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摘要：提出了一种基于现场可编程门阵列(FPGA),实现动态可重构神经网络的可燃气体燃爆状态监测的方法。传感器采集可燃气体燃爆过程中引起的多种气体浓度变化的数据,在MATLAB中进行离线神经网络训练,燃爆状态的分类预测的准确性依赖于已训练好的模型。基于片上网络架构在FPGA上实现动态可重构神经网络,并优化了其硬件设计,其能够现场切换、调整合适的网络模型对气体燃爆状态进行在线的分类预测,以达到最佳预测效果。实验结果表明,文中所提出的方法对气体燃爆的多种状态的分类预测具有较高的准确率,该方法提高了硬件化神经网络在燃爆状态监测应用中的灵活性、通用性及分类准确性。

摘要：在大型公共场所发生了自然灾害或人为突发事件时,为了减轻突发事件造成的危害,制定合理高效的应急交通疏散预案是不可替代的重要手段。本文面向应急交通疏散预案的制定需求,深入研究交通仿真建模、应急疏散、演练组织等相关技术,设计并实现了大型公共场所应急交通疏散仿真演练系统。通过仿真系统模拟实施新的应急交通疏散方法与措施,能够帮助人们理解在新的交通措施下,人、车、路、环境之间的相互作用和对应关系,制定更合理的疏散预案。

摘要：风险评估是保证信息系统安全的基础和关键性技术。针对部队院校信息系统安全风险的评估问题,本文分析了信息系统安全管理的规定,建立了部队院校信息系统安全风险评估的衡量指标体系,利用组合熵权法,得到各级衡量指标的权重,建立部队院校信息系统安全风险评估的模型,并运用MATLAB,将此方法实现了计算机程序化。为部队院校信息系统的安全风险综合评估提供了一个新视角。通过对案例的分析过程,验证了方法的可行性和合理性。

摘要：研究计算机数学建模中改进遗传算法与最小二乘法的具体应用。针对基本遗传算法中存在的数据冗余问题,提出了一种改进遗传算法,结合最小二乘法建立计算机数学模型,以更好的应对数据变化。对具体的问题进行计算机数学建模,并进行验证,结果表明改进后的遗传算法具有一定的辨识能力,寻找最优,大大提高了工作效率。利用MATLAB软件求解方程组,确定参数的使用范围,解决估算参数范围和辨识问题。仿真结果证明改进后的遗传算法与最小二乘法结合后建立数学模型,大大增加了个体搜索空间,比基本遗传算法提高了90%的运算率。

摘要：针对传统的数据迁移方法中存在的耗时长问题,提出基于Linux容器的交互式数据动态迁移方法。首先搭建规则数据库作为数据动态迁移的应用准则,在源主机上准备需要进行迁移的数据,并利用Linux容器在服务器中生成镜像文件实现文件备份。通过设置数据迁移更新周期、停机迁移和迁移数据校验处理三个步骤实现交互式迁移数据的动态更新。为了验证设计的数据动态迁移方法的可行性设计对比实验,通过与传统迁移方法的对比得出结论:基于Linux容器的交互式数据动态迁移方法的平均宕机时间节省了0.422s,在累计总迁移时间方面节省了8.032s。

摘要：在实际运行环境中,传统系统缺少对数据安全存储分析,导致数据库召回率较高,为了避免传统系统带来的弊端,设计了突出实时测控软件数据库系统。设计数据库体系结构,在程序接口层设置终端处理器,为程序接口层提供网络驱动程序接口规范。中间层负责协调实时数据库处理各种任务,通过I/O接口驱动对任务处理结果进行采集和回送。设计数据采集流程和通信规约,根据接口模块相应配置说明,对数据进行读取与写入,依据安全存储计算公式,实现数据库系统设计。由测试结果可知,该系统最低召回率可达到2%,具有良好使用效果。

摘要：稳定性和安全性作为汽车设计和规划的两大要素,与车辆的状态参数估算密切相关,其中最直接的就是关于如何精确估算行驶过程中的路面附着系数。在Kalman滤波算法基础之上,本文针对汽车的强非线性特性运用无迹卡尔曼(UKF)滤波算法在Matlab中搭建状态观测器、三自由度车辆模型、Duglff轮胎归一化模型对路面附着系数进行估计,将整体模型与Carsim进行整体测试和对比。结果证明,通过运用UKF算法建立的状态观测器能满足对附着系数估计值的准确性要求。

摘要：为对语音信号进行良性切分,实现有目的性的声源重组,提出一种基于上下文敏感区块的模糊语音准确识别方法。在区块组织的频谱特征中,确定模糊语音的Gabor滤波传输条件,并对Delta描述算子进行定向计算,完成上下文敏感区块模糊语音的特征参数分析。在此基础上,利用深度识别神经网络,对模糊语音的特征线索进行有效分离,并对其识别端点进行逐一排查,完成新型语音准确识别方法的构建。对比实验数据显示,与基础语音识别方法相比,基于上下文敏感区块的模糊语音准确识别方法既可将最大信号切分率提升至95%左右,也能保持声源信号的最大深度不超过4.50×10^-7μm,达到重组声源的目的。

摘要：针对传统复杂系统资源调度方法存在节点资源利用率较低的问题,提出一种复杂系统资源动态调度方法,利用云计算分层模型对复杂系统进行初始资源分配,建立复杂系统资源动态调度模型实现复杂系统资源的动态调度。为了验证该调度方法的有效性,将该调度方法与基于混合云、基于负载均衡技术、基于接纳控制技术、基于动态调整机制的复杂系统资源调度方法进行对比实验,实验结果证明该调度方法的节点资源利用率最高,说明该调度方法更适用于复杂系统资源的动态调度。

摘要：为增加无功响应充电过程中的调峰容量,缩短充电桩的响应振荡时间,提出一种单相宽量程充电桩无功响应能力检测方法。确定充电桩计量装置的方式,研究无功响应的补偿量,以此为依据建立唯一的分析函数,实现单相宽量程充电桩的无功响应分析。确定无功电压的控制目标,再根据补偿检测器的伏安特性判定数据,计算完整的检测补偿结果,实现单相宽量程充电桩无功响应能力检测方法。模拟对比实验结果表明,与MATLAB检测方法相比,应用新型检测方法后,单相宽量程充电桩无功响应调峰容量的平均值得到有效提升,充电响应振荡时间基本维持在100~225 ms之间,远低于理想数值区间。

摘要：调度运行信息大多以文本的形式进行记录。长期以来,电网调度运行信息记录不规范的问题成为制约调度运行信息查询检索的重要因素。针对这一问题,引入结构化设计理念系统分析了电网调度运行信息的框架体系,从发电设备、输变电设备和事故异常三个维度构建了实施框架;最后基于该系统在我国某省区的实际开发应用情况,分析了该系统的使用效益。实践情况表明该系统能提升调度运行信息检索效率30%以上。

摘要：半导体制造是一个大批量多阶段生产的系统,工艺技术复杂、工序步骤繁多,稍有不慎就可能使晶圆的表面和内部产生缺陷,从而影响生产的质量和效率。将半导体制造业和互联网技术相结合,可以提高生产制造的效率和质量,降低成本和损耗。本文将进行数据采集和预处理,从数据中选择并提取出重要特征,并使用树模型中随机森林和梯度提升树两种算法来实现W plug中对电阻率的虚拟测量。实验结果表明,本文提出的方法与传统算法相比,测量误差减少近50%,能够准确预测出生产过程中电阻率变化的趋势,捕获到异常点;在实际的生产环境之中可以及时的给生产线上报警。

摘要：传统的语音智能识别系统对低资源语言的识别能力较差,识别结果准确性低。为解决这一问题,基于长短时记忆元设计了一种新的语音智能识别系统,针对系统硬件和软件进行优化。选用SPCE061A单片机作为系统硬件的核心处理器,并在硬件内部构建了LSTM-HMM声学模型,通过I/O接口连接各单元模块,无线传输模块内部核心芯片为nRF2401A芯片。软件程序由过构建声学模型、提取语言特征、监督训练语言文本、判断语速、语音识别优化等步骤完成,利用神经元网络设计了语音特征提取程序。为检测设计的识别系统工作效果,与传统识别系统进行实验对比,结果表明,相较于传统系统,基于长短时记忆元设计的语音智能识别系统对低资源词汇的识别错误率下降了29.3%,查询的关键词权重代价提升了71.2%。

摘要：静爆测试中破片具有体积小,速度快的特征,在高速摄像机图像序列中与背景对比度低,为了有效提取到破片目标,完成序列中的目标跟踪,提出基于速度矢量的低特征目标群的跟踪方法。方法利用前后帧时间间隔短速度矢量变换可忽略的特点,建立适合破片群运动特征的相关函数,结合新三步法完成对同名点的搜索。实验对某次静爆测试图像序列进行处理,成功提取到破片目标,并完成破片轨迹的模拟,召回率在79%,能够满足靶场测试的需要,为后期双目视觉匹配提供依据。

摘要：蓄电池监测系统的主要功能是完成电压、电流、内阻等参数的测量和对荷电状态(SOC)进行估计,而传统的监测系统存在体积庞大问题。基于此,本文基于Altera Cyclone IV EP4CE30C7N现场可编程门阵列(FPGA)核心开发板,配合的蓄电池内阻、电压、电流采集电路,设计并实现了小型化的蓄电池监测系统,并采用卡尔曼滤波算法估计蓄电池SOC。通过与标准数据对比,验证该设计系统对蓄电池SOC估计的准确性。