Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
考虑离心力与热应力的组合转子裂纹扩展研究

组合转子工作在高温、高转速的工况下,启停过程中有较大的交变热应力和交变离心力,容易产生疲劳裂纹。针对某重型燃气轮机组合转子,利用有限元方法,分析组合转子启动过程中拉杆孔和透平拉杆的离心力和热应力分布以及离心力-热应力耦合时综合应力分布,确定应力集中位置,研究启停过程中离心力、热应力对组合转子裂纹扩展规律的影响。研究结果表明,综合应力最大、最易产生裂纹和裂纹扩展最快的位置是组合转子透平一级轮盘入口拉杆孔六点钟方向,离心力和热应力对组合转子综合应力分布有很大影响,在考虑裂纹扩展时不可忽略。
基于SARSA(λ)的实时交通信号控制模型

针对现有交通灯控制器缺乏过去经验的学习能力,导致其无法适应实际交通环境的动态变化,提出了一种基于SARSA(λ)的实时交通信号控制模型,并给出了一种交通信号优化模型及算法,该模型采用强化学习算法,得出交通控制的最优调度策略。仿真实验结果表明,所提模型优于现有交通控制模型,能更好地促进实时动态交通控制实现。
基于知识粒度的时间序列异常检测研究

时间序列的异常检测多以相似性分析方法来处理,时间代价高昂。为减少异常检测的时间,文中围绕知识粒度方法进行研究与探讨。知识粒度在数据异常检测中应用广泛,但在时间序列的异常检测上应用较少。文中针对时间序列上下文相关异常(点)检测,提出利用知识粒度异常检测方法对于输入属性越多检测粒度越细的特性,来查找时间序列中的异常数据。实验证明,基于知识粒度的方法无需先验信息,在整个处理过程中无需事先分析历史数据,而是通过属性间的组合粒度来划分异常数据与正常数据,提高了异常检测的效率。知识粒度方法在不确定信息处理研究中的表现十分突出,文中将知识粒度在时间序列异常检测中进行应用尝试,为时间序列异常检测提供了一种新的思路。
基于深度特征与LBP纹理融合的视觉跟踪

针对多数传统目标特征无法实现复杂场景下的鲁棒视觉跟踪问题,提出一种新的视觉跟踪算法。采用卷积神经网络(CNN)提取目标更加鲁棒的深度特征,同时融合具有旋转不变性的局部二值模式纹理特征,弥补CNN深度特征在旋转适应性上的不足。根据CNN网络训练速度慢的问题,引入离线预训练方法,提高在线特征提取效率。实验结果表明,与DLT算法相比,该算法在跟踪测试集上的跟踪精度提高14.08%,运算效率提高10.47%,能够较好地适应目标表观变化,具有较强的鲁棒性和跟踪时效性。
高维数据挖掘中特征选择的稳健方法

针对高维数据的特点,即数据中变量个数往往大于样本观测数目,并且数据往往具有异质性特点,基于众数回归分析和变量选择降维技术,提出了一种稳健有效的特征选择方法,利用局部二次逼近算法(LQA)和最大期望(EM)算法,给出估计算法和最优调节参数的选取方法。通过实验的模拟数据分析表明,所提出的特征提取选择方法整体优于基于最小二乘和中位数的正则化估计方法,特别当误差是非正态分布时,与已有方法相比具有较高的预测能力和稳健性。
基于仿射方法的图像抠图算法综述

数字图像抠图是数字图像处理与编辑领域中的一类经典方法,而仿射方法则是图像抠图中与采样法相并列的一个重要分支,较采样类方法的主要特点和优势是计算速度快、对结果的平滑性能好.本文以闭合形式方法中的早期方法为起点,着重阐述了由它们扩展得到的2种重要闭合类方法各自的优点和缺点,包括经典的Matting Laplacian类方法,以及目前非常流行的Nonlocal类方法.实验结果表明,Nonlocal类在前景与背景重合度不高、边界并不复杂的时候效果较Matting Laplacian类方法要好.最后,本文对闭合形式所衍生出的路径类方法及附加类方法也给出了一些未来的发展建议和规划.
基于MIMU/GSP的双核微系统的设计与应用

为了提高导航精度,设计了以DSP+单片机双处理器为核心的MIMU/GPS组合导航微处理器系统,采用单片机+双口RAM采集GPS数据并缓存,DSP对数据并行读取,既节约了CPU时间,又实现了对IMU的高采样率;采用TL16C550A与MAX232和主机异步串行通信,来实现DSP和上位机的高速通信,并对数据实时显示;整个系统采用CPLD为时序控制,并利用1PPS脉冲和CPLD时钟分频实现MIMU和GPS数据的同步采集。本系统在中北大学周边路段进行跑车实验,以5K的采样率对惯性测量单元采样,同时能够完成周期内的导航解算,避免了串口通信带来的CPU时间等待;同时系统以1PPS为时间基准触发DSP中断能够保证数据采集和读取的实时性。通过实验验证,本系统具有高采样率,实时性好的优点,为组合导航系统的研究提供硬件平台,在实际的工程应用中具有一定的参考价值。
基于异步映射的异步流水线设计

论文提出了"异步映射"的概念,即在传统同步流水线基础上,试图将控制部分和数据计算部分分离,将控制部分用优化的异步电路替换,得到兼具异步和同步电路优点的流水线结构。论文首先证明了基于锁存器的流水线在同步时钟和异步流水线控制下能够获得相近的性能和完全相同的结果,然后以"异步映射"的方法实现了一款基于锁存器的16位异步DSP的设计。通过对DSP的性能进行分析,"异步映射"的可行性得到了验证。"异步映射"也可以被应用于基于寄存器的流水线和复杂流水线结构,达到利用同步设计的丰富资源发挥异步设计长处的目的。
数据流聚类算法在入侵检测中的应用

处理数据流的能力成为入侵检测系统面临的挑战,针对这一现状提出DC-stream算法,该算法采用在线离线两阶段聚类,设计了一套缓冲式异常点处理机制,在保证数据流聚类效率和精度的同时,能够过滤噪音数据。实验结果证明,该算法能在海量的网络数据流中及时有效地发现入侵行为,并具有较强的抗干扰能力。
无人机视觉着陆中的图像去噪算法

针对无人机在视觉着陆过程中获取的图像受噪声影响的问题,设计了一种改进的中值滤波器。首先将物理学中的引力概念引入到图像像素间;其次给出了像素间的引力大小的数学表达式;最后通过像素间的引力来确定自适应窗口并进行相应的滤波处理。实验结果表明,与传统中值滤波以及开关中值滤波算法进行比较,该算法在图像去噪和细节保留方面有了很大的改善。
XML在移动多媒体服务系统中的应用研究

提出并实现了一个基于XML的TAG技术的移动多媒体服务系统,实现了在线播放、查找、增加文件和添加标签等功能。该系统采用基于XML的TAG来存储多媒体资源的相关信息,通过对XML文件和对标签的操作在尽可能大的范围内实现了资源共享。该系统具有高效、速度快、稳定等特点,是一种新的网络共享多媒体资源的管理模式,可更好的在手机(用户)终端播放和共享Internet上的多媒体资源。
第四届中国信息融合大会顺利召开

[正文]为了促进我国信息融合技术的发展,深化信息融合理论和技术的研究与应用,广泛加强交流与合作,中船重工709所于201 2年9月21-23日承办了"第四届中国信息融合大会",这是该大会连续三届由高等院校承办后,首次由工业部门科研院所承办。中国科学院院士、中国工程院院士
基于Pentaho的数据中心研究及应用

数据中隐藏的价值不仅决定企业自身的命运同时承载整个行业的未来发展方向。在大数据时代背景下,无论是公司的发展还是政府的管理,搭建属于自身的数据仓库都显得尤为重要。本文借助中关村数据融合中心平台,阐述构建基于Pentaho管理系统的关键技术要点,主要包括数据仓库的设计,数据收集过程中的ETL设计,数据分析过程中的OLAP设计,数据展示过程中的报表设计。
一种改进的骨部钙化点CT图像增强方法

骨部CT图像中的钙化点是骨部疾病医学诊断的重要依据,而在高密度骨部区域的钙化点对比度很低,需要一种改进的增强骨部钙化点区域的图像处理算法。提出的算法首先依据钙化点像素所在的强度范围设计出较好的目标直方图,然后结合图像的全局信息与局部梯度信息建立偏微分方程并得到演化方程来求解,获得增强后的骨部CT图像。算法测试了由浙江大学医学院附属妇产科医院提供的骨部CT图像,并在感兴趣区域上取得了较好的效果。
网球技战术关联分析数据挖掘研究

网球比赛中技战术的决策水平对比赛结果有着十分重要的影响,如何从大量的技战术数据中找到运动员比赛中技战术特征与规律,以弥补传统统计手段的不足,为比赛中技战术正确决策提供科学依据是一个急需研究解决的问题。采用关联分析数据挖掘理论和依托Weka数据挖掘平台,建立了网球技战术击球落点与得失分之间的关联规则数据挖掘分析模型,进行了具体案例研究,为网球比赛技战术中的落点决策问题提供客观科学的决策支持。
补偿模糊神经网络在磨矿控制中的应用研究

针对典型两段式磨矿控制优化中系统机理复杂、影响因素多、难以建立精确的数学模型等诸多难点问题,采用补偿模糊神经网络对磨矿控制器进行设计,通过利用模糊控制对模糊信息的处理能力和神经网络强大的学习能力很好地解决了磨矿控制中非线性、难建模等问题。补偿模糊神经元的引入,能使网络从初始正确定义的模糊规则或者初始错误定义的模糊规则进行训练,使系统具有更高的容错性,系统更稳定。仿真结果表明,矿石粒度被很好地控制在了一个较理想的范围,证明了补偿模糊神经网络对磨矿控制的有效性和实用性。
基于手势识别算法的鼠标终端

提出了一种基于静态手势与动态手势的识别算法,并结合Windows API的鼠标类函数实现鼠标操作.首先,通过图像处理技术把从摄像头捕捉的原图像转换为可信度较高的二值图像;其次,调用静态手势识别算法识别展开的手指个数,根据手指个数,结合Windows API的鼠标类函数实现鼠标双击及移动功能;最后,当检测到手指个数为5时,调用动态手势识别算法来识别手势的上下左右四个方向,并结合Windows API的鼠标类函数模拟鼠标左右键按下、抬起及滚轮滑动等操作.实验表明,该手势识别算法的识别率达到了94.11%,对于一些开发平台没有鼠标或在使用鼠标不方便的情况下,用手势来替代鼠标输入具有一定的研究价值和意义.
动态环境中的多机器人协同搬运

在多机器人协同搬运过程中,针对传统的强化学习算法仅使用数值分析却忽略了推理环节的问题,将多机器人的独立强化学习与"信念-愿望-意向"(BDI)模型相结合,使得多机器人系统拥有了逻辑推理能力,并且,采用距离最近原则将离障碍物最近的机器人作为主机器人,并指挥从机器人运动,提出随多机器人系统位置及最近障碍物位置变化的评价函数,同时将其与基于强化学习的行为权重结合运用,在多机器人通过与环境不断交互中,使行为权重逐渐趋向最佳。仿真实验表明,该方法可行,能够成功实现协同搬运过程。
抗干扰攻击的多信道无线网络功率控制方法

对无线网络的功率进行控制可以减少能量在网络模块中的消耗,延长无线网络的生命周期.采用当前网络功率控制方法进行控制时,存在功耗高、抗干扰攻击性能差的问题.提出一种抗干扰攻击的多信道无线网络功率控制方法,采用网络流模型和信道模型完成无线网络模型的构建.在无线网络模型的基础上,采用小波阈值去噪方法去除无线网络干扰信号,提高抗干扰攻击性能.对无线网络中链路的功率分配和速率控制进行联合建模,完成多信道无线网络功率的控制.实验结果表明,所提方法的抗干扰攻击性能强、功耗小.
基于有限元插值方法的电磁覆盖范围重建

在电子对抗中,对电磁覆盖识别的研究,需要在已有少量电磁数据情况下利用插值方法对电磁场覆盖范围进行重建。在研究高斯函数有限元插值算法的基础上,针对伸缩因子难以确定问题,提出利用原始数据估算伸缩因子的方法,对区域划分方法建立自适应伸缩因子网格,以减少估算过程中的三角剖分操作和计算耗时。仿真分析结果显示,在自适应仲缩因子情形下的算法比固定伸缩因子情形下具有更高的精度,且与采用三角剖分的线性插值算法具有相近的计算效率,应用于电磁覆盖范围重建时取得了较好的效果。
基于AVR的静压气体轴承性能检测装置控制系统设计

为了实现对静压气体轴承气膜厚度,压力分布和承载能力的自动检测,设计了一种基于单片机的检测装置和控制系统;该系统采用ATmega16L单片机作为平台运动控制和数据处理的核心,结合软件控制步进电机的转向和转速,实现了极坐标定位,并采集承载力,气膜压力和气膜厚度等数据,通过LCD显示和键盘输入,较好地实现了人机交互;同时,装置可以通过RS232与上位机通讯,实现上位机的直接控制;把该系统对气体轴承性能参数的测量结果与仿真结果进行对比,结果表明该装置和系统是正确可行的。
软件复杂性研究综述

软件危机的根源在于软件的复杂性,当复杂性超过人们能够控制的程度时,软件项目的失败便是必然.系统地介绍和归纳总结了国内外软件复杂性研究现状,分析了目前研究存在的问题,对未来软件复杂性研究热点方向进行了探讨与展望.
迭代函数系统IFS码的获取方法及实现

迭代函数系统(IFS)是分形理论的一种重要的方法。根据迭代函数系统的基本理论,针对提取IFS分形码方法过程复杂、存在困难的问题,提出了轮廓多点法。方法在原图与拼贴图上沿图形轮廓提取多个对应的特征点,组成超定方程组求取近似解,从而得到仿射变换的IFS码。最后给出了算法及由该方法得到的二维分形图示例,并通过参数表与其他方法进行对比。实验证明方法获取的IFS码更加准确,达到了微调IFS码的目的,生成的分形图更加逼真。
一种用于求解0-1背包问题的动态伸缩算法

针对0-1背包这个非确定多项式(NP)完全难题,提出一种新的启发式搜索算法来解决0-1背包问题。算法采用多维实数编码,将物品按价值/重量比从大到小排序装包,通过用启发式策略选择交换背包内和背包外物品的位置,采用动态伸缩策略调整背包大小,选取种群中部分优秀解进入下一代继续进行优化。通过5个背包实例进行测试,实验结果表明该算法收敛速度快、求解精度高,并且具有良好的稳定性。
一种图编辑距离的软件体系结构变化性度量方法及应用研究

软件体系结构是一类重要的软件资产,对其变化性进行分析能够度量、分析和预测(不同)软件的演化趋势.而传统的软件体系结构演化分析方法并没有考虑软件结构上的差异性,亦未提出度量软件演化历史的方法.因此,本文在早期基于构件的软件配置管理模型,及支持演化的构件模型研究成果的基础上,提出了以软件体系结构为中心的软件演化分析框架,实现了基于图编辑距离的、软件体系结构规约层次的变化性度量;同时,针对4个开源软件系统,在软件体系结构层次分析了软件系统内部及不同系统之间的变化程度.
人工鱼群与微粒群混合优化算法

针对人工鱼群算法局部搜索不精确、微粒群优化算法易发生过早收敛等问题,提出一种新的人工鱼群与微粒群混合优化算法。算法的主要思想是先利用人工鱼群的全局收敛性快速寻找到满意的解域,再利用粒子群算法进行快速的局部搜索,所得混合算法具有局部搜索速度快,而且具有全局收敛性能。最后,以五个标准函数和一个应用实例进行测试,测试结果表明,提出的算法在一定程度上避免了陷入局部极小,加快了收敛速度且提高了搜索精度。
舰载机着舰拦阻力学建模与仿真

关于舰载机着舰拦阻优化控制问题,针对舰载机着舰冲击过大带来的诸多安全性问题,在综合考虑了舰载机过载,拦阻索拉力峰值,拦停距离等指标对拦阻索拦阻力力学模型限制基础上,提出建立舰载机对中拦阻系统着舰拦阻力学模型,并对拦阻模型变化规律表达式中阻拦参数的求解方法给予说明,仿真结果表明所建模型能够使拦阻索拦阻力变化均匀,避免了传统模型出现的拦阻峰值过高等缺点,同时满足舰载机定长着舰阻拦技术指标的要求。
基于集总式伯努利过程算法的高密度Ad Hoc网络MAC协议

针对高密度Ad Hoc网络的竞争类MAC协议由于报文冲突而不能对实时业务提供QoS传输和固定时隙分配MAC协议不适用于分布式网络的问题,提出一种新的动态时隙分配协议——CB-TDMA协议。该协议采用全新的基于集总式伯努利过程冲突消除算法解决了报文接入冲突,且控制开销较小。仿真结果表明,对于节点密度较高、时延敏感的Ad Hoc网络来说,CB-TDMA协议可以为实时业务提供有效支持,在接入效率、时隙利用率和接入时延方面呈现出较好性能。
基于FLOOD Fill算法的迷宫路径求解方法研究

目前国际电脑鼠走迷宫竞赛中常采用的FLOOD Fill迷宫搜索算法存在硬件系统资源消耗较多和无法实现最短路径求解及判定等问题。根据FLOOD Fill算法和FLOOD Fill迷宫搜索算法的工作原理,提出修正的FLOOD Fill迷宫搜索算法及相应的最短路径求解算法。通过判断更新必要迷宫格编码值提高迷宫搜索算法的执行效率,建立"有墙迷宫"和"无墙迷宫"完成迷宫搜索后最短路径的最优性判定和迷宫搜索次数的决策。MATLAB平台的仿真分析和IEEE标准迷宫的实际测试结果表明,相对于FLOOD Fill迷宫搜索算法,该方法不仅减少了97%的冗余编码值更新,而且能够准确地求解出搜索后的迷宫最短路径。
权重随机正交化的极速非线性判别分析网络

极速学习机(Extreme Learning Machine,ELM)以其训练速度快、易实现、泛化性能好等优点受到了广泛关注。然而在数据维度较高的场景,数据中往往蕴含着较多冗余信息,而经典ELM尚未能很好地应对这个问题。此外,经典ELM也未能对标记数据的判别信息有效地加以融合利用。针对传统ELM方法的不足之处,提出一种权重随机正交的判别分析网络(O-ENDA)。在O-ENDA中,一方面对ELM输入层权重施加正交约束,这就降低了输入特征的冗余信息以减低过拟合的风险(尤其在小样本场景下);另一方面将隐层特征与判别分析相融合进行联合学习,实现数据判别信息在ELM中的融合利用。实验结果表明,提出方法在保持数据判别特征的同时能够去除其冗余信息、提高模型的泛化能力并能获得更高的分类精度。
图像识别中的兴趣点匹配方法研究

针对图像检索识别的需求,提出了一种基于兴趣点的匹配算法,利用小波变换对图像进行降维和去噪,提取其SIFT点特征,同时进行PCA降维,最后采用基于K-d树的最近邻法进行快速匹配。通过对各种图像大量的实验,结果表明,该方法具有很强的匹配性和鲁棒性,是一种较好的图像匹配算法,可以广泛应用于图像的检索和识别中。
基于FPGA的Cholesky分解细粒度并行结构与实现

基于FPGA平台研究大规模矩阵Cholesky分解的细粒度并行结构与实现.首先在数据依赖关系分析的基础上,提出了Cholesky分解细粒度并行算法,然后提出了可扩展的一维线性阵列结构实现该并行算法.最后在设计的开发板上实现了单精度浮点Cholesky分解阵列处理器.综合结果表明,单个Xilinx Virtex5 XC5VLX330FF1760 FPGA芯片可集成32个处理单元.与运行在2.50GHz Pentium微处理器上的串行C代码相比,该阵列处理器取得最大104.413倍和平均78.789倍的性能加速.
基于链路共享的多源选播路由算法

选播(manycast)作为一种新型的通信模式,吸引了研究人员越来越大的兴趣。MSPT(Manycast Shortest Path Tree)算法是一种应用广泛的选播路由算法。但是,它没有考虑整体网络资源的利用;DDMC(Destination-Driven for Manycast)算法较好地解决了单源点选播最小生成树问题,但应用场景只是针对"一个对多个中的任意个"。针对"多个对多个中的任意个"的多源选播路由问题,在DDMC算法的基础上作了一些改进。仿真实验结果表明,改进的选播路由算法MBLS(Manycast Based-Link-Share)基于链路共享机制,在空间复杂度和时间复杂度相同的情况下,在选播森林每源点成本上优于MSPT算法。
一种低复杂度高性能的MIMO系统自适应检测算法

如何克服发射信号的重叠和码间干扰是MIMO系统信号检测技术面临的关键问题。信号检测算法的性能优劣是影响MIMO技术能否真正适于实际应用的关键因素。结合MLD算法高性能和MMSE-SIC算法低复杂的优点,对Hybrid算法进行了改进,提出了一种基于信道最大/最小特征值的自适应混合检测算法。该算法重新定义了自适应系数,并通过信道矩阵特征值的特性,自适应控制三种子混合算法检测数据流时的百分比,以达到更高的检测效率。仿真结果表明:无论信道在何种复杂环境下,该算法具有与MLD算法几乎相同的误码性能,计算复杂度也有很大的改善。
优化的信息中心虚拟化实施方案

基于传统信息中心建设中存在的一些缺点,提出了一种基于v Sphere架构的优化的信息中心虚拟化实施方案.相对于其他的虚拟化实施方案,本方案主要从可靠性和存储设备I/O性能两方面进行了优化.该方案从服务器、网络和存储设备等三个方面对系统可靠性进行了优化,分析了影响存储设备I/O性能的几大因素,并分别从是否采用多路径输入输出、Write-back cache写策略、磁盘I/O块大小、服务器性能等几个方面对系统I/O性能进行了优化.最后通过对整个系统的测试,验证了这一方案的优势.
基于Vxworks的TCP/IP网络通信设计在车载武器系统中的应用

结合实时嵌入式操作系统Vxworks在实现车载武器系统内网络通信的实际应用,文章提出了Vxworks系统下TCP/IP网络通信的设计和软件实现的方法。阐述了Vxworks网络通信设计的方法和程序实现的步骤,并给出了部分源代码作为示例说明。
面向ARMv8 64位多核处理器QTRSM的实现

在ARMv8 64位多核处理器上基于OpenBLAS实现了四精度三角矩阵求解(QTRSM)。基于两种数据格式分别实现了QTRSM,第一种实现利用GCC编译器对long double数据类型的支持来实现QTRSM,第二种实现采用double-double数据格式及其相应的四精度加减法、乘法和除法。以long double数据类型QTRSM为测试基准,就不同矩阵规模下测试结果精度和时间与double-double数据格式QTRSM进行比较。实验结果表明:两者得到近似相同精度的数值结果,但double-double数据格式QTRSM的性能是long double数据类型QTRSM的1.6倍。随着线程数的增加,两种QTRSM实现的加速比接近2.0,具有较好的可扩展性。
基于粒子群优化的PID控制器设计与应用

研究优化控制器设计问题,工业过程控制中广泛使用的PID控制器,参数的选取可等效为优化问题。针对PID控制器应用于实际的自动电压调节器(AVR)系统,为了有效地寻找AVR系统的最佳PID控制器参数,提出一种基于粒子群算法的PID参数优化策略。通过建立粒子群优化的PID控制器参数模型,在控制过程中将PID参数(比例、积分、微分)作为粒子群中的粒子,采用控制误差绝对值时间积分函数作为优化目标,在控制过程中动态调整PID的三个控制参数,从而进行PID控制参数的实时优化。仿真结果表明PID控制器可以获得较好的控制性能指标,进而改善AVR系统的瞬时响应特性,具有一定的实用价值。
GeoFS:一个广域文件系统的设计与实现

GeoFS是一个遵从POSIX标准的广域分布式文件系统,用于站点之间共享数据.GeoFS使用FUSE用户态文件系统库,为应用程序提供标准文件系统接口,现有应用无需修改源代码即可运行其上.详述GeoFS副本及缓存设计,使得GeoFS适用于高时延、低带宽的广域环境的同时,提高GeoFS的可靠性与可用性.性能测试表明GeoFS在不同时延下,并行两副本读比单副本读性能平均提高56%,其中在100ms时延下,并行两副本读比单副本读性能提高66%;而当客户端缓存命中时,读写性能与本地文件系统性能相当.
针灸对网络成瘾者神经系统影响的影像学研究进展

网络在带来前所未有便利的同时,网络成瘾作为一种新的成瘾现象已经受到广泛关注。网络成瘾的发病机制之一是神经生物学假说。随着脑功能成像技术的发展,神经影像学进展迅速,为我们观察大脑的功能情况提供了有效的手段。这些研究在神经生物学层面发现提示着网络成瘾可能与物质成瘾存在着相似的发病机制。目前关于网络成瘾的研究主要包括网络成瘾的诊断、分类及干预,对于网络成瘾的神经影像学研究相对较少。针灸对包括网络成瘾、物质成瘾等治疗效果是明确的,但具体机制不明确,神经影像学提供了一种可能的研究思路。
基于红外图像的眼睛开闭检测方法

基于红外眼睛图像,提出一种红外环境下判断眼睛开闭状态的方法,并应用于疲劳驾驶检测当中。对图像采用基于余弦的Gamma校正压缩灰度值域的高低两端,同时扩展中间灰度值范围提高对比度,使用多尺度Retinex变换消除阴影的干扰以获取更准确的眼睛形态,根据眼角角度和上下眼睑间的高度在平面坐标上的分布特征对眼睛状态进行分类。实验结果表明,该方法可以有效地判断眼睛的状态。
一种可配置数据结构模型在汽车工程数据库中的应用

为了建立支撑汽车研发的数据库平台,在分析汽车工程数据特点基础上,提出一种数据库结构设计方法。该方法借鉴部分面向对象思想,首先对技术指标体系进行抽象及划分,然后配置对象模型,最后实例化产生实体。基于此思路设计数据库表结构模型,并在汽车工程数据库建设项目中使用该模型作为基础架构。应用情况表明该模型能够有效地描述工程数据,并能满足扩展需求。
支持协作的强制访问控制模型

按照国家信息系统等级保护要求,3级以上的信息系统必须具备强制访问控制和标记.已有的强制访问控制模型的访问规则十分严格,难以满足协作环境下的访问控制新需求.提出一种支持协作的强制访问控制模型(collaboration supported mandatory access control model,CSMAC),将主体-客体为中心的访问控制与任务为中心的访问控制相结合,使访问控制模型更符合主动安全模型的特点,大大提高了模型的灵活性,使其更适合于协作环境下的访问控制.模型中通过控制主客体的安全标记,解决了符合安全策略的敏感信息的双向流动问题.通过无干扰理论,对所提出模型的安全性进行了证明.
磨矿粒度分布的概率密度函数跟踪控制研究

传统的磨矿粒度控制局限于百分比含量这一指标,未考虑粒度具体分布信息,而磨矿产品的粒度分布(PSD)对整个选矿系统能耗和精度的影响不容小视。为解决上述问题,用概率密度函数(PDF)表征PSD信息,对磨矿粒度的PDF进行跟踪控制,使其跟踪给定的最利于选别的粒度PDF。在每个采样时刻,首先测取磨矿产品的多个粒度样本,用核密度方法估算PDF;然后利用跟踪误差建立性能指标函数;最后,用粒子群算法优化性能指标函数,设计最优控制输入。仿真结果验证了所提方法的有效性,可为选矿系统的后续研究和实际应用提供参考。
四轮独立驱动电动轮汽车的平顺性仿真研究

在电动轮汽车稳定性优化控制的研究中,为了更全面地分析电动轮汽车的平顺性,了解轮毂电机驱动对电动轮汽车垂向动力学特性的影响,应用动力学基本理论和状态空间法建立了路面和电磁双重激励下的1/4车辆动力学模型,根据电磁场基本理论导出了轮毂盘式永磁直流电机的电磁转矩和电机切向力的解析表达式,得到了轮毂电机电磁激励力的垂直分量,对车辆在"路面+电磁"双重激励作用下的平顺性进行仿真分析,得到了各平顺性指标的时域和频域的仿真结果,从而实现了电动轮汽车的平顺性优化设计的目的。
基于历史认知的果蝇优化算法

针对果蝇优化算法的早熟收敛问题,提出了一种新的基于历史认知的果蝇优化算法。新算法通过增加个体"历史认知"的改进策略,优化进化方程,从而避免潜在全局最优解因为不考虑自己的历史轨迹,仅依靠单纯的聚集行为,而使自己的寻优轨迹迂回曲折,错过成为全局最优解的可能;并且通过线性递增的动态变化系数ω调整在迭代寻优过程中个体的"历史"对本次学习的价值,增强算法跳出局部最优,寻找全局最优的能力。对几种经典测试函数进行了仿真和实例计算,结果表明新算法更好地平衡了全局和局部搜索能力,在收敛速度、收敛可靠性及收敛精度上比其他经典智能优化算法有较大的提高。
光滑粒子流体动力学方法的高效异构加速

目前,光滑粒子流体动力学方法的GPU加速几乎都是基于简化的Euler控制方程,完整的Navier-Stokes方程的GPU实现非常少,且对其困难、优化策略、加速效果的描述较为模糊.另一方面,CPU-GPU协同方式深刻影响着异构平台的整体效率,GPU加速模型还有待进一步探讨.文中的目的是将自主开发的、基于Navier-Stokes方程的SPH应用程序petaPar在异构平台上进行高效加速.文中首先从数学公式的角度分析了Euler方程和NavierStokes方程的计算特征,并总结了Navier-Stokes方程在GPU加速中面临的困难.由于Euler方程只含有简单的标量和向量计算,是典型的适合GPU的计算密集轻量级kernel;而完整形式的Navier-Stokes方程涉及复杂的材料本构和大量张量计算,需要面对GPU上大kernel带来的系列问题,如访存压力、cache不足、低占用率、寄存器溢出等.文中通过减少粒子属性、提取操作到粒子更新、利用粒子的重用度、最大化GPU占用率等策略对Navier-Stokes方程的粒子交互kernel进行优化,具体实现见5.1节.同时,文中调研了三种GPU加速模型:热点加速、全GPU加速以及对等协同,分析了其开发投入、应用范围、理论加速比等,并深入探讨了对等协同模型的通信优化策略.由于通信粒子的不连续分布,GPU端通信粒子的抽取、插入、删除等操作本质上是对不连续内存的并行操作,会严重影响CPU-GPU的同步效果,而相关文献对此问题没有阐述.我们通过改进粒子索引规则解决此问题:粒子排序时不仅考虑网格编号,还要考虑网格类型,具体实现见5.2.3节.基于Euler方程和Navier-Stokes方程实现并分析了三种GPU加速模型.测试结果显示,三种模型下,Euler方程分别获得了8倍、33倍、36倍的加速,Navier-Stokes方程分别获得了6倍、15倍、20倍的加速.全GPU加速均突破了热点加速的加速比理论上限,对等协同比之全GPU加速又可以获得进一步提高.特别是对于Navier-Stokes方程,采用文中的kernel优化策略及对等协同模型,最终在异构平台上实现了20倍的整体加速.针对Navier-Stokes方程的对等协同版本这一应用范围最广、加速效果最好的实现,在Titan超级计算机的6个和1024个异构计算节点上进行了强、弱可扩展性测试,分别获得了67.1%和75.2%的并行效率.
求解高维函数优化的动态粒子群算法

针对基本粒子群优化算法对高维函数优化时搜索精度不高的缺陷,提出了一种动态粒子群优化算法。该算法采用了通过调节阈值对粒子运动轨迹进行动态改变的策略,使得粒子对周围环境的适应能力不受进化代数的影响,从而保证了算法在迭代后期仍具有较强的搜索能力。实验结果表明,与文献算法相比,该算法在处理高维函数优化时具有更强的寻优能力和更高的搜索精度。
GARBF在网络入侵检测中的应用研究

研究网络安全问题,提高入侵检测效率,针对网络入侵检测传统采用RBF神经网络方法在网络入侵中由于初始权值设定不当导致检测入侵耗时长、正确检测率低,误报和漏报率记的难题,为了解决上述问题,提出了一种GARBF神经网络入侵检测模型。GARBF神经网络模型在网络入侵检测过程中,采用遗传算法对RBF神经网络初始权值进行优化,然后将网络入侵数据输入优化的RBF神经网络中进行学习和检测。结果表明,相比较传统网络入侵检测模型,网络入侵检测误报率、耗时都较低,证明提高网络入侵检测的正确性和效率。
基于词典优化与空间一致性度量的目标检索

基于视觉词典模型(bag of visual words model,BoVWM)的目标检索存在时间效率低、词典区分性不强的问题,以及由于空间信息的缺失及量化误差等导致的视觉语义分辨力不强的问题.针对这些问题,提出了基于词典优化与空间一致性度量的目标检索方法.首先,该方法引入E2LSH(exact Euclidean locality sensitive hashing)过滤图像中的噪声和相似关键点,提高词典生成效率和质量;然后,引入卡方模型(chi-square model,CSM)移除词典中的视觉停用词增强视觉词典的区分性;最后,采用空间一致性度量准则进行目标检索并对初始结果进行K-近邻(K-nearest neighbors,K-NN)重排序.实验结果表明:新方法在一定程度上改善了视觉词典的质量,增强了视觉语义分辨能力,进而有效地提高目标检索性能.
遗传蚁群融合算法求解多项目资源能力平衡问题

为探索更高效的多项目资源能力平衡优化方法,提出了一种基于遗传蚁群融合算法的求解方法。建立了以单位时间内所有项目的总资源消耗方差为优化目标的问题模型,并设计了模型求解的遗传蚁群融合算法。该算法前过程采用遗传算法进行迭代求解,充分利用遗传算法的快速性和全局收敛性,生成初始信息素分布;后过程采用蚁群算法,充分利用蚁群算法的正反馈性和求精解效率高等特点收敛到最优解。通过具体算例验证了算法的可行性和有效性。
基因表达式编程算法及其应用综述

基因表达式编程GEP(Gene Expression Programming)是一种基于生物基因结构和功能发明的一种新型自适应演化算法。阐述算法的基本原理、技术特点,并对算法的性能进行了分析;同时介绍了算法的主要应用领域及国内外研究现状;最后探讨了GEP的研究方向。
基于用户兴趣与主题相关的PageRank算法改进研究

针对传统的PageRank算法存在主题漂移、忽略用户兴趣等不足,提出一种基于用户兴趣与主题相关的PageRank改进算法——ITPR。为了更好地提高用户搜索质量,利用网页浏览时间与页面篇幅共同构建用户兴趣度因子,用线性拟合月点击量的方法预测用户兴趣度的升降,同时结合网页内容引入主题相关度因子,共同对网页PR值进行适当的修正,使其分配更为合理。仿真实验结果表明,在相同的实验环境下,改进的PageRank算法提升了网页排序质量、查准率以及用户搜索满意度。
面向量子密钥分发的自适应LDPC双码并行机制

信息协调是量子密钥分发中的关键步骤,基于LDPC实现量子信息协调是当前国内外研究的焦点。目前QKD系统LDPC译码器普遍采用单码字顺序译码机制设计,且采用的是性能较差的准循环LDPC码,LDPC译码器吞吐量和纠错上限较低,无法满足高速率高误码下量子安全性及性能需求。设计了一种面向量子密钥分发的新型自适应LDPC双码并行机制ADCPM,采用随机型LDPC码,且在译码的同时进行双密钥串并行纠错,较传统方法吞吐量提升了近1倍。真实平台实验结果表明,ADCPM支持高达10%的误码率,吞吐量超过140 Mbps,可有效支撑高误码下高速安全量子信息协调。
引入数据平滑的增量式贝叶斯垃圾邮件过滤方法

朴素贝叶斯分类器在处理垃圾邮件过滤任务时,往往存在数据稀疏问题。由于语料库中特征出现遵循Zipf定律,所以单纯依靠增加训练语料方式难以解决该问题。为克服数据稀疏问题,引入数据平滑算法计算贝叶斯模型中缺失特征的补偿概率。通过领域术语抽取与概念相关模型增加分类中语义知识处理能力。采用增量式学习方法完成动态在线学习过程。Ling-Spam垃圾邮件语料库实验表明该方法提高分类精度2.51%,在国家863语料表明该方法比Laplace原则提高了3.05%。
几种时频分析方法的性能比较

在时频分析算法的研究中,传统傅里叶变换无法反映时变信号中信号频率随时间变化的关系,而时频分析方法则是处理时变信号的有效工具。为了比较谱图、魏格纳-维尔分布WVD、平滑伪魏格纳-维尔分布SPWVD、局部多项式周期图LPP、S-method、高斯径向核函数RGK时频分布等6种时频分析方法的性能,针对线性调频信号和正弦调频信号,以瞬时频率估计的最小均方误差、信号的时频聚集度、运算时间等方面为指标对上述6种方法进行了比较。并且给出了上述6种方法对多分量信号和蝙蝠声音信号的时频表示比较。为处理不同信噪比下的不同信号选择合适的时频分析方法提供了依据。
OceanBase数据库监控系统

针对目前Oceanbase数据库监控方面薄弱的问题,基于OceanBase的系统架构以及参考其集群部署,并借助其提供的系统接口,提出一套适用于OceanBase在系统监控、系统预警以及故障定位等方面的可执行方案,以此实现了OceanBase监控系统OBDMS。首先,调研OceanBase在系统架构及集群部署等方面的特点;其次,根据OceanBase提供的系统接口以及系统监控、预警和故障定位等目标,构建OBDMS的系统架构;最后,利用OBDMS的系统架构并结合分布式系统的原理,实现了OBDMS。通过分析对比、实验结果表明:只需在每个监控节点上部署监控代理,OBDMS就能自动收集各个节点上的监控信息,节省了运维时间;并且通过一个月的运行以及压力测试,OBDMS各模块均运行正常,具有较高的可靠性。因此,OBDMS具备部署简单、节省运维时间、可靠稳定等特点。
基于GPU的RDF类型同构并行算法

资源描述框架(resource description framework,RDF)作为W3C(World Wide Web Consortium)组织提出的语义网数据规范,描述了资源及其之间的关系.随着RDF数据规模不断增加,高效地检索RDF数据成为当前面临的重大挑战.在RDF数据上的查询响应问题可以被简化为子图同构问题.作为子图同构的重要部分,类型同构(type-isomorphism)在处理部分RDF查询,如星状查询和链状查询等,具有较高的性能.目前,现有解决类型同构的方法匹配效率均依赖于CPU的计算能力.近年来,图像处理单元(graphic processing units,GPU)的发展提高了图数据处理的性能.与CPU相比,GPU多处理器具有高并发、易扩展以及价格成本低等优势.由于CPU处理大规模RDF数据的计算能力有限,提出一种基于GPU的RDF类型同构算法,使类型同构问题在GPU架构上通过并行的方式解决.最后,实现了基于GPU的RDF类型同构算法,并在基准数据集LUBM上对该算法进行性能测试,实验结果表明:该算法显著优于基于CPU架构的算法.
基于圈复杂度的静态测试用例排序方法

针对如何排列测试用例的问题,提出一种基于圈复杂度的静态测试用例排序方法。首先介绍圈复杂度和基于方法覆盖的测试用例排序算法;然后将圈复杂度应用到排序算法中,设计了两种新的排序算法;最后通过实验,检测改进方法在错误检测方面的有效性。实验结果表明,与已有的几种优先级技术对比,上述改进方法能够达到更高的错误检测效率,有利于提高测试效率。
基于旋转不变NL-means迭代优化的CT图像POCS重建方法

鉴于NL-means算法在图像去噪领域的卓越表现,提出一种基于旋转不变NL-means迭代优化的POCS CT图像重建算法。第一步,进行POCS重建,使图像满足投影一致性和非负性,第二步,对重建图像进行旋转不变NL-means优化,平滑均匀区域,保护边缘信息。以上两步交替进行,直到满足停止迭代准则。在稀疏角度和有限角度两种情况下,对该方法进行shepp-logan体模重建实验,通过对重建图像的视觉和指标评估,所提方法能更有效地抑制图像噪声,信噪比更高,重建结果更接近理想图像。
一种基于环切割的约束满足问题求解算法

该文首先给出一种无环约束满足问题的无回溯搜索算法Tree_Search,然后将环切割思想嵌入到目前最流行的MAC3 rm算法中,给出一种新算法CCS.CCS将原回溯搜索过程分为两部分:第1部分通过回溯搜索求解环切割集中变量,将原问题化简成一个满足弧相容的无环问题;第2部分通过无回溯的Tree_Search算法求解化简后的无环问题,改进了MAC3rm算法.证明了MAC3rm算法在环切割集上求得的局部解一定可以扩展为一个全局解,并且如果原问题无解,则MAC3rm算法在环切割集上找不到局部解.实验结果显示,CCS的效率在大多数情况下高于MAC3rm.在求解随机问题相变阶段的测试用例时,CCS的效率最高可以达到MAC3rm的140倍.Benchmark中几组问题的测试结果显示,CCS在整体上效率高于MAC,最高可以达到MAC3rm的100倍以上.
多模态张量数据挖掘算法及应用

近年来,多模态数据挖掘技术备受关注,如何高效地挖掘大量多模态数据成为一个研究热点。其中,基于张量表示的多模态数据挖掘,即多模态张量数据挖掘,是一个重要的研究问题。综述了多模态张量数据挖掘算法进展及其在计算机视觉中的应用。首先根据算法的样本标记、任务和核心技术的不同,对这些方法进行分类,并给出了相应的介绍和分析。其次,讨论了一些多模态张量数据挖掘算法在计算机视觉问题中的典型应用。最后,就多模态张量挖掘在计算机视觉领域的研究现状与研究前景进行了简要的分析。
基于改进引力搜索算法的优化特征选择算法

针对引力搜索算法早熟收敛和局部收敛能力慢的不足,提出一种改进的引力搜索算法(BGSA-PS),并用于特征选择处理,从原始特征集合中寻找合适且数量较小的特征子集。加入多样性因子更新粒子的速度,扩展全局搜索空间,防止早熟收敛,结合模式搜索法增强并加速局部搜索能力。在UCI分类数据集上的实验结果表明,该方法同原始离散型引力搜索算法及相似算法相比,选取的特征数量较少、分类精度较高,是一种有效的特征选择方法,可广泛用于特征选择领域。
基于曲波变换的图像非线性增强改进算法

在传统曲波图像增强中,非线性增益函数通常需要调节多个参数。针对该问题,提出一种基于曲波变换的图像非线性增强改进算法。在处理低对比度图像前,对其空间域特征进行分析处理,将空间域非线性增强和曲波非线性增强处理相结合,通过较少的参数选择,结合曲波变换的多尺度特性,提高曲波增强方法的自适应度。实验结果证明,该算法具有较好的图像增强效果。
与数据挖掘相关的整数矩阵的左右可逆性研究

考虑了数据挖掘中基于整数矩阵的离散数据观测模型,并提出了观测矩阵的整数分解问题。该问题实质上是求解经典的线性丢番图系统,只是要求基矩阵是被分解矩阵的一个部分。提出了一个新的求解方法——左右逆法,并研究了与此相关的一类满秩非方整数矩阵的整数左右可逆性问题,提出了一些左右可逆的充分条件以及求整数左右逆的方法。该方法可以求出某些最小二乘法无法求出的整数逆,并与最小二乘法结合构成了一个整数分解的完整解决方案。
无线隧道施工监控系统瞬时故障恢复控制

隧道施工中采用无线监控技术具有减少网络布线、增加系统灵活性的优点,但是现场施工环境的复杂多变性及传感器节点软硬件不稳定性会导致监控系统瞬时故障而引发安全事故。针对瞬时故障,从保障系统功能出发,建立瞬时故障层次模型,提出了一种多层次故障恢复控制策略,对现场数据监测层、数据传输层、安全防护层、应急响应层四层瞬时故障进行处理。模拟实验表明,该恢复控制策略能提高监控系统对灾害的检测准确率和应急响应动作的执行有效率,有利于保障隧道施工人员安全。
基于UML交互概览图的测试线索的生成方法

针对单一UML模型测试不充分的问题,结合UML2.0交互概览图的特点开展测试方法研究,提出一种测试线索自动生成的方法。首先,给出UML类图、顺序图、交互概览图(OID)的形式化定义;通过提取交互概览图的流程信息和对象交互信息分别构造节点控制流图(NCFG)和消息序列图(MSD);将从MSD提取的消息路径嵌入到NCFG中,构造可测试交互概览图模型;最后采用两两覆盖准则生成测试线索。实验验证了该方法自动生成的测试线索在保证测试充分性的前提下可避免组合爆炸。
基于CN-M的邮件网络核心社团挖掘

在当今互联网时代,电子邮件的快速、低耗等特性,使其成为人们生活和工作中的必需工具。为了智能化地提取和分析邮件网络中的海量数据,以从海量邮件数据中挖掘潜在的有价值的信息,将社会网络分析方法应用于邮件网络分析,提出了基于CN-M(Core Node-Modularity)的邮件网络核心社团挖掘算法。首先用Java Mail对数据进行解析,将解析后的数据保存在数据库中,使用这些数据来构建邮件网络图,根据节点的连接中心度、紧密中心度和中间中心度计算加权中心度,由加权中心度最大的节点开始,根据模块度指标进行核心社团的挖掘。实验结果表明该算法可以很好地挖掘邮件网络中潜在的核心社团。
煤炭燃烧过程中重金属迁移及控制规律的热力学模拟

选择对人体和环境危害程度较大的有害元素汞（Hg）、铅（Pb）和铬（Cr）作为研究对象,利用FactSage软件模拟煤炭燃烧过程中温度、压力对3种重金属的迁移情况并探究若干种元素及化合物对其控制作用影响。结果表明,温度较压力对重金属迁移影响更为显著。Hg在燃烧全程以不同形态接近100%的迁移量进入气相;Pb在850℃开始大量迁移;Cr在1150℃产生迁移趋势。从热力学角度Hg无法被固定;Pb会与Al2O3形成高熔点的化合物得到有效抑制;Cr与碱金属、碱土金属形成高熔点的化合物被赋存在固相或液相中,MnO对Cr也存在间接抑制作用。3种重金属对Cl元素尤为敏感,高氯煤的燃烧除了其本身存在污染外势必会与重金属形成低沸点化合物产生强烈气相迁移并造成进一步的生态破坏。
基于Curvelet的彩色癌细胞分割新方法

针对彩色图像分割问题,将Curvelet变换与SVM理论相结合,形成了有效的彩色图像分割新方法。通过曲波变换将彩色图像分解到各通道,用Mean Shift找到各通道上特征图像的模式点,再用模式点周围的样本训练SVM,用训练好的SVM对各通道样本进行精确分类,把所有通道滤波后的图像进行重构,使癌细胞凸显并二值化。该方法可以快速,精确地定位到多目标物边界。通过MATLAB进行仿真实验,表明了该方法的有效性。
基于数据流模型的模糊聚类

模糊聚类是数据挖掘中一个重要聚类算法。当前,基于数据流模型的聚类算法已有了广泛的研究,但这些算法均为硬聚类,尚未见数据流上进行模糊聚类的文献。提出一种针对数据流模型的加权模糊聚类算法,基于真实数据集合和人工数据集的实验表明该算法比传统的模糊聚类算法具有更好的聚类性能。
用线程级推测技术在多核体系结构上并行化科学计算应用

线程级推测技术使在多核上加速传统上难以手工或自动并行化的串行程序成为可能,它不仅需要合理地选择线程的划分策略,而且需要合理地选择适合推测执行的应用.已有的大量研究主要集中在如SPEC CPU这样的桌面应用领域,为了全面地认识TLS技术的应用适用性,本文探讨TLS技术对科学计算应用的性能提升潜力,提出一套TLS适用性的基本判定准则,实验结果表明采用该技术加速SPLASH2中的多数应用可以有效利用16核及以上的计算资源.
拟陷阱同步自动机的最短同步字的长度

既非陷阱也非强连通的同步自动机称为拟陷阱同步自动机。对于任意的拟陷阱同步自动机A,利用其强连通子自动机的状态数给出了A的最短同步字的长度的一个上界,进而获得了A满足C∨ern猜想的一个充分条件。
可重构系统中基于空间邻接度的实时任务放置算法

提出了一种基于三维空间邻接度的放置算法,该算法将硬件任务按照长、宽及调度时间构成一个三维资源模型,将每个硬件任务看成是一个空间块。首先对可重构资源进行编码,到达的任务总是通过某个顶点依附另一个任务的边界被放置,确定候选的放置顶点;然后以到达任务与已放置在三维空间的邻接度为代价函数,选择代价函数值最大的顶点放置任务,从而使得到达任务与已放置任务在三维空间接触的邻接面最大。可使任务安排得更紧凑,减小对系统资源的浪费,提高芯片利用率。
基于深度学习的肺部肿瘤检测方法

随着现代计算机技术的发展与应用,计算机辅助诊断系统在医学影像分析领域的地位变得愈发重要。其技术的关键在于病灶的定位与分类。由于图像的特征提取十分复杂,若应用传统机器学习方法,则需对图像作大量的预处理。文中提出一种基于深度学习的肺部肿瘤检测方法,运用卷积神经网络对患者肺部肿瘤图像进行特征提取。结合区域建议网络预测肿瘤在图片中可能存在的位置,同时生成建议框。利用学习好的特征对目标区域进行分类并微调建议框的位置。该方法无需人工设计目标特征,通过卷积神经网络学习到的特征更加具有代表性,且能够较好地预测肿瘤的位置。在NLST以及Kaggle的数据集上对该方法进行了评估。实验结果表明,该方法具有较高的准确率和效率。
拓扑同构的计算机自动判定

拓扑同构问题是周转轮系机构的结构类型综合及优选的重要影响因素。针对现有判定算法的复杂性、局限性,且不能用计算机自动实现的缺陷,提出可对任意拓扑图实现同构判定的新算法,并成功地开发了一款软件,实现了拓扑的自动判定,最后给出了软件的开发过程。实例证明该软件实现的自动判定准确、简单、高效。
基于模糊PID的多类型轴同步运动控制技术研究

在风洞设备中,存在着大量多轴联动或同步运动驱动机构,多轴同步运动精度影响风洞试验的品质;为提高多轴同步运动精度,对常用的同步控制模型进行了研究和分析,提出了以模糊PID控制算法为核心的主-从式与耦合式相结合的控制模型,并开展了双电机轴系统、双液压轴系统以及混合轴系统的建模仿真与试验分析;试验结果表明该控制方法不仅能够减小多轴同步系统的同步运动误差,还能有效减小外部干扰的影响。
改进的自适应小波阈值去噪新算法

针对软硬阈值去噪算法中存在的边缘模糊等问题,分析含噪图像中噪声的分布特点,提出了基于最小均方算法的自适应去噪新算法。该算法基于分层理想阈值保留图像细节并抑制噪声,确定各个尺度级的自适应最佳阈值,提高峰值信噪比。实验对比表明:自适应小波阈值去噪新算法处理后图像的信噪比均提升了12%,图像去噪效果明显。
基于四元数法的固定翼微型飞行器姿态控制

由于无人驾驶飞行器更多的参与了单独的具有挑战性的任务,对其飞行时进行敏捷控制已经成为必须;当为飞行器设计控制器来执行某种飞行操作时,最关心问题之一就是选用哪一种姿态描述;四元数描述法具有较少的密集计算并且提供了奇异自由的解决方案以及具有特殊的属性,可以利用它设计简单的、通用的姿态控制器;文章的主要目的是描述一个基于四元数的姿态控制器的设计和实现;该控制器关注固定翼微型飞行器脱耦滚动控制和悬停到水平飞行模式的转换;仿真结果表明了基于四元数的控制方法所设计的控制器能够对飞行器进行有效性的控制并为其提供理想的飞行姿态。
基于移动IPv4/IPv6演进云计算框架设计

为满足云计算平台的资源需求,充分利用异构网络资源建设云计算基础平台,设计了一种基于移动IP技术的IPv4/IPv6虚拟机在线迁移框架。该框架的实现需利用设计的云计算控制引擎为核心转换连接异构网络并在NAT-PT与隧道技术协作下完成。框架建立的网络结构适用于IPv4与IPv6虚拟机之间的无缝迁移,并可向客户端跨IPv4/IPv6网络提供云计算服务。该框架可应用于IPv4/IPv6过渡期间云计算基础平台建设。
桥式起重机定位及防摆的最优迭代控制

在起重机定位防摇优化控制研究中,由于桥式起重机定位防摆控制系统是一个强耦合、非线性模型复杂系统,系统的实时性能差,传统的PID控制器往往难以进行高精度定位,防摇控制也并不理想。为解决桥式起重机运行的规律优化控制,提出应用最优迭代学习控制的方法,实现对系统的定位以及防摇精确控制。用拉格朗日(Lagrange)方程建立桥式起重机的数学模型和最优迭代学习控制模型,对桥式起重机进行定位防摇控制仿真。结果证明改进的控制算法有效,并通过仿真为桥式起重机精确定位,防摇控制提供了科学依据。
基于FPGA的视频采集系统设计

论文旨在研究一种基于FPGA的视频采集系统的实现方法,采用Verilog硬件描述语言设计并验证了系统中的I2C总线配置模块、ITU_R655视频解码模块、视频帧缓存模块和视频显示模块。通过该系统的设计,完成了对视频信息的采集,并能够进行实时显示,基于FPGA的系统设计为视频采集提供了更加灵活高效的实现可能性。该系统具有体积小、效率高、成本低等优点,可广泛应用在视频处理系统、安防监控系统和视频传输系统等。
基于多变量公钥密码体制的环签名变体方案

基于多元二次方(MQ)问题的多变量公钥密码体制是一种可以抵抗量子攻击的系统。分析基于多变量公钥密码体制的环签名方案,指出其存在密钥泄露和安全证明错误的问题。为解决上述问题,对环签名者和其他环成员采用不同的密钥构造方式,提出一种可证明安全的环签名变体方案。该方案最大程度地去除原方案对IP问题的依赖,使得方案的安全性直接规约于MQ问题,以提升安全性。在环签名的标准安全模型下,分别从正确性、匿名性和不可伪造性等方面对方案进行分析和安全性证明,结果表明,与原方案相比,该方案有较高的安全性。
软件体系结构的复杂网络社团特性研究

作为系统设计的高层抽象和系统实现的蓝图,SA体现了系统的基本思想和系统开发的早期决策.对所开发系统的SA结构的复杂网络社团特性研究,是了解整个系统的网络结构和功能特征的重要途径.介绍了复杂网络及复杂网络社团理论和方法,提出借助复杂网络社团思想进行SA复杂网络社团特性度量.将SA结构转化为复杂网络模型,并通过SA的模块度、SA的层次性及SA的重叠性等来进行SA结构的复杂网络社团特性研究.最后,通过实例对所提出的研究思路进行验证.实践表明,此方法能较好地对所开发系统的SA结构的复杂网络社团特性进行评估及度量,为系统后续开发等工作提供依据.
面向患者的智能医生框架研究

目前,国内对中文智能医生的研究相对较少,针对患者需求的智能医生研究更少。鉴于此,提出了一种能及时准确地回答患者健康问题的"一问一答"智能医生框架。在该框架中,首先构建一个包含1 126 214个三元组的中文医学知识图谱和一个包含60万记录的问答库;其次提出一种基于依存关系的问题分析算法,以对用户的提问进行分析;再次提出一种将自然语言表述的临床表型数据转换成语义三元组的方法;然后提出一种问题综合评分算法对候选答案对应的问题进行评分;最后实现了一个妇产科智能医生原型系统,并利用真实的问答语料对其进行人工测试,实验结果表明使用该框架构建的智能医生框架可以有效地回答用户的问题。该项成果已成功应用于某公司的健康咨询APP中。
支援干扰下战斗机突防段综合航迹规划

针对传统A~*算法搜索空间以及收敛时间等方面的不足,首先提出了改进的A~*算法;其次对战斗机突防段综合航迹规划影响因素进行分析,在此基础上建立了战斗机对地攻击突防段代价函数数学模型;然后对支援干扰下的雷达压制区进行研究,确定干扰机位置,由此条件构建支援干扰下战斗机突防段综合航迹规划模型;最后应用改进的A~*算法进行战斗机突防段综合航迹规划。仿真实例表明,基于改进的A~*算法可以有效地进行突防段的航迹规划,可以有效地减小航迹的代价,提高战斗机的突防概率,有利于我方战斗机成功突防。
一种基于熵和聚类理论的图像阈值分割算法

为了解决传统的Otsu法均分像素点的缺点以及Kapur法易受干扰的不稳定性,分析了这两种算法理论上的联系并结合它们的各自优势,提出一种新的算法,实现两者在图像阈值选取上的一种均衡。实验结果表明,新算法对图像直方图不具有明显双峰、目标像素点占比很小、图片存在干扰信息源等情况均能得到理想的分割效果。该算法可用于更大范围的图像分割处理,并且展现了更强的稳定性和自适应性。
基于KPCA-LS-SVM的工业锅炉烟气含氧量预测

排烟含氧量是评价燃烧过程好坏和锅炉优化运行的重要指标,也是调节最佳风煤比的主要依据。针对工业锅炉氧量计使用受限的问题,提出一种混合的软测量方法:。为了提高烟气含氧量的软测量预测精度,本文分析与烟气含氧量有关的锅炉运行变量,从中确定8个,并采用核主成分析法进行参数处理,整合冗余,降低维数。经处理后得到的6个主成分,其累计贡献率达95.522%,以此作为最小二乘支持向量机软测量模型的输入。在此基础上,通过划分网格来改进交叉实验法,进而优化最小二乘支持向量机的2个参数。经优化得到的误差参数γ和径向基核函数参数σ~2分别为90.3和239.6,模型具有较高的训练精度。最后对某循环流化床锅炉进行建模仿真,利用采集的数据,分别建立最小二乘支持向量机、核主成分分析的最小二乘支持向量机和BP神经网络3种模型。应用3种模型对烟气含氧量进行预测,并采用3个模型性能指标进行对比分析。结果:表明,基于核主成分分析的最小二乘支持向量机的工业锅炉烟气含氧量模型,在小样本条件下学习更加有效,建模采样过程更快,预测精度更高。该模型有助于实现工业锅炉烟气含氧量在线软测量。
基于图像识别的乒乓球选手颈椎健康分析

随着生活节奏的加快,长期缺乏锻炼导致颈椎病的发病率越来越高,而乒乓球作为中国国球,深受人们喜爱,对预防和治疗颈椎病有一定作用。讨论了一种基于图像识别的检测乒乓球选手头部运动的方法,并提出了一种新的基于颜色反馈的改进型跟踪算法,创新性地提出将算法闭环,极大的提高了检测和跟踪准确率。同时设计一种全新的检测头部运动以检测目标范围中的头部运动特征,得到了选手每次运动扭头次数的数据,并通过问卷调查的方法对选手的健康状况进行调查,得出结论:选手每周打乒乓球5个小时对颈椎健康疗效较好。
某机载吊舱结构强度与疲劳寿命仿真研究

机载电子吊舱使用环境恶劣,载荷谱获取困难。为解决采用试验的方法分析吊舱结构的疲劳寿命成本高、耗时长这一问题,使用极限方法,利用战斗机的载荷谱折算吊舱的受力载荷谱,采用了有限元仿真研究某机载电子吊舱的结构疲劳寿命,分析了吊舱重量、重心位置发生变化时,吊舱结构疲劳寿命的变化趋势。结果证明在更恶劣的机载环境下,吊舱的结构疲劳寿命安全系数也满足挂飞使用要求,验证吊舱设计的结构安全性,为吊舱的结构设计和疲劳寿命分析研究提供参考。
工业以太网与物联网互联模型的研究

以TCP/IP模型为基础,建立了统一的物联网与工业以太网通信模型,实现了物联网与工业网络的互联;基于以太网技术,两种不同功能的网络可通过统一的模型进行集成;物联网和工业以太网的标准数据部分是基于标准TCP/IP模型的,而工业以太网协议的实时数据部分是基于扩展TCP/IP模型的;物联网以电子标签和数据库为基础,实现零部件和产品信息的实时共享和互通;互联网络既可以各自实现工控和物联的基本功能,还可以实现各种综合的交互功能;应用实例证明了网络互联模型的可行性和正确性。
利用角点历史信息的异常行为识别算法

针对视频监控场景中的异常行为事件,如突然的奔跑、人群的异常聚集等现象,提出一种利用角点运动历史图策略的行为识别算法,即首先通过角点提取算法进行场景角点提取;然后通过时间累积获取角点的历史图,通过角点历史图将场景中的角点划分为静态角点和动态角点;最后通过动态角点分析完成监控场景异常行为分析识别。新算法充分利用了图像的时空信息,并且克服了场景光照影响,增强了异常行为检测与识别的准确性。通过真实场景实验可以看出,新算法能够对不同监控场景的异常行为进行准确检测,并且其检测速度快,满足实际应用需求。