)|),其中|LID1|是Q的最短倒排表中包含的不同ID值的数目,Skmaxch(v)是所有被处理结点的包含关键字的孩子结点集中的最大集合。最后通过比较各种指标,从不同角度对TDCOL算法的性能优势进行了验证。
基于集对分析与演化细胞学习自动机的质量—成本控制方法

为了研究不确定信息对供应商参与下的产品质量—成本控制过程的影响,基于集对分析建立了质量—成本控制的多目标贴近度优化模型。对演化细胞学习自动机算法进行适应性改进后用于求解该优化模型,并得到相对确定条件下质量—成本控制方案集合的优劣排序——基序。考虑到不确定因素的影响,利用模糊集值统计法获得差异度系数后,按照联系度对基序重新排序,进而筛选出最佳的产品质量—成本控制方案,并为每种零部件选择合理的供应商。以大型空气分离设备的质量—成本控制问题为例进行仿真计算,结果表明了所提方法的可行性与有效性。
用于推荐系统聚类分析的用户兴趣度研究

根据推荐系统对用户(商品)聚类的要求,探讨采用用户(网页)兴趣度进行聚类分析的合理思想。通过用户浏览时间、浏览行为以及网页信息量差异等因素的对比,得出用户对某类商品的兴趣度计算方法。借助阈值的设定,定义了用户感兴趣的商品集、商品的感兴趣用户集和兴趣相似的用户集,得到了基于用户兴趣度的用户聚类的一般过程,具有一定的推广价值和借鉴意义。
基于JSF和JPA框架的高校项目管理系统设计与实现

在对高校项目管理现状分析的基础上,提出JSF和JPA相整合的集成框架,并在J2EE平台的基础上,利用该框架构建高校项目管理系统。目前,该系统已成功在南阳理工学院投入运行。高校项目管理系统的使用,能够弥补传统手工管理项目的缺陷,提高高校项目管理的质量和效率。
时间敏感的社交网络热点话题检测

为降低算法复杂性以及改善其普适性,提出了一种时间敏感的新型话题检测技术。该技术抽取微博内容,根据一个新型老化理论建立了词语生命周期模型,来挖掘最新出现的术语。若一个词组在特定的时间段出现频率高、而在过去一段时间内未出现,可表示为突发事件出现。此外,考虑内容重要性也取决于其来源,使用通用的Page Rank算法分析社交网络关系,以确定用户的权威性。结合用户权威性以及突发词组实现在用户假定时间限制下的热点话题检测。在新浪微博数据集上的多个实验结果表明,该算法能够高效识别出特定时间段内的热点话题。
适用于密集人群的异常事件实时检测方法

在密集人群场景下,针对现有异常检测算法在实时性和适用性方面的不足,提出了一种基于光流特征和卡尔曼滤波的实时检测方法.该方法首先提取图像的全局光流强度作为运动特征;然后对全局光流值进行卡尔曼滤波,并对残差进行分析;假设残差在正常状态下服从高斯分布,利用假设检验加以验证;运用最大似然(ML)估计得到残差的概率分布;在一定置信度下,确定正常状态的可信区间和异常状态的判定公式,并以此判断异常事件是否发生.实验结果表明,该方法对尺寸为320×240的视频,平均检测时间低至0.023 s/frame,且准确率可达95%以上.因而,该方法在保证较高检测率的同时,还具有良好的实时性.
ETL应用优化设计与实现研究

分析和研究了传统ETL工作流程处理过程,采用JAVA技术,提出了ETL工作流程优化方案,对传统ETL性能问题提出了优化办法,并进行优化处理,很好地解决了数据集成处理过程数据融合、数据一致化和数据同步更新等重要问题,减轻了瓶颈制约,节约了处理时间开销.实际应用证明,优化后的ETL流程方案有效地减少了传统ETL工作流的时间花费,执行效率好,具有良好的实践应用价值.
基于Pushlet服务器推送技术的Web车辆实时定位系统

为满足车辆实时定位应用对实时性的要求,分析传统B/S方式只能"请求-应答"传送数据的不足,提出利用开源服务器推送技术框架Pushlet,实现服务器端数据实时推送,从而设计并实现一个真正意义上的Web车辆实时定位系统。该系统利用Pushlet技术将GPS车载定位仪发送到服务器端的数据直接推送到浏览器,然后利用电子地图进行实时位置的展现。通过测试并与传统轮询方式对比,发现Pushlet推送方式具有请求次数少、延时小、通信流量适中的特点,为Web实时定位应用提供了一种解决方案。
改进的蚁群算法在图像边缘检测中的应用研究

针对传统的蚁群边缘检测算法耗时长的问题,提出基于邻域中节点梯度计算启发式信息值的方法。该方法能够更快更好地引导蚂蚁向边缘节点进行移动,减少耗时。同时,还引入模糊C均值算法,用以确定蚁群算法中信息素阈值,使其更加准确合理,更精确地判断边缘节点。实验表明,该改进算法能够减少耗时,有效地抑制噪声,并能更加有效、精确地检测出图像的边缘。
一种新的Vague集的熵

受Fuzzy集模糊熵的启发,提出了Vague集熵的公理化定义。充分考虑到Vague集的真隶属度、假隶属度和犹豫度三个方面,提出了新的Vague集的熵的计算公式,用于度量一个Vague集的模糊性。以实例来说明新的公式的有效性和实用性。
外螺纹斜轧机轧制系有限元分析与数值模拟

先对外螺纹斜轧机的斜轧理论、轧制系结构和工作原理的进行了分析;然后在Solidworks环境下,利用特征建模技术建立了轧制系的三维实体模型;并利用Solidworks集成的快速有限元工具COSMOS/Works对轧制系主要零件轧辊和轧辊轴等进行了有限元分析,得出了轧件成形角与牙形斜角对不同轧辊辊形在工作时的应力应变影响规律,为轧辊的优化设计提供可靠依据。
时分半双工MIMO中继系统性能分析

分析并推导在解码-转发中继方式下时分半双工MIMO中继信道的容量公式,在2种不同的中继选择算法下,应用蒙特卡罗仿真比较MIMO中继系统与一般蜂窝系统的性能。仿真结果表明,在使用适当的中继选择算法后,与一般蜂窝系统相比,时分半双工MIMO中继系统在容量、覆盖范围等方面均有更好的性能,且中继用户的能量消耗较低。
一种基于视觉信息的可见光通信室内定位方法

可见光通信技术的发展为室内定位提供了新的契机。为了提高室内定位精度,文中提出一种基于视觉信息的可见光通信室内定位方法。该方法通过LED灯发送可见光通信信息,并将低分辨率的光电二极管传感器阵列接收到的可见光通信信息与手机终端的前置摄像头接收到的视觉信息进行融合,实现室内定位。同时,阐述了两种不同信息源的匹配融合的方法,并针对手机终端的前置摄像头与多盏LED成像之间的相互关系,提出了改进的共线方程模型。当输入数据为终端传感器接收到的LED灯可见光信息、相关视觉信息以及手机前置摄像头参数时,利用该模型可得到手机终端的三维坐标信息。文中针对定位模型进行了半实物仿真,验证了定位方法的可行性。根据仿真结果,定位精度达到分米级。
大数据云平台数据流量优化管理仿真

对大数据云平台数据流量进行有效管理,可以更好地提升云网络环境的服务质量。对云平台数据流量进行管理时,流量的最优分流是最重要的环节,需要获取流量任务的动态优先级,根据不同的优先级进行流量管理,但是传统方法依据目标流量数据在流量数据节点传输的情况,对数据节点的流量进行计算完成流量管理,但是难以获取平台数据流量子任务动态优先级,不能根据优先级对流量进行动态调整,数据流量管理效果较差。提出一种大数据云平台数据流量优化管理模型。模型首先对平台数据流量分流任务的样本数据进行分析,计算总平台数据流量分流任务量,对当前状态下网络平台数据流量分流子任务量进行分类,获得平台数据流量分流动态优先级任务。对平台数据流量分流任务不同优先级指标进行规则化处理,组建各分流子任务优先级标准矩阵,给出全部平台数据流量分流任务的不同指标标准差,利用分流任务动态优先级权重因子计算分流平台数据流量数据任务的效率,融合粒子群理论对组建的平台数据流量分流模型进行迭代寻优,利用寻优的结果组建大数据云平台数据流量优化管理模型。仿真结果表明,所提模型可以大幅度提升云网络环境的服务质量。
一种基于变精度粗糙集的C4.5决策树改进算法

针对C4.5决策树构造复杂、分类精度不高等问题,提出了一种基于变精度粗糙集的决策树构造改进算法。该算法采用近似分类质量作为节点选择属性的启发函数,与信息增益率相比,该标准更能准确地刻画属性分类的综合贡献能力,同时对噪声有一定的抑制能力。此外还针对两个或两个以上属性的近似分类质量相等的特殊情形,给出了如何选择最优的分类属性作为节点的方法。实验结果证明,该算法构造的决策树在分类精度和规模上均优于C4.5算法。
基于数码设备的二代身份证号码识别系统

研究基于数码设备(如手机、Pad等)的第二代身份证号码识别技术。对于预处理,提出基于Sobel算子边缘检测的身份证图像竖拍或倒拍的判断方法;对于字符分割,基于沈俊边缘检测的边缘二值图像,提出改进的垂直投影法,有效地解决了粘连体字符的切分;对于字符识别,提取模糊网格八方向梯度特征,采用K近邻分类器的方法进行分类识别。实验结果表明,本系统能准确定位和识别二代身份证号码,具有较高的识别准确率,具有一般通用性。
基于训练图CNN特征的视频人体动作识别算法

为将卷积神经网络(CNN)应用到视频理解中,提出一种基于训练图CNN特征的识别算法。利用图像RGB数据识别视频人体动作,使用现有的CNN模型从图像中提取特征,并采用长短记忆单元的递归神经网络进行训练分类,研究CNN模型和隐层的选择、优化、特征矢量化和降维。实验结果表明,与使用图像RGB数据注意力模型的算法和组合长短期记忆模型算法相比,该算法具有更高的准确率。
一种高吞吐量低时延的太赫兹无线个域网MAC协议

现有MAC协议在设计时未考虑太赫兹无线链路的衰减特性,难以稳定工作从而影响网络性能。针对此问题,提出一种适用于太赫兹无线个域网环境的高吞吐量低时延MAC协议HTLD-MAC(high throughput and low delay MAC protocol for terahertz wireless personal area networks)。HTLD-MAC协议通过采用基于信道质量预留时隙机制以及自适应确认机制,能够合理分配超帧时隙资源、提高网络吞吐量,降低数据时延。仿真表明相较于IEEE 802.15.3c和ES-MAC协议,HTLD-MAC在太赫兹链路质量较差情况下具有更好的网络性能。
基于蚁群优化的无线传感器网络非均匀分簇路由算法

无线传感器网络中,采用分簇技术的路由协议可以提高网络的可扩展性.簇首以多跳方式向基站发送数据时,未考虑簇首剩余能量及路径状况而形成的路由会造成簇首寿命减少,严重影响网络的生存时间.提出一种基于改进的蚁群优化的无线传感器网络非均匀分簇路由算法.算法首先采用改进的非均匀分簇方法对网络进行分簇,计算过程考虑节点剩余能量和节点与基站距离;然后采用改进的蚁群优化算法进行簇间多跳路径搜索,计算过程在基站进行以减少节点能耗,并且考虑了路径传输能耗、路径最小剩余能量、传输距离和链路带宽等因素.实验结果表明,该算法与EEUC算法和ACOUC算法相比,能更有效延长无线传感器网络的生存周期.
基于小波矩和BP网络的声音识别

目前大多数声音识别系统在无噪声环境下可以达到很高的识别率,但是在噪声环境下,识别率急剧下降。针对这个问题,提出一种基于小波矩和BP网络的声音识别方法。根据声音信号生成声谱图;通过小波矩对声谱图进行特征提取,选取有代表性意义的特征参数;根据选取的参数进行BP网络分类识别,从而识别声音的种类。实验结果表明,该方法在不同噪声种类以及不同信噪比的噪声环境下仍然具有较好的识别效果,克服了低信噪比下识别率低的缺陷。
基于ARMA和BP_AdaBoost的组合销售预测模型研究

为了提高销售预测的准确性,建立了组合销售预测模型。历史销售数据是非线性、时变的时间序列,可看成由线性和非线性2部分组成。用ARMA模型预测线性部分,用BP_Ada Boost模型预测非线性部分,然后将2部分预测结果叠加得到销售预测结果。该组合模型克服了单纯采用ARMA模型预测结果精度低的问题,也克服了单纯使用BP神经网络模型容易陷入局部极小值的问题。经实验对比表明,采用组合预测模型能够更加准确、全面地反应销售规律,提高了销售预测的准确性。
基于最大类间方差的权重自适应活动轮廓模型

针对传统的活动轮廓模型不能有效处理灰度非均匀图像以及权重参数需要手动调节等问题,提出一种基于最大类间方差的权重参数自动调节模型。将最大类间方差的思想引入LIF模型并作为局部项,通过最大化目标和背景的类间差异提高分割准确度;将C-V模型作为全局项降低对初始轮廓的敏感性;引入图像熵自适应调节局部项与全局项的比重,提高运算效率和精度。实验结果表明,该模型对多种灰度非均匀和噪声图像均可实现理想分割,对初始轮廓的位置不敏感,提高了分割效率。
不确定性目标的CLARANS聚类算法

在传统CLARANS聚类算法基础上,提出一种针对不确定性目标的CLARANS聚类算法。在该算法中,待聚类的每个不确定性目标都被表示成高斯混合模型,即高斯分布的一个加权和,并将Kullback-Leibler散度作为不确定性目标间的距离测度。在图片数据库上的实验结果表明,该算法具有较高的聚类精度。
全局保持的流形学习算法对比研究

全局保持的流形学习算法主要是基于保持高维观测空间和内在低维流形的全局几何特性。详细比较了全局保持的典型流形学习算法的特点及其相互之间的联系,标明了它们的优点与缺陷。实验说明这些方法发现的内在维数和内在低维流形的差异。最后提出了一些新的流形学习研究方向。
三维隧道矢量模型生成方法

在矢量模型的基础上设计一种隧道生成方法,在保证隧道形态正确的同时,将隧道模型的生成与连接处的平滑一次性完成。它首先在中心线上插入垂直的断面组,然后根据隧道截面形状生成一组平行线起始点,并将平行线与断面组求交,最后连接对应断面上的交点完成建模。针对隧道连接处处理这个难点,在隧道连接处插入旋转的断面组,使生成隧道体的同时又完成了连接处的平滑处理,既保证隧道无缝连接又降低了算法的复杂度。
应用于石油钻井安全评价的改进主成分分析-贝叶斯判别方法

针对主成分分析-贝叶斯判别法(PCA-BDA)仅支持安全评价但不能发现危险因素的问题,引入属性重要度的概念,提出一种改进的PCA-BDA算法,并将其应用于石油钻井安全评价。首先,使用原始PCA-BDA方法评估出各条记录的安全等级;然后,利用主成分分析(PCA)过程中的特征向量矩阵,贝叶斯判别(BDA)过程中的判别函数矩阵,以及各安全等级的权重计算得出属性重要度;最后,通过参考属性重要度来调控属性。安全评价准确率的对比实验中,改进PCA-BDA方法准确率达到96.7%,明显高于层次分析法(AHP)和模糊综合评价法(FCE)。调控属性的仿真实验中,调控重要度最高的3个属性70%以上的钻井安全等级得到改善;相对地,调控重要度最低的3个属性钻井安全等级几乎没有变化。实验结果表明,改进PCA-BDA方法不仅能够准确地实现安全评价,同时能够找出关键属性使石油钻井安全管理更有针对性。
信号控制下的动态路段行程时间模型

通过对车辆在路段上所处的状态不同,将路段行程时间划分成多个组成部分,并分别研究各部分的计算模型,提出一种新的动态路段行程时间模型。这种新的模型计算简单,能够适用于实际交通网络中对动态路段行程时间进行预测计算。通过算例的分析表明,在信号灯的控制下,车辆的动态行程时间是一个间断函数,其不仅仅与路段流量有关,还与该车辆进入路段的时刻以及控制信号设置有很大关系。
双馈感应发电机独立运行励磁控制策略研究

研究变速恒频双馈感应发电机独立运行励磁控制,由于航空发电机是直接与负载相连,发电机启动励磁不稳定且易受负载扰动的影响导致控制失衡。传统的改善独立运行双馈感应发电机的励磁控制精度低,速度慢的问题。为解决上述问题,提出了独立运行的双馈感应发电机的模型及结构,采用定子磁链定向控制策略对独立运行的双馈感应发电机进行改进,利用matlab/simulink对该控制策略进行了仿真。结果表明,基于定子磁链定向的矢量控制策略能很好地控制发电机启动及负载变化,该策略独立运行的双馈发电机静态、动态特性良好,可以输出高质量,稳定的电压电流,实现了优化控制。
基于视频反馈和实时仿真的机器人远程控制系统

为了在保证安全和经济的前提下提高机器人远程操作的用户体验,设计并实现了一种基于视频反馈和实时仿真的工业机器人远程控制系统。提出了一套通过常见的游戏手柄对工业机器人进行控制的方法,研制了通过互联网和仿真反馈及视频反馈对工业机器人的动作进行预测和监控的平台。在此基础上根据仿真平台特点,提出了将3D碰撞检测引入系统以提高系统的安全性。最后,实验结果表明了该系统的正确性和有效性。
针对SSL/TLS协议会话密钥的安全威胁与防御方法

分析安全套接层/安全传输层(SSL/TLS)协议在客户端的具体实现,利用浏览器处理SSL/TLS协议会话主密钥和协议握手过程中传递安全参数存在的漏洞与缺陷,结合Netfilter机制进行会话劫持,提出一种针对SSL/TLS协议的安全威胁方案(SKAS)并对其进行安全研究,给出随机数单向加密、双向加密及保护会话主密钥安全的3种防御方法。经过实验验证了SKAS威胁的有效性,其攻击成功率达到90%以上且攻击范围广、威胁程度高,提出的3种防御方法均能抵御SKAS威胁,保证了客户端和服务器间SSL/TLS协议的数据通信安全。
太原空气污染监测系统中空气污染知识本体设计

目前空气污染已经成为全球面对的重大问题,建设快速直观的空气污染信息系统非常必要。研究基于智能型空气污染无线传感器网络系统,着重于系统中空气污染知识本体的规划与构建。研究利用protégé软件描述空气污染知识本体的概念属性与关系,建立空气污染相关知识本体,空气污染监测系统通过知识本体对污染情况进行的解析及推论,最后产生决策支持信息。通过在太原空气污染监测系统中实际应用,结果表明,系统在本体的支持下可快速准确判断污染的情况并采取相应的措施,具有较高的实用价值。
一种航空发动机导叶角度调节器控制方法研究

航空发动机静子导流叶片角度数字电子控制系统的性能和可靠性对发动机的正常工作十分重要;为获得发动机的最优性能,提高飞行可靠性,并保证压气机工作稳定性,文章提出了一种基于RBF(Radial Basis Function)神经网络的PID控制器,构建了3层神经网络数学模型;在AMESim软件平台上,建立了该航空发动机导叶控制系统的数学模型,在Matlab/Simulink中搭建了RBF神经网络控制器;仿真结果表明,在相同参数设置下,本文所设计的控制器与传统PID控制器相比能够实现导叶角度调节器作动筒位移的更加快速、精确控制,表明该控制器设计方法是可行、有效的。
基于数据挖掘的日负荷曲线预测与修正

分析了传统负荷预测方法的缺点,提出了一种基于数据挖掘技术的负荷预测方法.利用决策树算法进行负荷预测,根据预测结果找出负荷不正常点.依靠关联规则算法,对不正常负荷进行修正,从而使预测结果更加精确.
大型线性方程组求解的可验证外包算法

随着云计算的发展,可验证的外包计算受到了越来越多的关注。对普通用户来说,大型线性方程组的求解是一个困难问题,可通过外包计算进行解决。现有的大型线性方程组外包求解方案计算效率较低或计算结果无法完全验证。提出了一个可验证的大型线性方程组求解的外包计算协议。在完全保护用户隐私的前提下,所提方案大大提高了用户的计算效率。与同类方案相比,所提方案降低了用户的计算代价,且用户可以完全验证服务器的外包计算结果。实验表明,所提方案用户的计算时间远小于直接计算所用的时间,且小于服务器的计算时间。
基于视觉缩略图的高维音乐信息可视化的关键技术研究

对基于视觉缩略图的高维音乐信息可视化技术作了深入探讨。对代表性的音乐可视化、特别是视觉缩略图的各种技术进行了广泛调研,通过一系列的用户调查分析了音乐内容的视觉缩略图应具备的基本特征。在此基础之上,提出了一种新颖的视觉缩略图ThumbnailDJ,并对其进行了一系列的用户测试。在对实验结果进行分析后,讨论了音乐信息可视化的应用前景、发展方向及相关研究重点。高维音乐内容的视觉描述有助于提高音乐库的浏览和检索效率,本研究将有助于缩小音乐视觉描述与用户音乐感知之间的语义鸿沟,提高音乐库的浏览和检索效率。同时,研究成果也将对高维数据的信息可视化研究起到重要的借鉴作用。
基于Bass与元胞自动机混合模型的快速消费品产品扩散研究

快速消费品产品扩散主要涉及首次购买和重置购买两个方面。现有的Bass模型对快速消费品的首次购买者有较好的宏观预测能力,而元胞自动机模型可对重置购买者进行较好的预测。借鉴Bass模型和元胞自动机模型各自的优势,提出了一种混合模型,期望用于对快速消费品产品扩散的市场预测。对中国1999年～2006年乳制品的销售量的估计值与实际值的误差为4.11%,拟合度为96.7%,对2007年～2009年乳制品销售量预测值与是价值相差15%,7%和2%,验证了所提出模型的有效性和适用性。
基于IGA与GMM的图像多阈值分割方法

为了实现图像的有效分割,提出了一种自适应多阈值图像分割方法,能够自动获得最佳分割阈值数目和阈值。该方法对灰度直方图进行合适尺度的连续小波变换,将小波变换曲线中幅值为负的波谷点构成阈值候选集;再应用免疫遗传算法从阈值候选集中选取准阈值,准阈值的个数对应为最佳分割类数;根据准阈值构建灰度直方图的高斯混合模型,由最小误差准则求得分割阈值。仿真实验表明,该方法能够实现图像的自动多阈值分割,能够得到很好的分割结果且分割效率高,在多目标图像分割中能够得到很好的应用。
凌云体系结构及关键技术研究

云计算系统的基本模型、体系结构、关键技术与系统实现是当前学术界、IT企业界共同关注的热点问题.通过分析现存的2种云计算系统特征,包括垂直型和混合型云计算系统,发现构建生产性云计算系统过程中的3个重要且富有挑战性的问题:异构应用负载模式的高效支持、多租户的资源租赁和利用一套统一的系统整合海量异构的云资源.针对这些问题,简单介绍了凌云系统的组成与目标,提出了一种基于资产租约模型的云计算系统体系结构,并对资产分区管理、虚拟网络管理、虚拟电器管理、虚拟机群租赁框架、全局云用户管理等关键技术进行了简要分析.目前,凌云系统已经实现,并且已在实际环境中部署和实施.根据评价结果,凌云在统一性、灵活性、安全性、好用性和高效性等非功能性目标上基本都优于另外2套系统:OpenNebula和EnomalyECP.性能测试数据表明,在64个虚拟机同时部署的情况下,凌云的虚拟机平均逻辑部署速度能够达到OpenNebula和VIDA组合的4.1倍.
面向输电场景的分层混合通信系统研究

基于输电线路状态监测的通信特点和应用需求,分析电力光载无线通信系统的局限性,提出光载无线和无线多跳相结合的分层混合组网架构。考虑到输电场景的链式组网特点,为保证通信网络的可靠性,并防止网络单点失效带来的网络中断问题,提出3种多跳链路维护方法,对输电场景的通信系统建设具有一定借鉴意义。
基于SCA安全规范的无线电加密子系统设计

针对无线电信息传输存在的安全性问题,通过对无线通信系统中加密体系结构的深入研究,结合软件通信体系结构安全规范执行措施,对加密体系结构的核心模块加密子系统进行了设计,并详细描述了该子系统内部各结构模块的工作原理和主要功能。设计的加密子系统为用户与无线电之间的传输信道实施加密,达到了安全通信的目的。
一种扩展正域的属性约简方法

在经典粗糙集理论模型中,边界域过大会限制其实际应用。针对这一情况,指出决策表中边界域扩展为正域已有方法存在的不足,基于不确定条件下的自主式学习理论,定义一种新的扩展正域方法,并提出计算不相容决策表中认知属性核和认知属性约简的算法。实验结果证明了该方法的有效性。
智能(数字)化发电厂信息与优化控制技术

加快电厂信息化进程有助于提高电厂的生存能力,而电厂智能(数字)化又是电厂信息化的必经阶段,提高电厂的数字化迫在眉睫。从建设智能(数字)化电厂的技术背景入手,阐述了数字化电厂建设过程中涉及到的各种技术,包括设备级层面的分散控制系统,现场总线控制,可编程逻辑控制器以及新型检测与监控终端,机组级层面的控制系统优化,厂级层面的监控信息系统和管理信息系统,并对各种技术做了深度分析。
基于链接路径搜索的URL属性集成方法

在W2DR算法实验中,部分网页因其锚文本提供的信息量不足,导致利用半结构化的网页信息填充结构化数据库内容效果不佳。为此,提出一种基于链接路径包的URL属性集成方法。采用将锚文本和网页标题相结合的机制,从被搜索网页集中,根据最佳匹配策略求解得到URL属性值,并将其填充到目标数据库。实验结果表明,与W2DR算法相比,该方法在2个不同数据集中的F值分别提高13.91%和3.54%。
基于韦伯局部算子和颜色特征的行人再识别

针对当前识别精度高的行人再识别特征数值复杂、提取困难的问题,提出一种数值简单、提取速度快的融合特征。在分析韦伯局部算子差分激励和方向分量的基础上,用圆形邻域的差分激励表现图像的纹理特性,然后用LBP(局部二值模式)编码的方向分量表现图像边缘方向,再用HSV颜色空间直方图表现图像颜色信息,最后串联特征。实验结果表明在ETHZ、VIPeR行人再识别数据集上,该特征提取速度快,对姿态、视角、光照、身体部分被遮挡变化有较强的鲁棒性。
大型建筑的多角度图像三维建模仿真分析

在建筑内部的结构稳定性研究中,由于形成的多角度离散网络模型无法形成稳定的拓扑结构,导致传统的三维图像建模只能忽略拍摄角度不同带来的坐标计算误差,以保障稳定的三维模型拓扑结构,导致转换的三维坐标存在失真,三维建模不准确。提出改进离散算法的大型建筑多角度图像三维建模方法,首先对大型建筑的多角度原形进行采集,其次通过分析原始数据点之间的拓扑关系,组建大型建筑的多角度图像离散网络模型。融合于双目立体视觉成像原理,依据不同位置拍摄的大型建筑多角度图像中对应点的图像坐标,计算出不同角度的大型建筑在三维空间中所对应点的三维坐标,实现了大型建筑的多角度图像三维稳定建模。仿真结果证明,改进离散算法的大型建筑的多角度图像三维建模准确率高,实用性强。
调频率正负交替变化的SAR成像及抗欺骗干扰方法

为了提高合成孔径雷达(SAR)抗数字储频式欺骗干扰的性能,提出一种正负交替改变SAR调频率的方法,通过发射按正负交替序列规律改变SAR调频率的信号,使干扰信号在调频率上和原信号产生差异,经过匹配滤波后可以滤除干扰信号,进而抑制欺骗式干扰。仿真了在正负交替改变调频率情况下的成像及对抗欺骗式干扰的效果,仿真结果验证了这种方法的有效性。
具有随机变量形式属性值的突发事件应急方案选择方法

突发事件应急响应面临多个可能状态的应急方案选择问题,是一个值得探讨且具有实际价值的研究课题。针对具有随机变量形式属性值的突发事件应急方案选择问题,给出一种应急方案选择方法。针对属性值为随机变量形式的各个属性,构建在各状态下针对每个属性的占优矩阵,构建针对各属性的优势度矩阵,并将其规范化得到规范化优势度矩阵;针对属性值为数值型的各个属性,构建针对各属性的规范化决策矩阵,将规范化优势度矩阵和规范化决策矩阵进行集结,构建综合决策矩阵。在此基础上计算出各备选应急方案的综合评价值,并依据综合评价值的大小来确定突发事件应急响应的应急方案。最后通过算例说明了提出方法的可用性。
航空装备故障损伤等级的可拓精准评定研究

为了满足舰面维修人员对海军航空装备维修保障的需求,提出了航空装备故障损伤等级的可拓评定方法;首先,给出了故障元的概念,以形式化描述航空装备发生的故障及故障的判别特征;其次,给出精准度的概念,对判定故障判别特征量值的准确性进行刻画;在此基础上,利用可拓学的可拓识别方法对航空装备发生故障的损伤等级进行综合评定,提供一种确定航空装备故障损失等级行之有效的途径和方法,为确定故障维修计划及方案提供重要的理论参考借鉴;最后,通过某次远航中直升机发动机的故障算例分析显示:该方法可靠、简单、实用,具有较好的推广应用价值。
可远程支持的航空活塞发动机故障诊断专家系统研究

通用航空存在布局分散、企业机队小及维修技术力量薄弱等特点,使通用航空飞机排故困难;为解决这种情况,对基于故障树和神经网络的航空活塞发动机故障诊断技术进行了研究,构建了基于故障树和神经网络结合,辅以远程专家视频会诊的航空活塞发动机故障诊断专家系统,并给出了故障知识库的构建和管理方法,三种故障诊断模型的推理机制和融合方法;利用收集的航空活塞发动机故障数据对神经网络故障诊断方法进行了验证,有效地诊断出航空活塞发动机的故障。