Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
基于ZigBee技术的多信号源控制系统

针对传统有线多信号源的控制数量有限和手动操作不便问题,提出了一种基于Zig Bee技术的多信号源无线控制系统,其主要由Zig Bee星状网络、PC上位机软件和直接数字合成(DDS)信号源组成。采用Zig Bee通信协议栈,以CC2530组建星状网,通过Matlab GUI上位机软件发送控制命令,协调器接收指令并以一对多广播方式无线转发,终端设备接收指令后控制信号源输出信号。设计系统网络容量为256节点,上位机最大波特率为115200 Bd,信号源频率范围为0~40 MHz。实验表明,系统正确实现无线控制信号频率输出和扫描功能,输出频率精度为0.029 1 Hz,255个节点的信号源控制数量远高于传统信号源,图形用户界面(GUI)可无线灵活操控所有信号源。
基于2DGabor小波与BDPCA的掌纹识别

提出一种解决双向主成分分析(BDPCA)中小样本问题的掌纹识别方法。把掌纹感兴趣区域图像经过2DGabor小波变换后得到的每个图像都作为独立的样本,以增加每一类掌纹的样本数。设计一种基于样本散度矩阵的改进BDPCA算法进行特征提取。采用训练样本的k值矩阵代替训练样本的平均值矩阵,从而获得最优投影矩阵。将2DGabor与改进的BDPCA算法相结合进行掌纹识别。在PolyU掌纹库中的实验结果表明,该方法不仅减少了不同训练样本对识别率的影响,而且能够提高识别率,甚至当每类训练样本数仅为1时,也能得到较高的识别率,有效解决了掌纹识别的小样本问题。
电容电阻双模态成像系统硬件设计

为了降低电容电阻双模态成像系统硬件电路设计的复杂度,实现硬件电路模块设计的可重用性;在详细分析系统硬件功能的基础上,将电容电阻双模态系统分解成信号激励单元、信号检测放大处理单元、数据采集传输单元、模拟解调等模块;利用模块化设计思想构建了以DSP和FPGA为核心的电容电阻双模态成像硬件系统原型,该系统结构紧凑,容易操作;试验结果表明该系统有稳定性好,抗干扰性强等优点,模块化设计方法在电容电阻双模态成像系统硬件电路设计中具有优势。
同类机环境下不同尺寸工件的分批调度问题

为了有效地利用批处理机,提高生产效率,提出了同类机加工环境下具有不同尺寸工件的批处理机调度问题并进行了求解。由于该问题是NP难解的,给出了一个下界以衡量近似算法的性能,并证明了该下界的有效性。提出了批的隐性加工时间的概念,并以此为基础给出了一种新的局部优化算法,对最大最小蚁群算法进行了改进。使用启发式算法最终对同类机环境下分批调度问题进行求解。通过仿真实验将该蚁群算法与遗传算法、微粒群优化算法及BFLPT等进行比较和性能分析。
拓扑信息区域匹配的室内设计色彩转移算法

针对室内场景区域之间色彩区别度大、色彩相对丰富的特点,提出一种基于拓扑综合信息指导区域匹配的室内设计色彩转移算法.首先对室内设计图像进行区域分割,计算每个区域的拓扑综合信息,根据拓扑结构信息确定区域匹配关系,提高色彩转移的准确性;其次在已匹配的区域之间进行色彩转移,并对没有对应输入色彩的区域进行色彩调整,提高色彩转移的完整性;最后采用色彩和谐算法来降低色彩转移中产生的杂色对色彩转移结果的影响,提升转移后的色彩和谐度.实验结果表明,该算法在全局上能较好地保留图像色彩的丰富性,在局部上能获得较好的匹配关系和色彩调整结果,从而获得较好的色彩转移结果.
气动控制阀粘滞模型的改进与比较

Choudhury模型和双层二叉树模型在执行阀粘滞特性研究中应用广泛,但各自存在一定的不足。在详细分析各模型不足的基础上,给出改进方案,使得模型输入和输出符合物理特性。原模型以及改进后的模型在Matlab Simulink平台下完成了针对不同参数和输入曲线的粘滞现象的模拟与比较。根据ISA标准,改进后的模型与控制阀实际粘滞特性相符。
湖水环境下自主监测船的GPS导航设计

建立导航系统所需的全局静坐标系、局部静坐标系、船体动坐标系和自主船运动学模型。模拟人的驾驶技术,建立巡航和定区域节能2种导航模式,设计推理规则。分析实测的电子罗盘和GPS数据误差原因。为提高定位精度,设计海明窗FIR数字滤波器以及巡航面积计算方法。基于VC++开发导航软件,在自主研发的监测船上开展实验。结果表明,FIR对电子罗盘信号的滤波效果优于GPS信号,巡航模式可实现大范围监测,定区域模式对重点区域进行监测时能耗较低。
面向时间感知的微博传播模型研究

随着在线社交网络的快速发展,提取信息传播特征和构建传播模型已成为研究热点。针对传统微博网络传播模型未考虑用户的不完整阅读、潜伏期和直接免疫等行为难以准确识别免疫节点的缺陷,通过分析用户的行为特征,提出增加传播的个体分类和完善传播途径的微博网络传播算法(MSILR)。该算法可以使用户根据微博信息的传播特性及时获得、传播和屏蔽信息,根据模型反映的社会关系和在线社会行为完善社交网络的功能。以新浪微博为例,分析微博网络的传播机理和网络参数对信息传播过程的影响,完善动力学演化方程组,刻画信息传播过程随时间的演化规律。在真实微博网络数据集上进行测试,并与传统算法进行比较,实验结果表明了MSILR算法的有效性和可行性。
基于自适应GOP的三维提升小波视频编码技术

在三维提升视频编码框架中,视频运动场景切换时相邻视频帧之间的时间相关性将显著减弱,使得解码视频图像在场景切换处质量急剧下降。针对这一问题,提出了一种新的基于视频亮度分量的场景切换检测方法,并根据场景切换自适应分配图像组(group of picture GOP)大小。实验结果表明,该自适应分配GOP策略有效提高了三维提升小波视频图像的编解码质量,降低了场景切换对视频编码的影响。
康复机器人患肢参数的在线辨识

根据患肢训练时力和位置等信息反馈,提出用解超定方程组的方法在线辨识患肢的动力学参数,实现患肢动力学模型的在线辨识,为远程康复训练机器人系统的实时控制提供较为准确的依据。仿真实验验证,该方法能较好地改善系统的动态性能,使系统具有较好的稳定性和鲁棒性。
基于ARM-Linux的GUI系统体系分析及其应用设计

实现一个表现良好的嵌入式GUI系统要求开发者对操作系统及底层硬件的各个组件及其之间的交互都十分清楚。阐述GUI的核心设计理念,并对基于ARM-Linux的GUI的实现原理和体系结构进行了详尽的分析探讨,最后给出基于MiniGUI的具体应用设计,对研究人员开发嵌入式GUI系统具有指导意义。
基于Renyi熵的LS-SVM财务困境预测模型

为了提高企业财务困境预测的正确率,减少训练模型的样本数和训练时间,在传统支持向量机预测模型的基础上,将Renyi熵和最小二乘支持向量机算法应用于财务困境预测,提出了一种基于Renyi熵的最小二乘支持向量机预测模型。独立推导出了适合财务困境预测这一离散序列的熵以及支持向量机核函数的表达式,同时,给出了这一改进算法的实现步骤。实验结果表明,该算法无论是训练样本的数量还是训练时间,都显著优于传统的最小二乘支持向量机以及标准支持向量机预测模型。
阶跃基权系数时变的预测函数控制

研究预测函数的精度优化问题,传统预测函数控制基函数为全局函数,过程预测轨迹与参考轨迹在预测时域内的拟合只有有限个拟合点,无法实现在整个预测时域内的整体优化目标。针对实际中无法实现全局拟合的情况,提出一种基函数进行加权来提高过程预测轨迹与参考轨迹逼近程度的新方法。根据参考轨迹的特点,采用阶跃基函数,其加权系数随着预测时步的增加而减小,在预测时域内使过程预测轨迹逼近参考轨迹,提高整体优化目标,减小了第一步预测控制量与理想控制量的差。每次控制量计算先进行基函数的权系数修正,保证过程预测轨迹与参考轨迹的尽可能全局拟合。上述预测函数控制策略用于某水厂混凝投药过程控制,在Matlab上仿真表明,具有更好的跟踪性和抗模型失配能力,比传统预测函数控制算法具有更好的控制效果。
征兆测试新方法

征兆测试和奇偶测试是已经使用多年的基于穷尽输入的固定型故障测试方法。在征兆测试与奇偶测试相结合的基础上,提出了一种新的征兆测试方法,即三阶征兆测试法。本方法的特点在于提高测试效率的同时也提高了征兆测试的故障覆盖率,使得原来征兆不可测的电路也可以进行征兆测试。其主要思想是在传统征兆测试的基础上首先引进奇偶测试,对被测电路进行预处理,提高测试效率;然后,对征兆测试作进一步升华处理,成为二阶、三阶征兆测试,提高测试的故障覆盖率。通过对部分基准电路和常用电路的测试实验验证了所提新方法的实用性和有效性。
基于熵权的群组动态优化竞争的P2P信任模型

针对P2P网络中节点行为的动态性改变和共谋攻击等关键问题,提出了一种基于熵权的群组动态优化竞争的P2P信任模型。该模型以节点全局信任度为依据,在逻辑上将节点分至不同速率群组;基于"熵权法"计算群组熵值及权重值,并更新时间周期内群组节点局部信任度,计算群组局部评价信誉标准差和节点局部评价标准差;采用动态优化竞争策略,调整节点或群组。该模型不仅在节点分组的基础上引入了群组权重值,以提升信任计算的准确度,而且在优化竞争过程中考虑节点行为的相似性,以强化激励策略。仿真实验表明,该模型在识别、抑制节点的动态性振荡行为和抑制共谋攻击行为方面均有一定的改进,在交易成功率方面有一定的提高。
异类产品专利激发设计灵感的方法

为辅助产品创新设计,分析了可能用于获取异类产品专利的现有方法存在的问题,提出了一种特别有利于高效获取关联异类产品专利的新方法——关联拓展法。进而提出了从获取的异类产品专利识别和提取灵感激发因素的方法,建立了借助于异类产品专利激发设计灵感的过程模型。最后,以冲击钻的创新设计为例,验证了所提方法的有效性。
受限于MER型沸石中水的分子动力学模拟

针对受限于MER型沸石中水的结构性质和扩散性质进行分子动力学模拟,为MER型沸石的制备及离子交换提供了理论依据。结果表明:H2O在不同阳离子的MER型沸石中具有不同的结构性质。K+与H2O形成的水合阳离子在MER型沸石合成中起到了模板剂的作用。随着温度的升高,MER型沸石中H2O的有序度下降,沸石骨架外阳离子的水合能力下降;H2O在MER型沸石中的非键势能逐渐增大,H2O的扩散系数均相应增大。H2O在不同阳离子的MER型沸石中的扩散活化能大小顺序为:K-MER型沸石&gt;Na-MER型沸石&gt;NH4-MER型沸石。MER型沸石骨架及骨架外的阳离子对H2O的扩散性质有较大的影响。
自卫干扰对无人机敏感性的影响研究

研究了单架无人机在突防地空导弹系统的过程中,自卫干扰对无人机敏感性的影响,分析了自卫干扰在敏感性各个环节的作用,仿真分析了平均干扰功率对无人机最小暴露半径、被探测到的概率、脱靶距离及被击中概率的影响。仿真结果表明,使用自卫干扰技术能有效地降低无人机的敏感性,从而提高其作战生存力。研究结果可为无人机敏感性评估、生存力增强措施的研究及雷达探测系统的效能评估提供一定的依据。
基于CP-ABE和SD的高效云计算访问控制方案

存储在云端服务器中的敏感数据的保密和安全访问是云计算安全研究的重要内容。提出了一种安全、高效、细粒度的云计算访问控制方案。密文的加密采用了借助线性秘密共享矩阵的CP-ABE加密算法,并将大部分密文重加密工作转移给云服务提供商执行,在保证安全性的前提下,降低了数据属主的计算代价。该方案在用户属性撤销时,引入SD广播加密技术,有效降低了撤销时的计算开销和通信开销。理论分析表明该方案具有数据机密性、抗合谋攻击性、前向安全和后向安全,最后的实验结果验证了方案具有较高的撤销效率。
基于遗传算法优化小波神经网络的短时交通流量预测

为了提高小波神经网络对具有时变性、非线性和复杂性等特点的短时交通流量预测的准确性,提出一种基于遗传算法优化小波神经网络的短时交通流量预测模型。利用遗传算法隐含并行性、自适应随机搜索及全局寻优的特性,优化小波神经网络的权值和阈值,克服了小波神经网络易陷入局部最优、得不到最优参数的缺陷。仿真结果表明,该方法对短时交通流量具有较好的非线性拟合能力和更高的预测精度,并具有良好的应用价值。
一种新的遥感图像海岸线检测方法

灰度遥感图像像素数一般比较大,特别是高分辨率的遥感图像,海岸线检测速度比较慢,限制了在工程中的实际应用。为了提高大型遥感图像的速度和精确性,提出了一种基于模糊聚类的快速海岸线检测方法。方法能够快速准确的提取和检测海岸线,对检测时间复杂度为常数,不随着遥感图像的增大而增大,并且检测过程中,无需人为干预,无需依靠阈值分割,而能够自动快速地从分割遥感图像中提取出海岸线。采用合成孔径雷达(SAR)遥感图像做了仿真实验,证明方法能够快速而有效的提取出海岸线。
基于属性的自证实模型及其安全协议

针对可信环境下被验证方需要向验证方发送其软硬件基本配置信息来证明其完整性而产生的攻击问题,给出一种基于虚拟机技术的属性自证实(PSA)模型及其安全协议,并对协议进行安全性分析。首先通过在被验证平台上建立一个可信虚拟机,然后由该虚拟机实现对被验证平台上其他组件的度量,并可靠地报告代表当前平台运行环境的安全属性给验证方。自证实方式可以提高通信的安全性,并且减少维护独立可信第三方时所需的开销;使用基于属性的远程证明方式,能够提高被验证方的安全性;安全协议引入了TPM的不可迁移密钥特性来防止假冒攻击的发生。
基于FP-tree的快速挖掘全局最大频繁项集算法

挖掘最大频繁项集的算法多基于局部数据库,为此提出了一种基于频繁模式树的快速挖掘全局最大频繁项集算法。该算法首先挖掘出所有全局频繁项目组成集合,然后各个节点根据该集合构建局部频繁模式树,最后将该集合作为全局最大频繁候选项集,采用自顶向下策略挖掘出所有的全局最大频繁项集。与类Apriori算法相比,该算法采用的频繁模式树结构能大幅度降低数据库扫描次数和运行时间;自顶向下的策略能大幅度减少候选项集数和通信量。实验结果表明,该算法是快速和高效的。
面向产业链协同SaaS平台的企业群应用配置技术研究

针对产业链协同SaaS平台以龙头企业为核心的应用配置模式,分析了产业链协同SaaS平台的配置需求因素,定义了产业链协同SaaS平台的各个关键要素和要素之间的规约,提出了基于产业链协同SaaS平台的企业群应用配置模型。对企业群用户的可配置技术以及数据存储策略进行了研究,提出了表单视图定制算法,并在汽车产业链协同SaaS平台销售订单管理中进行了应用验证。
基于模块度优化的标签传播社区发现算法

标签传播算法(LPA)是一种快速高效的社区发现算法,算法无需社区数量等先验信息,但存在大量随机性,稳定性较差.为了提高标签传播算法的稳定性,提出了一种改进的标签传播算法(LPAMP).该算法分为两个阶段,第一阶段以模块度贪婪为依据,进行节点粗聚类;第二阶段在粗聚类的基础上,进行节点标签传播.实验结果表明,所提算法降低了标签传播算法的随机性,增强了稳定性,并且提高了准确率.
基于多分辨率的厄米高斯矩的LBP纹理分类

针对LBP(局部二值模式)纹理描述子局限于在单一分辨率下捕获纹理图像的纹理信息的问题,提出一种基于多分辨率的厄米高斯矩的LBP纹理分类方法。首先结合图像纹理的多分辨率特性,采用厄米高斯矩对图像进行多分辨率重构,然后利用LBP纹理描述子对重构图像进行特征提取,最后采用K近邻特征空间距离的分类方法进行纹理分类。选取KTH-TIPS纹理数据库的纹理图像进行测试实验,实验结果表明,与传统LBP纹理分类方法相比,使用多分辨率的厄米高斯矩的LBP纹理分类方法进行纹理分类,可以更加全面地描述图像的纹理信息,使纹理分类准确率更高。
神经网络极速学习方法研究

单隐藏层前馈神经网络(Single-hidden Layer Feedforward Neural Network,SLFN)已经在模式识别、自动控制及数据挖掘等领域取得了广泛的应用,但传统学习方法的速度远远不能满足实际的需要,成为制约其发展的主要瓶颈.产生这种情况的两个主要原因是:(1)传统的误差反向传播方法(Back Propagation,BP)主要基于梯度下降的思想,需要多次迭代;(2)网络的所有参数都需要在训练过程中迭代确定.因此算法的计算量和搜索空间很大.针对以上问题,借鉴ELM的一次学习思想并基于结构风险最小化理论提出一种快速学习方法(RELM),避免了多次迭代和局部最小值,具有良好的泛化性、鲁棒性与可控性.实验表明RELM综合性能优于ELM、BP和SVM.
高等院校目标考核信息化框架研究

开放、稳定和可扩展的目标考核信息化框架能够为高等院校目标考核工作提供详细、可共享的支撑数据,有助于提高目标考核工作效率。针对目前高等院校目标考核工作中存在的数据分散、数据共享不及时、工作效率低下等问题,在详细分析目标考核工作业务流程的基础上,基于MVC设计模式,整合Struts2、Spring、Hibernate和Easy UI框架,按照Java EE分层开发模型设计了高等院校目标考核信息化框架,包括基础数据、教学信息管理、指标管理、报表管理、系统维护和信息查询等重要模块。详细阐述了框架的结构和实现的关键技术。该信息化框架实现了目标考核网络化管理,提高了考核工作中数据管理的精度,达到了职能部门与二级学院之间数据及时更新与共享的目的,提高了高校的业务管理水平。
轿车副车架焊接变形优化研究

焊接变形是影响副车架装配精度的主要因素之一,后期矫正焊接变形将会增加副车架的开发成本。采用传统的方法优化焊接工艺需要多次实验,开发时间长而且成本高。为了缩短产品的开发周期,降低成本,使用焊接变形分析的有限元软件进行焊接变形仿真分析。首先根据分析结果调整夹具位置,然后优化焊接顺序,在长焊缝处采用点固焊的方法进行工艺优化。仿真结果表明,优化后焊接变形量减少到可接受的范围内,为实际的焊接工艺优化提供了理论依据。
点击欺诈群体检测与发现

针对目前存在大批网络用户,以群体形式来欺诈点击的问题,提出了一种检测点击欺诈群组的方法。首先使用频繁项集挖掘算法来发现共同点击过大量广告的个体用户,作为疑似欺诈组。然后,在对组内用户点击行为属性分析的基础上,运用孤立点检测方法找到与组内其他用户有显著差异的疑似欺诈用户。最后,运用贝叶斯分类方法对检测到的所有疑似欺诈成员分类,得到真正的欺诈群组和欺诈用户。在真实的数据集上进行的实验,验证了该方法的可行性和有效性。结果表明,该方法为点击欺诈检测问题提供了一条新的思路。
利用切比雪夫不等式的背景建模算法

针对运动目标检测问题中的背景建模问题,提出一种结合切比雪夫不等式和核密度估计的背景建模方法。首先利用样本均值与样本方差及切比雪夫不等式,快速计算各像素点属于前景和背景的概率,判别出前景点、背景点及可疑点。对可疑点再利用核密度估计方法,估计其属于前景与背景的概率密度来进行背景前景判别,最后通过设定阈值完成实时背景建模。实验结果证明,利用切比雪夫不等式能快速区分有明显特征的前景点与背景点,采用背景更新算法能得到理想的背景图像,降低了背景图像提取的误差,显著地提高了背景建模的速度。
轮廓结构张量B-样条多尺度表示的角点检测

在B-样条多尺度空间下定义了平面轮廓在其支撑区域(ROS)内的结构张量的多尺度表示。该轮廓结构张量不但能够很好地描述轮廓的多尺度形状信息,而且其在不同尺度下的行列式乘积还能够在增强角点的响应的同时抑制噪声的影响,由此文中把B-样多尺度轮廓结构张量的乘积定义为角点的响应函数。通过实验证明了所提出的算法对于简单几何模型能够实现百分之百的检测,而针对实物图像,算法显示了良好的旋转不变性和对微小的尺度变化并不敏感的特性,最后与其他的角点检测器进行了对比实验。
基于Spark平台的离群数据并行挖掘算法

大数据技术的快速发展,现有的离群挖掘算法效率可能显著下降甚至不适用。Spark内存计算可以有效地降低I/O成本,并能提高数据分析和处理的效率。使用Spark内存计算平台,提出了一种离群数据并行挖掘算法,目的是在Spark这样的大数据平台上对传统离群挖掘算法进行并行化,从而提高性能。最后以UCI数据集作为实验数据集对算法进行了验证,实验结果表明,基于Spark平台的离群数据并行挖掘算法具有良好的可伸缩性和可扩展性。
云环境中应用系统部署策略研究

在云环境中集约部署应用系统是当前信息化发展的主流,但由于云环境与物理机环境存在差异性,在该环境中部署应用系统的方式、流程等均与物理机环境有所不同。本文深入分析在云计算模式下部署应用系统的主要方式及特点,结合云环境的特性总结在该环境中部署应用系统时应考虑的因素以及主要的部署策略,并提出在该环境中部署应用系统的具体实施策略。
网络化非线性系统的非脆弱保性能控制

对具有对数量化和马尔可夫链数据包丢失的网络化Lipschitz非线性系统的非脆弱保性能控制问题进行研究。将网络化控制系统描述为马尔可夫跳变系统,根据Lyapunov稳定性理论,以线性矩阵不等式形式给出网络化Lipschitz非线性系统具有加性和乘性摄动的非脆弱保性能控制器存在的充分条件,控制器增益矩阵可通过解一组线性矩阵不等式求出。数值算例验证了该方法的有效性。
互联网络安全防御对高密度信息优化存储仿真

互联网络安全防御对高密度信息的优化存储,能够有效提高信息安全性以及用户查询信息的便利性。对高密度信息的优化存储,需要先获取信息的存储分布空间,通过位相将提取的重要信息重构为三维信息,完成对高密度信息的优化存储。传统方法分析数据存储的关键技术,得到各数据节点的均衡负载之间的差异,但忽略了对重要信息的重构,导致信息存储精度偏低。提出基于三维加密的高密度信息存储方法。根据对信息特征压缩代价系数的计算,获得高密度冗余信息的特征子集;通过信息存储和信息特征子集的自适应校验,获得高密度信息的存储分布空间;通过位相将提取的重要信息重构为三维信息,利用随机位相的加密方式将信息加密,利用逆向变换对信息进行解密,来提高信息存储安全性。实验表明,所提方法使得存储空间的占用优于当前方法,同时提高了信息的检索效率。
基于GPU的稀疏矩阵向量乘优化

针对稀疏矩阵运算难以发挥图形处理器的强大运算能力的现状,基于图形处理器的统一计算架构,在线程映射、数据复用等方面研究了一系列并行计算优化方法,从而完成了一种行压缩存储表示下的稀疏矩阵向量乘并行算法。这些优化方法包括:(1)利用Warp内线程天然同步特性,Half-warp完成结果向量一个元素的计算;(2)取整读取数据,实现合并访问;(3)输入向量放入纹理存储器,数据复用;(4)申请分页锁定内存,加速数据传输;(5)使用共享存储器,加速数据存取。实验分析表明,提出的各种手段起到了优化的作用。与已有的CUDPP和SpMV library中的CSR-vector算法相比,本算法获得了更高的存储器带宽和浮点运算吞吐量;整体性能比CPU串行执行版本快了3倍以上。
电力线通信系统的电磁兼容性研究

电磁兼容性(Electromagnetic Compatibility,EMC)是电力线通信(Power Line Communication,PLC)系统的关键技术之一。首先介绍了PLC技术的发展概况和相应EMC研究的基本情况;并介绍了有代表性的国家或地区和重要的标准化组织在PLC技术的EMC法律法规和标准方面的最新进展;然后介绍了我国在该领域的试验结果和研究成果;最后指出该领域存在的问题、同时对发展方向提出建议。上述研究总结了PLC技术的EMC法规和标准化的最新进展,可作为我国发展PLC时制定合理的EMC法规和管理制度的有益参考。
一种无线传感器网络簇头选择算法——基于簇头发送能耗

分簇算法中,簇头的选择对无线传感器网络的能耗有重要的影响,为了提高网络生存周期,提出了一种基于簇头发送能耗的簇头选择算法(SECCS)。为了平衡节点间的不同能耗,使已做过簇头的节点在其后若干轮内不能再次成为簇头,其预计不能做簇头的轮次根据簇头发送能耗来决定,并动态调整不能做簇头的轮次,保证候选节点数量在合适的范围内。在选择簇头时,限制簇头间的距离不能过小,并优先选择周围节点数量适中而平均距离较近的节点成为簇头,使簇头尽可能均匀分布以减少全网能耗。该算法不需要节点的剩余能量和位置信息,计算简单。通过仿真和数据分析,证明其网络生存周期较长。
带移动节点的无线传感器网络时间同步方法

为提高无线传感器网络中节点间时间同步的精度并且降低节点能量消耗,提出了一种基于移动节点与静态节点混合网络的时间同步方法。先建立一个带移动的节点的分簇网络结构,再结合发送者-接受者与改进的发送者-发送者两种同步模型从多个移动节点同时发起同步。通过数学分析和仿真得出该同步方法在同步时间精度和节点节能方面具有良好的性能。
履带车辆高速行驶承重能力优化设计仿真

针对履带车辆高速行驶时,履带动态张紧力的剧烈波动导致的履带脱落和磨损严重问题,对传统履带行驶机构进行结构改进,通过轮履变换实现履带环圆形运动,减弱履带动态张紧力波动。履带车辆高速行驶工况下,需要对预紧力和履带动态张紧力的关系进行精确数值计算。通过对行驶机构部件受力分析,研究高速行驶时履带动态张紧力的变化规律,建立履带动态张紧力的数学模型。基于多体动力学软件RecurDyn建立轮履变换车辆仿真模型,对不同预紧力条件下履带动态张紧力进行运动仿真。仿真结果显示,适当预紧力条件下轮履变换使履带车辆动态张紧力变化波动变小。结果表明履带动态张紧力的数学模型有效,轮履变换结构能够满足履带车辆重载高速行驶性能要求。
Hybrid-Fixing:上下文一致性错误的正确修复

在普适计算中,上下文持续快速变化,上下文感知应用根据上下文变化自动调整自身的行为以作出适应.然而,由于不可预测和控制的环境噪声以及环境动态变化等诸多因素的影响,环境上下文会发生一致性错误,从而导致应用表现异常甚至失效.为了解决这些问题,上下文一致性错误需要被自动并正确地修复,现基于已有工作提出了一项新的修复技术hybrid-fixing,它结合了对一致性约束的静态分析和修复动作的动态产生,即使一致性约束内部存在复杂依赖关系,也能确保所生成的修复用例必然正确.实验结果表明,这项修复技术大幅提高了一致性约束内部存在复杂依赖关系下一致性错误修复的成功率,并只花费了很小的时间开销.
基于神经网络与模糊理论的备件库选址预测

简要介绍了人工神经网络和模糊理论,分析了神经网络模糊控制的结构,设计出基于神经模糊算法的备件库选址模型,通过Matlab仿真工具实现了备件库选址的科学预测。实验表明,神经模糊方法是备件库选址预测的一种创新应用,对军事领域的科学选址具有较强的泛化能力。
学习过程中共享经验的Q学习算法的研究

主要以提高多智能体系统中Q学习算法的学习效率为研究目标,以追捕问题为研究平台,提出了一种基于共享经验的Q学习算法。该算法模拟人类的团队学习行为,各个智能体拥有共同的最终目标,即围捕猎物,同时每个智能体通过协商获得自己的阶段目标。在学习过程中把学习分为阶段性学习,每学习一个阶段,就进行一次阶段性总结,分享彼此好的学习经验,以便于下一阶段的学习。这样以学习快的、好的带动慢的、差的,进而提升总体的学习性能。仿真实验证明,在学习过程中共享经验的Q学习算法能够提高学习系统的性能,高效地收敛于最优策略。
一种复杂网络上信息传播的动态竞争机制

非共识性的意见普遍存在于人类的交互活动中。本文研究由带有反对意见的信息诱导出的信息竞争动态过程。建立一个新的信息竞争模型,以体现复杂网络中消息交互的真实情况。结果显示,对网络中节点进行k-shell分类后发现,节点的k-shell值在信息竞争过程中起到了重要作用。通过变换模型中的参数,可以成功解释不同的信息竞争现象。新的信息竞争模型非常适用于对网络信息传播的研究。
基于温度对H型水合物稳定性影响的分子动力学模拟

采用分子动力学模拟平台(ME),计算了H型水合物的性质及结构参数,并通过分析水合物晶体的最终构像、径向分布函数、均方位移、扩散系数、模拟体系势能等微观特征参数,考察了温度对H型水合物晶体结构稳定性的影响。模拟结果表明,随温度的升高,H型水合物的稳定性降低,笼型结构有分解之趋势。
视频监控场景下的面部遮挡检测

提出了一种监控场景下的面部遮挡检测方法。基于Ada Boost算法进行人脸验证,通过面部划分,分块分析是否存在遮挡情况。首先判断是否有人进入,在有人进入的情况下进行面部遮挡检测,对眼部区域采用Ada Boost方法及墨镜特征提取方法判断是否遮挡,而对嘴部区域采用高斯肤色模型进行判断。实验结果表明,该方法能实时检测面部遮挡的情况,并达到了较好的效果,适用于银行ATM等监控场景,具有较高的应用价值。
基于剖析信息和关键路径长度的软件扇出树生成算法

开发利用ILP(Inst ruction-level Parallelism)是现代高性能处理器取得高性能的关键要素之一。宽发射的超标量处理器、超长指令字处理器和数据流处理器只有在并行执行多条相邻的指令时才能获得较高的性能。数据流处理器的一个关键问题是如何把指令的计算结果高效地播送给目标指令而不用读写集中式寄存器文件。对于每条目标数大于指令所能编码的目标数的指令,编译程序都要插入一棵由MOV指令构成的软件扇出树来把计算结果播送给多条目标指令。为了暴露更多的ILP给硬件执行基底,提出了一种改进的软件扇出树生成算法,本算法根据目标指令的执行概率大小以及目标指令到该指令所在块的出口的关键路径长度来计算目标指令的权值,然后对各个叶子的优先权值进行排序,再根据优先权值的顺序来构造一棵软件扇出树,以便把指令的计算结果播送给多条目标指令。实验结果发现,本算法相对于传统的软件扇出树生成算法其性能有较大的提高。
局部球面规范化嵌入:PCANet的一种改进方案

当人脸图像中存在较大比例的光照变化或遮挡时,PCANet所采用的局部零均值预处理以及PCA滤波器对噪声的过滤作用将导致所生成的特征图的整体分布主要集中在0附近,在一定程度上丧失了冗余性。为了提升PCANet对抗噪声的能力,提出了局部球面规范化方法,并将其嵌入PCANet的卷积层,从而拓展了PCANet特征的丰富性。在UMBDB和AR库上的实验表明,改进后的PCANet具有更好的冗余性、鲁棒性和识别性能。一个重要的发现在于:特征的冗余性需要在噪声滤除的过程中逐步提升,直接对输入图像施加局部球面规范化可能会导致不稳定的识别性能。
硬件加速的渐进式多边形模型布尔运算

多边形模型的布尔运算中包含复杂的求交计算以及多边形重建过程,精度控制和处理效率是其中的关键.为了降低布尔运算复杂度,提出一种适合硬件加速的基于渐进式布尔运算的多层次细节网格模型生成方法.该方法采用分层深度图像来近似表示多边形实体的封闭边界,将多边形的求交计算简化为坐标轴平行的采样点的实体内外部判断;为了免去各层次细节模型的重复采样过程,渐进式地将边界采样点归并到低分辨率下的立方体中;运用特征保持的多边形重建算法将相同立方体内的边界采样点转换成多边形顶点,根据邻接关系生成网格模型.上述算法使用支持图形硬件加速的CUDA编程并行实现.实验结果表明了算法的可行性.
自动并行化中不规则循环的通信代码生成

不规则计算在大规模并行应用中广泛存在。在面向分布存储结构的自动并行化过程中,较难在编译时为不规则循环生成并行代码。并行代码中的通信代码对程序运行结果的正确性以及加速效果有着严重的影响。通过分析程序的数组重分布图,使用部分冗余的通信方式来维持不规则数组访问的生产者-消费者关系,可以在编译时为一类常见的不规则循环自动生成有效的通信代码。该方法使用计算分解和数组引用的访问表达式求解不规则数组在各处理器的本地定义集作为通信的数据集,分析针对此类不规则循环划分的通信策略,继而生成相应的通信代码。实验测试的结果取得了预期的加速效果,验证了方法的有效性。
X测试模型的改进与应用

针对目前常用的X测试模型结构松散和不够严谨的问题,提出了改进的X测试模型,能有效地规划测试工作和改善软件质量。改进的X测试模型在原模型基础上增加了回归测试和验收测试过程,对测试人员与测试方法间的关联进行了调整,强调客户的参与和测试需终止,从而解决了产品不符合客户要求、客户需求改变、测试效率低等问题。将改进的X模型应用于数字版权运营平台的开发测试中,应用结果表明,该模型提高了开发效率,保证了软件质量。
多租户环境下基于可信第三方的云安全模型研究

针对云计算中多租户环境特点,将可信第三方引入云计算的安全解决方案中,提出了一种新型的基于可信第三方的云安全模型。在该模型基础上,讨论了认证协议,并设计了基于TTP的多租户资源分配算法。采用CloudSim模拟工具进行仿真实验和性能比较分析,将短任务先行策略、先来先服务策略与本策略在资源成功执行率方面进行比较。实验结果表明,该模型能将可信度最高的云节点资源提供给云用户,有效构建了实体之间的信任网,可验证数据的正确性和数据交换的正确性,提供了多层次、分布式环境下端对端的安全服务。
大动态范围多曝光图像融合方法

提出一种基于动态范围扩展的多曝光图像多尺度融合方法。讨论融合目标与动态范围分布、细节及颜色的处理策略。在融合规则中提出全局动态范围系数来反映全局照度范围,并指导亮度融合来突出融合结果的动态范围;使用局部对比度和色彩饱和度来反映原始图像的曝光程度,并用于指导色彩融合;使用小波分析作为多尺度融合工具。对算法进行测试并与已有算法的结果进行信息熵和动态范围比较,结果表明该算法对于信息熵和动态范围均有提高。
LTEMAC层低计算量的下行调度及资源分配

针对现有调度算法不能同时满足多用户的实时和非实时业务的性能需求及算法的计算量大等问题,提出了一种新的基于服务质量(QoS)的长期演进项目(LTE)下行调度算法。该算法在修正的最大加权时延优先(M-LWDF)算法的基础上引入了平衡因子,并利用用户上报的信道质量指示(CQI)值直接替代瞬时速率。仿真结果表明,该算法在保证公平性的前提下,降低了计算复杂度,当小区用户数达到45时,业务的丢包率下降了6.71%,系统整体的吞吐量提高了12.91%。
特大城市可持续养老服务系统模型构建

针对特大城市特点及其养老趋势,提出一种灵活多样、良性开放的可持续养老模式:集体自助养老(CSE),对其定义、目标、类型、影响因素进行分析。结合六西格玛服务设计、产品服务系统设计、可持续养老理论,围绕养老目标,建立可持续养老CSE服务系统设计理论体系。可持续养老服务系统设计存在若干可行解,围绕提升养老满意度,提出CSE服务系统设计框架,充分利用信息化社会优势,对CSE产品与服务进行集成设计,建立CSE服务系统配置模型,分析了CSE服务系统选择、构建影响因素,根据不同的养老需求和有限的养老资源、成本设计不同的集体自助养老方案,满足特大城市多元化、个性化的养老需求,为可持续养老服务系统设计提供有益思路,为特大城市养老资源配置、养老基础设施建设提供参考。
导弹吊挂结构强度及疲劳寿命仿真平台开发

导弹吊挂结构尺寸参数繁多,而结构形式基本固定。为了提高导弹吊挂效率并便于对结构在不同参数下的强度和寿命进行分析,开发了导弹吊挂结构强度及疲劳寿命仿真分析平台。平台界面采用Visual Basic语言编写,借助PCL(PatranCommand Language)对有限元软件MSC.Patran进行二次开发,以命令流驱动的方式实现了吊挂结构静强度及疲劳寿命分析的参数化和自动化。仿真结果表明,开发的仿真平台计算高效,可为导弹吊挂结构设计提供技术支持。
用于连续域寻优的分组蚁群算法

用蚁群算法进行多模函数优化时,容易陷入局部最优,从而影响了寻优精度和收敛速度。因此提出了一种用于求解连续空间优化问题的分组蚁群算法。该算法将连续空间优化问题的定义域划分成若干个子区域,并给每个子区域分配一组蚂蚁。每组蚂蚁在各自的区域里进行搜索,且在搜索过程采用"精英策略"并利用精英蚂蚁更新普通蚂蚁的位置信息,以加快算法的收敛速度。同时,当普通蚂蚁离精英蚂蚁之间的距离较长时,使用大步长搜索,以加快搜索速度,反之,采用小步长搜索,可提高搜索过程的精细程度。该方法使每组蚂蚁的搜索空间成倍地缩小并能有效地改善陷入局部最优的情况,从而能使收敛速度和精度大幅提高。计算机的仿真实验结果证实了这一结论。
面向社会安全事件的分布式神经网络攻击行为分类方法

大数据时代下,社会安全事件呈现出数据多样化、数据量快速递增等特点,社会安全事件的事态与特性分析决策面临巨大的挑战。高效、准确识别社会安全事件中的攻击行为的类型,并为社会安全事件处置决策提供帮助,已经成为国家与网络空间安全领域的关键性问题。针对社会安全事件攻击行为分类,提出一种基于Spark平台的分布式神经网络分类算法(DNNC)。DNNC算法通过提取攻击行为类型的相关属性作为神经网络的输入数据,建立了各属性与攻击类型之间的函数关系并生成分布式神经网络分类模型。实验结果表明,所提出DNNC算法在全球恐怖主义数据库所提供的数据集上,虽然在部分攻击类型上准确率有所下降,但平均准确率比决策树算法提升15.90个百分点,比集成决策树算法提升8.60个百分点。
引入信息预处理的多状态二进制改进算法

针对多状态二进制防碰撞算法通讯数据存在冗余的情况,引入信息预处理与阅读器部分接收机制。在识别过程只处理冲突位,阅读器只接收并记录标签部分数据,尽量避免数据重复发送与接收,状态标志根据不同指令做变化,减少交互次数,从而降低通讯数据量。采用Java进行算法模拟仿真,结果表明,在碰撞位不连续,碰撞位冲突率低于25%时,算法在减少通讯量方面,具有明显优势。若不计入预处理过程,该算法在任何碰撞位冲突率下通讯数据量都有较大优势。
单相并网逆变电流分数阶PI控制策略研究

并网发电系统中,逆变器输出的并网电流易受到电网电压周期性扰动等非线性因素干扰,导致并网电流波形畸变;建立单相光伏并网逆变控制系统模型,设计一种逆变电流分数阶PI(PIλ或FO-PI)控制器,根据控制系统的频域特性,确立控制器的比例、积分系数及积分阶次与系统性能指标的关系;在整数阶PI控制器和分数阶PI控制器的分别作用下,对系统的动态和稳态性能、抗干扰性及并网逆变特性进行仿真对比,并应用快速傅里叶变换(FFT)对系统各自的逆变并网电流质量进行了分析;仿真结果表明,分数阶控制系统在满足各项稳态性能指标的同时,降低了并网电流谐波总畸变率(THD),并提升了系统的动态性能和抗干扰能力。
基于RBAC模型实现电子政务系统业务的柔性处理

电子政务的迅速发展,加大了业务处理的复杂度,先前的系统业务处理功能虽然丰富,但随着需求的不断变更和业务处理的不断重组,使得系统的适应能力已逐渐不能满足这种变化带来的柔性需求。文中根据电子政务系统存在业务处理流程中的"固化"的现象,引进基于角色的访问控制(RBAC)模型,从顶层设计的高度,利用基于数据字典的系统实现方法,实现了系统对业务的柔性处理,增强了业务处理的灵活性,从而提高系统的适应能力,进一步使得基于电子政务的政府机构办事效率提高。
湍流模型影响狭长空间内火灾烟气运动的数值研究

为准确地预测狭长空间内火灾引起的烟气运动,本文研究了不同湍流模型的影响。针对某一巷道内的火灾烟气运动,分别采用考虑浮力修正的双方程湍流模型和大涡模拟方法展开计算。计算结果表明大涡模拟方法的预测值与测量值吻合较好,普通的双方程湍流模型虽然进行了浮升力的修正,但计算结果与实验值仍然存在着一定的差距。
浓缩商覆盖立方体技术研究

提出一种新的浓缩商覆盖立方体的数据立方体压缩技术,在商覆盖立方体中省略了部分只依据基本表即可快速应答查询的基本单元组,从而缩小其体积。给出浓缩商覆盖立方体的生成算法和查询算法。实验结果表明,浓缩商覆盖立方体的元组数量仅为原商覆盖立方体的62%,验证了浓缩商覆盖立方体技术的有效性。
基于多线性独立成分分析的掌纹识别

为快速有效地在掌纹识别中学习多种因素的高阶统计独立成分,利用多线性独立成分分析方法对掌纹张量进行降维,得到低维的模式矩阵,将掌纹图像向模式矩阵上投影以提取核心张量,通过计算核心张量间的余弦距离实现掌纹匹配。基于PolyU掌纹图像库的实验结果表明,与主成分分析(PCA)、二维PCA、独立成分分析和多线性PCA相比,该方法的识别率最高,且满足系统实时性要求。
电力计量业务中AGV作业调度问题的优化模型研究

通过对电力计量业务中AGV作业调度问题进行分析,建立了该问题的优化模型,并与TSP问题、多机调度问题及JSSP问题进行了比较分析,得出了该问题的复杂度度量和最优解的理想下界。由于该问题是一个NP难问题,求解空间巨大,不存在可在多项式时间内确定求解的算法。因此提出了一个贪心算法来求解该问题,并与传统的先来先服务策略进行了比较。模拟实验验证了该算法的有效性。
网评信息的关键词计算方法

人们在网上消费前日益重视相关的评论,快速获取评论的有价值信息备受重视。文章基于网络评论中的普遍性特征,利用句法信息设计了主题算法,给出了主题分布的详细推理,在计算主题关键词时,设计了词相关性计算方法,采用惩罚因子调节横跨多个主题的关键词,使得关键词更精确反映本主题的内容。和标准主题模型对比,实验结果显示所设计的句法模型算法能清晰表示主题脉络,有助于人们获取海量评论中的关键信息。
基于可调Q-因子小波变换的语音增强算法

针对语音增强算法中传统的小波阈值法的局限性,提出一种基于可调Q-因子小波变换和清浊音分离的语音增强算法。首先用过零率和短时能量法判别清音和浊音;然后在可调Q-因子小波变换下,对清、浊音采用不同的阈值处理,在不同尺度上,分别结合系数能量和噪声方差得到的阈值作为清音和浊音的阈值确定准则;再利用改进的阈值函数分别处理清音和浊音的小波系数,估计出不含噪声的系数;最后进行小波逆变换,得到抑制了噪声的语音信号。对含有高斯白噪声和有色噪声的语音进行仿真实验,结果表明:与目前许多经典的去噪方法相比,该方法在去噪效果和提高语音可懂度方面均有一定的改善。
多源混合变形传递研究

变形传递是将已有模型上的变形传递到目标模型上,使目标模型能呈现出与源模型相似的变形效果.该文在Sumner等人提出的基于三角网格上的变形传递的基础上,实现了将源网格多种不同的变形传递到同一目标网格上的混合变形传递.在这个过程中提出了两种方法,一是直接将源网格多个部分不同的动作混合传递到目标网格,另一种是先将源网格进行动作融合,再将混合动作传递给目标网格.本文采用在分块时使各部分在边界处具有重叠的三角形和在能量方程中增加边界处的光滑项两种方法,最后得到了光滑的混合变形传递结果.
基于时空分析的突发事件检测方法

现有突发事件检测方法多数未考虑事件的重要性,且以孤立的方式看待事件的突发时间域和空间域。为此,提出一种基于时空要素综合分析的突发事件检测方法。引入数据立方体结构存储事件词,通过基于语义相似性的实时事件聚类算法抽取出重要事件。根据TFIDF计算事件在时空维度上的出现权重,给出有限状态机-高斯分布模型识别时空突发事件。实验结果表明,该方法能够有效地识别出事件的突发时间段和突发区域,与现有突发事件检测方法相比,检测突发事件的准确率更高。
基于平面模板的机器人双目标定与目标定位

视觉是机器人获取外界信息最主要的途径,通过视觉系统准确地定位目标物体是机器人控制中的关键技术。为了使机器人准确地获取目标物体的位置,文中采用平面模板法对双目摄像头进行标定,构建机器人坐标系,完成对目标物体的定位。经过标定,双目摄像头可以获取目标物体在空间坐标系中的位置,经过坐标系转换,可以获得目标物体在机器人世界坐标系中的坐标值,该值是机器人实现对目标物体伺服跟踪和抓取的重要数据。最后,本方法在家庭机器人上得到了验证,机器人能够准确地定位目标物体。
不规则Mesh NoC上基于路由表的路由

片上网络(NoC)系统通常集成很多不同尺寸大小的IP模块,具有不规则的拓扑结构,传统的路由算法可能不再适用。针对NoC不规则拓扑结构的路由问题,提出INC路由算法。该算法采用2个很小的路由表,即FDT路由表和IFDT路由表。实验结果证明,INC路由算法在多数情况下能找到2个节点之间的最短路径,平均延时小,而且FDT和IFDT路由表只有固定的12项,大小不会随着片上网络规模的增大而增大。
基于自适应滤波和MBVC的矢量误差扩散法

针对彩色图像最小亮度分布处理方法中存在的由于使用固定误差扩散系数带来的方向性纹理缺陷问题,提出了一种基于自适应滤波的最小亮度分布处理改进算法。该算法通过自适应的方法,在处理过程中随图像特性动态调节扩散系数,使得处理结果更加逼近原始图像。使用最小亮度分布的办法,减小因各颜色之间亮度不同所带来的彩色噪声。实验结果表明,该算法处理输出图像更加柔和,在图像渐变区域没有明显纹理,效果更好。
基于敏感Native API的恶意软件检测方法

分析恶意软件传播与破坏的行为特征,包括进程、特权、内存操作、注册表、文件和网络等行为。这些行为通过调用相应的API函数来实现,为此,提出一种基于敏感NativeAPI调用频率的恶意软件检测方法,采用Xen进行二次开发,设计对恶意软件透明的分析监测环境。实验结果表明,使用敏感NativeAPI调用频率能够有效地检测多种未知恶意软件。
嵌入式Linux平台下地理信息系统

在军事行动、抢险救灾等特殊活动中,需要使用定制的便携地理信息系统。讨论了嵌入式Linux下,以QT、MAPCAP、MapInfo等软件为开发工具,构建地理信息系统的步骤和方法。经测试,系统运行良好,整个设计思路对快速开发嵌入式地理信息系统有一定参考价值。
基于相机姿态信息的图像投影

在很多实际应用中,需要将相机拍摄的图像由一个已知的相机姿态下投影到其它已知姿态下,文章根据源图像和目标图像对应的相机姿态计算出源图像到目标图像的投影映射矩阵,然后利用OpenCV里的cvWarpPerspective函数进行投影变换。然而直接利用cvWarpPerspective函数进行投影变换时,会出现一些问题,一些在源图像对应相机的光轴反方向的场景会出现在目标图像中。文章分析了出现这种错误的原因,并提出了解决方案,通过实验,验证了这种方案的正确性,得到了正确的投影结果。
一种有效的专题信息集中和检索策略

Internet上专题资源网页汇聚和检索是垂直搜索引擎中的核心问题,HITS算法是早期解决这个问题的经典算法,很多文献对它进行了改进,但无论索引的主题相关率还是引擎的查准率都有提高的余地。提出一种基于锚文本和标题信息过滤并结合网页内容相关度判断的HITS专题检索策略,利用专题训练集判断主题相关度,很好地解决了只依靠查询字符串判断的弊端。实验表明,此策略能很好地提高专题信息汇聚精确度和检索的准确率,并且减少了非相关URL的下载量。
认知无线电系统中调制滤波器组的设计

作为一种新的智能频谱共享技术,认知无线电(CR)技术允许认知用户在不干扰授权用户的前提下使用其空闲的频谱而有效提高频谱利用率。为克服传统认知无线电系统物理层传输技术即正交频分复用(OFDM)多载波调制技术因高的旁瓣衰减带来的相邻带间干扰和认知用户对授权用户的干扰,研究了一种可以替代的多载波调制技术,即滤波器组多载波调制技术。将滤波器组的设计归结为一个无约束的线性优化设计原型滤波器问题,并提出一种间接设计的方法。该方法首先采用Parks-McClellan算法设计两个低阶的线性低通滤波器,然后通过插值和级联操作优化设计需要的原型滤波器。仿真结果表明,相对传统的直接设计方法,所提方法能够明显降低滤波器系数长度和改善滤波器组的混叠误差。
基于DVC的联合信源信道码率控制算法

为了在分布式视频编码(DVC)中得到更好的码率控制性能,根据视频序列的时空相关性,提出一种信源和信道相结合的码率控制算法。该算法对于信源利用时空相关性将图像块进行分类,在信道建立删余矩阵与turbo码率的数学关系,根据不同的块类型,选择不同的删余矩阵,实现码率控制。实验结果表明,该联合信源与信道的码率控制算法在保证图像质量基本不受影响的情况下,系统码率减少了3.12%~10.45%。
Pro/E二次开发在模型检查技术中的应用

近年来,人们运用CAD/CAE的先进设计方法,提高了产品的设计质量,获得了显著的经济效益,但也逐渐认识到了它在应用中出现的各种问题。在利用有限元法分析结构空间尺寸复杂的产品时,需要将建好的CAD模型转换输出到CAE系统中,但数据传递过程中往往会出现各种问题,耗费用户巨大的时间和精力。本文为了能够顺利地进行有限元分析计算,从研究CAD/CAE模型转换出发,基于VC平台对Pro/E二次开发技术做了一定的探索研究,成功实现了模型转换前CAD模型的预先检查。
一种基于Voronoi图求解车辆路径问题的混合启发式算法

针对由多个配送中心和多个客户点组成的物流网络中的车辆路径问题,提出了一种基于"集群第一,路线第二"的路径优化策略,即首先使用Voronoi分割对配送区域进行划分,然后引入综合插入算法和变邻域搜索算法的混合启发式算法求解配送区域内车辆路径问题。通过算例和应用系统的分析与验证表明,该混合算法既能获取质量较优解,同时也具有较好的实时性,能较好地满足实际应用需求。
面向叶子图像的植物归类的特征序列描述方法

针对叶子图像的植物数据库的归类系统,提出了一种新的基于高斯混合模型特征函数的图像特征序列描述方法。定义了图像的高斯混合模型、特征函数及其性质,用自适应的方法把图像分解为K个模型,并在每个分量模型和混合模型上定义由频谱、相位角和功率谱组成的局部特征序列和全局特征序列。在中国科学院智能计算所的叶子图像数据集leaves(ICL)上进行了K-means归类实验,结果表明该图像描述方法比LBP局部综合特征和高斯混合密度函数有更好的归类结果。
MANET基于带宽估计的TCP拥塞控制仿真

为改善MANET网络的拥塞控制,设计一种基于带宽的拥塞识别与控制机制。通过实时监测节点可用带宽,获取节点拥塞程度指标,采用包循环进入队列和分类丢包的策略进行拥塞控制。该机制不需要邻居节点的信息,降低了系统开销。通过NS2仿真结果验证了该改进机制的有效性,相比TCPNewReno,端到端延迟减少了5%到34.9%,相对于TCP NewReno和TcpVegas,在吞吐量性能方面有所提升。
基于WSN的水产养殖环境监测系统设计

针对传统水产养殖过程中对水质监测的实时性差,测量精度低等问题,设计基于无线传感器网络的水产养殖环境监测系统;系统利用ZigBee无线通信技术组建传感器网络,采用混合网拓扑结构,通过对传感器节点硬件和软件的设计,完成水产养殖池中的溶解氧含量、PH值、温度等重要养殖指标的实时测量;水质数据汇聚到中心节点后传送给主控制器,并通过GPRS上传至云端保存;另外,针对云存储的安全问题,利用同态加密对上传到云端的数据进行加密,在不破坏云计算能力的前提下保护了用户的隐私数据。
机器人视觉伺服中CMAC学习控制系统研究

根据小脑模型关联控制器(CMAC)收敛速度快,适于实时控制系统的特点,设计了一种基于CMAC学习控制方法的机器人视觉伺服系统。在该系统中,CMAC被用作前馈视觉控制器对常规反馈控制器进行补偿。所提出的CMAC控制器替代图像雅可比矩阵来获得目标图像特征和机器人关节运动之间2D/3D变换关系,通过其在线学习,可以使系统对摄像机标定误差不敏感,从而提高系统的鲁棒性。实验证明了所设计控制系统的有效性。
邻域保持判别非负矩阵分解

非负矩阵分解(NMF)是一种新的矩阵分解技术,为了提高NMF算法的识别率,提出了一种新的方法——邻域保持判别非负矩阵分解(NPDNMF),该方法通过将邻域保持判别分析(NPDA)与NMF相结合来实现。邻域保持判别分析是一个将线性判别分析(LDA)与局部保持投影(LPP)综合考虑的判别分析方法,该算法既保持了LDA的判别能力,同时又可以保持原始数据的几何结构。通过将NPDA与NMF相结合,提取得到局部化同时又有很强判别能力的基图像。在ORL人脸数据库上进行人脸识别实验,结果表明该方法得到较好的识别效果。
短切碳纤维电磁散射特性仿真研究

研究单根碳纤维的电磁散射特性,如何改善碳纤维的吸波性能,是碳纤维复合吸波材料的难点问题。为上述问题,提出用圆柱体模型模拟碳纤维,根据三维电磁场有限元(FEM)算法,当平面波激励时,采用四面体棱边元网格划分及辐射边界条件以及矩阵方程组的自适应迭代算法,在AnsoftHFSS仿真平台上模拟了碳纤维的电场散射特性,获得了单根碳纤维的电场散射图。结果表明,在合适的长径比范围内,碳纤维与入射波产生强烈的谐振,碳纤维的电导率、轴向和入射波频率对其电磁波散射均有重要影响。仿真结果对设计具有强吸波性能的短切碳纤维复合吸波材料具有参考价值。
低空间复杂度的LSH算法及其在图像检索中的应用

局部敏感哈希LSH算法是有效的高维数据索引方法,如何生成哈希函数是算法的关键部分。LSH算法的哈希函数是基于p-稳态分布随机生成的,为了提高算法性能就需要增加哈希表的数量,但这会增加算法的空间复杂度。改进后的LSH算法(I-LSH)在生成哈希函数时不需要有标记的训练样本,而是仅仅利用数据点的分布信息构造投影方向。实验结果表明,在不显著降低检索性能的情况下,ILSH有效地降低了内存的使用量,适合处理大规模数据。
基于情绪词与情感词协作学习的情感分类方法研究

情感分类任务旨在自动识别文本所表达的情感色彩信息(例如,褒或者贬、支持或者反对)。提出一种基于情绪词与情感词协作学习的情感分类方法:在基于传统情感词资源的基础上,引入少量情绪词辅助学习,只利用大规模未标注数据实现情感分类。具体来讲,基于文档-单词二部图的标签传播算法框架,利用情绪词与情感词构建两个视图,通过协作学习的方法从大规模未标注语料中抽取高正确率的自动标注样本作为训练数据,然后训练分类器进行情感分类。实验表明,该方法在多个领域的情感分类任务中都取得了较好的分类效果。
一种基于频度统计的动态二进制翻译优化方法

在动态二进制翻译过程中,将执行频度高的代码片段长时间驻留在翻译缓存,同时扩大翻译器一次执行的代码量,是减少上下文切换开销、提升系统效率的有效途径。为此,提出了"热代码识别→超块缓存构造→T-Cache管理策略改进"的优化线索,设计了一种基于频度统计的热代码识别算法,将频度值超过预设阈值的基本块及其后续基本块作为热代码识别条件;基于识别出的热代码,提出了构造超块缓存的思想,将热代码包含的基本块翻译后做物理连接,形成容量更大的超块缓存提供给T-Cache系统;以此为基础,改进了T-Cache系统原有的查找方法和替换策略。实验验证了该优化方法的正确性和有效性,在国产申威处理器平台上,该方法使得标准测试集SPEC 2006获得平均9.34%的性能提升。
基于多Agent的油藏工作协同平台研究

文章根据油藏研究工作的实际要求,按照业务驱动和协同工作的设计理念,采用面向服务架构(SOA)、多Agent等技术,提出和建立了油藏研究支持平台系统框架、油藏研究数据的统一存储逻辑结构与管理模式、多工作区软件协同应用机制,并提出了相关设计的技术解决方案,可实现在一个服务器下将所有在用专业软件集成在一个平台进行协同工作和油藏研究数据的统一存储与管理,解决数模建模成果存储零散没有形成大规模数据存储等问题。
基于公交车骨干网的区域路由协议研究

针对表驱动路由协议应用于城市交通环境时所造成的网络拥塞问题,提出一种改进的区域路由协议。根据公交车运行线路固定和速度稳定的特点,构建以公交车节点作为簇头节点、普通车节点作为簇内节点的簇,在此基础上将区域路由协议引入到公交车骨干网中,通过主动路由和按需路由方式促进车辆节点的数据传输。仿真结果表明,与无线自组网按需平面距离矢量路由协议、目的序号距离矢量协议相比,该路由协议具有更低的传输时延、丢包率及路由开销。
改进的变步长行加权仿射投影算法

针对带衰减因子的变步长仿射投影算法(VS-APA-FF)中加权投影矩阵容易产生病态化的问题,文献[8]提出了正则化的VS-APA-FF(VS-APA-FF-REGU)算法,但加权投影矩阵的运算量仍然较大,为此提出改进的行加权变步长仿射投影算法(VS-APA-RW)对加权投影矩阵的计算进行简化。该算法采用间歇更新的变步长策略,有效降低了的整体运算量。最后通过有色输入下的信道盲辨识表明了算法的性能。
一种基于非局部思想的改进图像降噪算法

在基于稀疏和冗余字典的图像降噪算法的基础上,提出了一种基于非局部思想的改进图像降噪算法。与传统的基于稀疏表达的图像降噪算法K-SVD相比,提出的算法增加了一个相似块聚合的过程,使得学习的字典更小且更准确。利用自然图像包含很多的自相似,相似样本聚合学习出的字典比传统K-SVD算法能更准确更稀疏地表示样本。稀疏度的提高使得重建后的信号更加准确、适应性更好。实验证明提出的算法取得了更好的视觉效果。
化工过程系统多目标夹点分析方法的案例研究

提出水夹点、热夹点和碳夹点的内在联系。利用序贯方法,依照多目标夹点分析方法及其步骤,通过案例对此方法进行验证。主要分如下3个步骤:(1)运用水夹点技术确定出最小新鲜水用量,并运用修正的NNA算法确定出水网络;(2)由得到的水网络图,提取各物流数据,运用热夹点技术确定出最小冷热公用工程用量;(3)由热公用工程数据和二氧化碳排放目标,利用碳夹点技术确定最小清洁能源用量和能源分配方案。通过实例分析,最终得到实例的系统需求最小新鲜水125.94 kg/s、最小热公用工程为5289 kW,最小冷公用工程为3.36 kW。在二氧化碳排放限制的情况下,得出能源合理分配方案,以及最小清洁能源用量2029 kJ/s。同时得到节水效率为23.24%,热公用工程削减81.34%,冷公用工程削减99.98%,节能效率显著。