Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
基于ZigBee和Android的家用移动监护系统设计与实现

为解决传统家用监护系统成本高、移动性差、布线困难等问题,设计并实现了一种基于ZigBee和Android技术的家用移动监护系统;系统采用分层的体系结构,第一层为检测终端,以STM32微处理器为核心,包含多个生理信息采集节点;第二层为家庭网关,包括ZigBee主节点和计算机服务器,通过ZigBee无线组网技术完成服务器与检测终端的网络通信;第三层为Android移动平台,通过外部网络访问服务器,提供远程交互平台;该系统应用于老年人的家庭健康监护,对体温和血压两项重要生理指标进行测量;实验表明,该系统通信质量良好,能够实现生理信号的采集、传输和波形显示,以及血压值、体温值的分析和高危报警,满足了家用移动监护的要求。
基于日志分析的增量数据捕获方法研究

通过扫描数据库日志文件可以捕获变化数据,但已有研究仅适应某种特定类型的数据库管理系统并且缺乏对冗余信息的消除。针对上述不足,提出一个基于日志分析的增量数据检测及其净效应处理通用模型,描述增量检测过程中的通用处理步骤,即日志抽取、日志分析和净效应处理3个模块。通过实验对净效应处理速度、冗余数据压缩率、网络传输速度等因素进行分析,结果表明,净效应处理可以有效地减少数据的网络传输时间和更新时间,提高运行效率。
样条权函数神经网络在指纹识别中的应用

样条权函数神经网络克服了很多传统神经网络(如BP、RBF)的缺点:比如局部极小、收敛速度慢等。样条权函数神经网络的拓扑结构简单,训练后的神经网络的权值是输入样本的函数,能够精确记忆训练过的样本,可以很好地反映样本的信息特征,亦可以求得全局最小值。为了克服传统网络在指纹识别中的弊端,文中利用了样条权函数神经网络的优点,介绍了其在指纹识别中的应用。首先通过主成分分析方法对指纹图像进行特征提取,然后利用样条权函数神经网络进行指纹识别,最后通过Matlab仿真与其他传统的神经网络进行比较,验证了样条权函数在指纹识别方面的可行性且比传统神经网络效率更高。
一种变基宽径向基神经网络的大数据集分类方法

为了提高径向基神经网络模型的分类精度和缩短收敛时间,提出了一种变基宽神经网络模型的构建算法,这种方法是在减聚类算法和K-means算法确定聚类中心的基础上,选择样本与聚类中心距离的最大值作为σ,基宽σ的值随着聚类中心的优化而不断自适应地更新.采用该方法同多支持向量机的RBF模型聚类算法以及高斯函数RBF神经网络模型中定基宽算法对乳腺癌(breast cancer)、葡萄酒(wine)、元音(vowel)三个大数据集分类,从分类准确度和收敛时间两方面作对比.实验结果表明,该方法能提高大数据样本集的分类精度和收敛速度.
基于MFA-ICA的间歇过程在线监控

针对间歇过程独特的数据特点,提出1种将因子分析(FA)作为独立成分分析(ICA)白化预处理手段的多向因子分析白化独立成分分析(multiway factoranalysis-independent component analysis,MFA-ICA)间歇过程监控方法。因子分析充分考虑了模型误差的普遍意义,拥有优秀的噪声建模能力。将其代替主成分分析用于白化,可以更好的提取数据集的本质信息。首先将间歇过程三维数据依次按批次和变量展开得到二维数据矩阵,接着把上述方法用于展开后的数据,利用ICA的I~2统计图实现在线故障检测。该方法用于标准仿真平台Pensim,结果表明上述方法对于提高间歇过程故障检测的快速性,降低漏报率有明显效果。
协同粒子群优化算法的改进与仿真

传统PSO算法的收敛性能会随求解问题空间维数的增加而下降,根据协同进化原理,通过对传统PSO算法进行协同优化处理,设计一种改进的协同PSO算法。在每次迭代过程中,采用传统PSO算法更新粒子位置和速度,由此产生群体当前的全局最优位置;对所有粒子所经历的最优位置进行降维的协同优化,产生一个参考全局最优解;根据参考全局最优解更新群体当前的全局最优位置。仿真结果表明,该算法可以明显提高收敛速度,在某些问题上可以收敛到全局最优。
电子商务智能推荐系统中基于领域本体的案例检索算法

针对传统电子商务推荐算法的不足,提出了综合语义相似度的案例检索算法。算法通过加权平均商品的概念语义相似度、基于类型的属性语义相似度和基于数据类型的属性值相似度,来计算案例的综合相似度,避免了传统推荐算法中计算相似度仅靠属性值,没考虑语义和属性类型的影响造成的效率低、精度差等问题。设计了领域本体协同案例推理的电子商务智能推荐系统架构,通过在领域本体中抽取语义要素对案例进行表示,拓宽了案例求解空间,达到了协助用户检索及完成商品推荐的任务。经实例对比分析该算法有效且精度较高。
面向海量数据的并行天文交叉证认

交叉证认是实现多波段数据融合的关键技术,天文数据的海量性使这一问题必须要依靠计算机技术加以解决。按照PCAM并行设计模型设计了并行交叉证认算法。针对交叉证认在数据I/O访问方面存在的性能瓶颈,通过调整划分的粒度、过滤空白区域、优化数据加载、计算流程等方法,协调了数据读取量与计算量间的关系。实验表明该并行方法对交叉证认计算的效率提升明显。另一方面还考虑了对HTM、HEALPix两种最常用天文数据索引方式的支持,并通过实验对比了两者的性能,为我国天文数据主题库、虚拟天文台等项目提供了技术参考。
基于B*树聚簇索引的加密字符串查询方法

为了提高在数据库中查询加密字符串数据的性能,提出一种在索引特征值上创建B*树聚簇索引的查询方法.每一个待加密字符串数据对应一个索引特征值,索引特征值以数值的形式保存在索引字段中.查询时使用两阶段查询策略,首先利用索引字段对加密数据进行一次粗糙查询过滤掉不相干的记录,然后在返回的粗糙集合解密的基础上进行明文查询,得到最终结果.实验表明该方法较现有查询方法在查询性能有较大的提升.
基于决策树规则的回归测试技术研究

回归测试中测试用例的优化选择是个关键环节,借助黑盒测试中的等价类划分选择测试用例可以提高测试的效率。文中介绍一种基于决策树规则的分类方法实现等价类的划分。该方法通过决策树提取规则,在按照一定的优先级对提取的决策树规则进行排序后,对测试用例库中的每个测试用例,选择优先级最高的规则进行匹配分类,最后从每一分类中选择具有代表性的测试用例,同时介绍了怎样构造该模型。该方法在保证了分类精度的同时能够提高测试的效率,该方法是有效的。
基于端粒G-四链体受体构建具有抗肿瘤功效的药效团模型

端粒G-四链体DNA是由端粒末端富含鸟嘌呤的DNA序列通过自身组装形成的一种特殊的二级结构。配体通过结合/稳定端粒G-四链体DNA可以抑制端粒酶延长端粒DNA,从而抑制了癌细胞赖以生存的端粒维持机制。本文运用Discovery Studio3.5软件中的Structure Based Pharmacophore(SBP)方法,以分子间端粒G-四链体DNA四聚体的结构为基础,构建了具有抗肿瘤功效的药效团模型。并通过分析测试集与药效团模型的匹配情况,对模型进行了验证。证明了该模型的正确性和可靠性,此药效团模型可用于天然产物数据库的高通量虚拟筛选。
基于伞形搜索的树形支撑结构生成算法

为了节省支撑结构材料,并避免NP难度的最优树形支撑结构生成算法,提出一种基于伞形搜索的树形支撑结构生成算法。通过该算法快速求解满足临界倾角约束条件的支撑节点,并采用贪心算法和迭代的思路逼近最优解。同时,在生成树形支撑结构过程中用体素法对树形枝干与制件实体进行干涉判断,以避免支撑与实体干涉,保证支撑结构的合理性。对比商用软件Meshmixer,所提算法在生成树形支撑结构的合理性及算法生成时间上具有一定优势,且能处理带凸台结构复杂模型的支撑结构问题。
无线便携式γ能谱仪的设计与实现

针对传统γ能谱仪连接复杂、传输距离较短等问题,提出并实现基于ARM嵌入式系统及无线WIFI模块的无线便携式γ能谱仪方案,并引入支持向量机分类方法优化核素识别方法提高核素识别准确率;经过50m无线检测单组和混合核素实验,证明设计的无线便携式γ能谱仪具备稳定的远距离数据传输性能,并且其核素识别效果优于传统γ能谱仪。
双种群粒子群算法及其在UUV路径规划中的应用

提出一种双种群粒子群算法,在粒子进化过程中,具有当前最优位置的种群侧重于局部搜索,而不具有当前最优位置的种群侧重于全局搜索。两个种群在进化过程中受共同的群体最优位置影响进行进化,从而实现信息共享,协调进化。利用几个测试函数对算法性能进行分析验证,并与其他改进算法进行比较,结果表明算法在搜索精度、稳定性以及搜索速度上均优于改进算法。将双种群粒子群算法用于UUV三维空间轨迹规划问题,获得了满意的规划效果。
电视画质测评专家系统

传统的电视画质测评采用主观评价方法,这种方法耗时长,费用高,并且受环境、评测人员等的影响较大。建立一个基于多特征融合和支持向量机(SVM)的画质测评专家系统,采用图像处理的方法对由电视屏幕采集的图像进行处理,并提取相应的特征来训练SVM,训练后的系统能够智能地评价电视画质。实验表明,该方法可以客观、高效地评价画质,评价结果与主观评价结果基本一致。
基于RVCS的云制造资源封装、发布和发现模型

为了在云制造的海量数据环境下实时发布和更新资源云信息,快速发现和获取资源信息,基于资源及服务的动态属性,建立了云制造三层属性结构,提出了基于资源云服务的资源封装、发布和发现模型,详细介绍了动态属性发布、Web服务描述语言、文件结构、资源云发布及其发现与匹配等关键要素的实现过程,并采用常用分布式应用软件mpiBLAST和Microsoft.Net初步搭建了原型系统,实现了基本功能,为今后进一步深入研究和完善功能提供了理论和技术支持。
V850E/MS1嵌入式处理器的实现

针对嵌入式系统软件的开发效率问题,通过对V850E/MS1体系结构建模研究,提出并实现一个高效的指令集模拟器V850E/MS1-sim,该模拟器主要由指令集系统、内存管理、终端系统和外设接口组成,采用指令集模拟和串行模拟的方法。仿真实验结果表明,V850E/MS1-sim在保证模拟精确性的同时,提高了模拟效率。
基于数据差异的连续数据保护恢复算法

连续数据保护系统在进行数据恢复时,首要任务是从历史时刻中快速识别出可恢复时刻点,总恢复时间通常与恢复时刻点识别过程中所检测的历史数据版本成正比.然而,基本数据恢复方法的恢复效率低,无法适应现代存储系统对可用性和可靠性的要求,恢复时间和数据损失之间的矛盾日益突出.通过对邻近算法的改进和完善,提出了一种支持多间隙复杂情况的恢复算法——RM-CBDD.RM-CBDD通过分析并消除恢复起止时刻之间两种类型的差异数据实现恢复.实验结果表明,在多间隙复杂情况下,RM-CBDD算法的恢复效率明显优于基本方法和WDRS算法,有效降低了二分探查最佳恢复时刻点的时间开销.
求解背包问题的混合量子进化算法

针对量子进化计算中反馈信息利用不充分并容易早熟的不足,将量子进化计算与及蚂蚁寻优策略融合,提出了一种新的优化方法—混合量子进化算法(HQEA).以量子染色体表示智能蚂蚁所有可能的搜索路径,初始阶段采用量子进化学习,设计了智能蚂蚁网络及衔接算子,进化学习所得结果表示智能蚂蚁路径选择的概率,并利用蚁群寻优策略继续搜索求精确解.理论证明该算法具有全局收敛性.最后以背包问题对算法进行了测试.
基于小波变换的汽车平顺性研究

依据国际标准ISO2631和国家标准GB/T4970《汽车平顺性随机输入行驶试验方法》对某型轿车进行平顺性试验,采集了汽车座椅底板处三轴振动加速度值。以Matlab为软件开发平台,实现了评价标准中时域法和频域法计算加权加速度均方根值,并重点研究了小波变换方法在汽车平顺性评价中的应用,实现了小波变换方法计算加权加速度均方根值。对三种计算方法进行比较,结果表明:各种算法计算结果差距不大,时域法更简洁;频域法适用于1/3倍频程分析人体振动影响;小波变换方法结果更接近于时域法,并且其具有时频局部分析特点,可以较好地应用于汽车平顺性研究中。
基于遗传算法的机械臂实时避障路径规划研究

针对模块化机械臂在运行时可能与工作空间中的障碍物发生碰撞的问题,提出一种基于遗传算法的避障路径规划算法。首先采用D-H(Denavit-Hartenberg)表示法对机械臂进行建模,并进行运动学和动力学分析,建立机械臂运动学和动力学方程。在此基础上,利用遗传算法分别在单/多个障碍物工作环境中,以运动的时间、移动的空间距离和轨迹长度作为优化指标,实现机械臂避障路径规划的优化。通过仿真验证了基于遗传算法的机械臂避障路径规划算法的有效性与可行性,该算法提高了运行中的机械臂有效避开工作空间中障碍物的效率。
空间光学遥感器控制系统的实时仿真测试

设计基于Windows系统的精确定时与多任务协调处理相结合的实时仿真测试系统。采用FPGA控制的PCI设备定时触发计算机外部中断的方法实现系统精确定时。按照由高到低的执行优先级,重新排列指令的发出、解析、存储等任务的执行顺序,避免出现定时中断无法响应的情况。实验结果证明,系统定时精度可达0.1 ms,测试任务均能按时执行、及时解析并正确储存,满足空间光学遥感器控制系统的实时仿真测试要求。
Bloom Filter在重复数据删除技术中应用的研究

为了缓解存储系统中因为重复数据索引而引起的存储设备访问过于频繁的问题,深入研究重复数据删除技术,并针对目前重复数据删除技术中Bloom Filter的运用以及存在的存储设备访问性能问题进行分析和研究,提出一种基于Bloom Filter的高效去重优化模式。针对单一Bloom Filter固有的假阳性的缺陷,增加辅助Bloom Filter,从而减小误判率,达到减少存储设备访问次数的目的;针对因系统软件错误引起的Bloom Filter假阴性错误,引入单校验位的错误校验机制可以实现避免假阴性值存储的同时又能减小内存存储开销。仿真实验结果表明:改进方法能够兼顾Bloom Filter的误判率与存储设备访问开销问题。通过引入一种判断机制配合辅助Bloom Filter和单校验位机制,能够达到误判率降低、存储设备访问开销减小的高性能优化效果。
基于多路径的源节点位置隐私保护路由协议

为了对无线传感器网络中的源节点进行隐私保护,同时实现安全性和网络能耗的均衡,提出了一种基于多路径的源节点位置隐私保护路由协议(RPBMP),该协议基于多路径的选择和多个中继节点的跳转进行随机路由,大大增多了源节点至基站的路由路径,延长了安全时间。理论分析和仿真实验表明,RPBMP可以在不显著增加能耗的前提下,提高源节点的位置隐私保护性能。
海量大气颗粒物成分分析系统

2011年以来,我国多地出现了雾霾天气,对大气颗粒成分分析有助于人们了解雾霾形成的原因,制订有效的应对措施.本文的主要目的是对于大气颗粒物成分进行命名.传统颗粒物的命名是在经验的基础上,对颗粒进行逐个的命名.若将该过程自动化,难点有两个:数据规模太大、人工经验难以量化.本文使用数据挖掘的工具,首先进行了一次聚类分析,降低了数据规模.为了解决人工经验难以量化的问题,使用逻辑回归分类算法,并进行了调优,使正确率达到了业务处理的要求.
工程装备嵌入式软件测试环境平台技术研究

为了弥补传统实装测试环境无法满足异常测试用例执行条件等缺点,提出一种基于CAN总线的工程装备嵌入式软件仿真测试环境平台;首先介绍了测评中心体系结构,阐述了软件仿真测试环境的功能实现及优点;利用该平台对某型显示终端进行软件测试,在软件需求分析基础上建立了仿真模型,配置了总线接口,编写了测试脚本任务,最后列出了软件测试发现的问题;采用软件测试环境平台,能够提供极端或异常的测试环境,缩短了软件测试周期并提高了测试效率。
基于反向学习的自组织迁移算法

为了解决自组织迁移算法存在的早期收敛问题,提出了基于反向学习的自组织迁移算法(Opposition-basedSelf-organizing Migrating Algorithm,OSOMA)。该算法利用反向学习机制扩展了个体的搜索方向,获得了更优秀的采样个体,使得算法在保持多样性的同时提高了收敛速度。此外,该算法还对步长进行自适应调整,进一步平衡了算法的勘探和开采能力。通过典型函数的测试证实了OSOMA的有效性。
有缓冲的认知无线电系统的接入控制算法

采用连续时间马尔科夫链对有缓冲机制的认知系统进行建模和分析,针对过多的认知用户接入会导致业务中断的特点,设计算法控制认知用户的接入概率,在满足用户中断概率限制的前提下最大化系统容量。仿真结果表明,在使用该算法的系统中,用户的接入概率与系统吞吐量随中断概率限制的增大而增大,中断概率限制下的最大接入概率即为最大化系统容量的接入概率,用户中断概率限制的满足是以牺牲系统吞吐量为代价的。同时,引入缓冲机制能够提高用户的接入概率和系统容量。
基于IPv6的嵌入式视频监视系统的设计

针对目前IPv4地址资源即将枯竭的现状,采用嵌入式技术与新一代互联网IPv6技术开发了一种新型的嵌入式视频监视系统;该系统运用ARM+GO7007SB的系统架构,在此硬件系统的基础上分析并设计了Linux操作系统下的硬件设备驱动程序,结合IPv6技术,编程实现了MPEG-4视频流的采集、传输和组播,并提高了视频监视系统的性能;应用结果表明,该系统运行稳定可靠、处理速度快、成本低且图像质量好,具有一定的实用性和推广价值。
基于Q学习的虚拟人自适应感知系统建模

在现代计算机游戏的设计中,建立具有感知行为可信的虚拟人至关重要,但在以往的感知模型中,虚拟人的感知范围往往是固定的。提出一种基于Q学习的虚拟人自适应感知模型,虚拟人可以通过对环境中感知对象的评价来动态确定感知范围,并在微机上实现了一个虚拟人找药的原型系统。实验结果表明,该模型能使虚拟人的感知行为具有可信性。
基于Zernike矩和前馈神经网络的图像配准

提出一种基于Zernike矩和多级前馈神经网络的图像配准算法。利用低阶Zernike矩表征图像的全局几何特征,通过多级前馈神经网络学习图像所经历的旋转、缩放和平移等仿射变换参数,在一级前馈神经网络的基础上添加二级前馈网络,以提高参数估计精度。仿真结果表明,与基于DCT系数的神经网络算法相比,该算法旋转、缩放和平移估计精度较高,对噪声的鲁棒性较强。
一种基于示例非独立同分布的多示例多标签分类算法

多示例多标签学习是一种新型的机器学习框架。在多示例多标签学习中,样本以包的形式存在,一个包由多个示例组成,并被标记多个标签。以往的多示例多标签学习研究中,通常认为包中的示例是独立同分布的,但这个假设在实际应用中是很难保证的。为了利用包中示例的相关性特征,提出了一种基于示例非独立同分布的多示例多标签分类算法。该算法首先通过建立相关性矩阵表示出包内示例的相关关系,每个多示例包由一个相关性矩阵表示;然后建立基于不同尺度的相关性矩阵的核函数;最后考虑到不同标签的预测对应不同的核函数,引入多核学习构造并训练针对不同标签预测的多核SVM分类器。图像和文本数据集上的实验结果表明,该算法大大提高了多标签分类的准确性。
基于斜率的多边形内外点快速判别算法

多边形的内外点判别是图形学的一个基础算法,为了更大限度地降低其算法复杂度和运算量,提出一种基于斜率的点与多边形位置关系的快速判别法。该方法只需计算该点到多边形各顶点的斜率,然后与多边形各顶点的邻边的斜率进行比较,即可对多边形的内外点快速做出判别。该算法无需复杂的点乘、叉乘、求交、三角函数等运算,在判别过程中仅需平均2n次减法运算和n/2次的除法运算,以及一些比较运算,即可对简单n多边形的内外点做出判别。经测试,该算法快速有效。
基于相似结构自动提取的SoC划分方法

提取应用描述中的相似运算结构并使用相似结构划分系统可以有效实现片上系统划分。提出一种基于生长的相似结构自动提取方法,其中的单模板匹配算法实现任意结构模板的提取,多模板生成算法采用模板和子图同步生长的方法。实验结果表明,该方法适用于包含扇出和汇聚结构的模板提取,计算时间与传统方法相比可减少30%～70%。
基于小波变换的PCNN多传感器图像融合

利用PCNN(Pulse Coupled Neural Network)在图像处理中的独特优势,提出了一种基于小波变换的PCNN多传感器图像融合方法。对源图像进行小波分解,得到不同尺度下的子带图像;在小波域中利用PCNN的同步脉冲激发特性,制定基于PCNN的融合规则;使用不同尺度下的小波系数的SF(Spatial Frequency)作为对应神经元的链接强度,经过PCNN点火得到源图像在小波域中的点火映射图;通过判决选择算子,选择点火次数多的小波系数作为对应的融合系数,进行区域一致性检验,获到最终的融合系数;对融合后的系数进行小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法有效地综合源图像中的重要信息,得到更好视觉效果和更优量化指标的融合图像,在主客观评价上均优于小波、PCNN等方法。
基于特征指标推荐系统托攻击半监督检测

针对托攻击提出一种半监督托检测模型,对标记用户分类计算簇中心,给出中心用户相似度特征属性。对不同攻击选择合适的特征指标,把输入用户划分到不同的簇集中,通过簇集中输入用户全部评分项为最大值的均值与标记用户对该项均值差,确定攻击项。依据特征指标对不同簇集进行两次分类,进而确定攻击对象。实验证明,该检测算法对不同的托攻击有较高的检测准确率。
大区农业中病虫害灾变临界的物联网监控

研究农业生产中病虫害灾变临界的准确监控方法。生物灾变复杂的生态过程,是生态系统中物质流、能量流和信息流的内变量众多,且变量之间并非简单的线性关系,灾变发生是种群数量不连续的突然变化,灾变的突发是小概率事件,又具有多因素、非线性和不确定性的特点,其大尺度的时空变化过程未必呈周期性,有的事例甚至绝无仅有,传统的线性物联网监控的条件被推翻,造成物联网监控困难。为解决上述问题,提出一种以物联网结构为基础的物联网监控模型。建立异常物联网监控信号搜索模型,计算信号特征模糊聚类概率。根据病虫害灾变多衡量标准,对获取的异常物联网监控信号进行分析,从而实现大区农业中的病虫害灾变临界监控。实验结果表明,利用本文算法进行大区农业中病虫害灾变临界的物联网监控,可以极大地提高监控的准确性,从而获取病虫害灾变临界的准确数据。
一种基于自适应监测的云计算系统故障检测方法

监测技术是保障云计算系统性能与可靠性的关键,管理员通过分析监测数据可以了解系统运行状态,从而采取措施以及早发现并解决问题.然而,云计算系统规模巨大,结构复杂,大量的监测数据需要搜集、传输、存储和分析,给系统带来巨大性能开销.那么,如何在提高故障检测的准确性和及时性的同时,减少监测开销成为亟待解决的问题.为了应对以上问题,该文提出一种基于自适应监测的云计算系统故障检测方法.首先,利用相关分析建立度量间的相关性,利用度量关联图选择关键度量进行监测;而后,利用主成分分析得到监测数据的主特征向量以刻画系统运行状态,进而基于余弦相似度评估系统异常程度;最后,建立可靠性模型以预测系统可能出现故障的时间,基于此动态调整监测周期.实验结果表明,该文所提出的方法能够适应云环境下负载的动态变化,准确评估系统异常程度,自动调整监测频率以提高系统在异常状况下故障检测的准确性与及时性,降低系统在正常运行过程中的监测开销.
基于蒙特卡罗模拟的动物疫情风险分析

近年来,重大动物疫病发生频繁,种类繁多、疫情复杂,给畜牧业生产和人的健康造成严重威胁。鉴于动物疫病的危害性,世界动物卫生组织(OIE)等国际组织和许多国家都建立了相应的动物疫病风险评估和预警系统。虽然现在有许多方法可以进行动物疫情的定量风险分析,但蒙特卡罗模拟具有自己独特的优势。在概率结果分析方面其优势尤为突出,蒙特卡罗模拟获得的结果不仅揭示了可能发生的事情,而且揭示了每个结果可能性的程度。本文首先介绍了动物疫情和动物疫病风险分析现状;然后介绍了蒙特卡罗模拟方法的主要原理,以及如何采用蒙特卡洛模拟法来对动物疫病进行风险分析和预测,从而采取积极有效的应对措施;最后对蒙特卡罗模拟在动物疫情风险分析方面的应用进行综合、分析和归纳,对其优势和缺陷进行了比较。
一种基于高阶特征表示的图像分类方法

传统高阶特征构建方法需对局部特征进行两两匹配,随着阶数的增加,从而导致组合爆炸问题。为此,提出一种高阶特征组合表示方法。将图像划分为多个网格,每个网格内的尺度不变特征转换组合成高阶特征组合。同一个网格内tf-idf值最大的特征作为主特征,其余特征作为子特征,将主特征与子特征之间的夹角作为特征空间信息。通过高阶特征组合的视觉距离和几何距离匹配高阶特征,并结合支持向量机进行图像分类实验,结果表明,该方法分类准确率提高了约4%,可有效避免组合爆炸问题。
基于语义相似度的本体概念更新方法研究

为了实现本体概念的自动更新,减少对领域专家的过多依赖,给出一种基于语义相似度的本体概念更新方法 SSOCUM(Semantic Similarity-based Ontology Concept Update Method)。实现一种改进的基于Word Net的相似度算法,该算法在计算路径长度的基础上,综合考虑了概念的节点深度以及信息量对相似度的影响。为了弥补基于Word Net的相似度算法没有考虑概念属性所携带的语义信息的不足,加入属性相似度对其进行调整。通过实验对比,验证了改进算法的计算结果与标准数据集之间的皮尔森系数高于传统算法,计算结果更接近于人的主观判断。采用构建好的煤矿领域通风系统本体对SSOCUM算法进行实验分析。结果表明,SSOCUM算法有助于本体新概念的自动添加,并具有一定的准确性和有效性。
基于能耗量化传导的WSN路由探测算法

为了降低无线传感器网络(WSN)路由节点的能量损耗,提高网络的寿命周期,需要进行路由节点的优化分布设计。传统方法采用CSMA/CA有限竞争的信道分配模型进行WSN的路由探测算法设计,实现能量均衡,在节点规模较大和干扰较强时,节能的能耗开销较大。提出一种基于能耗量化传导的WSN路由探测算法,首先建立WSN的分簇能耗调度模型,以能量控制开销、丢包率、传输时延等为约束参量指标进行路由探测的控制目标函数的构建,然后采用路由冲突协调机制进行能耗量化分配,结合WSN传输信道的能量传导均衡模型实现WSN路由的优化探测和WSN节点的优化部署。仿真结果表明,采用该方法进行WSN路由探测设计时网络的能效较高,传输时延和误码率等参量指标的表现优于传统方法。
软件错误自动定位关键科学问题及研究进展

程序源代码中的缺陷是导致软件不可靠的一个主要原因.软件错误自动定位技术通过计算机分析程序源代码或执行过程中产生的运行状态,检测程序中的异常并将其独立出来作为需要进一步调试的可疑代码,从而缩小缺陷代码的搜索范围,辅助开发人员更快地识别缺陷语句并分析软件失效的产生原因.为了清晰地分析软件错误定位领域的关键科学问题,文中首先定义了"失效-错误定位-理解"模型,然后形式化地描述了软件错误定位相关概念;接下来,调研国内外最新研究进展,统计分析了发展趋势;重点分析了各种错误定位方法的基本思想、优缺点及其对关键问题的解决情况;最后总结了尚待解决的难点问题,指出了未来可能的研究方向.
电子政务中通用RBAC模块的实现

通过对电子政务安全需求及现有访问控制技术的分析,设计并实现了一个基于角色的访问控制模型。为了满足电子政务中对权限管理的灵活性要求,该模型引入UBAC、功能权限与数据权限、用户组、原子权限等机制改进了原有模型的不足。通过分析现实中的访问控制流程得到访问控制系统模块,提出了系统实现的技术架构并实现了该模型。
移动机器人路径规划中的仿真研究

研究移动机器人路径规划问题。针对传统移动机器人路径规划算法搜索时间长,效率低,寻优能力差等问题,提出了一种基于粒子群算法的机器人路径规划方法。该方法首先采用神经网络描述机器人工作环境,在此基础上通过坐标变换建立新地图;然后将机器人路径表示为粒子位置,并以路径长度为粒子群的适应度值;最后粒子之间的相互协作,不断更新粒子位置和速度,获得一条从起始点到目标点全局最优路径。在MATLAB平台上对该方法进行了仿真,实验结果表明,基于粒子群的机器人路径规划方法提高了路径规划的计算效率和可靠性,可应用于机器人的实时导航。
信息技术与业务匹配研究进展评述——基于社会网络分析法

对信息技术与业务匹配研究现状进行评述。运用社会网络分析法对目前的研究成果进行梳理。通过主路径分析进行发展脉络和发展阶段分析,采用社会网络分析法,剖析研究领域的知识图谱、研究现状、重要文献、研究主题。最终,分析现有研究的不足,简要展望未来研究方向。
张量描述下的多姿态多表情人脸合成方法

为了从一幅人脸图像中合成出该人脸其他姿态和表情下的图像,提出了一种基于张量子空间的多姿态人脸表情合成方法。首先,用标记过特征点的人脸图像集构造四维纹理特征张量和形状张量;其次,通过张量分解得到核张量以及各维的投影子空间(人物标识、表情、姿态、特征维);最后应用核张量以及表情、姿态子空间构造新的张量用于姿态、表情的合成,在合成新人脸图像的时候充分利用了影响人脸的各因素间的内在关系。实验结果表明,所提方法可以利用一张已知表情和姿态的人脸图合成出自然合理的其他姿态表情下的该人脸图像。
P2P VOD系统邻居节点查找算法

P2P流媒体点播系统中,由于用户的VCR操作存在不确定性,在查找合作节点时存在一定困难。针对该问题,提出了一种基于预测的邻居节点选择算法。描述了基于虚拟直播频道的点播系统覆盖网构建方式,将系统中的节点通过DHT协议的方式组织起来。提出了一种基于用户行为的学习预测策略模型,根据该模型预测结果提前查找所需邻居节点。仿真实验表明,该算法能改善用户跳转响应延时,促进节点协作。
一种P2P网络的重复博弈激励机制

P2P网络中节点的自私行为极大地降低了系统的可用性,相应解决方案是建立有效的激励机制。在借鉴博弈理论的基础上,并结合P2P网络的特点,提出了一种基于重复博弈的激励机制,构建了该模型的有限状态自动机。该模型通过引入对自私节点的惩罚机制,同时制定相关的行为规则,来激励理性节点为使其自身收益最大化而向整个网络贡献资源。仿真结果与分析表明该模型能有效地惩罚自私节点,威慑其放弃自私行为。
一种优化的基于软件定义车联网的路由方法

车联网在改善道路安全、提升出行效率、为乘客提供便利等方面发挥着重要作用。由于车辆的高速移动性、网络拓扑动态变化、链路频繁变动等特征,车联网性能受限于频繁中断的路由以及路由修复带来的高开销。为此,电气与电子工程师协会(IEEE)成立了专门的工作组,提出专用于车联网的IEEE 1609和IEEE 802.11p(WAVE)协议族。然而由于缺乏良好的鲁棒性,该协议族存在广播风暴或者路由中断问题。软件定义网络具备较好的灵活性和可编程能力,文中结合IEEE 802.11p和4G蜂窝网络,提出了一种基于SDN的异构车联网架构,并引入新的路由解决方案,致力于实现高数据包交换率和低延迟。仿真结果表明,基于软件定义车联网的路由协议展示了更好的网络鲁棒性和路由可达性。
基于频带特性的小波神经网络天线辐射场建模

针对外场复杂电磁环境下,传统神经网络方法在建模时极易受噪声影响而陷入局部最优,发生过拟合等问题,提出一种采用采样理论算法的小波神经网络建模方法。通过对小波神经网络和阵列天线辐射场频带特性的分析,证明了提出的改进方法可以有效降低噪声对模型影响,防止神经网络发生过拟合。仿真将改进方法与基于正则化技术的RBF神经网络建模方法进行对比,实验结果表明,改进的建模方法具有更强的抗噪能力,并对噪声的变化具有鲁棒性。
四旋翼飞行器串级姿态稳定性优化控制研究

针对四旋翼飞行器状态耦合严重和外界干扰敏感等问题,提出一种基于滑模的串级姿态控制的方法。首先,由牛顿-欧拉方程建立了四旋翼飞行器的动力学模型。然后,根据李雅普洛夫稳定性理论,设计了串级滑模控制技术,为飞行器内环姿态环设计了稳定性算法,能够克服四旋翼飞行器强耦合、高度非线性等问题。并对外界气流干扰进行有效抑制,提升了整个系统的稳定性。仿真结果表明,设计的控制方法能够满足四旋翼飞行器姿态调节快速和高度稳定的控制要求,稳定性和鲁棒性明显优于串级PID控制。
一种面向大规模系统域网络性能管理系统

当前系统域网络规模日益庞大,如何监控系统域网络复杂的流量行为、发现性能瓶颈以及可能的网络故障点,为系统域网络性能优化提供有效支持的需求已经日益迫切。首先提出了一种系统域网络的性能管理体系结构SNPMA,SNPMA采用了松耦合的分层结构,通过各层之间的协同实现性能管理的自动化和可操作性。在此基础上提出了一种网络性能评估模型NPEM,解决大规模网络中对现有网络设备性能状况无法正确评估、对网络运行状态无法进行有效预测的问题,进而提出了自适应并发策略性能监控方法STM,能动态调整采集数据的策略,较好地提高了采集数据的效率。在"天河二号"真实的网络环境下,对网络设备的性能进行分级评估和分析,验证了网络性能评估和分析模型。
一种面向超标量处理器的低功耗指令Cache设计

针对超标量结构中多体并行的流水化指令Cache提出了三种低功耗优化策略,首先是基于Cache路的条件放大技术,它根据标志匹配结果来关闭无关路中敏感放大器对存储阵列的驱动输出;其次是基于Cache行的动态电压调节技术,它只对当前访问的Cache行提供正常的操作电压,而其他Cache行都处于低电压休眠状态;最后是基于短循环程序的指令回收技术,它通过重复利用过期指令来减少对Cache的冗余访问.实验表明,这个低功耗设计在SPEC和PowerStone基准程序下可以将指令Cache的总功耗分别降低72.4%和84.3%,而处理器的IPC损失分别只有1.1%和0.8%,并且不会带来任何时序开销.
一种新型在线证书状态响应方案

证书撤销信息的发布成为了PKI系统大规模化的瓶颈,传统的证书撤销方案因为存在可扩展性差、实时性不强、交换数据量大等原因,不能适用于大型PKI系统中。针对以上问题,从理论上提出了一种新的证书撤销方案OLMiniCRL,新方案使用在线查询响应模式,采用MiniCRL压缩策略和NOVOMODO预签名方案,以精简的证书段的状态作为一个证书状态查询的响应。与传统的在线查询响应模式相比,新方案使用数字签名保障了数据的安全完整性,使用单向的Hash函数链保证了通信的实时性,大量减少数字签名的次数和数据处理量,降低服务器资源消耗,采用预签名方案能够提高用户查询的响应速度,具有较好的实时性、精简性和可扩展性,能够适用于对实效要求较高的大型PKI系统中。
基于复杂网络的灾害关联建模与分析

为研究灾害间的内部关联,提出根据灾害发生的时间跨距来计算灾害间的共现率和引发率,然后依据引发率对灾种建立复杂网络模型,通过度、点权、点介数等方法来研究复杂网络中每个节点的重要性,为灾害阻断策略提供依据,并提出有向加权网聚类系数的计算方法,模拟实验结果验证了此算法的有效性。
双结构光视觉传感器圆钢在线测量系统的研究

以提高双结构光圆钢在线测量系统的精度为目的,分析了测量系统中双光面位置变化给测量结果带来的误差,由于机械调整精度低,提出利用交比不变原理对光面位置进行调整,解决了机械调整精度低的问题,减少了由两光面之间存在夹角而产生的测量误差。搭建了包含光面调整与传感器标定的实验平台。该系统重复测量精度在0.1 mm以内,测量相对误差小于0.10%。交比不变光面调整方法与机械光面调整方法相比,测量结果精度提高了0.082 mm,证明了实验方法的可行性。
基于生长树聚类的改进型遗传算法

分析目前基于聚类思想的遗传算法的不足,提出一种基于生长树聚类的改进型遗传算法。采用最小生成树的聚类方法,能对形状复杂且非重叠样本的候选解进行聚类形成家族;新的族间交叉算子保持了种群的多样性;改进的族内交叉算子和改进的变异算子使得算法在后期仍能快速收敛;实验对经典算法测试函数进行优化,并与其他算法的优化结果对比,从而说明改进型遗传算法的性能。实验结果表明:基于生长树聚类的改进型遗传算法能有效提高求解精度,快速搜索到最优解。
基于节点稳定度预测机制的Ad hoc网络中关键节点探测算法研究

为了更好地适应Ad hoc网络拓扑结构的动态特性,提出一种基于灰色预测模型的具有节点稳定度预测功能的NS-PMRC(Node Stability Prediction algorithm of Midpoint Range Circle)算法。该算法结合GPS系统提供的节点地理位置信息,在路由维护阶段利用等维递补灰色预测模型实时预测出节点下一时刻的地理位置,并计算下一时刻节点间的距离和节点稳定度。通过比较下一时刻节点间稳定度来判断关键节点的存在条件。该算法相对于PMRC算法提高了探测准确度,并明显提高了网络整体性能。
杂波图检测在外辐射源雷达中的应用研究

目标恒虚警率检测的主要步骤之一,是估计杂波平均功率水平,可采用空域方法或杂波图方法。外辐射源雷达目标检测通常采用空域方法估计杂波功率水平,仅利用了当前扫描帧测量数据,限制了目标检测性能的提升。外辐射源雷达杂波干扰严重,可考虑采用杂波图检测方法,即利用多次扫描帧测量数据形成杂波功率水平估计。针对外辐射源雷达的信号处理流程和数据结构,分析和比较了空域方法和杂波图方法的工作原理、检测性能和计算性能。实测数据处理结果表明,相对于常用的空域方法,杂波图方法有望进一步提升外辐射源雷达目标检测性能。
GPU并行加速的边折叠简化算法

针对目前串行的网格简化算法速度过慢,忽略模型细节特征的问题,提出一种基于GPU的边折叠网格简化算法。将三角网格模型划分为一系列强独立区域,采用二次误差测度计算边折叠代价,将独立区域内的所有强独立边中的最小折叠代价作为强独立区域排序值,取各个强独立区域中折叠代价最小的边并行地进行折叠操作。实验结果表明,该算法具有较快的简化速率,较好的细节特征保持能力,简化模型具有较好的拓扑连接关系和较小的几何误差。
一种融合多源数据的网络安全态势评估模型

网络安全态势评估是目前网络安全领域的研究热点之一。对国内外已有的网络安全态势评估方法进行了分析和比较,提出一种融合多源数据的网络安全态势定量评估模型。同时考虑主机和链路对网络安全态势的影响,将网络安全态势指标归纳为主机安全指标和链路安全指标。采用改进D-S证据理论融合日志记录、告警信息和其他探针数据,得到精简的主机安全事件集合和链路安全事件集合。依据相应的服务信息分别计算主机安全态势和链路安全态势,实现网络安全态势定量评估。通过网络仿真软件构建网络实例,对所提出的网络安全态势评估模型进行了验证,实验结果表明该模型可以准确地对网络安全态势进行定量评估,评估结果能够客观地反映网络安全态势的变化趋势。
WSN中基于MDP与博弈论的入侵检测系统

针对无线传感器网络(WSNs)中容易遭受多种攻击的问题,提出一种融合马尔可夫决策过程(MDP)和博弈论的WSN入侵检测系统(IDS),称为马尔可夫博弈入侵检测系统(MG-IDS)。MG-IDS采用博弈论和MDP的异常、误用检测技术来确定最佳的防御策略,同时利用MDP和攻击模式挖掘算法,根据攻击记录来预测未来攻击模式。通过仿真实验,比较了MG-IDS、仅博弈论和仅MDP三种方案,在不同攻击频率下,对多类型混合攻击的防御性能进行了比较,实验结果表明,所提出的MG-IDS具有较高的防御成功率。
基于内存的分布式隐私流查询系统

随着大数据时代的到来,隐私问题备受关注,用户一方面希望获得新鲜和低延迟的查询结果,另一方面又希望对查询信息进行隐私保护,为此提出了一种基于内存的分布式隐私流查询系统.其中,查询可以通过Paillier密码系统进行加密.该系统在shared-nothing架构下支持水平扩展,实现了在内存中对流数据进行分片的并行查询以及基于位图索引的压缩存储.实验证明了该系统的有效性.
一种基于整数变换DC分量的自适应视频水印算法

提出了一种基于直流分量的自适应视频水印算法。在对原始视频帧进行随机选择的基础上,对亮度分量作二维4×4整数变换,并提取直流分量分组进行一维整数变换;为了兼顾水印的不可见性与鲁棒性的要求,根据水印长度和变换之后系数的大小自适应地选择嵌入水印的组及系数的改变强度。水印嵌入之前进行随机置换与LDPC编码增强了水印抗攻击能力。实验结果表明,该算法能够保证很好的视频质量,视频帧的PSNR值高于50dB,并实现了水印的盲提取。对于常见的视频攻击有较强的鲁棒性,特别是在多种格式压缩的条件下能有效提取水印。
一种基于多变量公钥的软件注册方案

对中间域多变量公钥密码算法MFE(Medium-Field Multivariate Public Key Encryption)可能遇到的奇异性进行分析和处理,并研究其应用于软件注册。用改进的MFE多变量公钥密码算法,在扩展ASCⅡ字符集构建的有限域F(28)中,设计软件注册方案,运算过程多处采用了不可更改的机器指纹信息,实现一次一密,为了提高安全性,在注册码的形成过程中对字符进行分解;而在注册码的验证过程中对字符进行合成,抗代数攻击能力得到提高。由于注册码对机器指纹信息的依赖,有效防止多机共享注册码。
基于NS2的PIM-SM组播协议研究与仿真

PIM-SM(Protocol Independent Multicast-Sparse Mode)协议是目前Internet首选的域内组播路由协议。与其他PIM协议相比,其RPT向SPT切换的机制可以有效地减少网络延迟,降低RP的负载。NS2是面向对象的离散事件仿真器,它能够有效地对各种网络拓扑和数据传输进行仿真。本文利用NS2对RPT向SPT切换的过程进行模拟,并详细分析得到的仿真数据。仿真结果证明了RPT向SPT切换的优越性。
基于寿命的粒子群算法研究

针对粒子群算法易陷入局部最优的缺陷,提出了一种具有寿命的PSO(LS-PSO),算法赋予gbest有限的寿命,并且根据其引导能力对寿命进行自适应调整。当gbest耗尽其寿命时,它将失去领导能力,并被一个新产生并经测试具有足够引导能力的粒子所代替,继续引导群体搜索解空间的不同区域,并在两个单峰标准测试函数和六个多峰标准测试函数上对算法进行了测试。结果表明,LS-PSO比传统PSO及改进算法CLPSO有更好的求解精度和收敛速度。
基于iOS平台的脉搏血氧仪设计与实现

血氧饱和度的监测对生理健康具有极为重要的意义,为了实现对人体血氧饱和度的无线测量和远程分享,提出了一种基于i OS操作系统的脉搏血氧饱和度测量系统。该系统利用集成了低功耗蓝牙协议栈的单片机CC2540对光电容积脉搏波信号进行采集,使用蓝牙传输协议把数据实时的上传到i OS操作系统,利用i OS操作系统对信号进行数字信号处理,根据修正的朗伯-比尔定律计算出血氧饱和度和脉率,最终把测量结果上传到云端服务器。实验结果表明,该系统可以实现血氧饱和度的无创实时监测、脉搏波数据的存储、测量结果上传云端服务器和分享测量结果的功能。
无线传感网多Sink负载均衡路由协议

大多数无线传感网络应用中,传感节点将所采集的数据传输到距离最近的汇聚节点(Sink),从而形成"多对一"的汇聚型传输.如果节点持续向Sink节点发送数据,由于传感节点产生和多跳传输转发数据分布的不均衡性,普遍采用最近Sink(nearest sink,NS)导致部分区域节点负载过重能量耗尽,整个网络分割,缩短网络寿命.为了延长网络寿命,在多Sink情况下提出一种基于最近Sink机制的启发式负载均衡路由协议.此算法不仅考虑Sink间均衡,同时考虑局部区域负载均衡.仿真结果表明本算法网络寿命大大优于同类算法.
海量遥感数据分布式集群化存储技术研究

针对当前高分辨率遥感数据的高效存储与高速访问迫切需求,采用分布式架构、对象存储和集群技术,结合遥感数据的空间特性,构建了基于数据对象的存储组织模型,设计了全分布式的存储管理架构;形成了逻辑上全球覆盖,物理上分散存储,全球遥感数据存储视图一体化,数据高效共享的分布式集群化遥感大数据存储体系。通过使用此架构,可实现遥感数据资源配置的灵活化,业务区域化特征的定制化与个性化,以及管理系统的智能化。
基于噪声估计的加权协同频谱感知技术

频谱感知是认知无线电研究的关键技术之一,能量检测法是典型的频谱感知方法。针对传统的能量检测法和协同频谱感知存在的局限性,提出一种基于估计噪声的加权协同频谱感知方法,不同认知用户分别通过估计被测频段相邻保护(过渡)频带的噪声特性,近似作为授权用户频带内的噪声特性,以此估计噪声作为信任度进行加权协同数据融合。仿真结果表明,该方法能有效提高频谱检测性能。
高效的基于口令多服务器认证方案

如果一个远程用户想要从不同的服务器获得网络服务,则必须分别向这些服务器提交注册信息。为解决这个问题,研究者提出了多服务器认证方案。然而大部分多服务器认证方案不能抵抗某些密码攻击或者计算复杂度太高。提出一种高效、安全的多服务器认证与密钥协商协议。由于智能卡和读卡器使得实现这类方案的成本较高,新方案没有使用智能卡。与相关的多服务器认证方案相比,新方案同时具有高效性和安全性,因而更适合在实际环境中应用。
用于海上采油平台的能耗分析系统

为填补我国海洋石油工业在能效监测与分析方面的不足,设计了一种用于综合分析海上采油平台各用能设备能效状态的软件系统.该系统以C++为开发语言,打破了传统能效分析的单一、粗犷、主观等弊端,实现了各用能设备的能效监测、能效分析及能效评估.软件界面友好,能够实时展现采集终端的温度、压力、流量、电量等参数,并根据该参数绘制能效分析曲线,生成报表.目前该系统已经我国渤海区域的某平台应用,为我国打造节能型能源企业迈出了重要一步.
电磁环境多层等值面融合绘制研究

针对电磁环境三维体数据中提取出的多层等值面,根据交互绘制速率与绘制质量的不同要求,提出分层伪排序融合绘制方法和改进Depth Peeling融合绘制方法。前者实现了多层等值面的近似排序,采用逐像素着色增强边界轮廓,绘制速率快,适合需要快速绘制而质量要求不高的场合;后者通过引入Slicemap技术,解决了多层等值面片元分布不均匀的问题,并利用多遍绘制融合方法,提高了绘制复杂等值面的能力,从可视化效果看,提高了绘制质量,绘制效率也得到了保证。
基于扩展属性基功能加密的有效外包计算

针对目前属性基加密(ABE)方案存在的主要问题,即访问策略功能单一的问题和密文的大小和解密时间随着访问公式的复杂性增加而增长的问题,提出了有效外包计算的多功能ABE方案。首先,通过对敏感数据的细粒度访问控制,实现了不同功能加密系统;然后,利用云服务器巨大的计算能力进行部分解密计算,将满足访问策略的用户属性密文转化为一个(常量大小)El Gamal类型的密文;同时通过有效的验证方法保证外包运算的正确性。理论分析结果表明,与传统属性基功能加密方案相比,所提方案用户端的解密计算降低至一次指数运算和一次对运算,该方案在不增加传输量的情况下,为用户节省了大量带宽和解密时间。
基于XMC4500的智能USB-CAN接口模块设计

现有的USB-CAN接口模块存在不支持多应用同时访问、滤波算法简单、需要外接终端电阻等缺点或不足;提出了一种新的智能USB-CAN接口模块设计方法,硬件上选用XMC4500作为主控制芯片,并通过固态继电器控制终端电阻;固件上采用软硬件结合的多级FIFO技术和基于位图与列表项的滤波算法;上位机软件则运用基于虚拟CAN的驱动设计方法和基于生产者/消费者模型的数据分发机制;设计的接口模块功能强大、性能稳定可靠,具有支持多应用同时访问、提供复杂的软硬件智能滤波算法、能够通过软件设置终端电阻等诸多优点,可以用于各种基于PC的CAN总线通信数据分析与监测场合中。
基于OFDM的卫星移动通信信道估计算法研究

针对卫星移动信道的特点,结合正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术,在卫星移动信道模型基础上分析并讨论了三种典型的信道估计算法,即最小二乘(Least-Square,LS)估计算法、最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)估计算法和奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)算法。采用经典的抽头延迟线模型,对各算法进行仿真试验,得出不同算法下信道估计误比特曲线。理论分析和仿真实验表明,三种算法均能够有效地抑制卫星移动信道衰落产生的误码率,其中SVD-MMSE算法能够在降低MMSE算法复杂度的基础上,抑制噪声,提高信道估计精度。
边界模型布尔分割环自动识别

布尔分割环是设计特征在边界模型上造型的痕迹,其自动识别是后续设计特征自动重构的基础.在对特征造型过程形状演化分析基础上,提出一种布尔分割环几何表示和自动识别构建方法.首先依据边界的凹凸特性及顶点的邻接特性构建边界模型的特征顶点邻接图,并对邻接图开展顶点节点树搜索;然后将搜索方法分为初始节点选择、节点增长、搜索评估和反向传播4个步骤,在节点增长步骤中,采用相邻节点到特征面距离最小判定方法及顶点虚拟邻接构成伪边的方法,实现分割环的封闭和特征面的有效分割.实例结果表明,该方法能够从复杂特征相交形成的交线中自动识别和构造出布尔分割环.
PC与PLC通讯在远程网络测控系统中的应用

概述远程网络测控系统的工作原理,介绍PC机与PLC在远程网络测控系统中的通讯方式,并采用欧姆龙(OM-RON)公司专有的HostLink协议,在Delphi 7.0环境下结合第三方控件MSComm实现上下位机的通信编程。
码移参考超宽带收发机及其在WSN环境中的性能分析

介绍了一种新型的基于码移参考技术的超宽带收发机,通过在MATLAB上建模仿真,分析比较了在无线传感器网络应用环境下码移参考超宽带系统的误比特性能。仿真结果表明,采用码移参考技术的超宽带接收机具有比传统的传输参考接收机更好的抗窄带干扰性能,并具有较低的实现复杂度,更适合于无线传感器网络的应用。此外,偏移码字的选择对系统的抗窄带干扰性能有较大影响,采用持续时间短或者随机化特性好的码字,系统的抗窄带干扰能力较强。这些结论为码字的优化设计和系统性能的改进提供了依据。
关于建筑仓储空间三维图像设计与仿真

在对建筑仓储空间设计时,由于仓储空间多因素,多目标的复杂多样性,使得设计过程中各项指标产生线性关联较低。传统的仓储空间设计方法在低关联性环境下不能很好地处理仓储系统的随机因素和变量之间的关系,导致建模分析效率低。提出基于三维图像仿真的建筑仓储空间设计方法,以CAD技术进行建筑仓储空间三维图像仿真,按照获取的不同建筑仓储空间种类进行特征提取,根据采集的建筑仓储空间数据,塑造建筑三维仓储空间模型。并以实际的成本、库存需求和订货量等作为仿真指标,进行三维图像仿真设计出最佳的建筑仓储空间。仿真结果表明,改进仿真法能够避免传统方法不能准确表述各变量之间关系的弊端,通过三维图像仿真和实际指标,仿真出最佳的仓储空间设计方案,保证了建筑系统的运作效率要求。
基于FPGA的通用FFT处理器的设计

介绍了一种通用的可以在低端或是高端的FPGA上实现N(N=2M,M=2,3,4…)点FFT变换的方法。设计采用基4布斯编码算法和华莱士树算法设计完成了16X16位有符号数并行乘法器,并采用此并行乘法器为核心设计了FFT算法中的基-2蝶形运算单元,设计了串并转化模块、并串转换模块、移位选择模块、溢出检测模块和地址与控制模块等其它模块,并以这些模块和FPGA内部的双口RAM和ROM为基础组成了基-2FFT算法模块。整个模块采用基-2时域抽取,顺序输入,逆序输出的方法;利用Modelsim完成了FFT模块的前后仿真;利用Matlab编写了用于比较仿真结果和Matlab中FFT函数产生的结果的程序,从而验证了仿真结果的正确性。该模块最后能够在Cyclone EP1C6Q240C8型FPGA上稳定运行在60MHz。整个FFT模块能够在183μs左右完成1024点的16位定点复数FFT运算,能够满足一般工程的要求。该方法也可以用于实现更低点数或是更高点数的FFT运算。
基于多虚拟矩阵的网络流估计算法

针对现有PMC算法测量精度较低的缺点,提出一种基于多虚拟矩阵的网络流估计算法。运用多个哈希函数对数据包进行哈希映射,对应生成多个虚拟矩阵,通过对生成的虚拟矩阵按位取交集,有效提高算法的准确率。实验结果表明,在存储空间相同的条件下,该算法测量精度更高,适用性更好,能够适应当下的高速网络环境。
车载命令词识别系统背景音乐的自适应抵消

在车载命令词识别系统中,背景音乐的播放降低了命令词识别率。而音乐信号因自相关矩阵特征值扩散度较大和谱平坦度较小在算法收敛速度上比语音信号慢,以至于传统的自适应抵消算法很难将音乐干扰消除干净,保证不了命令词识别率。为了解决这一问题,文中引入了预白化自适应滤波器来减小其自相关矩阵特征值扩散度和增大谱平坦度,并将此方法结合双滤波自适应算法,用来消除车内的背景音乐,以提高车载命令词识别系统的识别率。实验结果表明,经过背景音乐消除,命令词识别率有明显的提高,并且预白化也提高了识别率。
基于物理的海浪模拟综述

真实感流体的模拟是计算机图形学领域中研究的热点和难点之一,海浪模拟是流体模拟动画的重要组成部分,其真实感、实时性和交互性等直接影响到海面场景逼真的程度。重点回顾了基于物理的海浪模拟研究方法的发展,并对近年来海浪模拟的热点问题如波浪的翻卷和破碎、浪花的飞溅和泡沫、流固耦合、两相流和多相流的模拟进行了详细的分析,最后针对有限的系统资源与随着规模增长的计算资源之间的矛盾,重点讨论了加速策略。未来将结合多种模拟方法的优点,对海浪建模进行合理的简化,改善数据结构,并在此基础上实现GPU并行化,以满足实时仿真的要求,这将是基于物理的海浪模拟的发展方向。
无线路灯的三链路由算法和协议设计

为解决无线路灯组网通信问题,提出适用于路灯这种拓扑结构的三链路由算法。利用路灯的平行链式物理结构的特点,将路由路径划分为两条独立的一级路由路径,在每条一级路由路径上,通过逻辑手段划分为组间二级链路由和组内三级链路由。在整个算法中,不需要专门路由设备的支持。测试结果表明,该算法可以高效低延时地完成路由功能。基于这种算法,给出具体协议设计。
基于VB.NET的在线考试系统设计与实现

采用B/S模式结构,以.NET 2.0为开发平台,使用VB语言,后台连接SQL Server 2005数据库,设计并实现在线考试系统。本文主要对系统的需求分析、功能模块、数据存储结构以及编码实现等几个方面进行了阐述。
鲁棒模型预测控制在变风量空调系统中的应用

在变风量空调系统中二次泵压差控制可以有效地减少空调能耗,为克服二次泵模型的不确定性,提高二次泵变频调速控制的响应速度和精度,采用基于线性矩阵不等式的鲁棒预测控制策略。算法分为离线和在线两个部分,离线时首先用传统算法得出目标函数上界,以此为已知量重新优化得到一系列较大的渐近稳定的不变椭圆集。在线时,每个采样周期用三个相邻的椭圆集优化来对状态变量进行精确定位,并给出控制量。给出在线优化的理论证明。通过和传统算法的仿真比较,表明该算法的有效性。二次泵压差控制的实验表明该算法可得到较大的可行域,系统响应快,控制效果好。
关于异构无人器地空联合编队控制仿真研究

异构无人器地空联合编队可以大幅度提高执行任务的效率,针对编队优化控制问题,提出了一种采用RBF网络的自适应编队控制器设计方法。详细推导了无人机和无人车非线性动力学模型的等价变换,建立了以加速度为控制输入的统一的编队控制模型。采用虚拟领航者方法,建立了虚拟无人器与跟随无人器之间的误差模型,设计了基于RBF网络的联合编队自适应控制器,通过sigmoid函数和tanh函数在线调整网络权值,使编队的跟踪误差快速趋近于零。三维仿真结果表明:无人机-无人车联合编队快速形成期望队形,并且能够实现队形保持。
变压器类设备状态评价的回归建模研究

在国家电网系统中,电力系统变压器类设备起着至关重要的作用,而对变压器类设备的故障诊断又直接决定着电力变压器类设备的维护工作。文中提出在变压器类设备状态检修中,使用基于线性回归的建模方法,以大量运行中的设备的状态信息为样本,对变压器类设备状态建立回归模型,从而形成对变压器类设备更精确的状态评价,在很大程度上弥补了传统的阶梯性扣分评价体系的不足,以得出更精确的检修方案,并通过实验证明该方法的有效性和正确性。
弱监督任意姿态人体检测

困难姿态(多视角或者任意姿态)下的弱监督人体检测问题被关注研究。现在大部分人体检测仅仅关注普通的直立姿态,但现实中的人体却呈现非常丰富的姿态(如弯曲的、躺着的、坐着的),这不仅加大了人体检测的难度,而且令标注工作更加困难,实际中通常只能获得弱标注样本。多示例学习方法放松了精准标注的要求,因此常常被用来解决此类问题。但是多示例学习对正示例的质量以及一些模型参数设置相当敏感,例如将示例层次条件概率融合到包层次的策略。在Pascal VOC 2007的人类数据集上对这些重要但很少被关注的问题进行了综合性深度研究,并提出了一种新的选择性弱监督检测算法(selective weakly supervised detection,SWSD)。实验证明,只要添加少量的监督样本,在多示例学习框架下,可以大幅度提高弱监督人体检测性能。
一种低时延极化码列表连续删除译码算法

为进一步降低译码时延,提出一种基于路径复用的低时延自适应列表连续删除译码算法。针对不同列表连续删除译码间存在重复路径的现象,采用基于CRC校验的重复路径复用的译码方案。仿真结果表明,与传统CA-SCL算法以及AD-SCL算法相比,该译码算法能够在信噪比较低的信道中保持较高的译码性能,并获得更低的译码时延。
融合集群度与距离均衡优化的K-均值聚类算法

针对传统K-均值算法对初始聚类中心选择较为敏感的问题,提出了一种基于融合集群度与距离均衡优化选择的K-均值聚类(K-MCD)算法。首先,基于"集群度"思想选取初始簇中心;然后,遵循所有聚类中心距离总和均衡优化的选择策略,获得最终初始簇中心;最后,对文本集进行向量化处理,并根据优化算法重新选取文本簇中心及聚类效果评价标准进行文本聚类分析。对文本数据集从准确性与稳定性两方面进行仿真实验分析,与K-均值算法相比,K-MCD算法在4个文本集上的聚类精确度分别提高了18.6、17.5、24.3与24.6个百分点;在平均进化代数方差方面,K-MCD算法比K-均值算法降低了36.99个百分点。仿真结果表明K-MCD算法能有效提高文本聚类精确度,并具有较好的稳定性。