Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
基于EKF的导弹制导系统故障检测

制导系统是影响地空导弹制导精度和杀伤概率的关键环节,系统复杂,执行器和传感器故障多发,严重影响整个武器系统的可靠性,为了对制导系统故障诊断的准确性进行优化,在考虑外界扰动的条件下,针对制导系统中非线性闭环系统的执行器与传感器故障,提出了一种采用扩展卡尔曼滤波的故障检测方法和x~2检验的故障评价方法。首先,对带有扰动项的制导系统非线性故障模型进行欧拉离散化,然后对离散化后的故障模型设计扩展卡尔曼滤波器的残差产生器,并在忽略泰勒展开高次项的情况下,利用x2检验对残差进行评价,实现了对导弹制导系统的故障准确检测。最后,对升降舵故障进行了仿真,结果证明了改进方法的有效性。
IEEE 802.11p MAC协议碰撞概率研究与分析

车载网络MAC层采用的是IEEE 802.11p/1609.x协议,现有的无线通信MAC协议无法满足交通信息化产业的需求。目前针对IEEE 802.11p MAC层的研究主要是通过设计马尔可夫模型进行的,但该模型建模复杂,计算难度大。文中设计了一个简化直观的数学模型对该协议进行研究与分析,阐述了IEEE 802.11p MAC层中的EDCA信道接入规范,根据EDCA的信道接入规范设计一个简化的数学分析模型。在不考虑仲裁帧间隙(AIFS)的前提下,运用该模型对EDCA竞争传输机制中四个不同优先级发生第一次传输情况下的碰撞概率进行研究。主要分析了不同优先级的不同竞争窗参数以及节点数目对于系统碰撞概率的影响。根据各个优先级的节点数目情况,运用该模型合理设计相应竞争窗的取值,显著提高了系统的性能。分析结果表明:该模型在研究IEEE 802.11p MAC层性能中有较好的表现。
DISP:物联网开放式数据服务系统

为了使物联网中的人、机、物之间能互享数据和服务,设计并实现了DISP数据服务系统。它可以实时获取并处理数据、部署并控制设备;通过高效的稳定数据流,把系统和服务开放给所有用户,供其发布数据和共享资源,从而自由定制高级的数据组件。细述了DISP系统的架构部署、设计原理、实现机制,详细分析了实现DISP数据服务系统开放性、实时性、灵活性的关键技术,并通过实验系统验证了DISP系统的工作流程和运行效果。
快速稀疏表示分类的人脸识别算法

经典的稀疏表示分类（Sparse Representation for Classification,SRC）算法是一种基于L1范数最小化问题,它在很多应用场合都能取得很好的分类效果,是目前备受关注的一类识别算法。然而,传统的SRC算法在求解L1范数最小化问题时,往往计算效率比较低。为有效解决这个问题,提出了一种快速有效的分类算法,它利用坐标下降方法来实现SRC算法。该方法既可以显著地提高计算效率,又可取得较好的分类结果。在不同人脸库上的实验表明,所提的算法具有良好的应用前景。
不确定规划中可达关系的快速求解算法

在不确定规划领域中,通常需要在同一个不确定状态转移系统中解决多个规划问题,如果能得到不确定规划中状态之间的可达关系即可方便求解该规划问题,然而现有矩阵乘法求解可达关系时存在算法复杂度高的问题。为此,设计一种快速求解不确定规划中状态之间可达关系的算法,将确定动作和不确定动作区分处理,先求解所有确定动作的可达关系,再采用链表和队列求解不确定动作的可达关系。实验结果表明,与矩阵乘法相比,该算法能得到更全面的可达关系,且求解效率更高。
基于灰色预测的直升机齿轮箱状态预测方法

作为直升机上重要的关键部件,直升机齿轮箱能够将动力转换为动力输出形式,从而满足不同形式下动力的需要;针对直升机齿轮箱状态无法准确预测的技术难题,将灰色系统理论中的灰色预测方法运用到直升机齿轮箱中,有效解决了齿轮箱使用状态难以准确预测的技术难题;首先对采集到的直升机齿轮箱的不同的振动信号进行特征提取,然后采用信息融合技术,将不同振动信号的特征值进行融合,最后运用灰色预测方法对直升机齿轮箱的使用状态进行预测;文中对所提出的方法进行了试验验证,结果表明,所提出的基于灰色预测的直升机齿轮箱状态预测方法能够实现对直升机齿轮箱的状态准确预测的效能,并对其他航空设备以及机械设备的状态预测具有一定的借鉴意义。
一种改进的虚假数据过滤方法

传统的虚假数据过滤方法存在无法均衡节点开销和过滤概率低下问题。为此,提出一种改进的虚假数据过滤方法。依据网络中节点能量的不均衡性构造成簇,通过节点的负载计算和密钥分发实现虚假数据过滤。仿真实验结果表明,该方法能均衡网络中节点的开销,提高虚假数据过滤概率。
COX:高压缩率的中文XML文档压缩技术

针对当前常用的XML压缩算法没有考虑中文特点的情况,结合中文与XML的特点,提出一种高压缩率的适合中文XML文档的压缩算法COX。利用中文分词技术对XML文档进行分词处理,通过统计词频后获得排序的词典,利用Huffman编码思想对高频及长词汇进行压缩编码;解析XML文档后,把文档元素进行分类,同一类型的元素放入同一容器之中;算法还特别针对数字类型的数据进行了特殊处理。实验结果显示,相对于通用的压缩软件,COX具有更好的压缩效果,但压缩和解压缩时间要慢一些。
基于Selenium的电力营销系统用户权限自动配置

企业人岗优化工作不断深化,使得信息系统权限调整工作变得频繁。在基于角色分配的电力营销系统中,目前针对用户权限调整的申请,一方面需要加工用户的描述信息,另一方面需要在系统上进行大量人工操作。整个过程效率低、易出错、时效性差,很难满足企业精益管理的要求。通过梳理系统菜单角色、流程角色,规范了用户申请阶段的填写,并在Selenium的基础上通过模拟人与浏览器交互行为,实现配置过程的自动化。实验表明,该方法能极大提升工作效率和可靠性,具有较高应用价值。
基于多时间窗的油料保障模型

针对军用油料(POL)调拨运输优化问题,通过引入保障时间窗,考虑了油料保障过程中复杂的时间窗约束和运力约束,提出了基于多时间窗的油料调拨运输的约束满足问题(CSP)模型及其求解算法。首先,对油料保障点、油料需求点、保障时间窗、油料保障需求及油料保障任务等要素进行了形式化描述;在此基础上,建立了油料保障CSP模型,并采用理想点法,将模型中的多目标转化为单目标规划问题;设计了基于粒子群优化(PSO)算法的模型求解方法和步骤,并通过算例介绍了模型的具体运用。算例中,将利用所提模型求解得到的优化方案与最大化油料保障量为单一目标的模型优化方案进行比较,两种方案下的运力安排已达最大,但对各油料需求保障时间的安排,所提模型求解方案中每个油料需求的开始保障时间都不晚于单目标模型求解方案中的保障时间。通过对不同优化方案的比较,表明所提模型和算法能够有效解决多目标油料保障优化问题。
基于相关向量机的导弹贮存可靠性预测方法研究

开展导弹贮存可靠性预测,不仅有利于部队及时掌握导弹的性能,同时能够为导弹的维修、延寿提供依据;针对导弹贮存可靠性预测存在的非线性、小样本、非概率问题,提出了一种基于相关向量机的导弹贮存可靠性预测方法;以环境信息作为输入样本、导弹贮存可靠度作为输出样本,建立了相关向量机回归模型;在此基础上,利用模型预测均值和方差计算得到了预测置信区间;最后,通过空空导弹贮存可靠性预测实例验证了方法的有效性;实例计算结果表明:该方法在具有较高预测精度的同时,能够输出预测结果的概率分布,具有很高的工程实用价值。
基于增强学习与QoE需求函数的自适应无线网络择取优化机制

为了使网络择取机制能在未知的网络信息条件下仍可适应复杂多变的网络;并可迎合客户动态变化的QoE需求,且能对其进行优化,提出了增强学习与QoE需求函数相融合的自适应网络择取优化机制。从各类用户出发,划分不同性质的业务,并引入随机离散原则,建立QoE需求函数;根据QoE反馈信号,兼顾切换决策的主观与客观性,嵌入最小二乘法,构建网络切换决策优化模型,获得决策最优值;计算切换开销与客户需求的概率中间值,并定义了最优网络切换规则,耦合增强学习对网络进行择取/切换;设计增强学习参数更新法,完成会话业务发送。在MATLAB仿真平台上对该机制以及其他几种无线网络择取方法进行了测试,实验结果显示:随着网络切换开销权重的不断增大以及转移概率矩阵的实时变化,所提出的机制的性能最好,而且最稳定。
基于有序差别集和属性重要性的属性约简

针对粗糙集理论的属性约简问题,提出新的差别矩阵简化算法,该算法在无需排序和较少遍历次数的情况下简化了差别矩阵,明显提高了简化速度并最终得到简化的有序差别集。实验验证了该算法的高效性;给出度量属性重要性的新标准,即根据属性所在差别矩阵元素的权重、在差别集中出现的频数和吸收能力3方面来度量其重要性;在上述两者基础上,提出一种基于有序差别集和属性重要性的属性约简新方法,理论分析证明新方法的最坏时间复杂度低于其它基于差别矩阵的属性约简算法。大量实验结果也表明,新方法的有效性甚至可以在很大程度上得到最小属性约简。
基于自调节粒子群算法的盲检测

以往基于粒子群优化的盲算法能成功实现信号盲检测,但具有算法收敛速度慢、容易陷入局部最小的缺点。文中通过分析粒子群算法的机能及参数的设置,提出一种改进的基于自调节粒子群优化的盲检测算法。算法构成思想是:基于MIMO系统的盲检测系统模型将盲检测问题转化为二次优化问题,利用改进的自调节粒子群优化算法对此优化问题进行寻优。仿真表明,改进算法具有全局收敛性好、收敛速度快、误码率低的优点,能够更好地解决盲检测问题。
基于本体的高血压诊疗系统推理模型研究

为了使用计算机辅助诊断和治疗高血压,提出了基于本体和案例推理的高血压诊疗系统的模型。构建高血压领域本体及推理规则,使用Jess推理机进行推理操作,用推理得到的新知识丰富知识库,提取部分本体实例作为小型案例库,使用Jena实现对本体库和案例库并行的查询,将查询和推理结果返回,给出一个适合病人情况的药物治疗和非药物治疗处方。实验结果表明,该方法具有可行性,对高血压诊疗系统的研究有较大的价值。
基于麦克风阵列的实时声源定位

由于噪音和多路的存在,声源定位总是很难达到一个很高的精度。针对这个问题提出了一个在智能教室环境下使用麦克风阵列对声源位置进行实时估计的算法,该算法分为三个阶段——去除噪音、延时估计和空间定位,即首先通过一个滤波器来对语音信号中噪音进行预处理,然后通过一个改进的GCC-PHAT算法来对多路语音信号的时延进行估计,最后通过构建几何关系来估计声源的位置。实验结果表明,在有一定噪音的自然教室环境下,算法的平均定位精度能够控制在5 cm以内,具有很强的应用性。
基于IWT和广义差值扩展的可逆水印算法

针对传统差值扩展可逆水印算法的缺陷,提出了一种基于整数小波变换(IWT)和广义差值扩展的可逆水印算法。它将原始图像划分成4×4大小的互不重叠的像素块;计算各分块的近似平滑度值,该值在水印嵌入前后保持不变;将所有分块按平滑度值进行排序;根据水印信息量,依序选取适当数目的分块;对所选取分块进行整数小波变换,在变换后的低频部分利用广义差值扩展法嵌入水印信息,在高频部分通过数据压缩嵌入水印辅助信息。实验结果表明,该算法在减小图像失真的同时,提高了信息嵌入量,另外在同等水印嵌入量下,该算法的PNSR高于常见的一些算法。
基于联合估计的Wyner-Ziv系统边信息重建

在不显著增加解码复杂度的前提下,为提高Wyner-Ziv视频编码系统的边信息(SI)重建质量,提出一种基于SI信度的整像素/半像素联合估计算法。该算法引入一个SI质量判定因子判断边信息的重建质量,根据SI置信度是否超过设定的判别阈值进行整像素和半像素边信息重建方法的自适应切换。实验结果表明,在保持甚至超过传统亚像素边信息重建算法性能的基础上,该算法明显降低了系统解码复杂度。
基于移动智能终端的老年人跌倒检测方法研究

将智能手机应用到跌倒检测中能为老年人监护工作、护理人员提供方便和帮助。基于智能手机的疑似跌倒检测可以更加准确地检测出老年人跌倒事件,并且有效降低误报警给老年人带来的不适。利用智能手机采集跌倒行为的实时三轴加速度信号数据,并且分析合成加速度的时域频域曲线分布图,提取波形曲线图中较大差异曲线段数据进行决策树模型的构建训练,利用该模型将跌倒行为和疑似跌倒行为进行区分。实验结果表明:该模型方法的跌倒检测准确率达到90%,是一种有效的老年人跌倒检测方法。
基于ICA和聚类的EEG脑源定位研究

将独立成分分析(ICA)与聚类Cluster相结合应用到脑电的多偶极子源定位,先采用快速独立成分分析(fast ICA)得到多个独立成分(ICs),然后通过聚类方法对得到的ICs进行特征提取和有效归类。该方法在去除脑电伪迹和噪声干扰的同时解决了ICA分解后独立成分的选取依赖于经验的局限性。以上消除了伪迹干扰和ICs的不确定性选择对源定位性能的影响,为源定位创造了有利条件。对ICs进行定位也使得整个定位过程像单偶极子定位一样稳定简单。仿真实验中源定位效果得到改善,表明了该方法的有效性。
一种保边缘的图像去噪方法

提出一种保边缘的去噪方法。该方法利用4个方向核卷积检测图像中的噪声点和非噪声点,对非噪声点不进行处理。在噪声点的3×3邻域中选择距离最小的非噪声点,若无非噪声点则邻域扩大为5×5,若有非噪声点则用这些点的中值替换噪声点,否则用邻域中距离最远像素点的均值替换噪声点。实验结果表明,该方法不仅能有效去除图像的噪声,且能较好地保护图像边缘。
高精度火工品控制电路测试方案的设计与实现

为了实现发火试验时火工品回路及控制系统电路的精确测试,通过在火工品控制电路中并联测试电路,在不破坏火工品电路真实状态下,通过高精度存储测试仪测试,在发火试验时实现对火工品的起爆时序、起爆电压脉宽及系统间产生干扰的精确测试;试验结果表明:对火工品时序和脉宽测试可达到0.001 s精度,可精确捕捉到火工品起爆瞬间对其它控制电路的干扰脉冲,提高了火工品控制电路的测试精度和可靠性;另外,简化了火工品装入航天器后的测试难度,提高了火工品控制电路测试的安全性。
人脸图像虚假皮沟特征剔除算法的仿真分析

由于人脸皮肤沟壑细微褶皱和断纹分布复杂,光照不均匀、纹路较浅和皮肤的多颗粒特征,会使得皮肤的老化沟壑出现很多虚假特征,对正常纹理特征造成干扰,造成人脸细微的皮沟特征发生形变。传统的高斯滤波和Mean Shift提取算法在虚假特征的干扰下,对细微皮沟特征的老化表达出现偏差,造成发生形变的皮沟特征分割结果不准。为优化分割,提出一种人脸虚假皮沟特征剔除分割新算法。首先采用wold人脸纹理模型,利用真实皮沟纹理确定性随机场和虚假皮沟特征不确定性随机场的谱属性不同的特征,将它们分离开。然后利用Harmonic滤波器,允许随机成分通过,滤掉虚假皮沟的不确定性信息。仿真结果证明,对不同粒度的皮肤图像,提出的方法能够较好过滤虚假信息,完成高精度人脸皮沟特征分割。
云计算环境下的弹性结构程序研究

针对云计算环境下云程序的弹性结构进行研究,结合Anytime算法、弹性计价模型和软件即服务层中的SLA计费架构,将总业务费用分为接入费用、使用费用和补偿费用进行计算,设计基于图像小波变换的弹性结构程序,给出程序的执行步骤和状态转换图。分析结果表明,该弹性结构程序能对程序迭代次数进行控制,较好满足用户需求。
一种基于改进型Logistic映射的混沌信号估算跟踪方法

虽然无先导卡尔曼滤波(UKF)技术在性能上要优于一阶线性化的扩展卡尔曼滤波(EKF)技术,但是对于改进型Logistic混沌映射的扩频通信系统,UKF运算时间长,算法复杂。针对上述缺点以及改进型Logistic映射的泰勒展开式最高项为二阶的特点,提出将二阶EKF运用到接收系统中,该接收系统能精确到泰勒展开式的二阶,达到与UKF相同的性能。相比UKF的复杂算法更加简单,运算速度也更快。仿真实验表明,虽然二阶EKF与UKF的误码率相同,但在运算速度与复杂度方面均优于UKF。
图像分解模型在医学图像增强中的应用

医学图像增强是医学图像处理中的重要环节。通过分析小波去噪和ROF模型的缺陷,先利用ROF分解模型将医学图像分解成为轮廓部分和细节及噪声部分,然后对轮廓部分进行保留,接着考虑到小波系数的非高斯性,对细节和噪声进行了小波去噪,并从中提取了图像的细节部分,最后将之前的轮廓部分与之后的细节部分进行叠加。实验结果表明,本文的算法具有较高的峰值信噪比和较高的边缘保持度。
基于粒子群优化小波神经网络的光伏组件故障诊断方法

针对光伏组件故障监测在线诊断中的传统BP神经网络和小波神经网络全局搜索能力差以及小波神经网络算法高失误率的问题,引入了粒子群优化小波神经网络算法,利用测试获得的光伏组件参数,分别从运算成功率、精度和速度3个角度实现了对光伏组件故障的诊断。仿真结果表明,引入的优化算法在提高全局搜索能力和降低小波神经网络失误率方面优于传统神经网络算法,运算成功率能够达到94%,而同样条件下其他故障算法的还不到90%。
动车组故障检测研究

为了保障动车组的安全运行,需要在动车组运行时进行实时在线故障检测,以便及时、准确地测量出动车组逻辑控制电路的各种故障,特别是随机、瞬时出现的故障;论文特别针对动车组可能发生的随机性、瞬时性故障,研究了该类故障检测的特点以及捕捉快速脉冲信号的方法,设计了应用于单片计算机模数转换电路前端的高速信号采样保持电路,研制了专用的动车组随车故障检测装置;在现场测试过程中,将动车组随车故障检测装置与多通道示波记录仪配合使用,对动车组的逻辑控制电路关键节点的控制信号进行了现场随车实时测试,并对现场随车测试结果进行了分析研究;论文的现场实验为建立高速动车组逻辑控制电路的抗电磁干扰技术标准、改善高速动车组的电磁环境做了初步的探索并提供了有益的参考。
Android应用性能数据采集探针研究

从社交到电商、旅游、医疗、教育、餐饮和出行,移动应用逐渐成为人们日常生活的一部分。移动应用开发商之间的竞争越来越激烈,移动应用想要提升用户体验和增加用户数,从人们真实使用的手机上采集性能数据、崩溃日志至关重要。针对通过修改源代码埋桩方式采集移动应用性能数据有诸多缺陷,提出使用面向切面编程对Android源代码进行预编译处理,能够在不需要手工修改代码的前提下自动插入性能数据采集探针代码。该方法已经在多个项目中实际使用,使用该方法处理过的Android应用能够远程上报符合要求的应用性能和用户使用习惯数据。证明该方法在实际使用中具有可行性,为Android应用性能数据采集提供了新的思路。
基于可信推荐节点集合的P2P信誉模型

针对现有模型在节点行为变化时对诚实推荐节点的误判问题,提出一种基于可信推荐节点集合的P2P信誉模型。在该模型中,节点依据其推荐性能被划分为2个集合:可信推荐节点集合及考察节点集合。计算节点信誉值时仅使用前者的推荐信息,对后者中的节点进行实时考察以纠正被误判的诚实节点。网络节点依据其推荐性能的变化在2个集合内动态转化。仿真实验结果验证了该模型的有效性。
基于能耗的虚拟路由器转发实例动态迁移机制研究

虚拟路由器平台是支撑网络虚拟化技术的关键网络设备。传统的虚拟路由器平台存在着物理资源利用率低,能耗损失严重等问题。现有的节能机制大多是通过虚拟路由器平台间的虚拟路由器实例动态迁移来降低能耗,并未有学者研究平台内部虚拟路由器实例动态迁移对能耗的影响。提出一种基于能耗的虚拟路由器转发实例动态迁移算法。该算法将转发实例动态迁移到更少的物理服务器,调整平台内部的转发实例与物理服务器之间的映射关系,关闭空闲服务器。实验表明,该算法能够提高虚拟路由器平台的物理资源利用率,降低平台总能耗。
可伸缩视频编码在移动互联网中的应用与实现

为了应对移动互联网中终端和网络的异构性,尝试将H.264/SVC应用到移动视频点播服务中,实现基于SVC的码流自适应播放系统.借助JSVM研究并实现了不同空间、时间,以及质量层的可伸缩视频的生成;基于VS模拟了可伸缩视频在传输和播放过程中码率的动态切换;通过分析子层码流证实了可伸缩视频具有码率跨度大及解码质量好等特点.最终验证了H.264/SVC在移动互联网视频服务中所具有的优势,以及应用的可行性.
基于残差帧的室内监控视频压缩算法

该文提出了一种基于残差帧的室内监控视频压缩算法。该算法是提取监控视频中相邻帧之间的残差帧,将残差矩阵对角化,传输运动数据,并在接受端根据接受到的背景参数和和残差帧运动参数,恢复出原图像帧,进而得到原监控视频文件;实验证明,该算法易于实现,且计算量小,适宜室内监控视频的压缩应用。
不同形状邻域空间信息的模糊聚类图像分割

在经典的融合空间信息的模糊聚类图像分割方法中,图像像素的空间信息大,都采用正方形的邻域窗来获取。为了更好地分割出图像中的边界及细节信息,对不同形状邻域空间信息的模糊聚类图像分割进行了研究。在该方法中,首先采用圆形、三角形和菱形邻域窗获得图像像素的空间信息,然后分别将这三种空间信息引入到融合空间信息的模糊聚类图像分割中。Berkeley图像上的分割实验表明分别采用圆形、三角形和菱形邻域窗获得图像像素空间信息的模糊聚类图像分割方法在分割性能上要优于融合正方形邻域窗空间信息的方法。
基于模糊C均值聚类有效性的协同过滤算法

针对电子商务系统中传统协同过滤算法普遍存在的稀疏性和扩展性问题,文中提出了基于模糊C均值聚类有效性的协同过滤算法。首先依据四种不同的聚类有效性函数确定合理的聚类数区间,并在合理聚类数区间中根据Xie-Beni方法搜寻得到最佳的聚类数,然后使用最佳聚类数对项目进行模糊C均值聚类,将用户对单个项目的偏好转化为对相似群组的偏好,将稀疏的用户-项目偏好信息构造成密集的用户-模糊类的偏好信息,最后在项目所属类别中寻找目标用户的最近邻并产生推荐。在数据集Movie Lens上与传统推荐算法相比的实验结果表明,新算法在平均绝对偏差、召回率、准确覆盖率等方面都有了较大改善,提高了推荐质量。
一种基于可重用激励发生机制的SoC验证平台

在系统芯片的设计中,传统的激励发生机制耗费人工多且难以重用,严重影响了仿真验证的效率。针对此问题,构建了一种基于可重用激励发生机制的虚拟SoC验证平台。该平台利用可重用的激励发生模块调用端口激励文件,仿真时将端口激励文件转换成对应于验证电路端口的时序信号。通过对通用同步/异步串行接收/发送器、中断及定时器等功能模块的验证,证明了激励发生机制具有较强的可观察性、可控制性及可重用性。验证结果分析表明,在验证不同的功能点时仅需修改固件及端口激励文件,使验证平台在重用时减少代码修改量,提高了灵活性和验证效率,缩短了系统芯片的验证时间。
基于网络的FPGA测试服务系统的设计

主要介绍了一种新型的基于网络的FPGA远程测试服务系统的原理及其实现方法。该系统建立在以逻辑分析仪及动态探头的综合应用为核心的仪器测控网络的基础上,实现了较为完善的FPGA远程测试功能。该系统的应用,可以使用户通过网络远程对被测的FPGA设备进行数据测试、数据分析及更新程序重新装载,从而实现远程快速FPGA程序的验证及修正工作。
运动背景下高精度视频稳定算法仿真研究

针对传统视频稳定算法存在的前景局部运动影响全局运动估计精度的难点问题,提出了一种可靠特征集合匹配的高精度视频稳定算法。算法首先利用距离筛选法和金子塔模型提高特征匹配精度,然后利用MLESAC算法剔除运动物体上的无效特征,最后将保留下来的精确匹配特征带入仿射运动模型求出全局运动矢量,并据此对视频帧进行运动补偿以实现稳定视频的目的。实验结果表明,相比于传统基于特征匹配的视频稳定算法,改进全局运动估计算法提高了视频稳定的精度。
不确定环境下回收发动机拆卸调度方法

针对再制造系统中回收发动机的不确定因素,研究面向再制造拆卸的调度问题。首先为了减少再制造拆解过程中不确定因素的影响,采用模糊综合评价法进行了回收质量等级划分;然后采用双重模糊变量描述了回收发动机质量状况差异及拆解时间的不确定性,建立了基于双重模糊机会约束的再制造拆解车间生产调度问题模型;应用双重模糊模拟技术产生输入和输出数据,利用神经网络逼近模型的不确定函数,将训练后的神经网络嵌入遗传算法求出优化结果。通过仿真实例验证了该混合智能优化算法解决双重不确定拆卸调度问题的有效性和合理性。
基于ARM和GPRS的多功能智能表数据采集器

为满足供应部门对用户资源使用量的实时检测要求,设计并实现了一种基于ARM和GPRS的多功能智能表数据采集器;该采集器以S3C2416微处理器为控制核心,通过RS485总线完成水、电、燃气、热能等多种类型智能表的监测和用户使用量数据采集;利用覆盖范围广泛且技术成熟的GPRS网络完成采集器与集抄中心和用户之间数据、控制命令的交互;试验证明,采集器可以成功完成对多种不同类型智能表数据采集、监测和用户短信查询使用量等功能,并且快速连接GPRS网络,成功完成与集抄中心的交互。
VANET中安全信息的快速可靠广播路由算法

为了满足VANET中交通安全信息实时可靠传输的需求,文中提出了一种基于自适应认证重传机制的多跳广播路由算法(ACR-BA).首先,为了节省网络资源,ACR-BA算法设计了两种短控制包,有效地抑制了传输冗余;其次,为了降低竞争信道的碰撞概率,基于地理位置划分了候选节点集,并结合控制包认证机制在一个候选节点集中仅确定出唯一的转发节点;然后,根据网络负载状况设计了一种基于单位基准时隙的自适应机制,设置尽量小的退避等待时间,提高信息广播的实时性;最后,设置了针对短控制包和数据包的超时重传保障机制,在保证算法实时性的基础上最大限度地提高可靠性.理论分析和仿真结果表明,与传统洪泛算法和时隙1坚持算法相比,ACR-BA算法有效地降低了网络中的冗余数据量,在实时性和可靠性两方面均有较大的性能提高.
时态RDF扩展及其SPARQL查询语言

随着语义网的快速发展以及RDF(资源描述框架)的普遍应用,对含有时间信息的数据处理的需求越来越多,经典RDF模型因其本身结构特点缺乏表示和处理时间信息的能力,而且针对时态RDF的研究罕有得见。通过对经典RDF模型添加时间戳表示其时间维度,并对时态RDF图中的蕴涵问题进行了讨论,根据SPARQL查询语言提出了完备的时态RDF查询语言T-SPARQL,并对提出的查询语言进行了可行性以及性能的实验仿真。利用该时态RDF模型表示如股票、天气、新闻等具有时态特性的资源有优势,T-SPARQL对时态RDF进行查询具有良好的表达力和兼容性。
基于事件树的可视化实时动态原油混输调度系统

为解决现有的方法普遍存在的建模过程复杂,模型修改和维护困难等缺点,本文开发了图形化原油混输调度系统。该系统在解决了基于事件树的建模和求解算法的基础上,使原油混输调度模型与可视、直观的图形界面实现相互映射。在图形化界面上绘制原油混输调度的流程图,通过流程图上功能键的操作,可快速获得最优调度方案。调度结果可直接在界面上以数字形式显示,也可以通过甘特图、文本文件及实时动态模拟显示出来。模型的修改和维护都比较简单,实例表明,该系统可以简单快捷的对原油混输调度问题进行建模和求解。
基于BIM管网漏水事故处理的本体建模与推理

建筑行业经历了由纸质的图纸到二维的CAD制图,再到以构件为基础的BIM建筑信息模型的变迁,信息化革新提高了建筑项目的效率和质量,并缩短了建筑施工周期。然而,当前建筑信息集成的方式主要基于BIM模型库和关系型数据库,无法实现柔性地基于用户需求的信息组织与传递,极大地增加了信息传递中的承载量,造成系统响应速度慢和效率低下。通过分析建筑工程信息集成与交互的现状,提出基于本体的建筑信息组织与交互模型,并建立建筑信息对本体的映射机制和推理方式。最后以建筑项目运维阶段的管网漏水为实例,分别使用CPN Tools和Jena工具建立本体构架和推理规则,实现漏水区段的定位、关联原因分析及解决方案确认。
基于OSGI的完全分布式EAI实践框架

针对企业应用系统集成Web service与ESB方案中存在的单向、基础平台等问题,利用OSGI框架在模块化、生命周期、组件执行环境以及基础服务方面的优势,在OSGI框架基础上,利用Java技术实现对现有应用的封装搭建服务程序,搭建专门用于通信管理的服务管理器程序,约定服务程序和服务管理器及服务管理器之间的通信与管理内容,构建一个完全统一、高效、高质、具有良好扩展性与可维护性的完全分布式企业集成框架OD-EAI。给出一个应用案例来说明该框架的使用方法。
颜色和形状特征分离和局部整合的研究

特征绑定是特征分离和整合的过程。为探究视觉系统处理图像颜色和形状特征的动态绑定过程,提出基于任务的独立成分分析(T_ICA)和最短距离聚类相结合的方法,并将其应用于任务态下采集的脑功能(fMRI)数据,实现颜色和形状处理功能的分离和局部整合。结果表明,T_ICA将f MRI数据分离成彼此独立的特征成分,其中包含有目标特征成分和其他成分;聚类方法实现了颜色功能和形状功能的局部整合,形成了两个分别处理颜色和形状的基本感知系统。通过研究人脑视觉特征绑定机制为计算机视觉捆绑的研究与应用提供一定的参考价值。
应用多项式插值的流水线ADC后台数字校正方法

为了降低传统流水线型模数转换器(ADC)中的采样,保持运算放大器和级间的余量放大器功耗,将级间余量放大器由闭环工作方式改为开环,对于使用开环放大器引入的非线性误差,提出一种新颖的后台校正方式.首先对开环放大器建立传输函数模型;然后利用信号传输的统计规律、采用多项式插值法来估计校正误差,将所得的误差值补偿给实际的传输函数值来实现后台校正.以一个12位、40MHz的数字辅助流水线ADC为原型进行了仿真验证,结果表明,当输入信号频率为117.2kHz时,采用数字校正后,ADC系统的微分非线性由(-0.5,0.5)提高到(-0.25,0.25),积分非线性由(-18,0.5)提高到(-0.5,0.25),无杂散动态范围和信噪失真比分别由48.5dB和42.6dB提高为78.9dB和72.3dB,校正后ADC的有效位数达到11.7位.
基于智能优化算法的测试数据生成综述

软件测试是一种极为有效的软件质量保证手段。测试数据生成是软件测试的关键。基于智能优化算法的测试数据生成方法为自动化的测试数据生成提供了解决问题的一个有效手段。首先重点总结归纳了在基于智能优化算法的测试数据生成中使用最为频繁的两种算法:遗传算法和粒子群优化算法的研究成果,分析了研究现状,接着简单介绍了基于智能优化算法的测试数据生成工具:AUSTIN和Evo Suite,最后对存在的问题及未来的研究内容进行了尝试性的探讨。
基于前景理论的居民出行方式选择

对于实际出行中居民心理因素对出行方式选择的影响问题,构建基于前景理论的居民出行方式选择模型,提出了一种更加符合人类思维习惯的出行方式选择方法。综合考虑居民对行程时间及出行费用两种指标的心理参照点,得出相对最能使居民满意的出行方式选择结果;通过不同参照点下出行方式的综合前景值的变化分析了参照点对出行方式的选择的影响;最后通过实例说明了此方法在出行方式选择中的应用。实验结果表明:行程时间参照点要求较低的小范围内居民倾向于公交出行,尽管出租车与私家车出行方式综合前景值趋势变化一致,但更大范围内的居民倾向于私家车出行,这与实际相符。所提方法为预测居民出行方式提供了一种新的途径。
银金钯铂组成对三元金属团簇结构的影响

纳米合金团簇的结构研究为具有特殊的光、电、磁和催化材料设计奠定了重要的理论依据。优化了含有Ag、Au、Pd和Pt原子的三元金属团簇稳定结构,并分析了不同类型原子组成对三元团簇结构的影响。采用Gupta势函数描述由这4种金属原子构成的相同类型原子间及异种类型原子间相互作用。使用自适应免疫优化算法优化Ag26、Au26、Pd26、Pt26团簇以及Ag10AunPd16-n、Ag10AunPt16-n、Ag10PdnPt16-n与Au10PdnPt16-n(n=0-16)金属团簇稳定结构。并通过势能量二阶有限差分值分析这些团簇结构的相对稳定性。
不同PKG环境下AKE协议的安全性分析

介绍不同PKG环境下的AKE协议,分别对M-B协议及不同PKG环境下的AKE协议进行安全性分析,并指出其存在的安全缺陷。对后者进行改进,提出一个新的在不同PKG环境下的AKE协议。通过启发式分析证明改进协议可以抵抗已知所有攻击,同时通过与其他相关协议的比较可以发现,改进协议具有更好的安全属性。
大数据查询综述

大数据具有传统数据所不具有的数量大、种类多、速度快、真实性等特点,传统的数据查询技术满足不了日益增长的大数据查询需求,大数据查询技术应运而生并迅速发展。从大数据查询的角度出发,着重分析大数据存储技术、大数据处理平台以及大数据查询引擎等。分别对比介绍传统关系型数据库、NoSQL、NewSQL和它们在大数据查询处理上的应用,介绍当前流行的大数据处理平台以及在这些平台上运行的大数据查询引擎,对其优缺点进行了综合阐述。
分散式多工厂资源调度中的一种理性策略

为提高多工厂资源调度的效率,更好地解决特殊产业面临的生产资源和维护资源匮乏的问题,提出了理性的GD2报价策略。将其应用于连续双向拍卖机制,用分散式的方法实现了多工厂资源的高效调度。GD2策略是一种包含价格和数量的二维报价策略,Agent通过建立自信函数计算最大期望利润调整报价。实验结果表明,在多工厂资源调度中GD2策略可以实现较高的资源调度效率,整体平均效率达到92%。
优势关系下属性值粗化细化时近似集分析

基于优势关系粗糙集模型反映属性间的偏好情况,实际上多数数据库中的数据是动态变化的。如何利用已有的信息更新近似集对于提高知识发现效率有重要意义。提出不完备信息系统在优势关系下属性值粗化细化的定义,讨论优势关系下不完备信息系统中属性值粗化细化时近似集的变化情况,对比分析优势关系下属性值粗化细化前后的粗糙近似精度和粗糙近似质量。通过实例分析验证了该方法的有效性。
网络化人体运动跟踪系统研究

针对目前基于惯性传感的动作捕捉系统存在的姿态漂移、实时性不强和价格较高的问题,设计了一种低功耗、低成本,能够有效克服姿态数据漂移的人体实时动作捕捉系统。首先通过人体运动学原理,构建分布式关节运动捕捉节点,各捕捉节点采用低功耗模式,当节点采集数据低于预定阈值时,自动进入休眠模式,降低系统功耗;结合惯性导航和Kalman滤波算法对人体运动姿态进行实时的解算,以降低传统的算法存在的数据漂移问题;基于Wi-Fi模块,采用TCP-IP协议对姿态数据进行转发,实现对模型的实时驱动。选取多轴电机测试平台对算法的精度进行了评估,并对比了系统对真实人体的跟踪效果。实验结果表明,改进算法与传统的互补滤波算法相比具有更高的精度,基本能将角度漂移控制在1°以内;且算法的时延相对于互补滤波没有明显的滞后,基本能够实现对人体运动的准确跟踪。
非均匀业务流下的片上网络缓冲区分配算法

针对片上网络的非均匀业务流,提出一种基于模拟退火遗传算法的缓冲区资源分配算法,对系统的有限缓冲区资源的分配问题进行了研究。该算法建立在二维Mesh结构的片上网络通信模型基础上,根据各节点间的业务流特征,估计出节点中各输入通道的负载大小,再根据其负载情况采用模拟退火遗传算法进行缓冲区资源的分配,从而使整个网络的平均延时性能最优。实验中设置了不同的热点位置和热度,结果表明,该算法可以更合理地分配缓冲区资源,有效降低数据包的传输延时。在单热点通信流量下,热度为100%和300%时,可分别降低传输延时32.58%~65.29%和35.54%~70.38%;在双热点通信流量下,可降低传输延时52.02%~70.43%。同时,该算法具有良好的收敛性。
RTSP流媒体服务器性能测试工具

基于RTSP协议的流媒体应用日益增加,如何评测RTSP流媒体服务器的服务性能成为一个亟待解决的实际问题。本文在分析流媒体业务性能指标的基础上,设计和实现了一种RTSP协议流媒体服务器性能的测试工具。该工具通过读取测试用例脚本设定参数建立测试场景,利用多线程机制生成多实例伪终端向流媒体服务器发送RTSP信令、接收和解析RTP包,但不解码,最终测定服务器的相关性能指标值。验证实验表明,该测试工具实用高效,能准确反映被测系统的整体性能。
改进粒子群优化算法在同步发电机励磁参数整定中的应用

为了优化传统励磁控制系统中比例—积分—微分控制参数,文章在介绍了PSO算法的基础上,一方面引入自适应惯性权重,另一方面通过添加扰动项改进速度更新方程,提出了一种改进粒子群优化算法,并改进了适应度函数,将其应用于励磁控制系统中;在建立非线性励磁控制系统模型的基础上,设计了一种改进PSO-PID控制器,对励磁控制系统的PID参数进行整定;激励信号分别施加零起升压和负载电压扰动,新方法适应度函数为0.013,超调量为0.03%,计算时间为30.2s,均为最小,相对于一般的粒子群优化方法具有更好的收敛速度和精度,且鲁棒性更好,能有效改善励磁控制系统空载起励动态性能。
田径短跑成绩变化趋势动态预测仿真研究

对田径短跑成绩的变化趋势进行分析,在提高田径运动成绩方面具有重要意义。由于田径短跑成绩容易受到周围环境,运动员体质等多方面的因素影响,使得成绩变化特征容易发生动态变化。传统的预测方法主要通过以往的田径短跑成绩特征对成绩变化趋势进行预测,忽略了周围环境及运动员体质不同带来的干扰,导致预测不准确,误差大的问题。提出基于改进支持向量机的奥运会田径短跑成绩变化趋势的动态分析方法。上述方法先采用统计学的原理对田径短跑成绩变化时间序列进行预测,并对相邻时间内奥运会成绩变化时间的相空间重构,将支持向量机和区间相空间原理相融合,给出成绩变化趋势回归方程,组建了奥运会田径短跑成绩变化趋势的动态分析模型,完成了对奥运会田径短跑成绩变化趋势的动态分析。仿真证明,所提算法为田径运动的发展提供参考。
WEB应用测试执行引擎的设计与实现

基于模型的测试以系统的抽象模型为依据,自动生成可执行的测试用例,自动地执行测试并自动评价测试结果,实现测试过程的自动化。论文主要研究测试执行自动化技术,设计实现一个自动化测试执行工具。工具的核心是设计基于XML的自动化测试脚本并实现了一个测试执行引擎。脚本拥有良好的结构定义,便于编辑和扩展,由自动化测试工具自动生成。引擎使用多线程技术模拟多用户的并行使用,解决了数据驱动测试执行方式和线程并行操作时的同步问题。
一种基于标签传播算法的关键链路探测方法

随着网络脆弱性逐渐引起人们的关注,对于一个复杂网络,对其关键链路的探测已经越来越重要。根据网络所具有的社团结构特征,立足于网络的社团划分,结合GN算法思想,把标签传播算法引入关键链路探测中。针对原有算法在迭代过程中出现的每个顶点都会得到一个标签而造成的资源浪费和随机迭代出现结果不稳定的问题,采用一次传播标签把结构较紧密的顶点绑定在一起和依据度顺序来更新标签的方法。通过实验验证,该算法能快速、稳定、高效地查找复杂网络中的关键链路。
航天器燃料箱液位优化测量仿真研究

燃料箱液位的实时、精确测量对提高航天器的有效运载能力和效率有着重大的现实意义。传统的液位测量模型存在装配及加工误差,毛细现象引起迟滞等问题。首次利用计算电容原理将双极筒的传感器结构改进为轻量化单管式。采用有限元法和ANSYS分析软件对结构参数进行了仿真分析,使灵敏度与极板间隙张角和石英管厚度呈正相关,与石英管内半径、屏蔽层与极板间距呈负相关。正交优化实验表明,极板间隙张角2°,石英管内半径11.5mm,石英管厚度1.6mm,屏蔽层与极板间距3mm时的灵敏度最优,相比原来提高了13%,为航天器燃料箱液位优化测量提供了可行方法。
内嵌时空信息的照片数据中的游览模式探索

随着人们越来越多地在社交网上分享他们的照片,研究者可以获得更多内嵌时空信息的照片数据对用户行为进行挖掘.本文根据在Flickr上获得的用户在北京地区拍摄的照片,发现在该地拍摄照片的用户的停留时间和旅游模式,在此基础上提出一种针对连续拍摄照片的时间分割准则,并基于密度峰值聚类定义拍摄兴趣区和游览路径(关键径).为了更准确地表达用户游览兴趣区的偏好,还定义了紧邻后向频率,紧邻前向频率,全局后向频率和平均全局后向频率.基于在北京地区拍摄的20万张照片的时空信息,使用提出的方法对游客游览北京的模式进行了分析,验证了该方法的可行性与合理性.
基于混合核函数PSO-SVM的模拟电路故障诊断

针对模拟电路故障诊断中应用传统支持向量机算法存在的问题,提出由粒子群算法优化混合核函数支持向量机模型对模拟电路进行故障诊断的新方法。首先,对待诊断电路进行瞬态分析,记录输出点的电压值,采用小波包技术对输出值进行特征提取;其次,由粒子群算法优化混合核函数支持向量机的核函数权重和结构参数,用训练好的模型进行故障诊断,该方法不仅降低参数选择时的随机性,而且故障诊断的精确度提升了5%左右。在对某高通滤波器模拟电路进行的故障诊断中,验证了该方法的有效性。
基于交替方向乘子法的非光滑损失坐标优化算法

交替方向乘子法(ADMM)在机器学习问题中已有一些实际应用。针对大规模数据的处理和非光滑损失凸优化问题,将镜面下降方法引入原ADMM批处理算法,得到了一种新的改进算法,并在此基础上提出了一种求解非光滑损失凸优化问题的坐标优化算法。该算法具有操作简单、计算高效的特点。通过详尽的理论分析,证明了新算法的收敛性,在一般凸条件下其具有目前最优的收敛速度。最后与相关算法进行了对比,实验结果表明该算法在保证解稀疏性的同时拥有更快的收敛速度。
工艺语义驱动的铣削类零件加工特征识别技术

为满足企业对三维工序模型的需求,提出在工艺语义的驱动下,运用证据理论实现二维工序图的特征识别。将识别过程分为搜索潜在特征和对潜在特征进行验证两个阶段。根据当前工艺语义的加工特征的特点,在工序图中获得潜在特征。运用证据理论对潜在特征进行验证,当潜在特征对当前工艺语义特征的信任度最高时,表明该特征即为当前加工特征,对特征相交的情况通过启发式算法来确定其特征基面。以某一零件加工工艺为例,验证了该方法的可行性和有效性。
支持k近邻查询的X*树索引结构

通过分析已有的索引结构在进行k近邻查询时效率上的不足,提出了适合进行k近邻查询的X*树索引结构,采用了新的结点分裂算法,同时不需要额外存储结点分裂的历史信息。实验结果表明它比X树的时间和空间性能更好,更适合k近邻查询的应用。
基于句群的自动文摘方法

针对目前多数基于句子或段落作为处理单元的自动文摘方法,提出一种基于句群的自动文摘方法。该方法引用了一种基于多元判别分析(MDA)的汉语句群自动划分理论,通过获得句间语义更好的句群作为自动文摘的处理粒度,在此基础上使用潜在狄利克雷分配(LDA)主题模型将文本表示成向量矩阵,再使用k-means算法对向量进行聚类,然后按照一定比例从聚类后的类别中抽取生成文摘,最后采用Kappa检验和肯德尔相关系数评价摘要的质量。实验结果表明该方法得到的整体Kappa值达到了0.7、肯德尔相关系大于0.8,两个评价指标结果都高于各自较好等级的评价值,因此以句群作为处理粒度的自动文摘方法较传统的以句子作为处理粒度的方法能生成质量更好的文摘。
构建基于Dubbo框架的Spring Boot微服务

随着微服务理念逐渐深入人心和相关技术的不断成熟,越来越多的企业选择用微服务架构来构建自己的应用系统,这很好地克服了应用系统在后期版本升级、系统扩展等传统软件生产模式中存在的问题,实现了高效可重复的标准化微服务生产的目标。论文提出了一种Dubbo+Spring Boot构建微服务的方法,利用Dubbo高性能和透明化的远程服务调用,以Spring Boot的形式标准化开发,并且运用Maven来自动化管理项目。实验测试表明,开发基于Dubbo框架的Spring Boot微服务具有简单、高效、标准化的特点,为海量微服务的开发和运维提供重要的参考价值。
Linux环境下普适性零拷贝平台的研究与实现

综合分析了现有的多种零拷贝平台的实现机制及优缺点,实现了一种具有普适意义的零拷贝捕包平台(packet capture platform based on universal zero-copy,PCPUZ)。通过直接对Linux内核中套接字缓冲区的内存分配和释放机制的修改,实现用户程序对数据报文的直接访问,并且克服了普通零拷贝技术应用范围单一、移植性差等缺点,面对不同型号网卡、不同版本网卡驱动,均可直接使用该平台。通过性能测试和分析表明,在低端配置的情况下,对64 Byte与1 500 Byte的报文捕获能力分别达到62万pps(320 Mbps)和7.4万pps(889 Mbps)。在高端配置下,可分别达到110万pps(563 Mbps)和8.1万pps(975 Mbps)。与传统的报文捕获机制相比,报文捕获能力有了非常显著的提高。与常见的专有零拷贝平台相比,性能也有一定的提升,并大大提高了平台的移植性和实用性。
基于词干提取的维吾尔语事件类时间短语识别

针对维吾尔语事件类时间短语没有明显时间词特征词而引起的识别困难和边界定位不准确等问题,提出了一种统计结合词干提取的针对黏着性语言的事件类时间短语的识别方法。根据维吾尔语典型的黏着性语言形态特点,对时间短语构成进行分析和分类,采用机器学习的方法将难于识别的事件类隐性时间短语识别问题转换为基于统计方法的序列标注;通过对维吾尔语事件类时间要素分析及维吾尔语构词的研究,引入黏着语特有的词干特征,选定实验特征集合,对比分析不同的特征集合的自动识别准确率的平均值。实验结果表明,该方法对维吾尔语事件类时间短语识别的F-值达到85.37%。这一结果对其它黏着性语言的研究具有参考意义。
基于三维实体特征的机械零件搜索引擎设计

随着各种三维CAD系统在产品设计和制造领域的普及应用,基于内容的三维模型检索技术应运而生。介绍了三维模型搜索引擎的发展概况,三维模型搜索引擎的关键技术。着重介绍三维实体模型中的归一化,特征提取,相似性比较的算法。
复杂网络中随机图模型研究

随着复杂网络研究的兴起,随机图成为一种重要复杂网络模型。基于完全图的生成子图的思想,得到了生成随机图的一种新算法,即用去边的方法生成随机图的算法,并用数值实验验证了加边和去边生成的随机图的统计特性(最大度、最小度、聚集系数、平均最短路径和平均度)是相近的,用去边的方法得到的图的度分布曲线在其平均度处达到峰值,随后呈指数下降,这与随机图的度分布是相同的。为了得到稀疏连通的随机图,又提出了一个不去割边的近似随机图生成算法,并从理论上说明了该算法生成的图是连通的,同时通过数值实验验证了图的连通性,并与加边随机图的统计特性进行了比较。
核主元回归模型间歇过程加权迭代学习的控制

间歇过程在生产中起到重要作用。针对间歇过程的控制提出了很多方法,迭代学习控制是其中一种。迭代学习控制需要合理的模型,目前数据驱动的建模方法受到重视。由于间歇过程通常为复杂的非线性过程,过程数据具有非线性相关性的特点。为了消除数据的非线性相关性,本文采用核主元回归方法对间歇过程进行建模,即在间歇过程的控制变量和终点质量之间建立间歇过程的模型。在此模型上,通过围绕标称轨迹线性化核主元回归模型,并最小化与终点质量相关的二次型目标函数,导出迭代学习控制算法从而计算控制策略。为了克服过程变化和扰动的不利影响,本文提出在批次间将最早的数据从训练数据集移除并加入最新的数据对核主元回归模型进行更新。由于迭代学习律中的增益矩阵反映的是过程的梯度信息,易使迭代学习控制过早收敛或偏离实际工况,为了获得更好的收敛效果,可对学习增益矩阵进行加权。通过对一个间歇聚合反应仿真过程的应用,加权迭代学习控制有良好的控制性能并显示出对过程变化和扰动的适应能力。该方法比基于主元回归模型的迭代学习控制方法具有更好的性能,因此基于核主元回归模型的加权迭代学习控制是一种有效的间歇过程控制方法。
空间植物培养装置控制系统设计

研制一套空间植物培养装置控制系统,能根据植物在不同的生长阶段,通过上位机软件设置,自动实现对空间培养装置内的参数进行调节。使用半导体加热片控制植物培养装置箱体内温度、相对湿度,同时闭环控制CO2、乙烯,供给栽培基质合适的水量,提供合适的光照强度和光照时间,还可采集图像信息。系统运行测试表明,控制系统性能良好,控制精度能满足植物生长要求,温度、湿度、乙烯、CO2等参数波动均在植物生长需求范围之内。
城市绿地景观生态平衡性优化设计仿真

对城市绿地景观生态平衡性的优化设计,对后续的城市景观设计与虚拟重建具有重要的意义。对绿地景观生态平衡性优化设计,需要对景观数据特征进行提取,计算各个景观数据点的局部属性,完成对景观生态平衡性的优化设计。传统方法对城市绿地景观点云分割,推导出城市绿地景观坐标变换矩阵,但忽略了计算各个景观数据点的局部属性,导致设计效果不理想。提出基于多尺度非均匀滤波的城市绿地景观数据特征提取方法。采用多尺度非均匀滤波将城市绿地景观数据含有噪声与不含有噪声的像素点的灰度值,以达到城市绿地景观数据去噪效果,计算各个景观数据点的局部属性,利用统计优化方法对原始形状中含有的边界曲线进行优化,将特征判别参数大于给定阈值的点定义为特征点。实验结果表明,所提方法能够有效提取尖锐特征点,且提取精度较高。
基于.Net框架的远程异步调试器的设计

结合具体工程实践,提出一种新的.NET框架下远程异步调试器的总体思路和设计框架。回顾了调试器的基本原理和演变,简要介绍远程调试的发展动态,分析了通用远程调试器在分布式体系架构应用中的不足之处;介绍了该调试器中异步机制和远程机制的具体实现方法,并对实际研制过程中碰到的难点问题进行了相关阐述,重点介绍了远程调试器整体架构中.NET对象移动现象的产生机理、影响和解决方法。
基于禁忌搜索的三维装载车辆路径问题研究

针对三维装载约束下的车辆路径问题(VRP),在考虑车辆容量、三维装载、物品装卸顺序、最小支持面和物品是否易碎等约束的情况下,提出一种求解该问题的禁忌搜索算法,其中包括2种三维装载算法、2种初始解构建算法、禁忌搜索邻域结构以及导向禁忌搜索机制。实验结果表明,该算法能够有效求解三维装载约束的VRP,且求解精度较高。
增加检测器覆盖非自体区域的简单方法

免疫启发式否定选择算法应用于数据集中的异常检测。这种检测基于自体/非自体的识别,他的特征是具有通过自体或规则样本信息检测非自体样本的能力。所以,问题空间被分成两个不相交的子空间:一个子空间包含自体样本,另一个子空间包含促使通过否定选择算法生成检测器的样本。因此,否定选择算法的效率与检测器覆盖非自体空间范围成正比。在文章中,提出了一种扩大检测器覆盖范围的简单方法。
基于可信度的认知无线电协同频谱检测

认知无线电中随着参与协同检测的认知用户数目的增大,频谱检测性能逐渐增强。但是过多的认知用户参与协同检测,会使整个认知无线电网络的灵敏度降低,同时也会造成巨大的系统开销。针对上述问题,提出了一种新的基于可信度的协同频谱检测方法。在满足目标错误概率的条件下,该算法只选择可信度较高的一些认知用户参与协同频谱检测。仿真结果表明当认知用户中存在恶意节点或者故障节点时,该算法同传统算法相比较,频谱检测性能更好,具有更强的健壮性。
基于典型相关的脑功能网络构建方法

人脑是自然界中最复杂的系统之一,在该系统中,各个脑区之间相互作用构成脑网络.为方便科学研究,学者们通过不同的方法构建脑功能网络.本文基于自动结构标签模板和典型相关来构建脑功能网络,并研究了所构建网络的某些关键的拓扑性质,如小世界性,全局效率,局部效率等.与此同时,比较了正常被试与心理异常海员脑功能网络的这些性质,结果表明在统计意义上正常被试和心理异常海员某些性质存在显著性差异,说明此种脑功能网络构建方法是可行的.
基于PLC的水温控制系统的设计与实现

主要以三菱PLC(FXON-60MR)作为控制器,采用PID控制技术设计了一个温度控制系统,其误差上下不超过设定值2度。并给出了硬件设计方案。简单介绍了控制系统的软件设计。我们对整个系统进行了连接调试,验证了硬件电路可行性,实测了几组试验参数,对系统进行了详细的分析。实践证明该系统具有很强的稳定性及抗干扰性能,具有一定的实际应用价值。
灰度图像对比度提高方法及其评价

为了解决低照度图像的对比度提高问题,依据基于像素的图像处理理论,研究应用非线性变换提高灰度图像对比度的方法。在分析对数变换效果的基础上,提出了基于幂函数的非线性变换的灰度图像对比度提高算法,并通过大量的实验数据说明了算法的参数范围。为了客观地评价灰度图像对比度提高的质量,定义了度量增强后图像的对比度与原图对比度的比例关系的对比度增量参数,给出了亮度、标准差、对比度增量等参数的主要计算公式。实验中实现了三种典型的基于幂函数的非线性变换的对比度提高算法,与低照度的原图像相比较,结果图像更有利于人眼观察,且对比度提高程度明显,与对数变换相比较具有算法执行速度快、易于实现和适用性强的优点。
认知无线电中基于灰色系统的频谱预测机制研究

由于认知无线电网络中的频谱是动态变化的,这就使得次用户必须频繁地进行退避,这不仅会在短时间内对主用户造成干扰,而且会影响次用户的QoS。提出了基于灰色系统的预测机制可提高频谱分配的效率减少次用户切换次数。仿真结果证明了认知用户的服务质量即切换次数有显著改善。
IEEE802.11i密钥管理方案的研究与改进

802.11i的密钥管理方案需要经过四次握手产生PTK,然后经过组播握手产生GTK,加重了STA的计算负担,影响了无线漫游的效率,为此提出一种改进的密钥产生机制。改进后的方案采用EAPOL-Key来传输消息,不修改其帧结构,保持了对原802.11i协议的兼容,同时将四次握手加组密钥握手完成PTK和GTK分发变成只需四次握手就可以同时实现PTK和GTK分发。该方案缩短了密钥分发的过程,减少了分发环节,从而使得漫游环境下的密钥分发效率大大提高,减少了用户接入WLAN的延迟。
基于词性标注序列特征提取的微博情感分类

传统的n-gram文本特征提取方法会产生高维度的特征向量,高维数据不但增大了分类的难度,同时也会增加分类的时间。针对这一问题,提出了一种基于词性(POS)标注序列的特征提取方法,根据词性序列能够代表一类文本的这一个特点,利用词性序列组作为文本的特征以达到降低特征维度的效果。在实验中,词性序列特征提取方法比n-gram特征提取方法至少提高了9%的分类精度,降低4816个维度。实验结果表明,该方法能够适用于微博情感分类。
数字资源跨平台整合系统的设计与实现

为进一步提高图书馆大量数字资源的整体使用效率,提高数字资源和馆藏文献的检准率和检全率,解决现有馆藏检索系统难于跨平台运行的问题,提出了一种新的图书馆数字资源参数模型:在研究都柏林核心元数据DC字段和常用的MARC数据格式之间的映射关系基础上,给出了数据库概念模型的设计方法,实现了整合图书馆馆藏文献和本地其他信息资源的跨平台原型系统DRMS,并从开发目标、框架设计、开发平台等方面概述了系统的设计思想。最后,以C++和Qt应用程序框架作为系统开发语言,完成了DRMS的数据管理模型设计、软件开发和系统功能,为用户提供了多平台操作系统下的统一人机交互界面和检索方法。
基于复杂信息的教学质量评价集对态势模型及应用

针对教学质量评价系统中的复杂信息,构建评价指标体系,基于集对分析方法建立教学评价数学模型,以合理地评价教师教学质量,并研究发展态势,给出改进建议。
一种改进的基于角色的授权委托模型

委托是访问控制模型中非常重要的组成部分,已成为分布式计算环境下重要的访问控制管理机制。提出了一种改进的基于角色的授权委托模型,此模型对用户的角色划分不仅仅基于用户的身份,还要考虑用户的信任度、能力等属性,通过综合多种因素对用户进行属性级别划分,不同的属性级别对应不同的角色从而对应不同的访问权限,以达到对用户进行访问控制的目的,是一种基于属性的角色授权委托模型。与传统基于身份划分的角色委托模型相比,此模型具有更细的访问控制粒度和更高的安全性。
基于kinect骨骼追踪技术的机器人运动系统的设计与实现

为了实现自然人机交互,提高用户体验,尝试引入微软公司的一款体感周边外设Kinect设备,利用Kinect传感器获取的人体骨骼追踪识别点,结合Opencv图像处理算法,画出左右手六种手势状态,然后利用通过Windows Socket网络编程的TCP/IP协议把相应的运动指令传输给机器人,实现与系统的交互控制,结果表明,通过此方式能较好地实现人机交互。
基于UML的EtherCAT矿井电力监控系统实时性研究

针对矿井电力监控系统中存在的实时性差、可靠性不足的问题,提出了采用以太网控制自动化技术EtherCAT为通信网络,搭建煤矿井下供电系统,并利用统一建模语言UML建立电力监控系统模型;实验室条件下,依据模型搭建系统实验平台,对EtherCAT矿井电力监控系统实时性进行分析;结果表明,系统网络报文传输时延极小,且故障切除实时性高,能够为后续EtherCAT矿井电力监控系统开发提供技术支持。
基于特征图像的数字版权保护系统

数字版权保护(DRM)已经成为网络环境下数字内容交易和传播的一种关键保障技术。鉴于我国数字内容市场的需求和目前DRM技术的不足,提出一种在图像中动态提取密钥的方法,使得密钥的选择与更新更加灵活,并建立一个三重加密机制,增强了DRM系统的安全性。同时利用遍历加密的方法将内容许可证与用户的多个终端设备进行绑定,建立起用户域,使用户能在多台设备上共享内容。对方案的安全性进行了证明,给出了运行效率的仿真结果和与目前几个主流DRM方案的比较结果。
一种新型隐私数据库秘密同态检索协议

针对隐私数据查询中的隐私泄露威胁模型,提出了一种新型隐私数据库秘密同态检索协议。该协议基于Some What部分同态算法进行设计,通过使用密文同态运算性质较好地解决了该威胁模型中涉及到的隐私泄露问题,同时在证明该协议正确性和安全性的基础上,通过适当的参数选择,对该协议的同态算法进行了测试,给出了算法的运行效率。