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摘要：跳频信号分选作为跳频通信侦察工作中的重要一环,为跳频信号后续处理提供了基础,但是在复杂电磁环境下,各种噪声信号同时存在且跳频网台个数未知,现有的跳频信号分选算法,分选正确率往往不理想。为了解决这个问题,提出了一种基于DBSCAN聚类算法的跳频信号分选方法,通过对截获信号的方位、功率、周期等特征参数进行聚类,估计出检测范围内跳频信号的个数。最后的仿真表明,该算法能有效排除噪声干扰,且在跳频网台个数未知的条件下,依然具有较高的分选正确率。

摘要：信息化条件下体系对抗成为现代战争的基本形态,面向体系的目标选择问题尤为重要。针对目标体系中各目标内在联系和发挥的不同作用,利用网络流理论易于判断网络系统中关键环节的优点,建立基于网络流理论的目标选择模型。模型首先利用求取网络系统最大流,获得多组对目标系统效能影响较大的目标集,然后利用较小兵力模型,搜索出最优的一组目标,以达到对目标系统使用较小兵力并对其毁伤最大化的目的。通过实例仿真计算,表明该模型能够准确的对目标进行选择,推理简单,易于实现,验证了模型的有效性。

摘要：为了研究飞片材料对飞片冲击点火的影响规律,采用Lee-Tarver点火增长模型对聚酰亚胺、玻璃、陶瓷三种不同材料的飞片冲击点火HNS-IV炸药的过程进行了仿真计算,获得了不同材料飞片的冲击点火阈值速度以及飞片动能。对于尺寸为Ф1.57mm×25μm的飞片,三种材料的阈值速度分别为2840m/s、2420m/s和2170m/s,三种材料飞片的冲击点火动能分别为1.385×10-4J,1.771×10-4J和2.221×10-4J。研究结果表明,相对于其它两种材料,聚酰亚胺材料是目前冲击片点火装置微型化、低能化设计较为理想的材料。

摘要：辐射计是目前海面温度监测的主要手段,然而有其固有的缺陷,雷达遥感方式能够弥补辐射计的缺陷,是监测海面温度的新思路,雷达遥感海面温度的核心工作就是研究海面温度对后向散射系数的影响。为解决上述问题,基于微扰法、两种海水介电模型和A.K.Fung半经验海谱,建立海面温度影响后向散射系数的正演机制,仿真分析了不同条件下的影响程度,并与风速的影响程度进行比较。仿真结果表明,在低温、垂直极化、高频率、大入射角条件下,海面温度影响更显著,该条件下海面温度对后向散射系数的影响比风速的影响小约一个数量级。可得出结论,适宜条件下,海面温度对后向散射系数有一定影响,为主动微波遥感海面温度提供了基础理论支持。

摘要：风电机对邻近的雷达台站会产生严重的干扰,精确的风电机的雷达回波在风电机目标的检测与识别、风电场的杂波抑制等方面有重要的应用价值。基于点散射理论按照实际风电机的外形及尺寸建立仿真模型,给出了雷达在空间任意一点处的风电机雷达回波表达式及其求解方法,得到了风电机雷达回波的仿真曲线。仿真结果与传统简化的风电机雷达回波模型的求解结果进行了对比,从时域、频域及时频域对比分析了风电机的雷达回波信号。结合两者的对比结果可以得出,考虑风电机外形的雷达回波模型求解的风电机雷达回波更为准确,回波信号包含的目标信息更为齐全。结论在对风电机雷达回波的精确求解及信号分析上有重要意义。

摘要：燃气发生器的燃气流量调节既能有效改变固冲发动机的推力,又可使固冲发动机工作点在空燃比附近,保证发动机高效、安全工作的同时具有良好的推力调节能力。但在燃气流量调节系统中存在负调现象,负调量较难控制且难以通过点火实验精确地测量。为了对燃气流量调节进行优化控制,推导了系统的开环传递函数并分析该系统为非最小相位系统。通过从基本工作原理上分析负调现象,解释出负调现象的产生原因是由于压强的响应滞后于喷喉面积的变化,并得出负调现象的起始条件、终止条件及影响因素。以电动锥阀式流量调节系统为例,使用Matlab/Simulink分别对不同的脉冲频率、自由容积、初始喷喉面积条件下的燃气流量动态响应进行仿真。仿真结果验证了理论分析的正确性,并得出适合该系统的驱动步进电机的脉冲频率值,为燃气流量调节的优化控制与实验提供了参考依据。

摘要：针对目前变流量固冲发动机固定几何尾喷管引起的发动机推力性能下降,控制过程发动机稳定性难以保证的问题,提出尾喷管可调与燃气流量可调的复合控制方案。采用集总参数法对固冲发动机建模,对固冲发动机系统进行控制回路划分,设计各个子回路控制方案。使用闭环PID控制方案实现固冲发动机变推力与变高度过程,模拟结果表明变推力与变高度过程均用时较短,参数超调量与负调量小,控制过程平稳快速。得出复合控制方案能保障固冲发动机控制过程的稳定性,维持发动机各个部件工作性能的结论。

摘要：针对固定翼无人机空中停车后难以保持稳定飞行、操纵性能差的问题,提出了一种基于能量管理的应急着陆控制策略设计方法。首先,通过建立空停后无人机的动力学模型和空气阻力模型,研究了无人机空停后的动力学特性和能量消耗特性。在此基础上,将无人机应急着陆过程划分为三个阶段:航向调整段、能量管理段和着陆段。考虑到着陆过程控制系统设计的复杂性,采用基于能量管理的应急着陆控制策略设计,以满足着陆过程中各阶段的控制要求。仿真结果表明,在无人机空中停车后,利用基于能量管理的应急控制策略可以引导无人机完成各个阶段的切换,顺利进入安全着陆区域,实现安全着陆。整个阶段中,除盘旋结束时滚转角有较大的抖动外,欧拉角一直保持着较平稳的态势,飞行品质较高。

摘要：对多无人机的编队飞行目标跟踪控制进行了研究,解决了无人机构成并稳定保持队形的同时避开威胁飞行的问题。针对多无人机编队过程中只能被动接收长机的信息,不能主动跟踪长机进行编队飞行的情况,采用滑模控制理论分别设计了编队控制器,并利用李雅普诺夫函数证明了控制器的稳定性,同时,针对多无人机形成期望队形后无法成功避开威胁的情况,考虑了多无人机编队飞行区域的存在,采用人工势场法对多无人机编队的飞行路径进行实时规划。通过对控制方法的仿真,得到无人机编队的合理飞行路径以及无人机在目标跟踪过程中状态趋势,结果证明了控制方法的可行性。

摘要：近连续流区的连续假设失效准则和特征研究,对跨流域流动结构和表面系数的精确模拟十分重要,同时也对临近空间飞行器设计具有重要意义。在不同来流努森数(Kn)条件下,采用直接模拟蒙特卡洛(DSMC)方法和连续N-S方法对高超声速平板边界层进行数值模拟研究。针对不同流动结构,提出了适用的连续假设失效判断准则。研究表明,采用全局Kn数判断平板流动结构和边界层厚度的连续假设失效是适用的,并且其失效大小为Kn≥0.01。然而,壁面压力系数的连续假设失效准则数为局部Kn_p数,当其大于等于0.1时,N-S方法不再能准确捕获局部壁面压力。此外还发现在平板前缘存在一个随全局Kn数增大而增大的局部稀薄区域,在该区域内的局部Kn数高达0.3~2.0,此时再采用N-S方法是不合适的。

摘要：北斗卫星导航产业作为国家战略性新兴产业,日益受到广泛的关注。在全球卫星导航产业快速发展的时代背景下,我国北斗卫星导航产业发展仍面临许多问题和严峻挑战,制定正确的产业政策,以促进北斗导航产业健康快速发展迫在眉睫。基于系统工程思想和系统动力学方法,深入分析北斗导航产业主要政策类型及政策扶持发展方向,归纳北斗导航产业政策的作用机理,建立北斗导航产业政策系统动力学模型,运用Vensim PLE软件对北斗导航产业政策进行仿真分析,对不同政策方案下的模拟结果进行对比分析,研究不同产业政策方案对北斗导航产业发展的影响,为新时期北斗导航产业政策给出启示建议。

摘要：在灾害救援过程中,无人机可以高效地完成灾情勘查、巡查采集、生命探测和通信中继等任务,为救援行动提供可靠的数据支撑。为了实现无人机资源合理分配和高效运用,提出了以多目标规划和聚类分析为核心的优化策略。建立了提高巡查区域覆盖率和降低无人机使用数量的多目标规划模型,解决了多区域巡查最短路径优化问题。通过聚类分析和静态布局,解决了满足最大搜救和中继需求中无人机资源的优化配置问题。通过仿真验证,得到了降低救灾资源消耗的可行性方案,解决了无人机续航受限、侦察传输受限、易受地形影响等实际问题。

摘要：为了实现资源共享,将220kV电力电缆敷设在公路隧道中,为此需要论证电缆发热对隧道内设施的影响。而电缆通道的散热条件与常规隧道差别很大,仅通过一个侧面和底部的土壤散热,难以采用通用载流量标准计算。为解决上述问题,采用ANSYS有限元软件建立电缆通道温度场仿真模型。首先采用国际专业软件对数值仿真方法进行了校核,然后计算得到了双回线工况和N-1工况下的温度场分布,最后分析了周期性负荷对通道温度波动性的影响。仿真结果,在最恶劣的工况下,电缆导体温度和隧道内空气温度均满足要求。说明上述公路隧道搭载高压电力电缆,电缆发热引起的温升是安全的,为类似工程的设计提供了参考。

摘要：模块化多电平柔性直流输电系统(modular multilevel converter based on high voltage direct current, MMC-HVDC)中桥臂子模块数多达数百个,对MMC-HVDC控制器的设计和硬件的要求带来了巨大挑战,因此减少排序复杂度对柔性直流输电系统至关重要。针对传统电容电压排序的问题,基于质因子分解思想,引入快速排序,提出了混合排序法,极大的降低了排序次数。证明了快速排序法的时间复杂度,推导出采用快速排序法时子模块分组数或个数应满足的条件,并推算出基于混合排序法的排序次数计算式。最后通过随机实验验证快速排序法的时间复杂度,并基于Maltab/Simulink搭建两端MMC-HVDC验证混合排序法均压控制策略的可靠性和有效性。

摘要：分布式可再生能源构成的直流微电网存在着DC-DC变换器并联运行的情况,由于自然状态下分布式能源供给会随自然条件的波动而波动,常会出现并联变换器输出电压不同的情况,使变换器间出现环流,造成变换器的损坏。为抑制环流的影响,将在逆变器控制中常使用的下垂控制与电压电流双环控制结合形成新型控制策略,并将该控制策略应用于并联DC-DC变换器的控制中。通过Simulink离线仿真可以看出所提出的控制策略不仅能够有效抑制并联DC/DC变换器之间的环流,且可以降低了直流母线电压的波动。最后使用RT-LAB完成仿真模型的实时化,并从DC-DC变换器控制算法实物化角度,完成RT-LAB的半实物仿真平台构建,进一步验证该控制算法的可靠性。

摘要：当前电力应急救援指挥监控延时现象严重,且监控过程抗干扰性能较差,提出基于广义似然比的分布式电力应急救援指挥监控方法。利用小波变换对监控图像进行处理,将一维变换扩展至二维函数,并设置一个二维尺度函数与三个二维小波。构建监控图像处理的增益函数,分析该函数,将较小的系数认为是噪声分量。将增强函数进行归一化,引入噪声抑制适应度函数,结合尺度函数与二维小波实现分布式电力应急救援指挥监控图像处理。将经处理过的电力应急救援指挥监控图像划分成不重叠且大小相同的区域,得到各个区域灰度均值。利用全部区域灰度均值广义似然比的统计量之和获取控制图,以此完成电力应急救援指挥监控研究。实验结果表明,所提方法平均抗干扰系数为0.96,监控延时短。

摘要：针对现有的预测方法无法实现热网负荷数据本质特征的挖掘,提出了一种基于深度学习的短时热网负荷预测方法。方法将深度信念网络模型(DBN)与支撑向量机回归模型(SVR)进行结合,利用深度信念网络进行数据本质特征的学习,同时作为网络顶层支撑向量机模型的输入来实现负荷预测。实际数据测试结果表明,与传统预测模型相比,上述模型不仅能够提高数据预测的准确性,对于大量数据的预测更具有优越性,是一种有效的负荷预测方法。

摘要：研究汽车悬架系统结构与驾驶平顺性相关问题,对于提高乘客的乘车体验以及车辆悬架参数合理性设计问题具有重要意义。其难点在于如何对所选取的车辆模型进行系统的平顺性评估。针对驾驶平顺性难以准确的评估的问题建立了一种将路面激励模型与汽车悬架系统模型相结合的汽车平顺性仿真分析模型。首先,对汽车驾驶平顺性的影响因素与评价标准进行了分析,建立平顺性评价的指标体系和评价模型,采用控制变量法研究了路面不平度、汽车车速对汽车驾驶平顺性的影响。其次,研究了悬架刚度系数与悬架阻尼系数对汽车行驶平顺性的影响。仿真结果表明,随着车速和路面不平度等级的增加,汽车的平顺性逐渐变差;随着悬架刚度系数与悬架阻尼系数增加,汽车平顺性也在一定程度发生变化。应用所建立汽车平顺性分析模型对车辆平顺性进行系统的评估,针对性的将相应参数进行改变,可使乘客获得更好地乘车舒适性。

摘要：针对新兴的储能式有轨电车,研究其节能运行技术可以有效降低能耗和运营成本。对于储能式有轨电车的节能优化运行,如何分配各区间的运行时间、降低各区间运行过程中的牵引能耗并充分吸收再生制动能量成为研究的关键问题。为了实现更好的系统节能效果,提出全线运行节能两层算法结构。首先针对单区间速度曲线优化,设计了考虑再生制动的惰行优化算法,求解给定时间下的节能速度曲线与运行能耗,并建立储能系统能耗与运行时间之间的关系。然后以多个区间总运行时间为约束,以总运行能耗最小为优化目标建立基于整数规划的多区间优化模型,优化各区间的富裕时间分配。最后,选取实际线路和超级电容有轨电车进行仿真验证,结果表明:基于惰行控制和整数规划的方法能够合理分配各区间的运行时刻表并得到优化速度曲线,使得全线运行能耗最低。

摘要：对车辆的有效运载能力的研究,在缓解交通拥堵,降低燃料消耗,以及减轻环境污染等方面具有重要意义。拼车出行是一种良好的解决方案,但传统的拼车方法致力于驾驶司机和乘客之间的乘车共享,但却忽略了对驾驶者之间的拼车需求的研究,导致拼车效率低,浪费车载运输能力等问题。提出在车载自组织网络环境下基于停车场辅助的拼车方法,将停车场作为单个分布式集群数据库中心,集群头节点管理并维护成员车辆的历史行程轨迹,匹配驾驶者具有的将会行驶在相同路径上的目标对象车辆,从而提供共享拼车服务。仿真结果证明,所提方法有效了提高车辆运载能力,具有极大的经济效益和社会效益。

摘要：针对传统模型无法为节点分配最佳的数据速率而导致吞吐量低、延时长等问题,提出一种基于空闲信道检测的高机密数据传输速率优化模型。对近邻时隙对的传输信道状态进行概率分析,计算出目标网络信道繁忙概率,使高机密数据主动躲让减少冲突。基于信道状态模型构造一种时空动态感知矩阵,降低采样频率。以最小传输数据量为优化目标,链路容量、功率、路由选取为约束条件,构建了数据传输速率优化模型。通过求解速率优化模型,获得最优的数据传输策略。实验结果表明,在传输数据所用时间上,所提模型相比基于最优停止理论的传输速率优化模型以及基于多信道分配决策的传输速率优化模型提高了15%以上,在提高吞吐量和减少延迟时间上也显示出了更好的效果。

摘要：在云无线接入网(C-RAN)中,基带单元(BBU)可以在一定程度上解决流量分布不均匀问题,但如何实现BBU间的负载均衡研究不多。针对上述问题,将SDN控制器加入BBU池中,设计一种新型的基于SDN技术的C-RAN负载均衡架构,并提出QoS优化算法和BBU间负载均衡算法。首先,计算各BBU剩余可用负载比率差异标准差;其次,根据BBU间负载差异等级选择不同的优化算法;当差异等级较低时,执行QoS优化算法;当差异等级较高时,执行BBU间负载均衡算法。仿真结果表明,上述算法可以有效降低分组丢失率,提高系统吞吐量。

摘要：对多媒体数字水印嵌入进行检测,能有效减少检测的耗时,提高水印嵌入检测的准确性,满足当前对多媒体数字水印的需求。但利用当前嵌入检测方法对多媒体数字水印嵌入进行检测时,由于过程较为繁琐,增加检测的耗时,降低了水印嵌入检测的准确性。提出基于PDE的多媒体数字水印重复嵌入检测方法。采用Harris算子从多媒体数字图像中对尺度空间的特征点进行提取,与特征尺度相结合对图像局部特征区域进行确定。利用PDE分解模型对局部特征区域进行分解,生成数字图像部分与纹理部分。依据生成的两部分图像间存在的差异性,进行小波变换与奇异值的分解,将已经生成的水印依照加性方式嵌入至小波变换低频部分与奇异值分解矩阵中。对嵌入的水印进行提取,由提取的结果完成对多媒体数字水印重复嵌入自适应检测。实验结果表明,上述方法对数字水印重复嵌入的准确性较高,且检测耗时较短。

摘要：对多媒体视频感官视觉反馈的增强,能够有效提高多媒体视频传输效果。对视频视觉反馈的增强,需要判断信息量是否大于初始阈值,提取界面边缘区域,完成视觉反馈的增强。传统方法对二维差分直方图进行统计,获得显著性区域的差分向量,但忽略了对界面边缘区域的提取,导致视觉感官信号增强效果不理想。提出基于小波与人眼视觉的视频特征增强方法。对蚁群法运行的初始化参数进行设置,计算视频像素至不同食物源距离,以此获得各条路径的信息量。计算界面像素隶属度,对信息量是否大于初始阈值进行判断。利用小波多尺度法对界面不同尺度的细节分量之间对比度进行增强,通过局部阈值法在各个尺度中提取界面边缘区域,实现视频视觉反馈增强。实验表明,上述方法运行后界面清晰度指数最高为0.99,界面信息丢失率为0.0008%。

摘要：对道路多通道双向信号传输速度进行优化,可有效提高道路信号传输的效率。实际道路多通道传输受到光强分布不均的影响,导致无法保证快速传输信号。传统方法未考虑信号的分布统计特性极易影响信号输入输出特性,导致其传输速度慢,节点负载均衡度较差,数据丢包现象严重等问题。提出一种基于随机谐波和噪声改善的道路多通道双向信号传输速度优化方法,根据信号在道路多通道中传输时散射光收集特性和光电转换特定,确定信号分布统计特性以及信号输入输出特性,构建信号在道路多通道进行双向传输的模型,并根据信号传输过程中随机谐波和噪声分布概率,对道路多通道双向信号传输模型进行优化,根据优化后模型,实现道路多通道双向信号优化传输。实验结果表明,所提方法信号传输的速度较快,且信号传输过程中,节点的负载均衡度较高,信号中数据的丢包率较低,可实现道路多通道双向信号传输速度优化的目的。

摘要：对通信信号多路径传输信道进行实时分配能够保证通信信号的传输速度以及通信质量。针对当前通信信号多路径传输信道实时分配方法在信号传输的过程中,存在的数据丢包率较大,信道负载均衡性较差,以及信号传输速度慢问题,提出一种基于博弈论的通信信号多路径传输信道实时分配方法。根据信号传输过程中,节点干扰和信道的传输速度的影响,确定通信信号多路径传输信道实时分配的目标函数,并利用博弈论中对纳什均衡性求解的一般算法对目标函数进行求解,将通信信号多路径传输成功率作为通信信号传输的效用函数,构建通信信号多路径传输信道实时分配模型,实现信道分配。实验结果表明,所提方法分配的通信信道,实现信号传输的速度较快,且信号传输过程中,丢包率较低,信道的负载均衡性较好。

摘要：正交频分复用(OFDM)系统的大峰均功率比(PAPR)会导致发射机功放效率下降、发送信号失真等问题。子载波预留(TR)技术能够有效地减小OFDM信号的峰均功率比,但其预留的子载波不传输有用数据,会使得系统整体有效数据率下降。为此综合考虑通过TR获得的发送信号峰均比性能提升以及其频谱资源消耗,首先以系统有效数据率为目标函数,建立最优化问题,然后对该优化问题进行分析和求解,获得最优TR子载波比例。最后,通过仿真验证分析和求解过程的正确性。仿真结果表明优化求解结果与仿真获得的最优TR比例相近。

摘要：为提高记忆非线性功率放大器的行为建模精度,提出了一种添加偶数阶非线性项的记忆多项式行为模型,称为广义记忆多项式行为模型(Generalized memory Polynomial Behavioral Model,GMPBM)。同时,为克服模型计算复杂度随非线性阶数和记忆深度呈指数级增长的问题,采用动态偏差缩减方法对所提模型进行简化。借助MATLAB仿真平台将新模型与传统功放模型进行对比仿真。结果表明,GMPBM模型能够更好的逼近功放的非线性特性,同时归一化均方误差(Normalized mean square error,NMSE)指标较传统Volterra级数模型得到明显的改善,验证了所提模型的精确性和有效性。

摘要：对电子文档信息传输的安全防御,能够有效解决电子信息传输丢失问题。电子文档信息传输过程的安全防御处理,按照既定评语集评价电子信息安全指标,评价结果用隶属矩阵进行描述,获得电子文档信息泄露风险评估结果,完成信息的安全防御处理。传统方法构建风险评估指标体系,获取风险影响因素,但忽略了对风险评估隶属矩阵的求取,导致信息传输安全防御处理效果不理想。提出基于模糊评判法的电子文档信息泄露风险评估方法。分析了电子文档信息泄露风险评估原理。确定模糊集合和评判评语集,通过层次分析法确定各指标的权重。对电子文档评价安全指标进行评价,评价结果用隶属矩阵进行描述,完成电子文档信息信息的安全防御处理。实验验证,所提方法实现了对电子文档信息传输过程的高效安全防御,对电子文档信息起到了有效保护作用。

摘要：为了对智慧校园中的用户身份进行识别和认证,需要对用户身份特征多标签分类方法进行研究。采用当前用户身份特征多标签分类方法对智慧校园中用户的身份特征多标签进行分类时,所用的分类时间较长,得到的分类结果不准确,存在分类效率低和分类准确度低的问题。提出一种智慧校园用户身份特征多标签自适应分类方法,通过联合熵、信息熵和条件熵得到用户身份特征集合之间的信息增益,根据信息增益选择用户身份特征的候选集合首项,通过计算类标签的重要度结合用户身份特征的权重,完成用户身份特征的排序;在用户身份特征组之间相似度的基础上设置阈值对用户身份特征进行选择,得到用户身份特征的最终集合,完成用户身份特征多标签自适应分类。仿真结果表面,所提方法的分类效率高、分类准确度高。

摘要：针对传统实验室仪器设备故障风险评估方法存在准确率较低、时间较长等问题,提出基于模糊概率的物联网下实验室仪器设备故障风险评估方法。利用云模型对实验室仪器评语信息进行建模,通过建模获得实验室各风险因素的隶属度,利用隶属度构造基于实验室仪器故障评语基本信度分配函数,并且通过证据理论将实验室仪器故障信息进行融合,得到实验室仪器各风险因素基本信度分配函数。利用实验室仪器故障信度分配函数构建实验室仪器故障风险评估模型,并将故障链的影响因素进行量化,得到实验室仪器发生故障的概率。采用模糊综合评估方法对实验室仪器故障链的风险进行评估以及等级划分,完成物联网下实验室仪器故障风险评估。仿真证明,所提方法有效提高了风险评估准确度,缩短了风险评估时间,提高了运行效率。

摘要：低对比度手指静脉图像的特征提取,在图像分析方面影响较大。对低对比度手指静脉图像进行特征提取时,需对图像的信号和像素的灰度值进行计算,确定图像像素点的纹线,完成特征提取。传统方法主要根据图像特征空间中高维数据进行特征提取,但忽略了对像素点文线的确定,导致出现特征提取准确率低的问题,提出基于方向检测的低对比度手指静脉特征提取方法。根据低对比度手指静脉图像的原始信号和离散信号,对图像进行小波变换,并利用小波函数的低通、高通滤波器将小波变换的图像进行重构,分层计算图像的信号、量化图像阈值,对低对比度手指静脉图像进行去噪。利用图像的灰度值和方向数计算图像的方向图,确定图像像素点的纹线,利用检测点计算图像方向图的特征点,实现低对比度手指静脉图像的特征提取。仿真结果表明,提出方法能够有效的完成对图像的特征提取,并且具有较高的准确率。

摘要：研究有效的目标区域精细分割方法,能够降低分割消耗时间、提高分割目标区域内部的均匀性和目标区域间对比度,增强目标区域分割质量,在实际应用中具备一定使用价值。为了减少图像出现模糊、重影及分割误差较大等问题,提出基于Otsu法的多门限图像重叠目标精细分割方法,该方法是通过利用高斯函数平滑灰度直方图内的白噪声,利用平滑的灰度直方图来计算灰度平均值,获取多门限值;运用多门限值计算目标区域类之间总方差的离散度测度,获得最优有限门值,对该门限值进行赋值,将图像重叠目标区域像素值与该门限值进行对比,得到最优的分割重叠目标区域结果。实现多门限图像重叠目标区域精细分割。仿真结果证明,所提方法可以增强目标区域分割对比度,提高目标区域内部均匀性,减小分割距离误差率,提高消耗时间,增强图像分割质量,具一定的应用价值。

摘要：针对当前单幅结构场景图像三维建模结果与实际情况偏差大、建模能耗高的问题,提出基于形状检索的单幅结构场景图像的三维建模方法。利用三组相互垂直的影灭点,实现像素相机标定,通过影灭线与圆环点像校正图像各平面度量。利用K均值聚类法对场景图像中所有局部特征聚类,组建一个视觉词汇库。依据视觉词汇库的构建,对图像特征向量和三维模型的不同方向特征之间距离进行计算,获取场景图像和三维模型间相似距离。在模型数据库检索出和物体最为相似的三维模型,将其作为备选的三维模型,并对其实施坐标与尺度变换操作。基于坐标与尺度变换中的参数,引入物体于图像场景中长和宽值、图像场景长和宽值等参数,完成单幅结构场景图像三维建模。实验结果表明,所提方法建模结果与实际情况拟合度平均为95.6%,建模能耗平均为60nJ/bit。上述方法建模精度高、能耗低,鲁棒性较强。

摘要：为了可以同时去除雾霾图像中的雾和噪声,提出了一个面向噪声抑制的单幅图像去雾变分模型。首先通过暗通道先验方法估算出雾霾图像的折射率,再结合非线性扩散规则项和CTV(Color Total Variation)模型规则项对带有噪声的雾霾图像进行处理。为了提高模型的计算效率,为模型设计了相应的Split Bregman算法,并对模型进行了去雾去噪效果,边缘保持效果和运行时间的对比实验。结果显示此变分模型相比传统的去雾方法不仅可以去雾,而且可以去除图像中的噪声。可以有效地同时去除雾霾图像中的雾和噪声,并且有良好的边缘保持效果。使得恢复出的图像能保留更多信息,对比度更强。

摘要：预测含复杂结构的多相复合材料等效弹性属性一直是当今复合材料领域研究的重点方向。针对微观随机分布孔隙/通道的多相复合电极材料建模困难计算精度低的问题,提出了三维随机生长算法来模拟材料基体的复杂孔洞结构,建立了含复杂微观结构的有限元模型,并对复合材料的宏观等效弹性性能进行计算,计算结果表明,基于三维随机生长方法建立的含复杂微观结构的单胞模型,计算结果与文献实验数据吻合,上述建模方法能够有效的模拟复合材料电极的复杂微观结构并预报材料的拉伸性能。

摘要：由于组合转子透平端长期服役于高温环境下,拉杆预紧力因蠕变松弛而下降,降低了转子系统的联接可靠性。针对拉杆松弛和不确定性参数影响,建立了组合转子透平端参数化有限元模型,得到了蠕变松弛条件下组合转子透平端应力分布。基于ANSYS有限元平台,采用拉丁超立方采样与响应曲面相结合的方法,分析了在拉杆蠕变松弛条件下,材料参数、转速、结构尺寸参数等不确定性因素对转子系统可靠度及其灵敏度的影响。研究发现:最大应力发生在透平一级轮盘,轮盘径向尺寸D1对组合转子可靠性状态影响较大等重要结论,可为组合转子系列化设计、制造和稳健运行提供理论参考。

摘要：膜系统作为一种从细胞膜结构抽象出来的计算模型,广泛的应用于生物系统建模并取得良好的适应性。引用一种基于Gillespie算法的新型随机膜系统,并将其应用到藻类生长过程的建模分析中。上述膜系统结合了传统膜系统的并行处理技术和Gillespie算法仿真均匀化学动力系统的准确性。利用MATLAB对建立的藻类随机膜系统模型进行仿真实现得到藻类在各个时间点浓度的仿真值,并用实验室培养的藻类生长数据对模型仿真值进行验证,结果显示所有时间点藻类浓度的仿真值和实测值之间的平均相对误差在12%和14%之间,而且模型仿真值的时间曲线能够较好地反映藻类在各个时期的生长趋势,故可认为上述随机膜系统模型是有效的,可以应用到藻类生长过程的建模分析中。

摘要：图像语义分割对场景理解等具有重要的作用,是当前计算机视觉领域研究的一个热点问题。针对当前图像语义分割方法存在的精度低等问题,提出语义分割-对抗模型(Semantic Segmentation Generative Adversarial Networks, SSGAN)。模型采用Deeplab-VGG16作为生成模型,通过对输入真实样本的学习,生成语义分割图;采用金字塔池(Atrous Spatial Pyramid Pooling, ASPP)作为判别模型,对人工标记图与生成分割图进行高阶规律统计。在数据集POSCALVOC2012上实验得到mIOU为0.823,较Adversarial提高0.24。SSGAN模型通过将对抗模型与传统语义分割模型相结合,既保持传统语义分割模型端到端的训练方式,又具有对抗网络自主学习能力,避免人工设计对应的高阶损失项产生的不匹配。最后通过剪枝与权值量化共享将模型压缩为原来的0.045。实验证明本文所提方法具有可行性。

摘要：大规模图像分类中,已标记图像数据的获取难度比较大。为了提高图像分类器在已标记样本较少的情况下的分类率,提出了一种基于协同半监督的深度学习图像分类算法。将已标记的样本作为训练集,分别使用VGGNet、GoogLeNet、ResNet模型训练出三个不同的分类器,依据三者对未标记样本的测试结果给出伪标签,即测试结果中三个分类器判断一致的部分直接赋予该伪标签,对于两个判断一致的,按照置信度排序并抽样赋予两个判断一致的伪标签,依次不断给未标记样本打标签并扩充训练集,得到最终的分类模型。最后选取Caltech-UCSD Birds-200-2011数据集和Caltech 256数据集进行实验,实验结果表明,所提出的算法在已标记样本较少的情况下可以获得高分类率的分类模型。

摘要：计算机视觉中的特征点匹配技术具有广泛的应用场景,包括目标跟踪、物体测距以及虚拟现实技术等。传统的特征点匹配技术只能匹配到图像中的一个目标,不适用于所有应用情况。首先介绍了传统ORB算法提取特征点和其目标匹配的效果,然后提出一种基于K-Means聚类算法的多目标特征点匹配算法,将K-Means算法应用到传统的特征点匹配算法,结合Hamming距离和RANSAC算法,使其可以匹配多个目标物。最后实验结果表明,在多目标匹配测试中,多目标匹配算法具有匹配耗时短、匹配准确性高、旋转不变性好等优点。

摘要：针对当前聚类方法计算时间较长、聚类结果不准确等问题,提出基于量子优化算法的大数据分析下多维离散数据高效聚类方法。采用空间重构分析方法对大数据进行离散性映射处理,选取最小嵌入维数和最佳时延来构造大数据时间序列的信息流模型,将信息流模型作为提取时延尺度特征的输入,构建基于提取特征值的聚类搜索目标函数,采用模糊C聚类算法求解初始聚类中心搜索目标函数,从而获得大数据的最优聚类中心。采用量子优化算法抑制聚类中心的小扰动,实现聚类优化,完成大数据分析下多维离散数据高效聚类。仿真结果证明,所提方法有效减少了计算时间,降低了与实际聚类结果的差距,提高了计算效率。

摘要：差分进化算法是一种基于实数编码和保优贪婪策略的特殊遗传算法,种群内个体可通过合作与竞争来实现对优化问题的求解。但在求解过程中,差分进化算法局部搜索能力较差,易陷入局部最优,求解精度不够高,搜索效率较低,为了改善上述问题,提出了一种鲶鱼云模型优化差分进化算法。在算法变异过程中引入了云模型,以此来提高个体在不同搜索状态下的寻优速度和寻优精度,提高算法的搜索效率;再将鲶鱼效应引入算法,以此来增加算法搜索过程中种群个体的多样性,防止种群个体陷入局部最优,提高算法局部搜索的能力。通过经典测试函数的仿真,结果表明鲶鱼云模型优化差分进化算法的收敛速度更快、求解精度更高,算法的搜索效率得以提高,并能有效避免种群个体陷入局部最优而产生早熟,算法全局收敛能力增强。

摘要：针对空间欠采样下多个窄带信号方位估计问题,提出了一种基于非均匀线列阵的多目标波到达方向(direction-of-arrival,DOA)估计方法。非均匀线列阵由多个均匀线列阵组成,给出了多目标DOA估计时多个均匀线列阵阵元间距间需满足的几何条件。利用闭合形式解的同时估计多个实数的广义稳健中国剩余定理解方位角模糊,减少了重构算法的运算量。仿真实例表明提出的非均匀线列阵可以在空间欠采样情况下对多个窄带信号进行方位估计,且精度高、稳健性好。

摘要：SIFT是特征提取与匹配技术中的一种有效的方法,具有较好的稳定性,以及旋转和尺度不变特性。但是SIFT特征提取与匹配的维数较高,且存在较大的误匹配率,影响双目立体视觉SLAM的实时性和准确率。为此,提出SMO-SIFT算法,对原SIFT进行欧氏距离比值的阈值选取进行粗匹配,再结合支持向量机的SMO算法,改进SIFT算法中的特征匹配算子。MATLAB仿真表明SMO-SIFT算法降低了算法的维数,改善了特征提取的实时性,同时提高了算法精确度,比较适合应用于双目立体视觉SLAM中。

摘要：需要研究一种连续翻页动画效果增强方法,能够增强翻页动画图像的色彩保留度,降低失真度,增强连续翻页动画在立体视觉中的实际应用效果。针对当前方法在实现过程中由于噪音影响导致连续翻页动画亮度变化不够均匀,信息失真度较高等问题,提出一种基于Huber-MRF模型的连续翻页动画效果增强方法,通过利用NLN算法计算相似性权值,运用正交阵序列向量构建的空间对翻页动画图像进行分解,经过迭代后获取去噪后的翻页动画图像。针对去噪后的翻页动画图像,计算构建MAP模型的能量函数、数据项和平滑项,对相邻像素集合阈值,同时对Huber函数线性局部斜率进行调节,获取增强后的连续翻页动画效果图像。仿真结果证明,所提方法能够均衡动画亮度,降低失真度,增强翻页动画模糊系数、标准差异系数、信息熵和边缘保持度,在实际应用中具有一定的现实意义。

摘要：传统低阶单调迭代算法的扰动信号输出量拟合精度不足,算法收敛速度慢。为了解决上述问题,在正交小波变换条件下提出基于高阶的单调迭代算法研究。利用正交小波变换消噪,提取扰动信号单调迭代特征,对特征向量进行盲均衡处理。确定扰动信号单调区间内的梯度值和平滑系数,构造上下解向量,给出高阶条件下的联立方程组,并经过多次反复迭代求出上解和下解,逼近最优值,提高单调迭代算法的收敛性能。仿真结果表明,正交小波变换条件下提出迭代算法的扰动信号输出量拟合度可达到98.71%,迭代算法的收敛速度更快、CPU耗时更短。

摘要：为了更有效的对时间序列进行相似性搜索,本文从相似性度量函数的角度提出一种改进的基于下界函数的DTW (Dynamic Time Warping)相似性搜索方法NLB-FDTW。上述方法定义一种更有效的下界函数,减少DTW的计算开销,加快相似性搜索的速度。为了验证所改进的DTW相似搜索算法的有效性,对一个月的交通流量进行了相似性搜索的实验。结果表明,基于下界函数的DTW在很大程度上减少计算量,NLB-FDTW相较于基于欧氏距离或原始DTW的相似性搜索是一种高效的时间序列相似性搜索方法。

摘要：在主动噪声控制系统中,次级通道建模的准确与否严重地影响着控制系统的抵消性能。提出了一种基于广义S形变步长归一化最小均方算法次级通道在线建模方法,通过在步长参数和误差信号之间建立广义S形函数,得到变步长参数,并引入辅助噪声功率调整策略。在保证系统稳定的情况下,提高了系统的收敛速度,消除了辅助噪声对残余噪声的影响。实验结果表明,上述方法有效地提高了收敛速度,减少了稳态误差,取得了良好的降噪性能。

摘要：频谱感知是认知无线电(CR)技术核心,为改善频谱感知性能,改进了最小均方(LMS)频谱感知算法,并应用其解决微弱信号的频谱感知问题。建立频谱感知数学模型,利用LMS算法实时估计PU信号的幅值并将其作为检验统计量,理论推导其数学分布。运用辛钦大数定律无偏估计了复杂电磁环境下的噪声均方值,准确确定了检测门限,提高了检测性能,实现了高效率的频谱感知。通过仿真表明,LMS算法计算简单、收敛速度快,即使在低信噪比条件下也有较高检测概率,能有效克服噪声影响,性能明显优于ED算法。

摘要：海量数据环境下入侵检测系统中误报数据对攻击事件的分析带来了很大干扰,针对入侵检测中大量误报,提出一种基于误报消除指标和DBN网络结构相结合的适应度评价标准,基于上述标准提出一种寻优DBN网络结构的改进PSO算法,并将该DBN用于入侵检测中,以提高入侵检测系统效率。实验结果表明,上述算法构建的DBN消除率平均值比改进FCM和改进K-means算法分别高16.78%和11.61%,误消除率平均值比改进FCM、改进K-means算法分别低6.475%和3.142%,具备良好误报消除效果。

摘要：基于计算机视觉的无源测距是无人平台自主行走的关键技术之一。针对智能车在行进过程中需要对信标灯进行精确测距的问题,提出了一种基于图像分割的典型目标双目无源测距方法。分析了双目测距的误差特性,对基线及其与光轴夹角参数进行了优化,针对信标灯有色光源的特性,采用基于HSV颜色分割方法对目标进行分割;并通过矩形长宽比及面积滤波排除杂光等虚假目标的干扰,实现对特征目标的准确定位和匹配。通过质心提取的方法对目标进行亚像素定位,实现对目标距离的精确测量。相对于传统特征点匹配测距方法,上述方法解决了对区域特征目标的无源测距问题,可应用于地面自主车辆、机器人等无人平台的测距避障场合。

摘要：针对传统(Unscented Particle Filter,UPF)算法存在的精度低,计算量较大且容易粒子退化的现象,提出一种改进的UPF算法。上述算法引入Rao-Blackwellized思想作为算法框架,降低状态空间中非线性状态的维度,将系统分割为线性和非线性子空间,这样可以分别使用两种滤波算法进行优化计算,同时在重采样阶段,采用小权值粒子空间状态扩散序列算法的粒子多样性优化策略,来解决粒子匮乏问题。仿真表明,两方面的改进大大降低了算法的计算量,算法耗时较少的同时有效的降低了粒子退化程度,并且定位的精度明显提高。

摘要：对无线传感网络信息进行缓冲存储能够方便用户利用,对提高信息的利用效率具有重要意义。针对当前无线传感网络信息高速缓冲存储方法存在的缓存速度慢,占用空间大且缓存过程中信息丢包现象严重的问题,提出一种基于最小访问代价的无线传感网络信息高速缓冲存储方法。根据无线传感网络信息高速缓冲存储的价值函数,确定缓冲存储的约束条件,构建无线传感网络信息高速缓冲存储模型,并通过引入服务供求值和服务紧迫性的概念,提高模型精度。通过对无线传感网络中信息访问的开销进行计算,并对网络中信息修改和更新过程进行描述,以访问开销最小为目标实现无线传感网络信息高速缓冲存储。实验结果表明,所提方法进行信息缓冲存储的速度较快,占用网络空间较小,且较好的保证了信息在缓冲存储过程中的完整性和准确性。

摘要：移动自组织网络攻击信息支援效能的评估,在网络信息等领域中的发展具有重要意义。网络攻击信息支援效能的评估,需对网络攻击的指标进行分析,确定网络攻击指标的权重值。传统方法主要根据网络攻击信息的向量进行分析,忽略了网络攻击的影响指标,导致评估的有效性和实用性差,提出基于信息熵的网络攻击信息支援效能评估方法。计算网络攻击影响指标的概率,获得具体的指标信息,利用网络攻击机制计算移动自组织网络攻击影响指标的权重值,并衡量移动自组织网络攻击的重要度指标,建立移动自组织网络攻击指标体系,并引入信息熵对移动自组织网络攻击前后的吞吐量、信道利用率和延迟抖动频率进行计算,并对其进行归一化处理,最终完成网络攻击信息支援效能评估。仿真结果表明,提出方法的信息支援效能评估具有有效性和实用性。

摘要：针对传统信息资源分配优化方法存在分配时间过长、优化过程中需求满意度较低等问题,提出基于纳什均衡解的底层网络大数据信息资源并行分配优化方法。根据量子行为演化模型中演化过程的需求偏差函数,分析需求满意度以及需求偏差和底层网络信息资源分配之间的关系,得到量子参数,根据量子参数构建具有量子行为的信息资源分配模型。采用基于纳什均衡解的资源分配算法对资源分配模型求解,获得各类业务最优发送概率,通过获得最优发送概率,自动调整最小竞争窗口,使各类业务获得最优发送机会,使网络性能达到最佳状态,减少网络节点之间的碰撞,实现对底层网络大数据信息资源并行分配优化。仿真结果证明,所提方法减少了信息资源分配时间,提高了需要满意度。

摘要：为了合理地对多目标无线网络中的跨层资源进行分配,解决多目标无线网络堵塞的问题,需要对多目标无线网络跨层资源分配方法进行研究。采用当前分配方法对多目标无线网络中的跨层资源进行分配时,存在多目标无线网络通信冲突率高和数据传输时延高的问题。提出一种多目标无线网络跨层资源智能分配方法,采用Hyacinth拓扑算法构建多目标无线网络的链路模型和信道模型,将多目标无线网络中的跨层资源分配问题转换为多目标无线网络效用最优化的问题,构建多目标无线网络效用最优模型。通过混沌并行遗传算法对多目标无线网络效用最优模型进行求解,得到多目标无线网络跨层资源分配的最优方案,完成多目标无线网络跨层资源的分配。仿真结果表明,采用所提方法分配后的网络通信冲突率低、数据传输时延低。

摘要：针对当前方法无法防止跟踪系统监测对象的丢失,降低了大数据网络多记录信息融合准确性和网络生存寿命的问题,提出一种基于一致性测度的大数据网络多记录信息自适应融合方法,计算大数据网络中传感器节点的信息融合率、单位时间信息能耗以及生存寿命,得到网络单位时间能耗与多记录信息融合率之间的关系和融合信息率与网络生存寿命之间的关系,通过设置阈值确定一个融合信息率权函数最优值,以保证网络生存寿命与融合信息率的最大化;在此基础上,采用时间信息形成的一致性测度和可靠性测度,分析大数据网络中传感器节点的时间序列波动大小,通过引入映射函数和不同的门限方法将测度可靠性较高的用于多记录信息自适应融合。仿真结果表明,所提方法不仅延长了大数据网络生存寿命,而且提高了多记录信息自适应融合准确性。

摘要：当前网络覆盖优化控制方法网络覆盖控制系数小、控制能耗高,提出基于粒子群的异构环境下高速互联网络覆盖优化控制方法。定义异构环境下高速互联网络目标区域,将其划分为若干个待监测区域,并在不影响网络覆盖优化控制的前提下进行建模前假设。在假设下对网络内处在工作下的传感器节点集合覆盖的网格点总数量和处在睡眠下的传感器数量进行计算,将两者结合得到异构环境下高速互联网络覆盖优化控制模型。以网络覆盖优化控制模型为目标函数,利用粒子群算法对目标函数进行求解。对粒子数量和粒子位置、速度进行初始化,将目标函数作为适应度函数,更新粒子飞行速度和位置。判断是否满足寻优结束条件,如果满足,则将目标函数最优解输出,完成异构环境下高速互联网络覆盖优化控制。实验结果表明,所提方法网络覆盖控制系数大,控制能耗低。上述方法具有较为优越的网络覆盖优化控制效果,可行性较强。

摘要：为了准确的得到无线移动网络的抗毁性,需要对无线移动网络抗毁性测度指标进行优化和修正。采用当前方法对无线移动网络抗毁性测度指标进行优化和修正时,计算得到的无线移动网络失效链路总数和无线移动网络自然连通度的准确率较低。提出一种无线移动网络抗毁性测度指标优化修正方法,通过评价无线移动网络节点的重要性,得到无线移动网络的实际状况,对网络的实际状况进行分析,计算无线移动网络的连通度得到无线移动网络抗毁性测度。采用自然连通度代替连通度对无线移动网络抗毁性测度指标进行优化和修正。通过计算网络的冗余性和长度相同的闭环数据得到无线移动网络的自然连通度,根据自然连通度构建无线移动网络抗毁性测度模型,通过模型得到优化修正后的无线移动网络抗毁性测度。仿真实验结果表明,所提方法可准确的测得无线移动网络中的失效链路总数和自然连通度。

摘要：提出了一种基于计算流体动力学的模型预测控制方法,以优化通信机房的室温控制。根据边界条件建立通信机房的三维物理模型,经过稳态和瞬态模拟求解,得到输入输出温度的单位阶跃响应。通过系统辨识对单位阶跃响应曲线进行拟合,选取拟合度最高的系统模型作为机房温度的数学模型,以此设计模型预测控制器,进行模型预测控制仿真,并与传统PID控制进行比较。结果表明模型预测控制应用于通信机房的室温调节,具有更好的控制品质和应用价值。

摘要：设计一种基于曲柄滑块机构原理的简易农用移栽机机械手夹持机构,以期将其用于穴盘苗全自动移栽机自动取苗末端执行机构,针对机械手在取苗过程中的钵苗基质的夹持力分散、振动损伤以及穴盘损伤问题,利用ADAMS的虚拟样机动态仿真功能及MATLAB中的控制模块Simulink的控制功能,采用双闭环PID控制方法对机械手夹持角度进行实时动态联合仿真分析。联合仿真的结果表明,设计的夹持机构系统具有良好的动态响应和轨迹跟踪特性。该方法提高了设计效率、降低了成本,且研究结果可对机械手夹持机构的控制系统实际应用提供一定的指导。

摘要：采用当前数据挖掘方法挖掘多源日志中存在的安全数据时,数据挖掘所用的时间较长,挖掘得到的数据不完整,存在挖掘效率低和数据完整度低的问题。提出基于时间序列的多源日志安全数据挖掘方法,标记时刻不同的信号在多源日志中的强度,根据信号强度计算标签数据在多源日志中的过程时间和移动速度,根据计算结果去除多源日志中存在的脏数据和冗余数据。对多源日志中的时间序列数据做分块处理,结合二维奇异值分解方法和主成分分析方法提取子矩阵中的特征,根据提取得到的特征通过最小距离方法建立数据分类器,利用数据分类器对多源日志中存在的安全数据做分类处理,完成多源日志安全数据的挖掘。仿真结果表明,所提方法的挖掘效率高、数据完整度高。

摘要：为实现多机协调吊运系统张力分布始终满足安全性评定的结果,在欠约束情况下,首先分析机构模型,并采用牛顿-欧拉方程建立动力学模型,利用动平衡的条件,求解系统拉力解集,并引入变张力均值,通过以实际拉力与变张力均值之差的4范数的最小值作为优化目标,得到实际工作拉力总趋近于安全拉力均值的结果。最后,以3柔索6自由度柔索并联机器人为例,在给定轨迹下进行动态仿真,观察结果并分析柔索张力的分布情况,从而验证该算法的正确性。

摘要：针对存在外部干扰的轮式移动机器人轨迹跟踪控制问题,提出了一种带有模糊快速双幂次趋近律的滑模控制策略,以提高轨迹跟踪控制系统的鲁棒性且削弱系统本身的抖振现象。首先,在双幂次趋近律的基础上加一指数项构成快速双幂次趋近律;然后,采用模糊逻辑设计相关规则,达到合理的动态调节快速双幂次趋近律参数的功能;最后,形成轮式移动机器人模糊滑模轨迹跟踪控制系统。仿真结果表明采用所提出的方法能够使轮式移动机器人在干扰情况下具有良好的运动品质和跟踪效果。

摘要：为了有效提高码垛机器人的工作效率,保证其运行轨迹平滑,需要对其进行轨迹控制。传统码垛机器人轨迹控制方法只能保证关节速度、加速度连续,难以保证加加速度连续,导致得到的轨迹曲线与给定轨迹曲线偏差较大,针对上述问题,提出基于序列二次规划的码垛机器人时间最优轨迹控制方法,采用拉格朗日力学方法构建码垛机器人搬运动作动力学模型,以建立的运动学模型构造各个关节位移、速度以及加速度均连续的运动轨迹,以时间为目标,在考虑码垛机器人搬运动作各关节空间中速度、加速度以及加加速度约束条件的同时,保证码垛机器人在各个离散路径点处满足由给定轨迹所决定的速度约束条件,采用序列二次规划方法求解物理约束条件下的非线性最小化问题,实现沿给定曲线方程运动的码垛机器人时间最优轨迹控制。实验结果表明,所提方法能够获得满足物理约束的时间最优关节轨迹,控制精度较高。

摘要：针对快速扩展随机树(RRT)算法因采用全局的均匀随机采样策略导致路径生长无导向性、规划速度过慢的问题,提出一种多采样寻优的双向RRT路径规划算法(MSB-RRT)。该算法在随机点采样策略上使用多采样点方法,同时随机生成多个候选采样点,选取距目标点最近的点作为最终采样点,使得RRT扩展具有目标导向性,最后通过无障碍直连方法判断两棵RRT是否连通。通过仿真将MSB-RRT算法与RRT、Bi-RRT和GB-RRT算法进行性能对比,结果表明MSB-RRT算法显著提高了路径规划速度,加快了算法的收敛。实际场景中的轮式机器人试验,验证了MSB-RRT算法的有效性和实用性。

摘要：无刷直流电机驱动控制是一种高效的驱动系统,可以改善电机的调速性能。针对无刷直流电机应用中负载的变化、外部扰动以及电机在不同运行工况下参数的变化等问题,提出了一种采用滑模变结构控制的无刷直流电机控制方案。转速环采用滑模控制,通过对切换函数和滑动模态控制律的合理设计,使系统按照预先设定的状态轨迹运动,电流环采用滞环控制实现电流实时跟踪。最后在MATLAB环境下搭建了调速系统模型,并对电机速度和负载变化情况进行测试。仿真结果表明,基于滑模变结构控制的无刷直流电机控制系统具有动态响应快、基本无超调、抗干扰能力强等优点,调速性能得到进一步优化。

摘要：针对250 mL及以上医药大输液生产过程中造成药液中出现毛发、漂浮物、玻璃屑等可见异物的在线实时检测难题,开发了一种基于分层联合稀疏表示的医药输液全自动智能灯检机。首先通过改进的分块主成分追踪算法对序列图像中的运动目标进行检测以排除静止背景噪声干扰,然后利用稀疏矩阵分块聚类算法得到运动目标的运动轨迹并提取运动轨迹的空间特征向量,最后为了提高传统稀疏表示分类器对异物识别的能力,提出分层联合稀疏表示分类器根据运动轨迹的空间特征向量对异物进行识别,以排除随机噪声的干扰。仿真结果证明,该系统克服了检测过程中各种噪声干扰对异物识别的影响,解决了医药大输液可见异物的在线实时检测难题。

摘要：针对移动机器人采用传统人工势场法路径规划时存在的机器人与障碍物发生碰撞和局部极小点问题,提出了一种改进的人工势场法。首先采用一种接近即为碰撞的预测碰撞策略,并且通过添加额外力来解决移动机器人在特殊情况下可能与障碍物相撞的问题;然后通过在不同情况下引入原地等待,改变引力影响因子或斥力影响因子以及添加助逃力的方法帮助机器人避开局部极小点。在MATLAB仿真平台上,对改进前后的人工势场算法路径规划进行了仿真,并进行相应比较,比较结果显示改进后的人工势场法能够成功的解决以上存在的两个问题。仿真证明了改进后的人工势场法的有效性。

摘要：针对开关磁阻电机低速运行状态下转矩脉动大的问题,分析单神经元PID原理和开关磁阻电机特性,采用微分先行代替原有的微分,并且引入模糊控制对微分先行单神经元PID的输出增益调节以获得较好的控制性能,提出了模糊—微分先行单神经元PID控制器。将设计的模糊—微分先行单神经元PID控制器用于开关磁阻电机的直接瞬时转矩控制,并与基于单神经元PID的开关磁阻电机直接瞬时转矩控制进行仿真比较。仿真结果表明,所提出方法有效地减小了开关磁阻电机的转矩脉动,且系统动态性能良好。

摘要：为了提高全向自动导引车(Automatic Guide Vehicle,AGV)的运动控制精度,提出了一种基于自适应反演滑模的全向AGV运动控制算法。首先建立了基于麦克纳姆轮的全向AGV运动学及动力学模型;然后设计了反演滑模全向AGV控制律;接着在此基础上引入了自适应控制律,设计出基于自适应反演滑模的全向AGV控制律,并证明了其稳定性。在施加复杂干扰的情况下,多种路径下的轨迹跟踪仿真表明,与PID算法、反演滑模算法和模糊自适应滑模算法相比,文中运动控制算法的轨迹跟踪误差最小,验证了算法的有效性和优越性。而圆形轨迹跟踪性能分析表明,文中运动控制算法的跟踪误差不仅小而且输出抖动大幅减弱,从而进一步验证了文中控制律的有效性。

摘要：研究出一种纹理图像模式识别方法,可以提高纹理图像识别的正确性,保证识别的稳定性,在实际应用中具有重要的意义。针对当前在纹理特征图像模式识别方法识别图像时,由于噪声影响导致图像识别误差较大、图像不够清晰等问题,提出一种基于支持向量机的纹理图像模式识别方法,该方法是将Curvelet变换、小波变换的统计学特征和Curvelet变换之后的较细尺度子带生成的共生矩阵特征合并,提取出旋转不变纹理特征向量;利用支持向量机分线性,将纹理图像分成两类训练样本,同时对纹理图像分类面进行阈值计算,取得最佳纹理图像分类函数值,完成纹理图像模式识别。仿真表明,上述方法能够提高纹理图像识别的准确率、提高识别的稳定性、降低噪声信号干扰、增强了识别图像的收敛效果。

摘要：实时电价是智能电网定价机制的重要组成部分,也是影响电网系统稳定性和有效性的重要因素。因此,准确估计实时电价对于提高用户福利同时为供电商提供决策依据具有重要意义。然而电网中不同类型的家庭用户的需求响应差异大,用单个效用函数模型刻画所有家庭用户的用电行为会出现较大偏差。针对上述问题,提出基于权重组合思想的综合效用函数模型并以不同类型的家庭用户为研究对象建立实时电价系统模型,同时基于拉格朗日对偶算法编写实时电价算法仿真家庭用户的最优用电量、实时电价和福利,并与上海市现行的峰谷分时电价制度进行比较。仿真结果表明提出的综合效用函数模型及其实现算法能有效地对不同种类家庭用户的实时电价准确估计,同时具有平稳负荷、提高用户福利的优点。

摘要：在大数据分析下对劣质用户数据进行动态清理时,对提高数据的准确率具有重要意义。进行劣质用户数据的动态清理时,需对数据集的关联因子进行计算,确定数据集的限定阈值。针对传统方法主要根据数据的变量进行清理,导致清理效果差、准确率低的问题,提出基于SVM方法的劣质用户数据动态清理方法。根据劣质用户的输出数据,分析劣质用户数据处于不同数据集时的空间矩阵,利用数据清理因子和数据清理频率对数据集在不同子空间中的距离进行计算,并区分数据集的关联因子,确定关联因子与限定阈值之间的关系,建立清理模型,并利用劣质用户的离散数据计算数据的均值和方差,通过求得结果分析数据的置信区间,并计算数据的置信边界,获得数据的分类函数,实现对劣质用户数据的动态清理。仿真结果表明,提出方法在对劣质用户数据进行动态清理时,具有较好的清理效果和较高的准确率。

摘要：采用传统试算法对河湖水质模型进行参数率定时,存在运算复杂、耗时多等问题,且对于不同水体水质模型需要重新试算,导致模型参数值率定结果出现偏差,进而影响建模和评估的有效性和适用性。提出一种基于非线性最小二乘法和改进模糊综合评价的河湖水质精确评估方法。通过提取WASP模型中富营养化模块的水质指标演化机理,利用非线性连续微分方程构建河湖水质演化机理动力学模型,结合实际水质采集数据,采用非线性最小二乘法对模型参数进行优化率定,实现对河湖水质演化的精确建模;在所构建的水质演化机理动力学模型基础上,提出基于改进模糊综合评价法的水体污染评价方法,利用北海水质监测数据进行了模型的有效性验证。仿真结果表明:水质指标仿真值与实测值吻合较好,可以有效实现水体污染综合评价,与传统试算法相比,具有更好的精确性和适用性。

摘要：现代社会结构不断改变,空巢老人独立生活问题的影响日趋严重。其中,跌倒是老年人独立生活的最大威胁之一。针对上述问题,提出了基于小波包特征提取与四元数多自由神经元模式识别相结合的跌倒状态识别方法。首先,应用三轴加速度检测系统采集人体在正常活动状态及不同跌倒姿态时的数据,应用小波包分析方法对训练数据进行特征提取,在四元数空间中应用提取的特征数据对多自由度神经元进行训练,并使用测试数据进行状态识别,鉴别是否跌倒以及不同的跌倒姿态。实验结果表明,基于四元数多自由神经元识别方法的识别效果优于支持向量机等传统方法,为独居老人居家监测、跌倒报警、跌倒事后治疗提供依据。

摘要：查询推荐作为一种改善物联网用户查询体验和效率的有效方式,可以帮助用户筛选并提供更加准确的查询目标描述。目前多数推荐算法随着用户数量和项目数量的增加,存在着推荐精度低、推荐时间长等问题,针对以上问题,提出基于改进近似性度量的物联网用户查询目标自动推荐算法。结合TF-IDF算法和信息熵算法构建物联网用户对项目属性的兴趣度模型,运用自组织映射神经网络聚类算法对兴趣度模型中的用户进行初步聚类。并以此为基础数据在目标用户所属簇内计算用户近似度并寻找最近邻。针对K-Means算法因缺少共同评分项目而导致近似度较低的弊端,采用改进近似性度量方法在簇内寻找目标用户的最近邻和项目推荐候选集,根据项目推荐候选集上的预测评分,完成用户查询目标自动推荐。实验结果表明,所提算法与其它算法相比,有更好的推荐精度和效率。

摘要：以高速公路行程时间为研究对象,建立基于聚类分析的行程时间预测模型。使用系统聚类法对历史行程数据集按照车型及时段等特征进行分类;根据行程时间分布相似性对天气和月份进行重分类,与历史行程时间共同构建特征向量。最后采用BP神经网络对不同的数据集进行训练,以提高行程时间的预测准确性。实验表明,数据集分类能有效提高模型预测的准确性,与发布前期行程时间和未进行分类的BP神经网络模型预测结果相比,上述方法具有更好的预测准确度。

摘要：实现人群监控图像异常轨迹数据的聚类识别,对紧急突发事件发生时及时报警,方便安保人员及时采取应对措施,保证人们生命财产安全具有重要意义。针对当前方法存在识别准确率较低的问题,提出一种基于运动特征的异常轨迹数据聚类识别方法,将人群监控图像中任意行人的轨迹数据描述为一个流向量序列,提取被监测行人的运动特征,对人群监控图像中被监测行人所有轨迹的起点集合和终点集合进行计算,并采用Hausdorff距离对两个集合中长度不等的行人轨迹进行相似度计算,实现人群监控图像行人轨迹数据预处理。采用人虚拟的最小外接矩形的中心点替代人群监控图像中被监测行人的重心,通过最小外接矩形中心的变化描述行人的跳跃、下蹲、爬行、跑、徘徊五种异常轨迹。根据人群监控图像中被监测行人运动轨迹连接线的波峰波谷存在性,实现异常轨迹数据聚类识别。仿真测试结果证明,所提方法能够区分人群监控图像中行人的正常行为轨迹和异常行为轨迹,且识别准确率较高。

摘要：叶片式离心泵是保证现代工业设备持续、安全运行的关键组成部分,通过仿真技术研究系统常见失效的产生及演化进程,可以从理论上揭示其运行过程中特征输出量的变化规律,对发展和完善系统故障诊断技术,提高设备运行的可靠性具有重要意义。围绕三相异步电机驱动离心泵系统的实现功能、运行过程及结构交联性,建立系统在电压供应不平衡和叶片磨损量过大情况下的失效传播及运行状态仿真模型,对其关键性能指标出口压力进行了仿真分析,验证了该模型的准确性和可行性,以期为其后续的故障诊断、性能评估以至健康管理提供模型及数据支持。

摘要：大跨度预应力混凝土桥梁裂缝加固监测,对提高桥梁耐久性具有重要意义。在对桥梁裂缝进行加固监测时,传统方法主要根据桥梁裂缝图像进行表面监测,忽略了预应力混凝土桥梁裂缝深度的检测,导致监测准确性差以及加固效果差的问题。提出基于神经网络的大跨度预应力混凝土桥梁裂缝加固监测方法。根据桥梁裂缝加固的抗力和荷载效应对桥梁裂缝加固的安全程度进行分析,评价加固效率和加固效能,采用桥梁结构的重要系数来计算桥梁裂缝加固承载能力的安全程度,确定桥梁裂缝加固的评定系数,采用桥梁裂缝和图像背景的密度分布、标准差,对桥梁裂缝加固的适应度函数进行计算,得到桥梁加固图像的像素频数和灰度值,对适应度函数进行改进和归一化处理,实现大跨度预应力混凝土桥梁裂缝加固监测。仿真结果表明,提出方法提高了桥梁裂缝加固效果和监测的准确性。

摘要：ViBe算法是一种高效的像素级视频背景建模或前景检测算法。针对传统ViBe算法中存在的'死区'现象以及阴影干扰问题,提出了结合感知哈希算法和基于图像RGB色彩信息的高斯拉普拉斯差分算法的改进ViBe算法,实现了对'死区'的抑制,消除了运动目标阴影,完成了对视场范围内运动目标的检测。实验表明,相较于传统ViBe算法在视频的1315帧才能完成对'死区'的抑制,改进后的ViBe算法仅需15帧就完成了对'死区'的抑制,消除了运动阴影的干扰,并测试了算法的鲁棒性和实时性,并取得良好的效果。

摘要：对医学超声影像设备采集的信息进行噪声滤除,能够有效提高医学设备信息处理精度。对超声影像设备采集信息噪声的滤除,需要生成医学影像中噪声信息的编码,对超声影像设备噪声信息与背景区域进行分离,完成对采集信息中噪声的滤除。传统方法对噪声信号进行建模,对设备中噪声可调参数进行计算,但忽略了对噪声信息与背景的分离处理,导致噪声滤除效果不理想。提出基于LBP算子与小波系数法结合的医学超声影像设备信息噪声滤除方法。根据基本LBP算子生成医学影像中噪声信息的编码,对噪声信息进行滤除,减少对医学超声影像设备中噪声滤除所用的时间;利用小波系数完成医学超声影像设备中噪声信息与背景区域的分离,准确完成医学超声影像设备中噪声的滤除。实验结果表明,选用方法可以准确地对医学超声影像设备中的噪声信息进行滤除,滤除所用时间少,效率快。

摘要：慢漂移是指系统参数从额定值发生偏移的现象,系统正常的慢漂移影响故障诊断的结果。针对单一核函数对慢漂移系统故障误诊率高的问题,提出了基于组合核函数的类均值核主元分析故障诊断方法。首先,使用组合核函数将原始样本数据映射到高维特征空间,求出各类映射数据的类均值矢量;然后在类均值矢量张成的子空间上对类均值矢量进行主元分析;最后,利用建立的类均值核矩阵构建类均值核主元算法。将该方法应用于田纳西-伊斯曼(TE)和蒸馏塔过程,仿真结果显示,该方法提高了故障的检测率,柔性因子的引入满足故障监控模型对灵敏度、鲁棒性的动态平衡要求,具有较好的过程监控性能。

摘要：研究一种医院病房信息智能化监控方法,能够提高信息监控的准确度和可靠性,在实际应用中具有重要的使用意义。针对当前方法在使用过程中由于射频识别受信号影响导致医院病房信息智能化监控存在信息偏差较大、安全性较差等问题,提出一种基于目标状态残差数据统计的医院病房信息智能化监控方法,通过对射频信号进行自相关处理,计算出射频信号,将射频信号离散化转换后,对射频信号的帧周期进行识别,获取医院病房信息。利用医院病房信息计算信息协方差期望值和监控统计量,得到服从自由度卡方分布监控统计量的平均值和标准差,实现对医院病房信息的智能化监控。仿真结果证明,所提方法能够增强准确率、降低误差率、减小内存消耗、提高医院病房信息智能化监控的整体安全。

摘要：为了提高土木工程建筑结构的安全系数,需要对土木工程建筑结构中的损伤进行诊断。采用当前建筑结构损伤诊断方法对土木工程建筑结构中的损伤进行诊断时,得到的土木工程建筑结构灵敏度系数准确性低、诊断结果精准度较低。提出一种土木工程建筑结构损伤精确诊断方法,在土木工程建筑结构特征方程的基础上构建土木工程建筑结构的刚度矩阵,通过刚度矩阵计算结构的频率和振型灵敏度系数,根据计算结果对土木工程建筑结构的灵敏度进行分析。采用基于相对小波总能量变化的损伤识别方法计算损伤前后测点处小波能量的总变换,根据总能量变换对土木工程建筑结构的损伤进行识别,完成土木工程建筑损伤的精确诊断。仿真结果表明,所提方得到的土木工程建筑结构灵敏度系数准确性高、诊断结果精准度高。

摘要：路面破损图像的快速识别方法在提高图像使用率方面具有重要意义。对路面破损图像进行快速识别时,需对破损图像的密度指标进行计算,确定破损图像的结构。传统方法主要根据破损图像的权重进行研究,忽略了图像灰度值的影响,导致破损图像识别率低、实时性差的问题。提出基于决策树的路面破损图像快速识别方法。根据路面破损图像的像素值和图像大小,对路面破损图像的水平和垂直投影进行计算,获得破损图像的特征值,提取图像的边缘值,并计算路面破损图像的边界矩阵、中心边界矩阵和规格化边界矩阵,得到图像的子块总量,计算路面破损裂缝的夹角值,利用破损图像的样本数据和图像的向量转置来确定破损图像的超平面的分类,并对其分类进行优化和求解,判断路面破损图像的类别,计算路面破损图像分类的中心距离,实现对路面破损图像的快速识别。仿真结果表明,提出方法不仅提高了图像的识别率,还具有实时性。

摘要：针对当前方法进行电子显微镜图像畸变校正时,存着图像校正误差较大、完成时间过长,能量消耗较大等问题。提出基于双粒子群优化算法的图像畸变快速校正方法。通过对透射电子显微镜图像畸变进行分析,获取显微镜图像畸变前和和畸变后坐标之间对应关系,将其对应关系进行多项式变换,求出多项式拟合后最小误差,获取电子显微镜畸变测度,采用电子显微镜图像固定惯性权重,以立方映射混沌因子对过程中不动的粒子进行扰动,采用电子显微镜图像自适应的惯性权重,以适应度值来对惯性权重大小进行调节,以两种方法过程中的最优粒子作为全局最优解,完成图像畸变快速校正。实验结果表明,所提方法在进行图像畸变校正时误差较小、完成时间较短、能量消耗较小。

摘要：针对传统权限访问控制方法存在通信成本较高、系统吞吐量较低等问题,提出基于模糊层次分析的实验室更新信息资源访问权限控制方法。通过引入时态、环境的概念以及行为模型,构建量化行为访问控制模型,在模型中引入量化属性及信任度的概念,使用量化函数对属性进行动态量化,计算某访问行为的安全度,进一步根据量化结果,将访问行为分配相应的信任度。采用模糊层次分析方法来计算用户的直接信任度,得到用户综合信任度,通过用户综合信任度确定用户是否有权限对实验室更新信息资源进行访问控制。实验结果表明,所提方法有效降低了通信成本,增大了系统吞吐量,并能够保证系统的正常运行,有效提升了系统的安全性以及可用性。

摘要：移动网络相似信息重复记录检测在专利分析系统中具有广泛的应用前景。针对当前方法存在检测耗时较长、查准率和查全率较低等问题,提出一种基于领域本体的移动网络相似信息重复记录智能检测方法,构建了一种三维的移动网络文本空间表示模型,对移动网络中相似信息重复记录文本集合中的文本向量进行结构化描述。在此基础上,基于领域本体分别对移动网络相似信息重复记录中的词语、句子和文本进行相似度检测,得到移动网络文本中任意两个句子的相似度特征矩阵。对移动网络文本中句子相似度特征矩阵进行遍历,选取其中相似度最大的句子组合,并将该组合所属行列从矩阵中删除,再从剩余矩阵中相似度最大的句子组合筛选出来,以此类推,直到句子中的元素数目变为0,提取获得相似度最大句子组合序列,根据该序列即可实现移动网络相似信息重复记录的智能检测。仿真测试结果表明,上述方法在移动网络相似信息重复记录相似度检测准确性上更具优势,具有较高的查准率和查全率,并且检测效率较高。

摘要：针对化工并行设备批处理过程,研究批量生产计划与批次调度的集成优化问题,将任务处理批量的大小、批次数目及其在设备上的分配与调度等多阶段、多层次的优化决策,集成到一类问题中。以最小化所有批次的总完工时间为优化目标,构建分批与批调度决策的集成优化模型。提出一种改进的DE算法,加快模型求解速度。算法采用实值编码方案,设计个体编码为每种产品的总生产量,通过有效的解码程序将个体解释为批调度方案,并设计不可行调度方案的修正机制。通过引入局部搜索和局部最优逃逸策略,解决种群多样性降低、易陷入局部最优的问题。仿真结果表明,与基本DE、PSO算法相比,改进DE算法具有更好的全局搜索性能。

摘要：光伏出力受气象因素影响大,未计及气象因素的光伏出力预测结果精度不高;将多种气象数据直接作为模型输入增加了预测模型的维度;BP神经网络具有很强的线性映射能力,被广泛应用于光伏出力预测中,但是单一的BP预测模型预测误差较大。针对这些问题,提出一种基于模糊聚类和组合预测算法的方法进行光伏出力短期预测。通过pearson相关系数定量分析光伏出力与太阳辐照度、大气浑浊度、相对湿度等气象因素之间的相关性,将这三类气象数据作为聚类特征向量并通过改进的模糊C均值聚类(IFCM)算法将光伏出力历史数据和待预测日数据聚类成三类,然后选取待预测日所属类别的历史数据和待预测日的温度数据并利用遗传膜优化BP神经网络预测模型(GAPS-BP)进行预测。最后,通过实际案例仿真,验证了所提模型和优化算法的有效性,表明所提方法能够有效降低模型输入维度并提高预测精度。

摘要：在虚假评论识别研究中,针对监督学习框架下大规模标注数据集难以获取的主要问题,提出一种PCA与半监督协同训练算法结合的识别方法。上述方法首先从评论文本及评论行为两个独立视图构建初始指标体系,然后利用主成分分析法进行特征提取,消除初始指标间的相关性,最后针对不同视图的差异挑选出基分类器进行协同训练,以完成对虚假评论的识别。实验结果表明,所提方法较传统方法具有较好的识别性能,更能有效利用未标注样本辅助模型学习,同时主成分分析能降低原始样本的冗余度,提高模型的分类效率,为相关研究及应用提供一定的方法参考。

摘要：对异地数据库传输数据的一致性检测,能够有效提高数据库使用效率,提高数据处理精度。对异地数据库传输数据的一致性进行检测,需要对截获数据包中数据进行分块处理,获取摘要值以及序列号,完成对传输数据一致性的检测。传统方法根据不同阶段的相对重要性对所有阶段赋权,依次求出不同阶段的灰色关联度,但忽略了对数据包序列号的获取,导致检测精度偏低。提出基于摘要值计算的异地数据库传输数据一致性检测方法。给出大规模异地数据传输架构,对截获数据包中数据进行分块处理及摘要值计算,获取其摘要值及序列号,对异地数据库数据包中的数据进行分块和摘要值计算处理,对数据包是否连续进行判断。在数据包序列连续且本地数据块与异地数据块摘要值相同的情况下,认为异地数据库通过了传输数据一致性检测。实验结果表明,所提方法检测准确性和效率高。

摘要：在使用多波束阵列天线的无线自组网中,对资源调度方案进行设计优化可以实现动态无冲突资源分配,从而提升网络性能。针对多波束无线自组网系统中资源调度问题,提出了一种基于染色的多波束TDMA资源分配协议,通过将无线自组网调度问题建模为边染色模型,将负载高的链路抽象为多条虚拟链路,为会产生冲突的链路分配不同颜色来实现无冲突按需资源分配。仿真结果表明,在简单拓扑和复杂拓扑等多种网络场景中,都可以得到无冲突的按需分配结果。同时,在仿真中的开销与理论分析相符。

摘要：针对当前网络入侵查询路径优化方法实现后查询延迟长、能耗高的问题,提出基于蚁群的大数据环境下混合入侵信息查询路径优化方法。利用Hilbert变换实现入侵信息数据信号频谱特征提取,通过卡尔曼滤波法完成混合入侵信号的前置滤波,得到真实入侵信号,分析信号瞬时频率与瞬时幅值,将HHT频谱提取出来当作大数据环境下混合入侵信息数据信号检测结果。根据混合入侵信息数据信号检测结果,构建查询路径优化目标函数。对蚁群运行的参数和起点位置进行初始化,将查询关系间连接代价和蚂蚁于各关系间检索时释放出的信息素当作选择连接下个关系的基础,通过蚁群算法寻优特点找到最优连接路径,即满足目标函数的混合入侵信息查询路径,实现大数据环境下入侵数据查询路径优化。实验结果表明,所提方法实现后信息查询能耗平均为64.2nJ/bit,查询延迟短。

摘要：陈正清同志是中国计算机用户协会名誉理事长,2008年开始担任《计算机仿真》杂志顾问。他对仿真应用分会的活动:'全国仿真技术学术会议'、'全国计算机仿真大奖赛'和'中国系统建模与仿真技术高层论坛'积极支持和热情参与。

摘要：中国计算机用户协会仿真应用分会(以下简称分会)于2019年1月20日上午在北京御仙都召开了在京理事新春工作会。分会在京的部分副理事长、理事、荣誉理事、《计算机仿真》编委、顾问和编辑以及中国计算机用户协会唐群秘书长参加了此次会议,仿真界中国工程院王子才院士也出席了会议。会议由分会王会霞秘书长主持。

摘要：'计算机仿真'主编:我们谨此郑重通知:依据文献计量学的原理和方法,经研究人员对相关文献的检索、统计和分析,以及学科专家评审,贵刊计算机仿真入编《中文核心期刊要目总览》2017年版(即第8版)之自动化技术、计算机技术(除计算机网络、安全保密)类的核心期刊。该书由北京大学出版社出版。