Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
量化容差关系的不完备多粒度粗糙集模型

在不完备信息系统中,针对量化容差关系和多粒度粗糙集模型的各自优点,提出一种基于量化容差关系的多粒度粗糙集模型。首先定义了基于量化容差关系的乐观和悲观多粒度粗糙集模型,并且研究了相关的性质;然后在对象分类方面,定义了分类阈值的概念,并且在不同粒度下选取不同的分类阈值,多个分类阈值可以使得提出的模型具有更好的灵活性。UCI数据集的实验结果表明,与单个分类阈值相比,多个分类阈值的多粒度粗糙集模型具有更好的近似效果,在各数据集中,其近似精度均有0.05至0.1的提高。
基于动态故障树的AFDX网络性能可靠性分析

AFDX网络是现代飞机集成的基础,其性能可靠性是飞机高可靠运行的保证。当前的研究虽然进行了性能评估或预测,但并没有针对网络故障所具有的相互影响、传播、依赖等特点深入研究,更缺乏对性能可靠性进行评估的方法。提出一种基于业务的动态故障树建模方法,对AFDX网络的数据传输是否及时、完整及传输次序、到达源端是否正确等性能可靠性问题的故障原因及故障模式进行了分析和建模,给出了一种量化计算方法。分析思路和方法对AFDX网络设计、动态故障树建模、可靠性分析和评估都有较好的意义和借鉴作用。
文物出入境鉴定系统软件结构的研究

文物出入境鉴定系统业务流程复杂,数据量大且类型繁复。使用J2EE框架技术开发能够良好地解决这一问题。通过对该系统业务功能及软件结构的分析研究,以及对开源的Struts、Spring、Hibernate的原理及优缺点的分析,设计将三者结合的基于J2EE分层结构的文物出入境鉴定系统,并对具体实现进行说明。
多用户多任务并发的海量数据异步网络通信参考模型研究

当前已经进入信息个性化网络服务时代,而有限的网络带宽和海量的数据成为瓶颈,为解决此问题,在网络L/O模型基础上提出一种支持多用户并发的海量数据的异步网络通信参考模型。设计基本架构与通信流程,并解决网络传输中粘包和基于线程池并行消息处理的关键问题。最后通过在百兆和千兆网络环境下单用户和多用户访问进行实验测试,对实验结果的分析验证了所设计模型的高效性和稳定性,可以满足基于大规模数据的各种实时应用的需要。
支配问题的研究进展

复杂性理论中,支配问题是一类重要的问题,被广泛应用于资源分配、电话交换网络和无线传感器网络等领域。支配问题主要包括点支配集(VDS)问题和边支配集(EDS)问题两大类。人们利用动态规划、加权分治等技术对VDS和EDS问题的精确算法进行设计与分析,并通过将EDS问题转化为边覆盖集问题提出了EDS问题的近似算法。近年来对参数化支配问题做了大量研究。目前已经证明了平面图中VDS问题和一般图中EDS问题都是固定参数可解的(FPT)。利用树分解和分支搜索等技术,人们分别对平面图VDS问题和一般图EDS问题提出了一系列FPT算法。文中对VDS和EDS问题进行了分类,给出了每类问题的具体定义及其相关算法介绍,此外还对矩阵支配集问题进行了简单介绍,并提出了支配问题研究中值得关注的几个方面。
基于区域特征距离加权的三维地形建模方法

为了提高三维虚拟场景中三维地形真实感效果,提出了基于区域特征的距离加权的三维地形建模方法。首先,根据采样点数据的高程值对采样点数据进行分类,建立分类数据与插值点数量映射关系;然后,结合Diamond-square细分法求取插值点坐标数据,求得距离加权因子;最后,通过判断插值点的区域特征建立距离加权计算方程,以保证插值点间的平滑性和连贯性。理论分析和仿真结果表明,与传统地形建模方法相比,该方法能够提高三维地形的真实感,同时地形绘制速度提高20%。
基于解析法的裁剪PDE曲面的生成技术

为解决基于偏微分方程的曲面裁剪问题,研究一种广泛应用于偏微分方程曲面的裁剪方法。首先介绍基于偏微分方程的曲面生成方法,其次由参数域内的曲线在曲面上的投影,得到所求裁剪曲面的边界,然后利用解析法求得裁剪后的PDE曲面,最后列举一系列的实例来说明该裁剪方法的应用并且专门研究多个裁剪区域的问题。
基于本体的任务和知识个体匹配模型研究

为实现在知识产品在线定制过程中任务和知识个体的有效匹配,鉴于传统的基于关键词的匹配技术忽略语义信息的缺点,本文提出了一个基于本体的任务和知识个体匹配模型。首先提出了一种综合改进的概念语义相似度计算方法用以提高概念间的语义相似度计算的准确性,然后将任务信息和知识个体的信息分别抽象为任务概念向量和能力概念向量,通过计算两个概念向量之间的语义相似度,得到任务和知识个体的匹配结果。实验结果表明,该模型具有较高的准确率和召回率,能够为知识产品在线定制提供有效的匹配服务。
无线传感器网络途中过滤增强方案

在无线传感器网络中,节点被俘获后会向网络中注入大量虚假数据。为此,提出一种途中过滤增强方案。使用加密密钥和验证密钥防止途中节点篡改数据,采用安全性增强方案解决途中节点遭到破坏而无法传递和检测数据的问题,利用备份节点的密钥验证转发数据的正确性,由此过滤虚假数据,并引入MAX_FALSE参数,消除不完全虚假数据对基站接收数据的影响。仿真结果表明,与SEF、DEF、FIMA相比,该方案的过滤能力更强,能耗更少。
面向BIT验证的存储器故障模拟及注入方法研究

随着航空电子设备复杂性的日益增加,BIT作为系统自检和故障诊断与隔离的重要手段,已在各机载设备中广泛应用;为满足航空电子设备中电路板级BIT验证需求,提出了基于模拟的故障注入技术,并针对板上器件——存储器进行了故障模拟;介绍了存储器故障模拟及注入原理,并对存储器常见故障模式以及故障触发方式进行分析,进而构建了故障模型;基于开源模拟器QEMU进行了二次开发,进行了大量修改并添加了故障注入模块,能够支持对存储器的存储单元以及地址译码器进行故障注入;并通过实例验证了该工具的正确性与有效性。
基于环境感知的多路径路由算法

认知网络能够提高网络端到端的性能,确保服务质量(QoS)要求。而目前普遍使用的路由算法不具备网络认知能力。针对这一问题,提出一种具有认知能力的负载均衡多路径路由算法,该算法结合了Q学习算法和蚁群算法各自的优点,通过蚁群算法完成路径的建立和维护,Q学习算法实现拥塞规避和负载均衡。使用OPNET仿真比较,表明该算法在时延、带宽利用方面均具有较好的性能。
基于误差位和小数位的乘积有效数字自动提取方法

提出基于误差位和小数位的乘积有效数字自动提取方法。该方法由相乘数据的有效位数决定乘积的误差位数,再由乘积的总位数与其误差位数求出乘积的有效位数,进而提取其有效数字。考虑到乘积在计算机中溢出和非溢出两种情况,采用乘积的整数位数和小数位数来计算乘积的总位数,乘积的小数位数由相乘数据的小数位数求出,乘积的整数位数通过计数的方法得到。理论分析表明,在任意情况下,两个有效数字相乘,其积的误差位数与两数中位数较大的有效数字位数相同。实验结果表明,有效数字提取算法能对计算机存储范围内的乘积有效数字进行正确、完整、有效地提取,且满足大学物理实验数据自动处理的要求。
基于PowerPC及VxWorks的飞机电气负载管理中心控制器设计

介绍了飞机配电系统电气负载管理中心(ELMC)的配电模式,通过研究VxWorks嵌入式操作系统在ELMC数据通信及控制系统中的应用,以及从保证ELMC数据通信及控制系统实时性、可靠性、准确性的角度出发,提出了基于PowerPC微处理器和Vx-Works嵌入式实时操作系统的ELMC数据通信及控制系统的设计方案;在此基础上,对系统总体任务的运行调度情况进行了分析,并利用Tornado环境下WindView对任务运行进行了相关验证,满足设计要求,证明了该设计的可靠性和正确性。
一种利用水平集的图像分割快速GPU并行算法

研究医学生物图像的快速分割问题。针对传统图像分割算法效率低、分割不准确的缺陷,提出一种利用水平集自动演化获得最优图像分割的方法。首先,定义水平集方程,并针对方程中不同分量进行分析,确定以图像灰度为依据的最优化算法;然后通过对差分方程的离散化,定义最优化算法的求解步骤,并使得该最优化计算方法能并行化处理。该方法可以有效地对医学图像进行分割,尤其适合并行化GPU处理,在确保图像分割质量的前提下,极大地提高了运算效率。
利用红外特征和Softmax回归识别绝缘子污秽等级

提出了一种红外图像特征与Softmax回归相结合的方法识别绝缘子污秽等级。通过对红外图像的灰度化、图像滤波、二值化、盘面分割、半盘面提取等预处理过程,获取单个绝缘子半盘面区域。设计了以环境温度、绝缘子背景图像的平均灰度、绝缘子盘面区域的平均灰度、绝缘子盘面灰度分布的方差值、灰度熵和环境湿度共6个反映污秽等级的特征集的基于Softmax回归多值分类模型识别绝缘子污秽等级。引入概率阈值从问题源头出发,解决了拍摄时所产生的无效绝缘子红外图像对污秽等级分类的影响。实验结果表明所选取的特征集和绝缘子污秽识别模型高效且可行。
基于分数阶偏微分方程的图像去噪新模型

将分数阶微分理论和全变分方法相结合应用于图像去噪,提出了一种基于分数阶偏微分方程的图像去噪新模型。该模型很好地继承了现有的全变分(TV)模型去噪效果与保持图像边缘细节特征的优点,同时利用分数阶微分运算特有的幅频特性优势,较好地保留了图像平滑区域中灰度变化不大的纹理细节。实验结果表明:一方面,与现有去噪方法相比,新模型不仅具有较强的抑制噪声能力,而且能较好地保持图像边缘特征,还能保留更多的图像纹理细节信息,优于常用的整数阶偏微分图像去噪方法;另一方面,从峰值信噪比的对比实验可以看出该模型去噪效果优于其他方法,较好地达到了去噪目的,是一种有效、实用的图像去噪模型。
纤维示踪技术对多发性硬化患者小脑结构的研究

目的:小脑上脚、中脚是小脑与大脑间的主要联络通路,通路损伤可引起明显运动障碍,应用纤维追踪技术探测运动障碍的多发性硬化(MS)患者小脑上脚、中脚纤维是否存在异常,从而初步区分运动障碍由小脑病灶还是通路损伤所致。方法:选取临床确诊的17例MS患者及17例健康对照组,检查前根据临床扩展残疾状态量表(EDSS)对患者进行评分。利用纤维示踪技术描绘双侧小脑上脚、中脚纤维走行,比较组间纤维束的部分各向异性(FA)、表观弥散系数(ADC)和纤维束条数,并将MS组感兴趣区DTI参数分别与EDSS评分进行Pearson相关分析。结果:MS组右侧小脑中脚FA值(t右侧小脑中脚=-9.165,P右侧小脑中脚=0.004)较对照组明显减低,左侧小脑中脚FA值、双侧小脑上脚及中脚ADC值、纤维束条数较对照组差异无统计学意义(P&gt;0.05);DTI变化参数与EDSS间均无明显相关性(P&gt;0.05)。结论:MS患者小脑部分区域DTI参数或纤维条数存在异常,可能为临床运动功能损伤提供直接证据。
基于信令降频方法的光纤交换网通信协议FCSP-RTF的研究

针对集群等通信中需频繁使用控制帧系统的网络通信需求,设计了一种基于信令降频方法的高效光纤交换网通信协议FCSP-RTF(the high-speed Fibre Channel Switch Protocol based on Reducing the Token’s Frequency)。该通信协议在"信令寻径"技术的基础上对信令帧进行降频编码,使交换机无需降频器件就能够直接识别高频信令信号,高效完成交换工作;FCSP-RTF协议精简了通信帧格式,提高了通信协议的效率。实验结果显示,FCSP-RTF协议帧结构简单,实现容易,基于此协议的千兆光纤交换网通信效率和可靠性高,实现成本大大降低。
基于Mimics和Ansys的人体膝关节生物力学分析

针对二维断层扫描图片存在不便于进行病理分析的问题,综合Mimics和Ansys这两种软件各自的优点,通过对原始CT断层图像数据(*.dicom)进行处理,阐述应用这两种软件进行生物力学有限元分析的主要过程。以人体膝关节为研究对象,基于Mimics和Ansys软件,利用CT断层图像重建膝关节三维模型,仿真分析人体膝关节在承受压力和摩擦力时的应力、位移应变等情况,运用多种方式对加载分析的结果进行处理,为临床研究膝关节疾病的预防和治疗提供相关参考对人工假体的设计具有一定的指导意义。
可恢复消息的在线/离线签名

在线/离线签名是利用预处理技巧提高在线签名速度的签名形式。构造了一种可以恢复消息的在线/离线签名方案。因为不需要发送消息,该方案可以大大节约传输带宽。在随机预言模型下,新方案被证明是安全的。
基于IMF的航班显示系统设计与实现

针对传统航班信息显示系统存在信息访问效率低下、并发访问速度慢以及系统数据更新不及时的问题,提出了一种改进的航班信息显示系统,基于IMF(机场消息中间件平台)实现数据传输交互及航班信息数据源的统一,满足用户对航班信息的灵活定制,提高响应速度。经测试,该系统提高了并发访问时数据的存取效率、改善了各系统间数据更新的实时性;同时提供了友好的用户界面,使旅客及工作人员能够快速获得其所需的航班信息,弥补了传统航班信息显示系统的不足。
基于EMD的网络舆情演化分析与建模方法

现有研究忽略网络舆情演化过程的多成分特性,导致演化分析与建模效果较差。为此,提出一种基于经验模态分解(EMD)的网络舆情演化分析与建模方法。对演化过程进行EMD分解,形成演化过程的趋势成分、周期成分、突发成分和随机成分,通过对各成分进行分析与建模,实现网络舆情的演化分析与建模。实验结果表明,该方法通过EMD分解得到的各成分物理含义明显,有助于分析网络舆情的演化规律,同时具有较好的趋势预测效果,适合进行演化建模。
基于LZMA和多版本的网页防篡改备份恢复机制

针对当前网页防篡改系统普遍忽略备份恢复的缺陷,提出了一种网页防篡改系统模型,在此模型基础上设计了一个高效安全的网页防篡改异地备份恢复系统。此系统采用多版本控制技术管理备份网页数据,可以根据用户需求恢复不同时期不同版本备份数据。备份数据采用高效的LZMA压缩存储,有效提高了磁盘利用率,采用DES算法加密和文件传输协议(FTP)实现安全的远程存储及传输。最后,系统性能测试说明此系统在不影响Web服务器负载前提下能对Web服务器数据进行有效的备份和恢复,能保证单个被篡改的网页在100 ms内恢复,是解决网页篡改问题的一个有效手段。
一种改进的决策树分类属性选择方法

分析了ID3算法的基本原理、实现步骤及现有两种改进分类算法的优缺点,针对ID3算法的取值偏向问题和现有两种改进算法在分类时间、分类精确度方面存在的不足,提出了一种新的分类属性选择方案,并利用数学知识对其进行了优化。经实验证明,优化后的方案克服了ID3算法的取值偏向问题,同时在分类时间及分类精确度方面优于ID3算法及现有两种改进的分类算法。
一种多核处理器中断控制器的设计

为适应多核处理器对中断处理的需求,基于Open PIC协议设计实现了一种多核处理器的中断控制器,并使用VHDL语言对其进行了硬件描述.该中断控制器作为APB从机,能够根据中断的目标、优先级的配置情况以及处理器核的中断处理情况实现中断在多个处理器核间的自由分配.本文将中断仲裁、选择和分配进行流水化处理,从而实现中断的快速准确分配.
α稳定分布噪声下的空间时频DOA估计

当信号中存在α稳定分布噪声时,传统空间时频多重信号分类(STF-MUSIC)算法的空间波达方向(DOA)估计性能会降低甚至失效。为此,利用分数低阶矩(FLOM)代替二阶协方差矩阵,定义分数低阶矩空间时频分布矩阵(FLOM-STFDM)。对FLOM-STFDM进行特征分解,得到适用于稳定分布噪声环境的空间时频TF-FLOM-MUSIC算法,分析该算法的信噪比及误差估计,并给出算法实现步骤。仿真结果表明,TF-FLOM-MUSIC算法可有效降低DOA估计的均方误差,提高估计的分辨率和平滑性。
基于内容的视频拷贝检测研究

提出基于图的视频拷贝检测方法,该方法将视频序列匹配结果转换为匹配结果图,进而将视频拷贝检测转换成在匹配结果图中查找最长路径的问题。实验结果显示基于图的序列匹配算法拷贝定位准确度高,可弥补图像底层特征描述力不足的缺陷,节约检测时间,批量定位2段视频序列中可能存在的多段拷贝。
基于Petri网的临床路径评估与优化

为了对临床路径进行定量评估和优化,利用分层赋时着色Petri网进行建模分析,并以某医院乳腺癌临床路径为例,根据患者到达的时间分布规律,通过设置调整相关参数,在CPN Tools 3.4平台上进行仿真测试,得到了各时段住院天数、费用、最短住院天数资源配置等数据,从而为临床路径的定制、筛选和优化提供了有效的参考与支持。
基于改进颜色自相似特征的行人检测方法

近年来多尺度行人检测在计算机视觉领域受到广泛关注。传统方法需对图像缩放,在不同尺度计算特征,大大降低了行人检测的速度。颜色自相似特征(CSSF)被提出以克服此不足。针对颜色自相似度特征具有维度高和分类器训练时间长等问题,提出一种改进的颜色自相似度特征。改进的颜色自相似度特征结合行人结构相似度,首先定义了固定尺寸的窗口,然后在不同的颜色空间滑动固定大小的窗口进行特征提取,最后结合自适应增强(AdaBoost)算法构建行人检测分类器。实验结果显示:相对于传统颜色自相似度特征的千万级维度,新的特征只有几千维,特征提取速度和分类器训练速度显著提高,检测效果略有下降;与梯度方向直方图特征(HOG)相比,特征提取速度提高5倍,检测效果基本不变,新的方法在实时行人检测和监控系统中有很好的应用价值。
基于KNN-SVM的混合协同过滤推荐算法

数据稀疏性问题对协同过滤推荐系统的推荐精度有很大影响,为此,融合缺失数据平衡方法,提出了一个基于KNN-SVM的混合协同过滤推荐算法。利用K-最近邻法对训练集中的缺失数据进行填补,然后通过支持向量机交叉验证进行分类,综合两者优点,从而克服数据质量对推荐算法的影响。在标杆数据集上进行了仿真实验,数值结果证明了方法的有效性。
长期车辆合乘问题的复合变邻域搜索算法

针对于长期车辆合乘问题(LTCPP),提出一种复合变邻域搜索算法(HVNSA),将具有相同目的地的用户进行合乘匹配从而减少车辆出行数量。首先,构建一个全面准确的长期车辆合乘问题的数学模型,将所有用户按复合距离优先算法分配到合乘小组中,对时间窗口和车容量约束验证,得到初始合乘方案;然后利用变邻域搜索算法对初始合乘方案进行优化迭代,得到最终的优化合乘方案。实验结果表明,该算法在处理100人和200人的规模问题上可以在1 s内得到高质量的优化合乘方案,对于400人和1000人的较大规模问题,该算法仍然可以在2～4 s内得到较高质量的优化合乘方案。
多媒体数字网络恶意信息分层优化识别仿真

对多媒体数字网络恶意信息的分层识别,能够有效保障多媒体数字网络安全稳定的运行。对恶意信息的分层优化识别,需要将网络文档中特征词集合进行切分,对数字网络中发音相似的字符串进行匹配,完成信息分层识别。传统方法提取网络信息的细粒度特征,对网络信息的分散度和个数进行分析,但忽略了对网络发音相似字符的匹配,导致信息识别精度偏低。提出多媒体数字网络恶意信息分层识别方法,采用切分标志法对多媒体数字网络中的文档进行切词处理,将多媒体数字网络中的句子切分成短小的字段,最终将多媒体数字网络中的文档切分特征词的集合;对采集到的多媒体数字网络中的信息进行分析,对多媒体数字网络中发音相似的字符串进行匹配,完成多媒体数字网络中恶意信息的分层识别。仿真结果表明,所提方法对多媒体数字网络中的恶意信息进行识别时,有效性高、识别效率好。
MP_WSMN数据融合权重μ-ξ的高QoS实现

为提高无线传感器网络(WSN)的服务质量(QoS),建立了基于多参数传感器微网络(MP_WSMN)数据评价系数μ,并形成通信数据重要性系数ξ。利用传感数据的可靠性μ有效减少了冗余数据占用的带宽;通过系数ξ进行拥塞控制与数据融合,增加了重要数据传输可靠性,有效降低了重要数据的丢包率,提高了WSN的QoS。在基于改进的低功耗自适应集簇分层型(LEACH)路由算法仿真与对古民居火灾探测网络的应用均验证了这一结论。
基于哈希特征的大规模图像快速匹配算法

针对基于图像进行三维重建技术在使用大规模图像集合进行重建时,需要对图像集合中图像进行两两匹配耗时问题,提出了基于哈希技术对图像构建全局哈希特征的方法,通过过滤掉无效的图像关系对来减少计算时间,极大地提高了大规模图像集合三维重建的匹配计算效率。提出的大规模图像快速哈希匹配算法包括构建图像哈希特征、构建初始匹配图、挑选候选匹配对、哈希匹配几个步骤。实验结果表明该方法能显著地提高三维重建中图像匹配的速度。
一种稳健的图割立体匹配方法

为了提高传统的基于图割的立体匹配算法的鲁棒性,提出一种基于图像增强的图割立体匹配方法,传统算法是在图像灰度值的基础上构建能量函数,该方法加入了图像的梯度值来构建能量函数,然后将基于二值化标号函数的α扩展算法和KV最大流算法结合起来求解能量函数.由于梯度对于图像中的噪声、局部光照具有鲁棒性,因此该算法在一定程度上增加了传统GC算法的鲁棒性,最后通过仿真和实验验证了算法的有效性.
一种层次化空间分析方法在语种识别系统中的应用

在针对电话语音的自动语种识别系统中,训练和测试语料之间存在不同说话人、信道等因素差异带来的不匹配,是影响识别性能提高的关键因素。为了消除此类影响,提出一种层次化空间分析方法,首先对前端部分MFCC+SDC特征进行HLDA(异方差线性判别分析),增大了语种各个类的类间差异;然后对经自适应得到含有冗余信息的GSV进行PCA特征选择,有效地去除了信道等冗余信息的干扰。实验结果表明,此方法能有效消除信道等噪声影响,从而提升了原有系统的识别性能。
灰度图像加权有向平滑滤波算法

为克服常用平滑滤波算法不能兼顾去噪和保持图像细节的不足,提出了加权有向平滑滤波算法。先根据相似者相容的原理得到待处理像素与各滤波模板的隶属关系,从而判断待处理像素是噪声点,是图像本身像素,还是图像背景像素,然后选用相应加权有向或无向平滑模板对待处理像素进行平滑处理。实验仿真结果表明,加权有向平滑滤波算法既能有效地滤除灰度图像中的噪声,又能很好保护图像的边缘和细节,弥补了常用空域平滑滤波算法不能兼顾去噪和保持图像细节的不足。
针对GEO目标带的天基光学观测姿态规划研究

为了提高太阳同步轨道卫星对GEO轨道带目标的观测效率,在分析观测位置和传感器视轴指向与太阳同步轨道卫星对静止轨道带扫描速度基础上得到传感器视轴的最佳指向以及对应的GEO带上的最佳观测点,并提出了关于最佳观测点的姿态规划策略,并对在地影影响下有/无姿态机动时的观测效率进行了对比仿真分析。仿真结果表明:对于SBV传感器视场在1.5°×1.5°时,最佳观测点的控制策略就能够完成对GEO轨道带的完全覆盖,相较于无姿态机动时,对静止轨道带的观测时间可提高一倍。
基于改进蛙跳算法的WSN移动节点部署研究

针对传统无线传感移动节点部署方法存在节点分布不均匀、覆盖不完全等问题,提出一种基于改进混合蛙跳算法(SFLA)的移动节点部署方法。根据节点位置信息建立部署模型,利用改进SFLA算法求解该模型,将得到的解作为节点最终位置。仿真实验结果表明,相对于微粒群、虚拟力、基本混合蛙跳算法,改进SFLA算法可提高网络覆盖率和降低移动节点能耗。
一种快速提取植物叶片最小外接矩形算法

图像几何特征如矩形度等是图像分类与识别的重要依据之一,提取目标图像最小外接矩形具有重要的应用价值。本文提出和研究一种快速提取植物叶片最小外接矩形的算法。首先从水平和垂直两方向扫描植物叶片图像确定初始外接矩形,以初始外接矩形中心点作旋转中心点,确定主轴位置。然后不断旋转和平移主轴确定边界,通过比较边界所围区域面积的大小寻优到面积最小的外接矩形。使用Flavia数据库实验结果表明,算法运算量小,能快速有效地提取植物叶片最小外接矩形。
采用波束域加权的大迎角飞行姿态控制算法

无人机在姿态角变化剧烈、大迎角等极端状态飞行时,参数在有限个线性模型之间连续变化,会带来系统参数的不确定性,飞行姿态控制的难度加大。提出一种基于波束域加权谱峰搜索方法进行误差补偿和自适应控制的无人机大迎角飞行姿态控制算法。构建无人机在俯仰、偏航和滚动飞行下的运动状态方程,采用波束域加权谱峰搜索方法,不断地对系统参数进行测量,进而根据姿态参量测量而对模型进行修正,提高控制性能,修正航向偏差。经过不断的最优自回归和最小二乘拟合,得到最优的输出姿态角,实现偏航纠正和误差补偿。仿真结果表明,利用算法进行无人机大迎角飞行姿态控制,偏航修正和误差补偿的性能较好,控制的鲁棒性和收敛性较高。
船舶柴油机故障诊断方法的研究

研究船舶柴油机故障诊断问题,由于船舶柴油机故障样本相当少且样本极不平衡,系统复杂,传统故障诊断方法均是采用大样本的学习方法,易出现过拟合,得到局部最优解,导致船舶柴油机故障的准确率较低。为了提高船舶柴油机故障的准确率,采用专门针对小样本的支持向量机进行船舶柴油机故障诊断。首先建立船舶柴油机故障样本集,采用层次支持向量机构造柴油机故障诊断树,解决样本不平衡问题,最后进行船舶柴油机故障诊断。实验结果表明,支持向量机不仅提高了柴油机故障训练和诊断速度,且提高了故障诊断的准确率,较好解决船舶柴油机故障诊断中的过拟合、小样本等问题,可以为船舶正常工作提供保证。
基于布谷鸟算法的WSN节点定位研究

传感器节点定位技术是无线传感器网络(WSN)的核心技术之一。文中针对DV-Hop传感器定位算法在定位过程中产生累积误差的问题,首先提出改进的DV-Hop算法修正DV-Hop算法中的平均跳距,然后应用Cuckoo(布谷鸟)搜索算法进一步减少传感器节点定位的误差,最后采用仿真实验对其性能进行测试。仿真实验结果表明,文中所提出的混合算法,与纯DV-Hop算法相比,不但使用更少锚节点节省硬件成本,而且定位精度较高。混合算法能够达到理想的定位精度与效果,具有较高的实用价值。
移动网络服务信息传输中冗余量消除方法研究

进行移动网络服务信息传输中冗余量消除,可以减少移动网络的内存,使移动网络有更多的空间处理各类型的服务。进行冗余量消除时,需要获取移动网络冗余流量的判断阈值,对冗余流量和正常流量进行有效划分,传统方法利用基于时间演化的加权二分移动网络冗余流量消除模型,进行冗余流量消除,但无法获取移动网络冗余流量的判断阈值,不能对冗余流量和正常流量进行有效划分,容易消除正确的流量,降低了冗余量消除的有效性。提出一种采用动态查找表的移动网络冗余流量消除方法。上述方法先用动态查找表计算出移动网络冗余流量的判断阈值,给出移动网络中各个数据块流量冗余频率贡献度,将一部分对冗余流量贡献较小的数据块视为对冗余消除过程无用的数据,并提取冗余流量数据的信息增益特征,对移动网络全部流量属性进行分类,从而利用分类的结果有效地消除移动网络冗余流量。仿真结果表明,所提方法可以有效地消除移动网络冗余流量。
基于云计算的视频取证监控系统

在视频取证过程中,面对多摄像头非协作工作方式的视频取证的缺陷以及海量的视频数据和复杂的取证计算问题,提出了一种基于云计算的视频取证监控系统的解决方案。在该方案中,各摄像头采用协作工作方式,监控系统中的视频数据保存在云计算系统中,终端用户需要的视频监控服务由云计算平台来提供,取证过程中的目标识别和跟踪等复杂计算也由云计算平台提供。该系统可以充分利用云计算平台的虚拟存储和虚拟计算能力,解决取证现场的多摄像头的协作工作能力,提高视频取证的处理效率和取证的准确性以及提高各种终端用户的监控灵活性和方便性。
基于多尺度离散余弦变换的图像增强算法

研究优化压缩图像技术问题,通常压缩图像算法容易导致分块效应等问题,使解压图像不清晰。为了提高图像压缩后的质量,提出了一种基于多尺度离散余弦变换的图像增强算法。首先将图像中的基本小块合并为较大的矩阵,再做Harr变换,从而获得更大范围的图像增强系数,避免了图像小块之间的不相关性;然后根据不同波段的不同特性,使用自适应的增强系数,使得图像不同区域内的增强效果更依赖于自身的特性;最终通过平滑整幅图像的亮度和对比度,获得最终的增强图像。方法能避免使用较小的块操作,使得增强的结果图像更为平滑,不会出现小块之间的突变现象。在频率域内的操作使得图像增强的效率获得了极大的提高。仿真结果证明,方法适用于图像增强领域,可提高解压后图像质量。
基于MFI的企业业务模型互操作能力度量方法研究

业界存在多种企业业务模型,模型的定义、描述、结构、功能及支持工具通常存在差异,这些差异导致业务模型间的部分语义互操作存在较大困难。绝大部分企业业务模型都能够通过4个维度(Role,Goal,Process,Service)来描述,因此,一个企业业务模型实际上是一个具体的RGPS模型,依此提出企业业务模型互操作能力度量方法。首先基于互操作性元模型框架MFI构建RGPS互操作性特征框架,再将特征框架定义为RGPS模型互操作性特征集;其次对业务模型特征所属类型与所具有的性质进行分析,定义数学方法,并基于互操作性特征集对模型特征进行标识与量化,得到模型实例;再次通过数据相似性算法计算模型实例间的相似性,得出RGPS模型集中任意两个模型间的互操作能力值,从而构建RGPS模型集的互操作能力度量矩阵;最后,采用该方法对不同领域间典型的企业业务模型互操作能力进行度量,分析并讨论度量结果,从而在一定程度上验证了互操作能力度量方法能促进并引导不同领域企业业务模型的有效协作。
一种基于蠕虫算法的并行DSP网络结构探测

并行DSP网络构成方法很多,将EMIF和McBSP两种方法结合起来,综合了这两种方法的优点,对于其结构可以采用蠕虫算法。网状结构里深度优先遍历的算法是一种很好的蠕虫算法,在阐述该蠕虫算法的具体实现过程后,分析得出该算法可以探测出并行DSP网络的结构。如果采用相同的DSP芯片,该算法在并行DSP网络系统中具有一定的通用性。
基于图像分析的叶片特征识别相关度

为有效解决叶片图像的分类识别中有效特征的选择问题,探索提高原始叶片图像识别准确度的有效途径,提出一种基于改进型sobel算子的叶片特征提取算法。抽取多种叶片识别特征构建特征矩阵,采用模糊半监督加权聚类算法对不同特征矩阵进行聚类分析,通过对不同种类的植物叶片图像识别率进行对比分析,获取叶片分类识别过程中的关键特征。自测数据集的相关实验结果表明,数据集下的叶片边缘特征拥有最高的分类识别率。
HDFS异构集群中的分级存储调度机制

大部分存储集群构建时可能包含有遗留设备及新购置设备,这些设备在存储性能方面存在较大差异.采用HDFS默认的机架感知存储策略时,可能使访问频率高的数据存储在低性能节点上,而访问频率低的数据存储在高性能节点上,既影响集群响应时间,又降低了资源利用率.针对以上问题,提出一种分级存储调度机制.在HDFS机架感知调度策略基础上,首先根据节点的CPU、内存大小、磁盘大小、磁盘I/O等固有硬件性能将节点划分为高配置节点和低配置节点,其次根据节点的CPU使用率、内存使用率、网络带宽使用率、磁盘使用率等性能的动态因素建立节点的性能评价模型,并建立三个性能级别.根据节点配置情况、性能级别及网络位置等多方面因素进行综合调度.同时在集群运行过程中,会根据数据的访问频率对数据块的分布进行动态调整.实验结果表明,本文提出的分级存储调度机制可以在HDFS异构集群中提高数据的访问效率,优化集群性能.
高浓度烟雾火场中受困人员定位系统的设计

针对当前的火场受困人员搜救系统中,受到高浓度烟雾的限制、定位时间较长、定位不准确的、抗干扰能力较差的弊端,提出一种以图像处理技术配合DSP硬件系统为基础的火场受困人员定位设备的设计方法;通过图像采集设备对火场内的情况实时计算机视觉图像采集,运用DSP图像处理技术,配合干扰下的弱定位算法软件设计,对火场内的干扰信息进行排除,运用以嵌入式技术为基础的处理终端进行火场内受困人员的定位,一旦判断出人员位置,能够进行定位跟踪;实验证明,以图像处理技术和嵌入式技术为基础的火场受困人员定位方法,定位的准确度超过50%,具备实际应用价值。
几种硅橡胶次级链结构辐射稳定性的理论研究

采用密度泛函理论的B3LYP方法,以硅橡胶泡沫材料单体二甲基硅氧烷和甲基乙烯基硅氧烷为基础,研究了这两种单体和由其构成的四种次级链结构的相关能量、前沿轨道、振动分析等相关信息。结果显示,前沿轨道显示链结构的敏感点应在含Si-Si键的链端和乙烯基部分,分子链结构中的原子排布更易形成共轭或等效于共轭的离域结构时,在遭受辐照等能量注入的情况下可以将能量及时转移而一定程度上避免了链结构的断裂;在遭受外界能量注入时,裂解的部位发生在共轭链段间隙处和前沿轨道所显示的敏感点的可能性比较大。此外,也可以看到甲基乙烯基硅氧烷的引入在一定程度上可以增加材料的化学稳定性却并非一定会对材料的耐辐照稳定性起到增强作用,这应与单体的比例以及乙烯基片段在齿形波动的长链结构中所处的位置有着密切关系。
基于属性与对象关系信息的综合差异度计算

传统聚类算法仅考虑属性相似性,较少利用对象间的相互关系。为此,通过关系信息属性化操作,将关系数据转化为关系型属性数据,提出一种针对关系型属性的差异度计算方法。在此基础上,规范化属性变量中的区间和序数变量,将分类变量转变为二态变量,关系变量视为二态变量,提出一种兼顾属性与对象间关系信息的综合差异度计算方法。理论分析和实例结果表明,基于该差异度的聚类准确度更高,聚类结果的实用性更强。
基于块稀疏贝叶斯学习的人体运动模式识别

在人体运动模式识别中,传统稀疏表示分类算法未考虑待测试样本相应稀疏系数向量内在块结构相关性信息,影响了算法识别性能。为此,提出一种基于块稀疏模型的人体运动模式识别方法。该方法充分利用人体运动模式内在块稀疏结构,将人体运动模式识别问题转化为稀疏表示问题,采用块稀疏贝叶斯学习算法,求解基于样本训练集优化稀疏表示待测样本的稀疏系数,并根据稀疏系数重构残差判定待识别动作类别,能有效提高人体运动模式识别率。选用包含多类别人体动作行为模式的USC-HAD数据库对所提算法性能进行了验证。实验结果表明,所提算法能够有效捕获不同运动模式内在差异信息,平均动作识别率达到97.86%,比传统动作识别方法平均提高近5%,有效提高了动作识别准确率。
基于图像的机器人指尖跟踪过程仿真分析

对机器人指尖运动轨迹的视觉跟踪是智能机器人手势识别研究的关键。在多自由度机器人指尖跟踪过程中,由于自由度较高,指尖运动速度很快,指尖在运动终端的变化细微、灵活。利用传统的算法进行指尖图像跟踪时,需要连续、形状运动关联的特征才能完成跟踪,在较高自由度运动的情况下,指尖的运动终端图像特征的突变性因为无法以连贯的图像特征形式被捕获而被忽略,导致指尖跟踪图像与指尖终端的实际运动过程存在较大偏差,跟踪准确性下降。提出一种新的机器人指尖图像定位跟踪方法。针对采集到的指尖跟踪图像进行初始化处理,获取图像的高频部分和低频部分的向量,针对上述向量进行小波变换处理,实现指尖图像的去噪处理,提高了图像的质量。对指尖跟踪图像像素进行归一化处理,为指尖跟踪提供了准确的数据基础。利用线性分析的方法,对图像中的指尖运动轨迹区域进行准确分割,实现了指尖运动轨迹的准确跟踪。实验结果表明,利用改进算法进行指尖跟踪,能够有效提高跟踪的准确率。
基于DM642 DSP技术视频图像采集与传输系统设计

视频图像的采集与传输技术一直是信号处理领域研究的热点与难点问题,文章主要以系统的硬件设计和软件设计来对系统进行详细论述,在硬件设计中,通过分析视频图像采集所需要的主要性能指标,确定了系统采用TMS320DM642DSP芯片,并确定系统的总体设计方法,同时完成了DSP最小系统设计,电源设计以及图像传输模块设计等;在软件设计中,通过对DSP实际控制,从而实现了系统的视频编码余打包等功能,并完成了视频传输的驱动程序设计,最后通过对TMS320DM642DSP的实时控制,实现视频图像传输与采集功能。
面向MES的生产线数据采集系统的研究

为满足生产管理与在线监测的需要,设计并实现了一个面向MES的生产线数据采集系统;该系统采用了一种基于PROFIBUS-DP和OPC技术的数据采集方法,实现了现场采集数据的高速及稳定的传输,保证了不同设备之间良好的兼容性;用户可以通过OPC客户端完成对生产线状态的远程监控,当采集到的参数超过设定的阀值时,系统可以自动报警并做出相对应的处理;经过试验表明,该系统各项性能良好,已经实现MES底层硬件和软件的深度融合,在生产线监控方面有着很重要的应用价值。
复合激光诱导荧光法在喷雾特性的研究进展

对于柴油机而言,燃油的喷射、雾化及其与空气的混合是整个燃烧过程的1个关键环节。近年来,由于对燃油选择和燃烧排放的要求越来越严格,采用光学可视化技术对内燃机中燃油的喷雾发展和燃烧的研究也越来越多。本文阐述了复合激光诱导荧光(Planar Laser Indueced Exciplex Fluorescence Technique,PLIEF)技术用于喷雾可视化的基本原理及测量气液两相浓度时的标定技术,测量方法是通过荧光剂对柴油中轻重组分的追踪。结合研究实例中典型的试验重点介绍了复合激光诱导荧光技术在喷雾可视化研究中的应用情况,包括喷雾浓度场和温度场的复合激光诱导荧光测量和喷雾中气液两相的复合激光诱导荧光测量。但是,柴油喷雾中,复合激光诱导荧光技术的局限性和结果的准确性仍然具有争议性,本文对此进行了分析。
改进的四阶累积量算法在声学测温中的应用

准确的声波飞渡时间在声学测温中具有非常重要的意义,但是不同容量、不同负荷、不同时刻下运行的锅炉都可能使得背景噪声发生变化。现场炉膛背景噪声的不断变化引起了信噪比的不断变化。指出了声学测温中几种传统的时延估计方法的不足,通过改进的四阶累积量算法,实现了低信噪比、信噪比变化环境下的准确声波飞渡时间的测量。
LTE-A系统中基于CoMP的下行跨层功率分配优化方法

为了降低长期演进技术增强(long term evolution-advanced,LTE-A)网络中资源分配时的功率消耗,提高小区边缘用户频谱利用率,提升系统吞吐量,提出了LTE-A网络中基于下行协作多点传输(coordinated multi-point transmission/reception,CoMP)技术的跨层功率分配优化方法。该方法在传统功率分配方法的基础上引入了联合处理(joint processing/transmission,JP)技术,并对其进行了分析;接着将无线链路控制(radio link control,RLC)层的用户队列状态信息情况考虑到物理层的功率分配算法模块中,建立了新的跨层功率分配方案,并且使用了遗传算法对该方案进行求解;仿真结果表明和传统的几种方法比较起来,有效提高了小区平均频谱效率和边缘频谱效率,减少了功率浪费。
基于图像金字塔修复的虚拟视点绘制

针对虚拟视点绘制中由于区域暴露引起的空洞问题,提出一种基于图像金字塔修复的虚拟视点绘制方法。利用视点变换方程生成虚拟视点,对含有空洞的视点采用图像金字塔修复进行处理,设计含有深度项的权值函数,在深度的约束下进行高斯加消零的滤波和下采样,对低分辨率图像的上采样,利用采样的图像信息对空洞进行填充。实验结果证明,该方法得到图像的主观视觉效果和峰值信噪比计算结果优于传统的非对称高斯滤波算法,且图像绘制的虚拟视点不失真,可抑制物体边缘处的伪像生成。
一种DSP的快速上下文切换机制

针对嵌入式系统实时控制和信号处理的需求,建立了一种基于DSP架构的快速上下文切换机制,为实时处理提供了有力支持。机制采用两条独立的总线,分别用来传送地址和数据信息,实现地址和数据信息的并行传输,增加了上下文保存和恢复的带宽;同时应用影子寄存器与通用寄存器之间的切换,有效减少了对存储器的访问;引入对上下文的延后保存和提前恢复操作,解决了任务或中断嵌套调用时的低效问题,显著地提高了上下文切换的速度。
基于最弱前置条件的静态分析误报消除技术

针对程序静态分析技术误报过多的问题,提出一种基于最弱前置条件的静态分析误报消除方法。根据不同的软件安全性质,从目标状态出发,以需求驱动的方式得到过程起始位置的最弱前置条件,判断该条件公式的可满足性来消除误报。将该方法实例化来消除静态分析工具检测数组访问越界和空指针解引用的误报,实验结果表明该方法是有效且实用的。
蠕虫智能扩散形式化分析及权策略算法实现

抽象蠕虫扩散的一般过程,采用确定的有限自动机理论,对蠕虫扩散行为进行形式化描述。建立智能扩散自动机模型,为研究蠕虫扩散过程提供了一种直观的形式化手段。提出加权树策略,基于该策略设计智能扩散模型并详细阐述权策略的核心算法,描述蠕虫智能扩散的本质特征和执行过程。形式论证结果表明,该模型能够有效地刻画智能扩散的特征,实现基于堆遍历加权策略的扩散仿真。
基于VC的叶类中药显微特征识别软件设计

文中为解决传统中药检测效率不高的现状,针对实际情况中对叶类中药显微检测的要求,设计出了一种可用于叶类中药显微特性检测的方法。该方法主要是通过研究当前的各种图像分割技术,根据叶类中药显微图像中不同分割目标的特点,选择适当的图像分割技术和算法实现叶类中药显微图像中目标的快速高效分割,并且基于VC实现了叶类中药显微图片中细胞和气孔的分割,从而计算出该叶类中药的气孔指数。检测结果直观准确,为准确实现叶类中药检测提供了支持。
EarnCache:一种增量式大数据缓存策略

在共享的大数据集群中,租户竞争可能导致内存资源分配不公平以及利用效率低下。为了提高缓存利用效率和公平性,针对大数据应用的特性,提出一种增量式缓存策略称为EarnCache,即文件被访问得越多,获得的缓存资源就越多。利用文件被访问频率的历史信息,将缓存分配与替换问题抽象成优化问题,给出解决方案。并在分布式存储系统中实现了EarnCache及MAX-MIN等不同算法,进行性能分析。实验表明,EarnCache可以提高大数据缓存效率和总体资源利用率。
优化的可重构多常数乘法器生成算法

针对线性变换中单个定点数输入与多组定点常数相乘的问题,以加/减法器、移位器和多路选择器为基本单元,提出一种可重构多常数乘法器(RMCM)生成算法。该算法分别运用局部优化和全局优化2种策略,通过计算多常数乘法器(MCM)之间的拓扑相似度,对MCM的有向无环图(DAG)进行合并,选取其中估算面积最小的DAG作为输出。实验结果表明,利用该算法生成的乘法器在面积上具有优势,可用于实现视频多标准中多组不同系数的线性变换。
时间连续马尔可夫链的复杂网络上SIRS模型分析

针对传播过程中普遍存在的随机波动特点,以均匀网络上的基本SIRS模型为研究对象,建立基于时间连续马尔可夫链的随机网络模型,以平稳分布为研究方法分析了模型的稳态阈值和临界条件,发现所得结果和采用平均场方法所得结果相同;而基于时间连续马尔可夫链建立的传播模型,在对传播过程中存在的随机波动现象的描述方面,给出了较充分的理论解释,这也是概率统计方法在解决此类问题上较平均场方法最明显的优势所在,同时也为分析复杂网络上的传播动力学行为提供了一种基于概率统计方法的思路。
改进的禁忌搜索算法在肌电信号情感识别中的应用

针对基于肌电(EMG)信号的情感识别问题,提出了一种新颖的特征选择方法。该方法用相关性分析对原始特征降维,再利用改进的禁忌搜索算法结合Fisher分类器,对高兴、厌恶、悲伤、惊奇、愤怒和恐惧6种肌电信号的情感进行特征选择。实验结果表明,该方法能以较少的特征获得较高的识别率,得到了有利于情感识别系统建立的有效特征子集
基于CoDeSys平台的六自由度工业机器人运动控制器设计

针对ER50六自由度工业机器人,基于CoDeSys软件平台开发了一款机器人运动控制器;采用ARM+CoDeSys架构和PLCopen规范进行六自由度工业机器人控制系统软件开发以及人机交互界面设计;首先根据D-H参数对ER50机器人进行运动学建模,并在此基础上封装ER50机器人正逆运动学功能块;然后对控制器的示教模块、点动模块以及在线编程模块进行软件开发并设计各个模块的人机交互界面;在ER50机器人上实现了运动控制器在线示教、点动以及在线编程等功能;最后通过直线和圆弧轨迹跟踪实验验证了运动控制器设计的有效性。
深度学习应用技术研究

针对深度学习应用技术进行了研究性综述。详细阐述了RBM(受限玻尔兹曼机)逐层预训练后再用BP(反向传播)微调的深度学习贪婪层训练方法,对比分析了BP算法中三种梯度下降的方式,建议在线学习系统采用随机梯度下降,静态离线学习系统采用随机小批量梯度下降;归纳总结了深度学习深层结构特征,并推荐了目前最受欢迎的五层深度网络结构设计方法。分析了前馈神经网络非线性激活函数的必要性及常用的激活函数优点,并推荐Re LU(rectified linear units)激活函数。最后简要概括了深度卷积神经网络、深度递归神经网络、长短期记忆网络等新型深度网络的特点及应用场景,归纳总结了当前深度学习可能的发展方向。
高阶非线性系统状态反馈抗饱和跟踪控制

针对参数未知的高阶非线性系统,提出了一种简单有效的反馈抗饱和控制方法,并进行了状态反馈抗饱和控制吸引域估计。利用反馈控制思想,借助于李亚普诺夫稳定性理论,设计出了相应的状态抗饱和反馈控制器,并借助于Matlab进一步求出了控制器的参数。将所设计的抗饱和控制应用于Duffing混沌系统,仿真结果验证了该控制方法的有效性。
多媒体传感网络学习监控实时反馈方法研究

为了降低多媒体传感器网络的数据丢包和时间延迟,提高网络学习的监控实时反馈能力,提出了基于线性移位自适应寻优的多媒体传感网络学习监控实时反馈方法.构建多媒体传感网络的节点优化部署模型,采用簇内传感节点融合跟踪方法进行多媒体信息融合和二维熵特征提取,根据传感节点的阈值进行模糊自适应加权控制,结合线性移位信道分配方法进行多媒体传感网络学习监控反馈链路均衡处理,采用智能寻优算法进行多媒体传感网络传输延迟控制,提高数据的实时反馈能力.仿真结果表明,采用该方法进行多媒体传感网络学习监控实时反馈控制,数据输出的丢包率较低,多媒体信息反馈的时延较小,整个网络的链路均衡性较好.
一种异类传感器的异步数据融合算法

由于雷达具有较好的测距性能,红外传感器具有高精度的测角性能。由于上述技术特点,使得两者具有良好的信息互补性,雷达和红外数据融合引起了广泛的注意。异类传感器数据处理是数据融合中的一个难点。考虑到两种传感器具有不同的测量维数,量测数据异步采样并以不同的速率传输到融合中心站点,提出了一种新的异类传感器异步数据融合算法。通过最小二乘法完成两种异步数据关联同步,然后对于相似性测度进行数据关联,与数据压缩技术完成目标状态信息融合。利用上述方法,进行了仿真实验验证了算法的有效性。
超磁致伸缩智能构件的位移控制系统设计与仿真

由于超磁致伸缩材料(GMM)内在的迟滞特性会引起智能构件的定位误差,并且其迟滞现象具有输入和输出一对多,输出随输入频率变化的特点,提出一种基于神经网络实现GMM智能构件动态迟滞建模方法。通过所建立神经网络实现GMM智能构件逆迟滞模型,结合PD反馈控制器,实现智能构件的实时精密位移控制。在Matlab平台上进行仿真,结果表明所建立控制策略能消除GMM智能构件迟滞非线性的影响,实现了GMM智能构件的精密位移控制目的。
基于压缩感知的期望最大化贝努利非对称高斯近似信息传递算法

期望最大化贝努利高斯(BG)近似信息传递(EM-BG-AMP)算法中的BG模型因为具有对称性,在逼近实际信号先验分布时会受到限制;而期望最大化高斯混合近似信息传递(EM-GM-AMP)算法中的GM模型是BG模型的高阶形式,复杂度较高。为了解决以上问题,提出贝努利不对称高斯模型(BAG),进而推导得到期望最大化贝努利不对称高斯近似信息传递(EM-BAG-AMP)算法。该算法的主要思路是假设输入信号服从BAG模型,然后使用广义近似信息传递(GAMP)重构信号并在算法迭代中同时更新模型参数。实验证明,在处理不同图像数据时,EM-BAG-AMP和EM-BG-AMP相比,时间增加了1.2%,峰值信噪比(PSNR)值提升了0.1~0.5 d B,尤其在处理纹理较少以及色差变化明显的图像时峰值信噪比(PSNR)值提升了0.4~0.5 d B。EM-BAG-AMP是对EM-BG-AMP算法的扩展和延伸,更适合实际信号的处理。
体导电能量传递电磁场模型的分析与仿真

对于植入式电子装置来说,总是希望装置能够长期在体内稳定地工作,所以能量的供给单元是装置的重要部分。首先通过电磁场有限元软件FEMlab3.3建立了体导电能量传递场域数值模型,电磁场数值计算采用最为常用的有限元方法,方法的运用主要获得皮肤的电流密度和电势分布图象,从而可了解皮肤的温度分布,避免因电流密度大而损伤皮肤。为了提高充电电流传递效率,设计了三种不同形状的电极以优化电极皮肤接触阻抗,通过在体外电极上施加不同等级电压以得到最终结果。根据仿真结果,在保证人体安全电流情况下,导电电流传递效率可达20%以上,能量传递效率在4%-9%之间。
改进的人工鱼群算法的参数分析

基于原始人工鱼群算法,进行觅食、追尾、聚群行为的改进,以及可视域的自适应调整,提出了改进的人工鱼群算法。算法采用不同的参数值进行匹配,以优化函数值为例进行仿真实验。实验分析研究了主要参数对该算法优化性能的影响,并得出了合理的参数取值,以解决人工鱼群算法寻优精度低、运行速度慢的问题;实验还通过不同函数验证了改进的人工鱼算法具有更高的求解精度、更快的执行速度、更高的稳定性等优点。
W~4理论在道路交叉口视频监测中的应用

在智能交通视频监控系统中,由于交通路口车辆多、车速不定且外界环境光线变化等诸多因素造成不能很好地检测到运动目标。将W4算法应用到道路交叉口的视频监测中,该算法首先利用中值法进行初始化选出静止像素集合,并利用静止像素构建背景参数模型,同时建立基于像素级和基于目标级的背景更新模式。通过仿真验证该算法能够在路口比较复杂的情况下很好地检测到车辆,与传统的方法相比检测的准确度有了较大的改进。
低空目标被动声识别关键技术研究

低空目标被动声探测技术在现代战争中发挥着越来越重要的作用。针对低空目标被动声识别的一些关键技术进行了研究。首先从低空目标声信号与语音信号特征的相似性出发,论证了低空目标被动声识别与语音识别可以采用同样的方法。然后对四旋翼飞行器的声音信号进行了时频分析,提出基于MFCC参数的低空目标识别方法。最后论述了低空目标声音识别技术中的关键技术,重点分析了特征提取中的MFCC技术以及使用动态时间规整(DTW)算法进行仿真识别实验,为低空目标声音识别系统的开发奠定了基础。
基于OSG的航道船舶三维可视化信息管理系统

针对目前三维可视化交互模式难以支持航道船舶信息管理的问题,研究面向航道船舶管理,集三维场景动态实时呈现、场景对象信息管理于一体的三维可视化信息系统。首先,基于已有的静态航道与运动船舶三维场景,构建三维可视化场景;其次,建立描述航道、船舶对象的静态信息库,以及表达船舶运动、水位变化的动态信息库;最后,在三维平台上实现场景对象与其属性信息间的双向查询及数据更新等功能。实例表明,系统能够有效实现航道闸口段管理的可视化与信息化。
视频图像中维吾尔文字的识别研究

提出了从复杂背景视频图像中提取文字并识别的一套算法,利用自适应迭代算法提取视频中维吾尔文字,针对维吾尔文字的一些特点,利用合适的预处理方法保留维吾尔文字中的各种点及特殊笔画,同时有效地消除了复杂背景带来的噪声。考虑维吾尔文字书写的特点,利用滑动窗口法提取文字特征避免了文字分割,将产生的特征向量输入到隐马尔可夫模型(Hidden Morkov Model)中进行训练和识别。
简约支持向量聚类

针对传统支持向量聚类(support vector clustering,SVC)的高耗费和低性能弊端,提出了简约支持向量聚类算法(reduced support vector clustering,RSVC).RSVC的核心是简约策略和新的簇划分方法.前者是基于薛定谔方程而设计,提取对模型生成有重要意义的数据构成简约子集,并在此子集之上完成优化过程.后者提出并证明了高斯核函数特征空间的几何性质,并以此设计方法完成对数据簇的辨识任务.理论分析和实验结果表明,和同类算法相比,RSVC可更有效地解决两个弊端,在实际应用中取得良好的聚类效果.
基于OpenDayLight的恶意扫描防护技术

针对分布式拒绝服务(DDoS)攻击难以在危害产生之前被检测和防御的问题,提出了一种基于软件定义网络(SDN)的面向恶意扫描的控制层实时防护机制。首先,分析了SDN相比传统网络在网络层防护技术上的优势;其次,针对网络攻击手段——恶意扫描,提出了面向恶意扫描的控制层实时防护机制,该机制在SDN集中控制式架构的基础上,充分利用Open Day Light(ODL)控制器所提供的表述性状态传递(REST)应用程序编程接口(API)开发外部应用,实现了对底层交换机端口的检测、判定、防护三个环节;最后,对给出的方案在ODL平台上进行了编程实现,并实验测试了恶意扫描的检测防御方案。实验结果表明:当有端口正在对网络进行恶意扫描时,面向恶意扫描的控制层实时防护机制可以及时禁用该端口,实时起到对恶意扫描攻击的防护作用,进而在分布式拒绝服务攻击当中具有破坏性的行为还未开始时就对其进行了预防。
凹球面换能器在多层生物组织中的温度场仿真

高强度聚焦超声(HIFU)治疗肿瘤是目前临床治疗的一种有效方法,治疗过程中组织内的温度测量相当重要。分析了凹球面自聚焦换能器的声场特点,采用差分法求解Pennes方程,得到凹球面换能器的声场在多层生物组织中形成的温度场,通过实验仿真,得出不同初始声压、吸收系数和热传导率等参数在多层组织内的声场和温度场的分布情况,结果表明初始声压和热传导率对焦域内温升的影响较大,该研究便于理论与临床应用相结合。
改进人工势场模型的多UCAV突防轨迹决策

在考虑编队成员安全性因素的条件下,为解决人工势场模型用于多UCAV突防轨迹决策时的缺陷,提出了基于法向代替法的逃逸策略,使UCAV能对死区进行规避。建立了战场栅格化模型及UCAV离散运动模型,分析了编队成员间的相对位置关系。考虑到UCAV与邻机的安全性,在突防势场模型中构建了间距势能场,设计了UCAV突防轨迹规划策略。数值仿真验证了建立的模型和设计的轨迹规划策略的有效性。
基于隐马尔可夫模型的音乐分类

音乐类型(Genre)是应用最普遍的管理数字音乐数据库的方式,提出一种基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models,HMMs)的音乐自动分类方案。在考虑传统的音色特征(Timbre)的同时,将另一重要特征节奏(Tempo)也加以考虑,并通过bagging训练两组HMM进行分类,达到了良好的效果。从结构、状态数和混合高斯模型数三个方面进行了参数优化,找到了最佳的HMM参数。在音乐数据集GTZAN上对传统模型和新模型分类效果进行了测试,结果表明考虑了节奏特征的HMM分类效果更佳。
基于虚拟仪器自动测试系统硬件平台的研究

介绍一种"自动测试系统"(简称系统,下同),并对该系统的硬件集成等做了详细地论述。
μC/OS-Ⅱ中消息队列通信机制的形式化验证

μC/OS-Ⅱ是一个可移植、可裁减的基于优先级的抢占式多任务实时内核,其代码主要用C语言编写.消息队列是一种被广泛使用且灵活的线程间的通信方式,它的安全性对于构建安全操作系统内核十分重要.针对μC/OS-Ⅱ中消息队列机制,给出消息接收和发送接口所操作的共享数据结构满足的数学规范,同时给出了这两个接口实现的安全性(safety)证明,相关的证明在定理证明工具Coq中完成.
基于重要度的分级贝叶斯网络诊断模型研究

为了提高复杂系统故障检测和诊断的准确性,从数据的不确定性、诊断的不确定性以及特征参数选择的不确定性三方面展开研究;在贝叶斯网络解决不确定性问题优势的基础上,提出了基于重要度的分级贝叶斯网络模型;以往基于贝叶斯网络的方法无法做到系统地选择参数,建立的模型都是全模型;虽然全模型没有遗漏关键的参数,但包含了很多不必要的参数,这些多余参数不仅会对诊断造成不良影响,导致拖尾效应;仿真结果表明,提出方法可以获得更佳的故障特征,有利于提高故障识别能力,验证了模型的有效性。
应用驱动的基于流式框架的实时数据分区算法

数据分区技术是改善基于shared-nothing架构的大型应用性能的重要手段。当前的数据分区技术无法高效处理应用负载所蕴涵的动态、大规模分区信息,无法即时生成分区策略。为了解决传统数据库分区技术面临的问题,实现分区的实时处理,提出了与流式框架相结合的实时数据分区算法,通过构建关联矩阵映射分区信息,并基于代价模型实现数据分区方案的即时生成,采用流式框架的水平扩展机制实现了算法的高扩展性和高吞吐量适应性。实验结果表明,与现有分区方法相比,算法有较好的分区效果和较低的时间复杂度。该算法是大数据环境下针对大规模、动态工作负载进行实时数据分区的有效手段。
模糊聚类图像分割后处理

由于采用模糊聚类算法进行图像分割存在错分点的情况,需要对错分点做进一步处理以提高分割效果,对此提出一种图像分割后处理方法.首先对模糊聚类算法得到的分割结果进行检测,找出可能的错分点,然后通过统计错分点周边的隶属度分布情况对其进行重新分类,最后通过加噪的人工合成图像及自然图像对提出的后处理方法进行实验验证.结果表明该方法不仅能够进一步提升模糊聚类算法的分割准确率,而且所分割的图像视觉效果也有很大程度的提升.
文本分类中互信息特征选择方法的研究

针对互信息特征选择方法由于没有很好结合正相关特征和负相关特征,影响在不平衡语料集上分类效果的问题,用平衡因子调整正相关和负相关特征比例,加强特征选择时负相关特征的作用。同时引入特征分布差异因子,区分类强相关特征,提高分类效果。最后通过实验证明,改进的互信息特征选择方法具有可行性和有效性。