Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
三维流场的流线提取算法

为了有效地解决三维流场可视化中由于播种流线所产生的众所周知的遮挡和杂乱问题,呈现出清晰的流场模式与流场的重要特征,提出一种基于迭代最邻近点(ICP)与K均值聚类的流线提取算法.首先利用ICP算法实现流线间轮廓特征上的配准,并根据几何相似性进行排序;然后利用K均值聚类算法对流线分组;最后根据用户指定密度约简多余相似性流线,并以此结果重构矢量场来评价文中算法的精确度.将文中算法应用到多个数据集进行实验并与已有的流线分布的最新算法进行比较,结果表明,该算法能更有效地反映流场的关键特性,大大提高了三维流场数据集的可读性.
基于物联网的智能交通流探测技术研究

为更好地分析和统计动态交通流以获得道路交通信息,将物联网技术与智能交通系统相结合,提出一种基于物联网的智能交通探测系统ITFDS(Intelligent Transportation Flow Detection System Based on Internet of Things)。ITFDS通过车载传感器节点获取原始交通参数并进行初次融合,汇聚点作为信息收集、分发与数据二次融合的中心节点,物联网中心控制机房则负责系统数据的统计与管理。仿真实验证明,ITFDS能有效、即时地获得道路交通流量值并将其发送至各车辆,作为车辆选择行进线路的依据。
基于云模型的高速公路隧道车辆位置估计

为实现对高速公路隧道照明系统的节能控制,提出基于云模型的车辆速度与位置估计方法。结合正向云与逆向云算法,对车辆通过线圈时的脉冲波形数据进行处理,获得均速估计值。将车速估计结果与行车时间作为车辆行驶位置的判定依据,采用云推理估计车辆的行驶位置。对云估计误差进行实时修正,从而精确判断车辆行驶的位置。仿真和实验结果表明,该方法能实现对高速公路隧道内车辆位置的正确估计,且估计精度高达99.230 9%,可提高云模型算法在实际应用中的效率,适用于高速公路隧道照明系统的节能控制。
基于物联网的嵌入式酒驾自动检测系统设计

针对目前酒驾造成的交通事故频发问题,为准确及时地对此进行监控和有效预防,提出了一种基于基于物联网的嵌入式酒驾自动检测系统。该系统利用物联网技术,以ATmega16单片机为核心,通过对酒精浓度的检测判断是否酒驾,若酒精超标则发出声光报警并禁止发动汽车,同时,通过通用分组无线服务GPRS将酒驾车辆信息实时地发送到监控中心。实验结果表明,该系统检测灵敏度和准确率高,达到防止酒后驾驶的目的。
基于SOA的实时动态专题地图服务生成方法

针对用户不能在线实时获得个性化专题地图的问题,以ArcGIS的SOA架构为技术支撑,提出一种实时动态专题地图服务生成方法。采用契约优先的Document样式封装服务,利用支持OGC标准的Web服务发布地图数据,使用扩展的二维数据表的叠加操作策略,实现地图数据与第三方渲染数据的融合,以及渲染服务与地图数据发布服务的在线组合。以江苏省农林渔牧总产值为例在线制作系列专题地图,验证了该方法的有效性。
基于超图正则化模型的本体概念相似度计算

概念的语义相似度研究,是知识表示以及信息检索领域中的一个重要内容.选择核函数计算本体图边的权值.求解超图正则化模型得到优化函数,从而将本体图中每个顶点映射成一个实数,通过比较实数间的差值判断两概念的相似程度.实验表明该方法对于计算本体概念间的相对相似度是有效的.
最小风险贝叶斯决策的二值化人脸识别算法

提出了一种最小风险贝叶斯决策的二值化人脸识别算法,该算法通过设定图像灰度级的阈值对图像进行二值化,统计其出现的频率,计算其类条件概率密度,根据图像的相似性估计其损失函数,利用贝叶斯公式求最小风险,最后根据最小风险判断其所属类别。该方法克服了传统贝叶斯方法难求类内和类间协方差矩阵的缺点,简单易用。实验结果表明,该方法具有可行性,比传统的基于代数的人脸识别算法(PCA、LDA和PCA+LDA)的识别率高,并能有效减少相似类的重叠。
基于粗糙集属性约简的海洋数据融合算法

研究海洋参数数据检测评价融合问题。在海洋环境监测系统中,由于监测项目繁多,测量数据存在着大量的冗余,使海洋环境的监测准确性差。传统的数据融合算法复杂度较高,难以实时利用,为了消除数据冗余性,针对钦州湾海洋数据的特点,提出了一种粗糙集的属性约简改进算法。结合贪心算法和遗传算法,在编码、交叉、变异、选择方面做了改进,能生成属性个数较少的约简,提高算法效率。通过钦州湾海洋数据融合实例,提出的算法可有效挖掘钦州湾海洋数据间的关联性,通过实验,结果表明了算法的有效性,为海洋环境监测及后续处理提供有力的决策依据。
模糊神经网络在光伏发电MPPT中的应用

研究光伏发电系统最大功率点跟踪(MPPT)问题,由于存在随机性,且往往不够准确和充分,容易导致系统无法准确跟踪或稳态剧烈震荡。针对传统的人工总结模糊控制规则有一定难度,提出模糊神经网络控制算法,将神经网络理论和T-S模糊推理方法相结合,选择网格法作为生成算法,混合法作为训练方法,由实测数据自动生成模糊控制规则,并将其嵌入模糊控制器当中去,以实现MPPT控制功能。仿真结果显示,采用该方法生成模糊规则准确实用,系统动态性能和稳态性能均十分优越。实验证明,模糊控制技术与人工神经网络法相结合实现光伏发电MPPT准确高效。
移动机器人路径规划仿真研究

在移动机器人路径规划问题的研究中,传统移动机器人路径规划算法收敛速度慢、路径不够平滑等问题。为提高工作效率,提出一种改进蚁群算法进行复杂环境下移动机器人的路径规划。上述算法首先通过引入预规划路径,在预规划路径上增加一定量呈高斯分布的信息素,从而避免初期规划的盲目性;其次在传统蚁群算法的信息素更新方式里加入拐点参数,使其与路径长度共同决定信息素的更新;最后建立死锁禁忌表,存储发生死锁节点,并用惩罚函数代替传统的局部信息素更新方式。仿真结果表明:上述算法能够在成功寻得最优路径的同时,有效避免"死锁"问题。通过与其它算法进行比较,改进算法在搜索效率和寻优能力上具有一定优势。
DCT域内视频分形脆弱水印算法

针对视频完整性认证问题,提出一种DCT域内视频分形脆弱水印算法。首先把视频I帧的RGB色彩模式转换为YUV色彩模式,并对Y分量进行DWT变换;然后提取I帧的分形特征,结合每一帧的位置特征生成认证码,用Logistic混沌映射将认证码置乱;最后将置乱的认证码嵌入每一帧DCT块最后2个非0系数的LSB位上。在视频认证过程中,无需参考原视频,实现了盲检测。实验结果表明,该方法在保证原视频质量的情况下,能有效检测到对原视频的篡改和攻击,并能定位篡改和攻击的位置。
基于小生境布谷鸟搜索算法的神经网络建模

针对化工过程的高度非线性以及传统建模方法拟合非线性模型时易陷入局部最优、迭代慢等问题,提出采用小生境布谷鸟搜索算法的神经网络建模方法。首先利用布谷鸟搜索算法参数少收敛快的优异参数寻优特性,优化传统BP神经网络的权值,用以改善算法的局部最优问题。并利用小生境策略进一步优化布谷鸟神经网络算法,以加快参数优化收敛速度,提高神经网络建模精度。通过对DISO对象的仿真建模,表明布谷鸟算法显著改善了传统BP神经网络容易陷入局部最优的问题。对TE化工过程的建模结果显示,加入小生境策略后明显加快了算法的收敛速度。
城市轨道交通网络路径生成方法

结合城市轨道交通网络的结构特点,构建了城市轨道交通路网模型,以及满足路径费用计算要求的路网实体数据结构;制定了路径表达二项组以及符合乘客路径选择行为的有效路径判定条件;设计了基于路网模型的广度优先遍历搜索算法以得到全部有效路径,通过比较路径费用舍弃高耗路径而利用低耗路径。通过北京市轨道交通网络的数据对模型和算法进行验证。
基于GIS的房地产空间决策支持系统的研究

地理信息系统(GIS)在房地产管理中的应用主要集中在房地产测绘管理等方面,缺少对数据进行进一步分析以及在此基础上的建模应用,从而不能为房地产管理中的许多决策问题提供有效的支持。本文对房地产空间决策支持系统进行了系统分析,研究了空间决策支持系统的体系结构及其相关技术。结合GIS的基本功能,建立精炼高效的分析决策模型,从而实现知识获取和分析决策的有机结合。在可视化的人机交互界面上为城市房地产建设提供决策依据,使房地产管理部门的决策更准确、更快速和更具科学性。
多径环境下直扩信号PN码捕获性能分析

针对多径环境下极微弱动态长周期伪码直扩(DS-SS)信号的捕获问题,拓展了单径环境下基于部分相关值与功率谱累积平均相结合的捕获算法,提出了多径环境下直扩信号的伪码捕获算法。该算法通过部分相关,得到了反映多普勒频偏的正弦信号,然后将部分相关值的功率谱累积平均,从而达到在多径环境下检测微弱信号的目的。给出了基于该算法的多径直扩信号模型,分析了该算法在多径环境下的捕获性能,通过计算机仿真验证了多径环境下该算法的可行性,并对比了多径和单径环境下的捕获效果。
基于在线回归学习的轮廓跟踪算法

针对目标快速运动以及严重形变导致跟踪失败的问题,基于在线回归学习提出一种轮廓跟踪算法。以当前跟踪区域为中心,通过循环矩阵对其进行循环平移形成训练样本,进行基于核的相关性回归训练。检测帧根据上一帧回归模型计算待测区域与目标区域的相关频域。将相关矩阵返回空域,形成目标定位特征图,将其与待测区灰度图进行融合形成轮廓置信图。利用置信图作为辅助信息,通过水平集模型提取目标轮廓。设计轮廓评价方案判断轮廓质量,当发生畸变时进行轮廓修正。将轮廓所在位置反馈至核相关滤波跟踪器并更新跟踪模板,从而准确得到下一帧特征图。实验结果证明,该方法能快速准确地跟踪目标及其轮廓,并且具有较好的鲁棒性。
深度学习降维过程中的信息损失度量研究

深度学习是当前智能识别、数据挖掘等领域最重要的研究方向,通过组合低层特征,形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示.数据降维是深度学习过程中最为常见的一种过程,通过降维,能够去除数据间的相关性,便于提取更为有用的数据特征,提升识别率,加快识别速度.数据降维过程中,必然导致数据信息的损失,如何统计运用这个信息损失,目前还少有相关文献进行研究.通过对栈式自编码器深度学习算法进行研究,提出一种深度学习降维信息损失度量方法,将香农信息理论运用到降维信息损失度量中,计算深度学习降维过程中信息损失量,并研究其与算法性能的关系,为深度学习算法的改进提供数据支撑.
宽幅度摩擦力控制触觉再现系统

触觉再现能够表达虚拟物体的表面特征,提高虚拟现实系统的真实感,因而成为人机交互领域内的研究重点。本文将空气压膜效应与电磁激励相结合,提出一种新颖的摩擦力控制触觉再现方法,并研制一种宽幅度摩擦力控制触觉再现系统,其中电磁激励用于增加摩擦力控制范围。经过一系列触觉感知实验验证了本系统的有效性,实验结果表明本文提出的方法相对于传统的摩擦力控制方法可以实现更宽泛的摩擦力系数控制。
基于人工智能的生物发酵控制系统方法

研究发酵控制优化问题,发酵控制系统是一个复杂的大时延系统,发酵过程具有动态性、时变性,传统难以获得较高的控制精度。为了提高生物发酵控制精度,提出一种人工智能的生物发酵控制算法。采用神经网络的智能性捕捉发酵过程的时变性、动态性变化特点,并采用智能算法中的粒子群算法对控制模型参数进行快速优化,最后采用仿真对控制系统进行测试。仿真结果表明,提出算法提高了生物发酵控制系统的控制精度高,系统鲁棒性强,为生物发酵控制优化设计提供了参考。
一种改进的云存储数据完整性验证方案

云存储为用户提供了便利的存储服务,但使用户失去了对其数据的直接控制,难以保证数据的完整性和可用性。本文在分析现有完整性验证方案的基础上,提出一种基于RSA签名体制的改进验证方案,该方案能有效检验服务器是否完整存储用户数据,支持公开审计,保护用户私密信息,并能准确定位发生错误的数据块。通过安全分析和性能分析表明,本方案是一个高效可行的数据完整性验证方案。
基于扫描流量统计的本地网蠕虫检测方法

为了准确检测外网蠕虫对本地网的传播,在研究蠕虫扫描行为模式的基础上,提出一种基于扫描流量统计的本地网蠕虫检测方法,并给出蠕虫检测方法实现的总体思路、关键算法和检测过程。该检测方法分为异常流量检测和扫描包特征匹配检测两个步骤,即首先使用马尔科夫和坎泰利不等式在网络边界检测进入本地网的扫描流量,提取异常流量中的可疑扫描包的特征;然后监控本地网,检测与可疑扫描包特征相匹配的本地网扫描活动,进而判定本地网是否感染外网蠕虫。分析与初步实验证明,该方法能够检测准确检测外网蠕虫对本地网的传播。
基于FPGA的高速数据传输系统设计与实现

为了满足国家重点专项"量子科学实验卫星"中"量子存储板"高速串行数据传输的测试要求,提出了一种以Nios II嵌入式处理器为控制核心,TLK2711、RS422、USB2.0和千兆以太网为传输接口的高速数据传输解决方案;系统采用TLK2711完成高速数据的串并转换,采用RS422完成命令和控制信号的传输,实现与"量子存储板"的高速数据传输;利用Xilinx公司Zynq-7000芯片独有的ARM+FPGA架构实现千兆以太网完成数据的高速传输,利用EXAR公司XR21V1414USB转串口芯片实现命令、遥测等数据的传输;采用Labview编写上位机控制整个系统的运行,实现命令发送、指令解析、运行状态显示、数据帧产生、高速数据传输、解析和存储等功能;实测结果表明,此系统数据传输速率高达600 Mbps,满足高速串行数据传输的要求,且具有稳定性高、可靠性好等优点。
基于SA-FQL算法的区域交通控制方法

将模拟退火算法的Metropolis准则用于平衡模糊Q学习中探索和扩张之间的关系,提出基于Metropolis准则的模糊Q学习算法Simulated Annealing Fuzzy Q-learning(SA-FQL)。利用SA-FQL算法优化区域的公共周期,在给定周期的基础上再用SA-FQL算法优化区域中各干线相邻两路口的相位差,最后根据交通流量确定各路口的绿信比。TSIS仿真结果表明,相比基于Q学习和模糊Q学习的控制方法,该方法能显著提高学习速度和交通效率。
GPRS网络中恶意代码监测技术研究

移动通信网络中的恶意代码对智能终端安全构成了巨大威胁.对GPRS网络中恶意代码监测技术进行了研究,重点是选择适合的监测点.通过分析GPRS网络结构与接口协议,作者认为在GPRS核心网内的Gn或Gi接口较适宜部署监测系统,可对某一PLMN内所有用户感染恶意代码的情况予以监测.进一步,对在Gn或Gi接口进行监测的优劣进行深入技术分析,最后作出结论.
利用关键因子过滤的正则表达式匹配算法

正则表达式(regular expression,RE)是一种能够提供复杂查询能力的技术,其通过特定的语法结构来描述一类文本的共同特征。正则表达式强大的表达能力和简洁的语法,使得其在各个领域都被广泛地应用。为了提高正则表达式的匹配效率,提出了一种利用关键因子进行过滤的匹配技术,关键因子指的是在文本中具有最小出现频率的有效过滤因子。由于实际文本中字符并不是均匀分布的,子串在文本中出现频率的差异将影响过滤因子的过滤能力。通过考虑有效过滤因子在文本中出现的频率,关键因子能获得更好的过滤能力。提出了利用正则表达式的划分来求取关键因子的算法,进而通过关键因子来过滤候选位置。通过在真实的蛋白序列和英文文本上进行实验,说明了基于关键因子过滤的匹配方法可以有效地提升正则表达式的匹配性能。
基于降阶观测器的双线性系统H_∞补偿器设计

讨论了多输入多输出双线性连续时间系统的基于降阶观测器的H∞补偿器设计问题。利用线性矩阵不等式和Lyapunov方程,得到了保证闭环系统全局渐近稳定且满足给定干扰抑制水平的bang-bang控制律的设计。仿真验证了所给理论结果的有效性。
基因表达式编程在重金属形态预测建模中的应用研究

提出一种改进的GEP(Gene Expression Programming)算法。根据重金属(HM)形态随时间变化(HMFT)的特点,建立基于跳跃基因表达式编程(JM-GEP)的重金属形态预测模型。跳跃算子是该模型的关键。为了保持种群多样性,研究最优保留策略GEP的收敛特性,跳跃算子采用自适应的跳跃概率。针对改进后的JM-GEP算法,提出一种基于GEP的重金属形态预测建模方法。仿真结果表明新模型更适合于HMFT的特性函数,找到全局最优解,且明显优于经典GEP算法及其他算法。该新模型方法还可广泛用于其他时间序列预测问题的研究。
云计算数据中心网络的端到端流量计算

云计算数据中心网络的流量特征是研究和设计云计算网络的基础,现有的流量测量研究方法通常要求交换机支持额外功能模块或具备可编程能力,而目前大多数云计算数据中心网络的交换机并不满足此要求。提出一种基于网络层析技术的端到端流量推理算法,仅使用交换机普遍支持的SNMP(简单的网络管理协议)数据,就能快速准确地计算出端到端的流量信息。并通过仿真实验与已有的网络层析算法进行比较,结果表明新算法更适用于大规模的云计算数据中心网络,可以在较短的时间内得到更准确的计算结果,从而为云计算网络的设计和研究提供了重要的参考依据。
用平滑方法改进多关系朴素贝叶斯分类

为消除朴素贝叶斯分类时的零概率以及过度拟合问题,分析了各种概率平滑方法,给出了基于M估计的多关系朴素贝叶斯分类方法(MRNBC-M)和基于Laplace估计的多关系朴素贝叶斯分类方法(MRNBC-L),分析探讨了M平滑和Laplace平滑方法对多关系分类的影响情况,为进一步优化分类,方法基于扩展互信息标准对数据进行属性过滤。多关系标准数据集上的实验显示,MRNBC-M可以有效改进分类性能。
移动互联网的业务访问特性

随着移动网络的快速发展和智能手机的不断普及,移动互联网的用户规模与日剧增,各类业务应用也层出不穷.为分析移动互联网中各类业务的访问特性,文中首先引入复杂网络的研究方法,建立了一个加权用户-业务二分网络分析模型;然后对现有移动互联网的主要业务应用进行了分类,并利用从某移动通信运营商的互联网网关上采集的2010年和2011年部分数据集,基于该模型从用户访问兴趣、业务点击量特性、业务流量特性、访问关联性等方面分析了移动互联网的业务访问特性,并比较了用户访问行为的变化.结果发现:门户网站、搜索引擎、社交网站和网络文学是用户访问的主要业务类型;用户访问兴趣范围服从指数分布,用户访问的兴趣强度服从幂律分布;点击量大的网站具有流量相似性而点击量小的网站则没有,但当点击量达到一定规模时则会呈现出流量相似性;在访问关联性方面,门户网站和搜索引擎是最容易被关联访问的业务类型,其次是电子邮箱和社交网站.
一种低信噪比下DSSS的载频估计方法

直接序列扩频信号具有较低的功率谱密度,信号淹没在背景噪声中,侦查难度较大。四阶累计量2-D切片理论上可以有效地抑制高斯白噪声,但是当信噪比较低时,抑制效果不是很明显。对低信噪比下直接序列扩频信号的检测和估计提出了一种改进思路:在常规四阶累积量2-D切片前加设自适应干扰消噪器。此方法能改善白噪声背景下信号的信噪比。在此思想上基于SystemView平台构建了仿真模型,实现了低信噪比下DSSS信号载波频率的准确检测。仿真结果验证了其有效性。
云计算环境下混合多样木马群检测技术仿真

提出基于粒子辨别树联合算法的云计算环境下混合多样木马群检测方法.对云计算环境下的木马进行有效的分类处理,根据分类结果构建关联粒子入侵辨别树,利用攻击特征更新理论和更新后密度分布理论完成云计算环境下混合多样木马群的检测.实验结果表明,利用该算法进行云计算环境下混合多样木马群检测,能够有效提高检测效率,降低漏检率.
基于LS-SVM的位置指纹室内定位

基于无线接入点(Access Point,AP)接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)的位置指纹室内定位技术近几年已经成为国内外位置感知研究的热点。提出了基于最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,LS-SVM)的位置指纹定位方法。给出了基于LS-SVM的指纹定位模型,描述了LS-SVM指纹样本训练的具体实现过程。重点在于将定位问题转化为一个多类别分类问题,并分别采用一对一(OAO)和一对多(OAA)方法将其转化为多个二值分类问题。仿真结果表明,LS-SVM较传统支持向量机(SVMs)、K近邻(k-Nearest Neighbors,K-NN)定位方法的分类准确率高且计算代价小,平均分类准确率达92.00%。
二三维联动战场可视化系统的研究与实现

采用动态分页调度算法结合LOD技术实现了海量三维地形数据的加载与显示,研究三维军标绘制技术,提出了一种基于可视范围动态计算投影区域的方法,解决了三维线、面标号纹理模糊不清问题。采用MVC设计模式搭建二三维联动战场可视化系统框架,实现了二三维在视域范围、态势标号、地理信息查询之间的联动。
基于人工鱼群的无轨迹粒子滤波算法

针对粒子滤波算法中粒子退化现象及重采样所带来的粒子贫化问题,提出一种基于人工鱼群的无轨迹粒子滤波算法。采用无轨迹变换选取优化的重要性密度函数,将人工鱼群的智能思想引入到粒子滤波中代替重采样过程,通过觅食、聚群和追尾行为找到全局最优位置,驱动粒子向最优点靠近,从而增加粒子多样性。仿真结果表明,与传统的无轨迹粒子滤波和常规粒子滤波相比,该算法在估计精度上有显著的提高。
自适应编码蜂群算法求解连续批量统一模型

针对连续生产过程与间歇生产过程混合的生产调度问题,建立了统一优化模型。使用随机比例法对调度任务序列进行二次编码,并使用波动修正稳定设备生产效率。对最大完工时间评价准则进行修正,引入最小停机次数准则,细化解的评价层次。使用蜂群算法使种群搜索最优解,并通过逆向解码得到调度序列。将所提算法应用于化工企业烧碱生产过程,并与文献所给出的结果进行比较分析,证明了算法的有效性。
基于扩展格框架标注的视频事件多维关联规则挖掘方法

针对视频复杂运动事件进行了分析,对用于自然语言处理的格语法理论进行了扩展,增加时间格结构,并采用扩展后的格框架对复杂事件进行了标注,并将数据存储在数据立方体中,最后采用MDFP-growth方法对多维概念格进行关联规则的挖掘。在实验部分,对比了扩展后的格框架与扩展前原方法对复杂事件标注的结果,并比较扩展了时间格后的四维数据〈PRED,Ag,T,Loc〉和扩展前三维数据〈PRED,Ag,Loc〉挖掘其关联规则中系统运行时间,产生规则数对比结果及视频检测的准确率和召回率对比。实验证明,提出的方法能更加准确地标注出复杂事件,并具有更高的处理效率。
基于分布式烟花算法的WSN布局优化方法

无线传感器网络具有广泛的应用,然而如何有效部署无线传感器节点,提高节点利用率和网络覆盖率,仍是一个亟待解决的问题。针对传统无线传感器网络部署方法存在节点冗余率高、覆盖率低等问题,以网络覆盖率为优化目标,将烟花算法良好的结果搜索能力与分布式高效的计算速度相结合,实现对网络覆盖率优化模型的高效求解。实验表明,该算法相比于普通的烟花算法具有更好的计算结果和更快的收敛速度。
基于多维状态参量和时间序列对电机的异常检测

针对传统对电机的异常检测常常出现误判或滞后的情况,采用基于时间序列对电机单一状态参量用AR拟合,同时利用SOM神经网络无监督的方式量化电机数据;然后,利用得到的量化序列结合AR曲线得到序列的转移概率,及早发现某种状态参量的异常变化;之后,DBSCAN算法挖掘多维参数之间特征关系来确定电机是否出现异常;最后结合实例说明该方法的检测过程,并对比验证了该方法的优越性。
机载多路视频PCM遥测传输技术

针对航空武器试验过程中视频遥测能力不足的现状,采用了多路数字视频时域复用方法,实现了单频点PCM通道传输多路机载视频的功能。将不同格式和来源的机载视频进行采集、压缩,压缩后的数据经过二次编码、合流,使其符合IRIG 106规范后使用PCM通道遥测下传。
普适环境中基于云理论的信任模型

现有服务选择模型仅计算信任和不信任条件下的信任度且计算比较复杂,针对此问题,借助云理论的定性定量互换模型,提出云理论信任服务选择模型,给出普适计算服务选择中信任云的计算、评估和更新方法。该信任模型计算简单,可以较好地表达信任的不确定性、提高网络平均信任密度和合作成功率,减少网络欺骗。
基于多判别参数混合方法的散乱点云特征提取

针对以往散乱点云特征提取算法存在尖锐特征点提取不完整以及无法保留模型边界点的问题,提出了一种多个判别参数混合方法的特征提取算法。对点云构建k-d tree,利用k-d tree建立点云K邻域;针对每个K邻域计算数据点曲率、点法向与邻域点法向夹角的平均值、点到邻域重心的距离、点到邻域点的平均距离,据此四个参数定义特征阈值和特征判别参数,特征判别参数大于阈值的点即为特征点。实验结果表明,与已有算法相比,该算法不仅可以有效提取尖锐特征点,而且能够识别边界点。
基于点到直线距离的直线扫描转换算法

直线扫描转换算法是计算机图形学和计算机辅助设计等领域最基本、最重要的算法之一,直线反走样算法也是光栅化图形算法中的重要内容。文中提出了一种基于点到直线距离的直线扫描转换算法,给出了算法的推导过程及代码表示,并介绍了算法在直线反走样中的具体应用。该算法基于增量技术,采用点到直线的距离作为判别式,在扫描转换过程中,可方便地根据点到直线的距离,采用加权区域采样的方法进行直线的反走样,提高了反走样的效率;具有只使用整型变量、不涉及乘除运算的特点,适合硬件实现。
一种将羽毛球比赛的2D视频转换到3D视频的算法

文中提出一种羽毛球比赛的2D视频转换到3D视频的算法。在这类视频中,前景是最受关注的部分,准确地从背景中提取出前景对象是获取深度图的关键。文中采用一种改进的图割算法来获取前景,并根据场景结构构建背景深度模型,获取背景深度图;在背景深度图的基础上,根据前景与镜头之间的距离关系为前景对象进行深度赋值,从而得到前景深度图。然后,融合背景深度图和前景深度图,得到完整的深度图。最后,通过基于深度图像的虚拟视点绘制技术DIBR来获取用于3D显示的立体图像对。实验结果表明,最终生成的立体图像对具有较好的3D效果。
三次插值样条曲线拟合多核并行算法

充分利用多核技术提升多核处理器的资源利用率,缩短执行时间,发挥多核系统的优异性能。在多核计算机上设计了解三对角方程组的奇偶约化多线程并行程序,实现了三次样条曲线拟合的快速计算。通过实验结果的加速比对比,可以看出并行后缩短了求解方程组的时间,多核资源得到充分利用。结果表明,奇偶约化多核并行算法在三次样条曲线拟合中的应用是有效及可行的。
大规模配电网电力系统配置合理规划仿真

对大规模配电网电力系统配置的合理规划,能够有效提升大规模配电网稳定运行质量。对配电网系统配置的规划,需要对配电网内部进行准确诊断,结合用户报装和规划项目库,模拟项目实施后电网的运行情况。传统方法先处理用户端的快速响应,取代主从结构,但忽略了模拟电网的运行情况,导致规划精度偏低。提出基于改进时间模糊的云计算平台下大规模配电网诊断方法。给出配网诊断设计框架,采用保护断路器信息和电气量来纠正断路器动作信息,确定可疑故障元件,对配网固定串联电容器中电容器内部结构进行了数学建模,给出大规模配电网内部诊断的判据,利用潮流计算,在电网运行基础上结合用户报装和规划项目库,模拟项目实施后电网的运行情况,完成对云计算平台下大规模配电网诊断。仿真证明,所提方法诊断精度较高,为配电网规划建设提供有效的技术支持。
基于Asp.net的权限系统的设计与实现

在Web系统开发中,由于系统资源的差异性和对权限管理要求的复杂性导致产生一些问题,如同一个系统中不同的子业务设置不同的权限,从而需要对不同的子业务模块编写权限控制代码,而这些代码存在着重复设计冗余编写以致降低了Web系统的开发效率。针对上述问题,在ASP.net中已有的基于角色的访问控制部分上,结合RBAC授权模型进行系统扩展,设计并实现了一个可以在中小型Web应用系统中通用的权限管理系统子模块。该模块采用三层结构,实现了权限控制和业务的分离,可以很方便地在其他Web系统中使用。
基于二维靶标的管路端点位置测量方法

针对管路系统中端点位置的高效高精度测量难题,提出一种基于二维靶标的管路端点位置测量方法。该方法引入机器视觉技术和二维靶标,将二维靶标装配在导管两端,通过图像采集和处理获得靶标上标识点的图像坐标,通过建立的靶标模型与相机模型的关系求解得到管路端点在相机坐标系下的坐标,在此基础上计算出管路端点的相对位置。测量实验表明,使用该方法有效提高了管路端点的位置测量精度。
室内机器人动态手势指令识别系统研究

针对目前室内移动机器人手势指令识别系统存在的问题,对图像传感器与机器人相分离的图像采集方案进行了研究,并利用动态手势指令对机器人进行控制。动态手势指令识别方法是对手的不同运动轨迹进行识别,通过皮肤颜色模型和手势中心点方向向量法追踪得到手势运动轨迹,提取手势运动轨迹的特征向量,通过基于动态时间规整(DTW)实现对轨迹的识别。实验结果表明,该系统可以实现对机器人前进、后退、左转、右转的实时控制。
基于社区云的按需个性化流程构建方法研究

针对传统流程模式在互联网应用的局限性,为提高Web服务发现组合能力,提出了社区云的概念,用社区云组织管理Web服务,可以屏蔽服务多样性和多变性带来的复杂性。研究了服务的抽取和社区云服务池的构建方法以及相应的组织和管理机制。在此基础上,构建了一种适用于个性化按需流程生成的云计算支撑平台框架,给出了各个部分的作用及相互间的关系。通过该平台自动生成个性化按需流程,并验证了流程的正确性。
认知科学的发展及研究方向

研究认知科学的起源、发展、学科结构及研究方向。提出了基于过程的认知定义,探讨了认知科学的起源;将认知科学的发展划分为计算理论、符号处理理论、多理论三个阶段;论述了认知科学的学科结构及研究方向,指出认知模型、大脑存储模型、认知计算是当前认知科学的主要研究方向。研究发现,基于过程的认知定义能够体现认知的本质。一元事件认知模型能够模拟人类的认知,是一种理想的认知模型。
Android应用程序的组件间通信行为检测

Android组件间通信为应用程序带来了便利性的同时也增加了安全隐患,可能导致多个应用程序协作进行共谋攻击.针对该问题,提出一种形式化的方法对Andriod应用程序的组件间通信行为进行建模和检测.通过组件级的数据流分析,为每个组件生成组件数据流图.通过跟踪和分析跨组件边界的数据流找到ICC调用者和ICC被调者.基于Pi演算为组件数据流图进行形式化映射,建立了Android应用程序的行为模型.基于该行为模型,通过分析Intent的异常对基于通信的攻击进行检测.最后,分析和实验了该方法的检测效率,并和相关方法进行了对比,并通过对57个Android Apps的分析和检测,部分的验证了该方法的有效性.
嵌入式P2P VOD系统上面向内容的动态缓存策略

随着P2P技术的发展和IPTV的逐步推广,两者的结合应用越来越广泛。P2P流媒体的实质是基于分享的精神,充分利用每个客户的上传带宽,以减少流媒体服务器端的负载。关于VOD点播中的P2P技术,现有的大部分研究都集中在节点的选择策略、P2P网络的拓扑结构以及各个客户端的上传带宽和上传质量等。这些研究显著地改善了P2P点播系统的性能。采用基于嵌入式系统的面向内容的P2P点播缓冲机制,可以最大限度地减少嵌入式系统弱点(存储容量非常有限)的影响,并基于内容热度做出智能的缓冲机制。使用这种新的机制,嵌入式P2PVOD系统可以得到一个较小的网络组建时间和更高的数据共享率。
(,p~1)约束规范的动态调度算法研究

(m,p1)有效解决了μ-pattern中第一个数字为0时部分约束规范失效的问题。在弱硬实时调度算法研究的基础上,针对(m,p1)约束规范,提出了一个动态弱硬实时调度算法,分析与仿真结果表明,算法效果良好。
一种多智能体系统一致性协议仿真系统的设计

介绍了一种对多智能体系统一致性协议进行快速仿真的软件系统,给出了该仿真系统的组成框架、工作流程、系统设计中的关键问题及处理方法。该仿真系统界面友好,采用Matlab软件语法描述一致性协议,用图形化方式输入系统邻接矩阵,以Matlab标准图形用多种形式展现仿真结果,用户易于掌握使用并能用该仿真系统快速开发一致性协议仿真方案。
基于故障检测率的主元个数确定方法

主元个数是PCA模型的关键参数,其选取直接决定PCA的故障诊断性能;针对传统主元个数选取方法主观性较大,且不考虑故障诊断要求的缺点,提出一种改进的主元个数确定方法;该方法将传统的累积方差贡献率与故障检测率相结合,首先利用累积方差贡献率初步确定主元个数,然后确定满足故障检测率要求的主元个数,将两个主元个数进行比较,从而获得最佳主元个数;与单纯累积方差贡献率方法相比,提高了主元模型的精度,减少了以往方法中人为因素的影响;通过对卫星控制系统的故障检测,证实了该方法可大大提高故障检测准确率。
自适应混合粒子群优化算法求解大规模旅行商问题

基于随机搜索策略的改进增强型自探索粒子群优化算法难于获得大规模旅行商问题的高质量近似解。为此,引入变异和利用进化过程信息缩减问题规模等机制,提出自适应混合粒子群优化算法。进化搜索分多批次自适应进行,每个批次包括两个阶段。第一阶段,多次搜索获得多个不同的局部最优解,并记录于周游边结构中。第二阶段,学习记录的信息,获得多个关键边序列段,每个段归约为一个整体,以此重新初始化种群,并在其基础上进行下个批次的进化搜索。上述过程反复进行,直到在某第一阶段多次进化中都收敛于同一解为止。实验结果对比分析表明该算法能够获得比同类算法更高质量的近似解。
生产成本和需求同时扰动下供应链的协调

为提高供应链的运作效率,在市场需求为零售价格的线性函数假设下,考虑一个由单供应商单零售商组成的两级供应链,当干扰事件造成生产成本、市场规模和价格敏感系数同时扰动时,构建了一个两级供应链的博弈模型。研究了在集中化决策下供应链的最优应对措施,以及分散化决策下当供应商为Stackelberg博弈主导者情形时的供应链的协调机制。研究结果表明,在稳定情形时供应链制定的生产计划有一定的鲁棒性,但当扰动超过一定的范围时,供应链应该调整生产计划并设计新的契约才能达到协调。通过算例验证了相关结论。
基于团结构的三维关节人手跟踪方法

针对传统图模型建模人手中约束函数冗余度高的问题,提出一种基于团的图模型表示关节人手。该模型充分利用人手特有的生理结构和运动约束表示人手,在一定程度上消除了传统人手图模型中的冗余信息,降低模型表示的复杂度。给出人手团势函数用于建模人手各个部分之间的约束关系。实验结果表明,该模型提高跟踪算法的效率,能够满足基于视觉的精细人手跟踪的要求。
家用饮水机智能设计与节能改进

饮水机是家庭及办公场所的常用电器,饮水机反复加热饮用水容易形成"千滚水",长期饮用"千滚水"对身体极不健康。针对"千滚水"问题,分析了目前占多数温热型饮水机的电路原理,结合对饮水机的不同个性需求,考虑了三种模式,设计了家用饮水机智能控制系统。该系统以单片机为主控芯片,分析研究了系统构成及模块连接、软件流程图、系统调试等重要内容。目前的饮水机还存在热量浪费问题,在饮水机出气管上可连接一个密闭容器进行节能改进,提高热量的利用率。
P2P网络激励兼容的声誉评价及服务分配

由自私节点组成的P2P网络常常采用基于声誉的机制激励节点间的合作。当前已经提出了一类基于声誉的方案,但其中大部分方案都忽视了方案的分布式实现中惩罚的激励兼容性问题。在社会学或生态学领域,该问题常被称为二阶搭便车问题:拒绝低声誉节点的服务请求会降低惩罚者自身的声誉,因此对于自私节点而言,这种惩罚并不总是有利的选择。以P2P文件共享为例对该问题进行了分析,提出了一种连续型二阶声誉评价模型及两种服务分配规则,即概率分配规则和比例分配规则,实验表明只有概率分配规则是激励兼容的。
电力用户数据中用电特征数据挖掘模型仿真

对电力用户中用电特征数据的准确挖掘,可以提高电力用户数据安全性能。由于电力用户数据的不断增加,用电特征数据特征数目也逐渐增加,导致用电特征数据呈连续型属性,并使传统的CURE算法进行电特征数据的挖掘时,必须对连续型数据进行离散化处理,这需要花费大量的预处理时间、并且离散化过程可能会丢失一些重要数据信息,导致用电特征数据的挖掘精度下降。提出一种新的电力用户中用电特征数据的挖掘建模方法,在电力用户数据的用电特征数据属性基础上,引入信息熵原则分析法,获取用电特征。通过Kohonen神经网络模型提取电力用户数据的用电特征数据参数曲线,采用斜率修正法将用户特征数据进行校正,随机选取具有周期性的电路用户数据参数,挖掘用电特征数据,实现电力用户数据中用电特征数据的挖掘建模。仿真结果表明,改进建模方法相比传统的CURE算法,用电特征数据挖掘准确度高。
基于跟踪式R-D转换器在舵伺服系统中的应用

针对现代飞行器对舵机的高性能位置伺服要求,文章对基于旋转变压器及跟踪式R-D数字转换器的舵伺服系统进行研究,并通过设计控制系统来验证其工作特性;在不同阻尼条件下,比较该系统与传统电位计舵系统的实测结果,系统单位阶跃响应时间由0.4s缩短到0.04s,系统带宽由3Hz提高到17.5Hz;表明文章提出的这种舵伺服系统可以提高电动舵机的精度和动态性能,具有非常好的应用前景。
基于服务标识的中间级缓存多级多平面分组交换时延保证调度机制研究

基于服务标识的网络交换调度机制是当前一个重要的研究课题.文中分析了中间级缓存多级多平面交换结构内部阻塞性、模拟最优OQ结构、链路加速比的技术特性,建立了基于均衡指针和动态时延指针的调度模型,设计了采用"请求-响应-确认"策略的均衡迭代和时延保证迭代调度算法.该算法克服了iSLIP和PPS方法在高负载强度下时延发散问题,在突发流量和非均匀diagonal流量下均可实现时延保证性能,在交换平面数p为4和迭代次数Iteration为4条件下可收敛至最优时延曲线.
嵌入式内存数据库恢复机制的设计与实现

根据嵌入式系统环境的特点及其恢复需要,提出一种基于逻辑日志的嵌入式内存数据库恢复子系统设计模式。该子系统采用一主两副的节点模式,保证了数据对象恢复时状态与逻辑日志写时状态的一致性。经过验证试验表明该子系统有效减少了日志信息量,缩短了系统的恢复时间,提高了系统的性能。
皮肤表面血流三维可视化仿真研究

研究虚拟手术系统中皮肤表面血流三维可视化问题。在以往的研究中,多数集中于血液在光滑皮肤表面流动的研究,而对皮肤表面粗糙度考虑甚少,导致真实性低的问题。为解决真实性问题,提出一种改进牛顿流体控制方程外力项的方法,将皮肤表面粗糙度的影响量化为摩擦力后附加在控制方程的外力项上,提高仿真的真实性。模型渲染时使用改进的Marching Cubes等值面构造算法来进行绘制,提高仿真的实时性。实验结果表明,改进方法能够很好地体现出皮肤表面粗糙度对血液流动的影响。
基于不变式生成的循环停机性验证

循环的停机性验证是程序验证中的一个难点。程序不变式用来描述程序变量的取值关系,其中线性不变式可以帮助描述程序变量间的线性关系,循环不变式能够有效刻画循环中的变量关系。本文基于线性不变式和多项式循环不变式的生成,将循环的停机性验证转化为求解一个最优化问题,给出了一个实用的程序停机性验证框架。基于该框架可以自动地验证程序的停机性,并给出循环的复杂度上界。实验结果说明了该方法的实用性。
基于可截取签名和属性加密的云存储访问控制方案

现有的云存储访问控制方案只能根据用户属性的不同发送不同的消息,因而消息利用率不高。针对这一缺陷,首先设计了一个基于ElGamal的可截取签名方案,然后基于该可截取签名方案结合属性加密体制提出了一种新的云存储访问控制方案。新方案在实现数据加密的同时,提供了细粒度的访问控制,将符合属性的子消息发送给相应的用户,提高了消息的利用率,具有更强的应用性。
虚拟手术中软组织切割模型研究进展

软组织切割是虚拟手术仿真训练系统中的重要组成部分,也是手术中最常见的操作。软组织切割模型建立的质量如何,直接决定了虚拟手术仿真的精确度和仿真度。为更好地对软组织切割模型进行深入探索,分析了虚拟手术仿真中软组织切割的研究难点。针对当前14种有代表性的切割模型进行了研究,在此基础上对这些模型的优缺点进行了比较,并对软组织切割模型的发展趋势进行了展望。
基于面向服务架构的分布式业务部署平台

针对分布式环境下业务系统运营中资源利用率低、可靠性差和扩展性弱等问题,设计了一种基于面向服务架构的分布式业务部署平台。该平台基于面向服务架构(SOA)组件模型,可自动化地部署和管理分布式业务系统;根据服务组件运行状态,动态为其分配计算资源,实现业务能力的动态扩展和收缩;同时,采用双机热备、高可用集群机、业务迁移等机制保证了高可靠性。仿真实验表明,该平台能在保证业务服务质量(QoS)的同时具有较高资源利用率。
基于物联网的高速公路安全预警系统研究

高速公路与一般公路相比,在交通量大、气候恶劣的情况下,极易发生交通事故和交通阻塞。该文设计具有自主产权的高速公路安全预警系统,通过物联网与云计算服务,及时、准确、完整地收集并预告前方道路的各类信息,如交通量、事故、路况等。弥补国内智能交通物联网核心技术发展相对滞后,交通信息化相关技术的集成化程度比较低,相应软件设计不够成熟以及交通信息缺乏标准化等缺点,使交通管理朝着低成本、可靠性、节能型、智能化和环境友好型等五大方向发展,提高我国智能交通的发展,减少交通事故发生率。
基于PIC的微小倾转旋翼机辨识建模设计

文中的研究目的是建立倾转旋翼飞机的模型,从而解决倾转旋翼飞机的控制问题。介绍了基于PIC18F单片机和微机械(MEMS)传感器的微小倾转旋翼机纵向通道辨识建模系统设计。其中系统设计采用了实验建模的方法,利用PIC单片机的CCP模块实时捕捉遥控输入信号,利用MEMS传感器实时采集飞行姿态信号,并在MATLAB/SIMULINK环境下进行了仿真。仿真结果表明系统能够准确采集输入和输出数据。通过精密低速转台测速实验,证明该系统工作稳定,精度可靠,实时性较好。
一种轻量级网格平台参考模型研究

基于OGSA的网格平台具有"富特征(feature-rich)"结构,软件冗余度高,在适应性、重配置和重部署等方面具有很大局限性。以构件作为功能实现载体,以服务作为功能组织手段,提出了一种用于指导Internet环境下轻量级网格平台建设的参考模型。深入地阐述了参考模型的有关概念和工作过程,分析了基于本体的构件交互机制,建立了基于分层排队网络的性能分析模型和基于依赖关系的可靠性分析模型;最后,总结和展望了参考模型的研究工作。
图像去雾技术研究综述与展望

图像去雾技术是图像处理和计算机视觉领域共同关心的重要问题。通过从图像处理和物理模型的研究角度对图像去雾技术进行综述,综合了近年来提出的典型的图像去雾方法的基本原理和最新研究进展,并对一些典型的及最新提出的去雾方法,给出了其视觉上的去雾效果和客观的评估数据。最后展望了图像去雾技术的未来研究方向,并给出了一些建议。
基于神经网络的电厂烟气二氧化碳捕集过程建模

以乙醇胺(MEA)作为吸收剂的化学法捕集工艺为研究对象,利用Pro Treat软件对其进行过程模拟,在获得大量数据的基础上,运用BP神经网络建立了捕集过程的工程模型,对模型进行了有效性验证,并进行了敏感度分析,找到了影响装置性能的关键变量,对二氧化碳捕集装置的安装调试、技术改造和工艺优化可起一定的指导作用。
熔盐堆临界能谱与通量分布的仿真计算

研究熔盐反应堆在临界工况下的堆芯中子能量和中子通量分布。由于熔盐反应堆的几何结构与目前的热中子反应堆存在很大差异,导致热中子反应堆能谱的求解方法在对熔盐堆进行计算时存在几何处理上的困难。针对上述问题,提出采用具有任意几何处理能力的中子输运计算软件MCNP对熔盐堆堆芯结构进行建模,采用能量区间上的平均通量代替该区间内通量分布的方法,计算了两种熔盐堆在临界工况下的堆芯中子能谱。结果表明,MSBR堆芯能谱为典型的热堆能谱;MOSART堆芯能谱介于快堆能谱和热堆能谱之间。结果能够作为堆芯扩散计算中能量分群方法的依据。同时分析了堆芯内中子通量分布情况,结果表明熔盐堆中子通量分布具有中间高、四周低的特点。
LTE系统中上行资源调度算法研究

3GPP LTE采用了多种新技术来提升系统的性能的同时,也增加了LTE系统无线资源管理的复杂度.主要研究了LTE系统中上行无线资源管理算法,针对上行BSR汇报机制误差带来的问题,提出一种更精确的基于happy bits补充汇报BSR的方案来改进其上行资源调度的性能.该机制利用BSR控制单元对应的MAC子头中的两个保留比特(happy bits),通过一定的映射规则,不需要额外的开销,更加精细的反映UE上行缓存状态信息,提高了用户和无线资源调度的效率.仿真结果表明,本文所提出的改进方案比原方案在资源利用率,吞吐量和用户公平性方面都有较为理想的提升,有效地改善了系统资源利用率.
两种网络环境中权限提升攻击分析与对比

为了分析分离映射网络对权限提升攻击的缓解作用,提出了一种基于损失期望的攻击图建模评估方法。首先根据网络状态和脆弱性信息确定属性节点和原子攻击节点,生成攻击图,然后根据攻击者选取的攻击序列计算其对目标网络造成损失的期望值。基于该方法对两种网络环境中权限提升攻击情况进行了建模分析对比,结果表明分离映射网络对权限提升攻击起到了良好的缓解作用,较传统网络具有明显的安全优势。
震后过渡阶段应急物流系统的定位-运输路线安排问题研究

针对震后过渡阶段中,回收救援物资与保护灾区环境的问题,在满足灾区民众基本生活需求的前提下,提出了一个正逆向结合的应急物流设施定位-运输路线安排问题(LRP)模型。首先,结合回收物资可分批运输的特点,建立以应急系统耗费总时间最小为目标函数的数学模型;然后,利用两阶段启发式算法对模型进行求解;最后,算例分析验证了模型和算法的可行性。实验结果表明,与传统单向LRP模型相比,所提方法的目标函数值减少了51%。所提模型能够有效提高应急物流系统运行效率,并为应急管理部门提供辅助决策支持。
基于捕获/重现技术的微分单元测试研究

针对单元测试和系统测试各自具有的局限性,提出一种基于捕获/重现技术的微分单元测试方法。在系统测试时,捕获相关的状态序列,并在单元测试中重现该序列对于目标单元表现行为的影响,通过比较输出结果进行错误识别。仿真实验结果表明,该方法的测试成本较低,故障检测的覆盖率较高。
基于蜂窝的多角色交互性动画合成

为了合成应对不确定数目对手和不确定攻击类型动作的多角色交互性动画,提出基于蜂窝结构和咏春拳的四门原理方法.该方法将复杂网络和人群动画相结合,分别提出了基于蜂窝结构的随机图和均匀网络来合成多角色交互性动画;采用将运动重建和动作识别相分离的策略,并使用一个双级结构来重建用户运动,使得用户可以控制虚拟角色参与交互性动画合成.实验结果表明,文中方法可以实时地合成逼真的多角色交互性动画.
基于自适应SIFT算法的全局运动估计方法

为了更好地实现全局运动估计快速、准确的处理,根据全局运动中视频图像序列的时间冗余特性,提出一种自适应SIFT(Scale-invariant feature transform)算法。基于最近三次模型匹配的结果,采用Lagrange抛物线插值来预测需要匹配的参考帧和当前帧图像的重叠区域。在重叠区域上提取特征点和进行特征匹配,既能够消除视频图像序列中存在的大量信息冗余,加快每帧图像的处理速度,又可以提高待匹配特征点的有效性,减少误匹配。实验结果表明,改进后的算法自适应能力强、速度快、匹配精度高,基本满足实时定位。
不同参数下GNSS软件接收机跟踪环性能分析

针对用户接收机实际跟踪卫星信号过程中跟踪环路参数设置模糊性问题,着重分析了GNSS(Global Navigation Satellite Sys—tem)接收机跟踪环路参数设计的范围,然后通过Matlab仿真环境对不同环路参数下卫星信号跟踪效果进行了仿真,得出了接收机环路参数的经典取值(阻尼系数ξ=0.707,环路带宽BL=25 Hz),最后通过软件接收机实验平台对实际采集到的卫星中频信号进行了跟踪验证,实验结果证明了跟踪环路参数选择的有效性。
面向Web的远程图像可视化系统的研制

当前主流医学影像可视化系统都是基于平台或可视化插件,难以实现跨平台及远程访问。然而由于WebGL功能越来越强大,它可以通过调用显卡的计算资源,轻松创建高性能计算机图形。基于这个原因提出并实现了基于HTML5和WebGL的面向浏览器的医学图像可视化系统。基于B/S模式设计系统整体架构,提供DICOM格式医学影像可视化服务。系统通过采用Fetch API中Global Fetch.Fetch()方法实现远程数据获取并通过Promise对象进行异步传输图像,利用WebGL对硬件加速的支持,在浏览器端实时绘制二维医学图像和运用光线投射算法进行三维重建,采用加速度步长确定采样点以及不透明度提前截止法来提高光线投射重建速度。在不同的浏览器、多组临床DICOM影像上测试了此系统,表明系统支持跨浏览器可视化。测试二维和三维可视化结果表明:系统支持医学影像体数据的二维实时可视化以及相关的交互操作,同时支持基于光线投射的直接体绘制可视化以及相关交互操作。在系统中,提出一个基于Web的软件解决方案来解决医学影像可视化的问题,实现了对医学影像的浏览器访问。该系统不需要任何可视化插件,在不同操作系统平台上,用户都可以通过浏览器操作远程医学图像体数据。
基于流演算的多Agent通信动作的研究

为扩展多Agent系统中Agents之间的交互特性,在流演算理论框架下研究了多Agent的通信动作。根据流演算理论和主体通信语言ACL,结合其它Agent的知识表示,引入了通信动作,给出了形式化描述,并讨论了通信动作如何影响通信双方的知识状态,并通过一个智能日程安排实例验证了上述理论,为构建适应动态、不完全可知环境下复杂的多主体系统提供了理论基础。
大业务流识别方法研究综述

大业务流识别(简称大流识别)方法是网络流量测量与分析中必不可少的一种方法和手段,在学术界和工业界都引起了广泛的关注。针对大流识别问题展开研究,对适用于网络监控和管理需求的大流识别的方法、成果和相关问题进行综述,分类分析和总结了典型的大流识别方法,并指出这些方法存在的局限性和不足,对下一步研究趋势进行了预测。
基于低功耗技术的工业无线温度变送器

针对工业应用领域中无线传感器网络节点功耗较大的问题,以常见的温度参数测量为背景,通过在变送器节点硬件设计中采用低功耗的元器件,设计并实现一种大量程、低功耗的无线温度变送器,在节点运行机制方面采用定期休眠的方法,将变送器节点的测量范围控制在-50°C～900°C之间。实验结果表明,该低功耗方法是可行有效的。
基于B/S的课程网络化教学平台的设计与实现

首先对课程网络化教学的现状作分析,然后在分析UML建模技术的基础上,提出基于B/S的课程网络化教学平台,该平台采用B/S结构、.NET架构和SQL数据存储技术,能全面支持教学的各个环节,提供教学资源共享、网络课堂、师生互动、作业管理、在线自测和网上答疑等多种综合教学服务,该平台有效提高了教学的质量和效率,具有较高的实用价值。
滤波器组UMTS系统的信道估计研究

3G的UMTS系统相比4G LTE系统,主要在系统带宽和数据速率上存在劣势,而在语音业务和系统覆盖上优于后者。为了保持UMTS演进系统的持续竞争力,3GPP-LTE国际标准化组织针对2G时代迁移过来的零散频谱,近期启动了S-UMTS的研究项目。在频谱聚合条件下,无线通信系统采用的多址技术必须能灵活支持非连续占用的频谱资源分配,同时保持较好的抗干扰能力。而采用滤波多音调制技术(FMT)实现窄带UMTS信号的聚合传输成为3GPP中的候选方案之一。在所提出CDMA-FMT系统中,传统WCDMA系统中的信道估计方案无法直接适用。因此,文中根据UMTS系统和FMT系统各自的传输特点,提出了基于滤波器组传输的窄带CDMA多载波系统中的信道估计方案。理论分析和仿真结果表明,该方案的计算复杂度较低,具有良好的信道估计性能。
基于随机森林的层次行人检测算法

针对视频和图像中快速、准确的行人检测问题,提出了一种分层次的、全局信息和局部信息相结合的行人检测算法。该方法以随机森林分类器为基础,利用图像金字塔模型融合行人的多层信息。首先,在低尺度空间利用主方向模板(DOT)特征和随机森林算法训练行人的全局分类器,第一层检测在低尺度空间中进行,找到行人的候选区域;然后,在高尺度空间提取图像块集合,基于部件随机森林训练行人的局部外观和几何约束模型;最后,基于上层的候选区域,在高尺度空间利用霍夫投票进行第二层精确检测。实验结果表明,该方法有更低的时间复杂度,并提升了行人检测的准确率,全局信息和局部信息的层次融合,能有效解决快速、准确的行人检测问题。
一种动态可重构Reed-Solomon译码器的设计

针对RS译码器结构复杂,资源消耗大的问题,提出了一种基于动态可重构技术的RS译码器;该译码器将伴随多项式计算和钱氏搜索算法在同一个可重构模块RSCM中通过动态改变电路结构,以时分复用的方式实现;给出了基于状态机的译码控制器,实现各功能模块的调用;采用VHDL语言实现,在Quartus Ⅱ 7.2环境下进行仿真;结果表明,该译码器能有效降低硬件资源占用率,最高时钟频率达到124MHz。
一种基于LEACH的改进无线传感器网络路由协议

为了在无线传感器网络(WSN)中降低能耗和提高网络生存期,针对LEACH协议中簇头选举不合理和随机分簇的不足,提出了一种LEACH的改进协议。该协议首先计算无线传感器网络的最佳分簇数量,然后与遗传算法相结合对网络进行分簇,再根据簇中节点的剩余能量等情况选出簇头节点。仿真结果表明,与经典的LEACH协议相比,改进后的协议减少了网络的能量消耗,延长了网络生命周期。
高动态GPS接收机的设计与仿真

与一般环境下卫星定位信号的接收相比,高动态环境下GPS信号产生较大的多普勒频移,产生较大的定位误差,因而对卫星定位信号接收机提出了较高要求:一是要更可靠地捕获卫星定位信号;二是接收机要具有低功耗、小型化、通用性的特点。针对上述要求,提出了采用FPGA的GPS接收机方案,给出了系统的总体设计以及各个主要模块的设计与仿真过程;并根据设计平台,进行了相关实验。实验结果表明,所设计的高动态GPS接收机能够很好地捕捉到卫星信号。系统具有体积小、灵活性强、易升级扩展等特点,在高端民用领域和相关军事领域都具有广阔的应用前景。
一种地下爆破震动信号检测及处理系统的研究

采用软硬件结合的设计手段,设计了一种用于地下爆破震动信号检测及处理的系统;系统硬件部分由传感器、存储器、USB等部分组成,负责采集原始震动信号;软件部分是以LabWindows/CVI为平台的虚拟示波器,不仅具有传统示波器的功能,还能完成对震动信号不同方向轴的分量进行合成、滤波、提取震动信号初至波时间等数据处理与分析;实验结果证明,在20m*20m*3m浅层区域内,系统能够无失真的获取地下多维震动矢量信号,并能够对震动信号进行处理显示,达到了预期的目标。
基于PLM的车间工时管理系统

本系统以企业制造机加工车间为对象,分析其业务需求,构建车间工时管理信息系统模型及面向制造过程的工时信息管理方法。并结合WEB技术、基于EXCEL的VBA开发方法等,构建了基于PLM的车间工时管理信息系统框架,论述了该系统的功能体系结构、数据库结构。
一种基于互信息的图像质量评价改进方法

针对结构相似度方法在图像评测时基于平均加权策略的不足,基于信息论的思想,提出了一种改进的基于互信息的图像质量评价方法。该方法采用高斯尺度混合模型对图像进行建模,将参考图像与失真图像的互信息作为质量评价函数的视觉权重,设计了一种基于互信息和人类视觉特性的质量评价测度函数。该方法充分利用了人类视觉的感知特性以及图像内容特性,从整体上更好地反映了人的主观感受。仿真结果验证了该改进方法的有效性,并且在性能上优于传统的方法。
外-残缺数据的生成-辨识

P-集合具有动态特性,它是研究动态信息系统的一个新的数学工具。利用P-集合结构中的外P-集合与F-元素补充集合,给出外-残缺数据与外-残缺数据圆的概念。外-残缺数据是由(x)F与(x)+构成的一个数据对((x)F,(x)+);外-残缺数据圆是由数据圆OF与O+构成的一个数据圆对(OF,O+)。利用外-残缺数据与外-残缺数据圆讨论外-残缺数据的生成与辨识,给出相关定理与外-残缺数据辨识准则,及外-残缺数据辨识的应用。
基于遗传算法的飞机脉动式装配线平衡

为解决飞机脉动式装配线平衡问题,建立了飞机脉动式装配线站位内平衡问题模型。在考虑装配线节拍和日可用工时的约束下,以最大化班组效率和班组任务分配均衡为目标,建立多目标优化数学模型,求解站位内最佳的班组数量和最优的作业顺序,从而实现脉动式装配线站位内的装配线平衡。在求解模型时采用基于可行序列编码方式的遗传算法,在染色体的初始化、交叉和变异进化过程中均考虑了染色体基因序列的可行性,有效提高了遗传算法的求解效率。通过案例验证了算法的可行性和有效性。
基于几何流多级树Bandelet分割编码的医学图像压缩方法

为进一步提高医学图像压缩效率,减少对网络存储和带宽的要求,提出了一种基于几何流多级树Bandelet分割编码的医学图像压缩方法。首先,结合图像结构的几何规律,利用稀疏表示方法构建图像的灰度级有规则变化的方向几何流表示方法,获得图像的二元方形四叉树表示形式;其次,针对小波分解结果在几何正则化情况下存在较少的显著系数问题,使用二维向量场表示正则性的方向,并用样条表示法获得方向几何流的逼近;最后,在对图像进行方向几何流分解基础上,利用M-band离散小波变换构建多级树Bandelet分割编码方式,实现了Bandelet系数计算改进。实验结果表明,所提方法在平均PSNR指标上相对于对比算法提升6.3%以上,在SSIM指标上相对于对比算法提升7.5%以上,并且具有更高的计算效率,实验结果验证了所提方法的有效性。
基于纹理和灰度差分相结合的运动检测

运动目标检测在智能监控系统和交通检测系统中发挥着极其重要的作用,是视觉系统中的一个重要研究课题。文章提出了一种新的思路,利用图像的纹理信息,并结合图像的灰度差分,对运动图像进行分割,从而检测出运动目标。