基于神经网络的通信系统数据融合测试评估

通信系统效能的发挥已成为制约整个社会发展的关键因素。利用多传感器的资料集成与信息融合技术把来自多个传感器的资料以及相关信息进行分析和综合处理,对通信系统的故障进行诊断定位,可提高系统的有效性和可靠性。人工神经网络为现代复杂大系统信息融合、测试评估及故障定位提供了全新的理论研究方法和技术实现手段。基于神经网络的通信系统数据融合测试评估系统模型,用神经网络的输出结果与真实情况作比较,并根据这些指标综合评估战场态势,定位故障部分,提高系统的有效性和可靠性。     

提高调度自动化系统中状态估计合格率的探索

本文详细介绍并分析了在地区调度自动化系统中提高状态估计合格率工作的探索。分析了状态估计合格率对于检验调度自动化系统中基础数据准确性的作用，对于电网安全可靠运行提供技术支撑。对今年来维护状态估计模块的工作中遇到的问题进行分析、归纳，并提出解决方案，对提高运行合格率的基础数据、模型、参数等方面逐个分析。最后，总结运行缺陷和维护方法，探索在日常运行过程中采取相关方法确保状态估计参数正确性、及时可靠发现基础数据问题，以确保状态估计合格率高位运行的方案。     

机载大气信息融合与评估技术研究

大气数据系统和惯性导航系统是飞行器至关重要的导航设备,进行大气/惯性数据信息融合,能够在不降低系统自主性的情况下,对两者的综合性能进行更改。因此我对机载大气/惯性数据信息融合与评估技术开展了较为深入且有针对性的研究。也较为充分的利用实际飞行数据验证了算法的可行性与有效性。论文设计了一种基于多传感器融合的导航信息评估方法,利用量测融合、集中式卡尔曼滤波以及最优固定区间平滑滤波的三步融合的方式获取高精度评价基准信息。同时论文也设计了仿真平台对融合后的基准信息精度进行了验证,评估基准精度高、稳定可靠。在算法设计的基础上,论文进行了机载大气/惯性数据信息融合与评估系统的设计与开发,并利用实际飞行数据对系统软件进行了性能测试,验证了软件设计的正确性与可行性。机载大气/惯性数据信息融合与评估系统具有较高的工程应用价值。     

ECHA催促各企业按照规范进行数据提交

欧洲化学品管理局（ECHA）对REACIi预注册第一批提交的数据质量进行了审核。到2008年6月13日为止，共有1427家企业在REACH-IT系统中进行了登记，并进行了7360份预注册。但在这些预注册文本中，有2％预注册文本中的物质身份信息没有按照ECHA指南中的规范进行提交。欧洲化学品管理局还收到了143份用于产品与工艺研发（PPORD）的物质信息通告以及38份质询，5个常规注册和15个中间体注册。     

驾驶员生命体征数据监测系统

本文研究一种驾驶员生命体征数据监测系统。本系统设计的健康方向盘装载PPG和ECG传感器,可以用来获取一系列身体参数,利用这些参数通过一种基于LSTM的PPG和ECG融合的可靠算法、心率变异性的时域与频域双重分析,再加上PPG提取血氧饱和度和血压参数的算法,对驾驶员生命体征进行分析,并将分析结果由移动终端上传。结合驾驶时间,对驾驶员健康状态和疲劳程度实时评估,将异常状态及时提醒驾驶员,从而避免交通事故的发生、减少生命财产损失。     

基于电子溯源建立食品安全风险评估决策系统

目的实现食品安全风险评估决策工作的高度流程化与自动化,加强各业务部门间的数据融合。方法构建涵盖膳食暴露评估、危害因子评价、时空聚集探测等方法的时态模型库,可自动连接食品溯源各环节基础数据获取相应多种数据,并通过选择的风险评估模型计算得出风险评估结果,构建风险评估矩阵。基于ETL(extract-transform-load)技术和R语言的数据分析算法,集成基础数据仓库、风险评估模型库、风险决策支持系统。结果食品安全风险评估决策系统的建立有效改善传统风险评估工作耗时费力、数据清洗困难的问题,基于对原有风险评估过程的电子化,实现模型输入、计算、输出一体化,融合多年历史监测数据,快速定制常见食品分类中有害因素的风险评估研判场景。结论该系统有助于提高相关业务人员的工作效率,推动跨业务部门间数据交换及协同共享。     

多传感器信息融合技术在粮情测控中的应用

提出一种基于多参数、两级信息融合的粮情测控方法.该方法综合了多因素对粮食品质的影响.首先采用加权数据融合算法对剔除疏忽误差的同质数据进行一级融合,然后用已训练好的BP神经网络进行二级融合,最后给出粮情的安全等级.研究表明,该方法充分利用多种有效监测数据,实现同质数据的优化,整体上考虑了异质数据源的互补性,提高了测控系统的可靠性、全面性.     

污染源在线监测系统中确保数据有效性的方法——上海市市水污染源在线监测系统为例

有效的数据是污染源在线监测系统应用的基础,对于数据应从质量上,标准方法上、数量上等多方面进行比对,确保数据的有效性.上海市水污染源在线监测系统中对数据的有效性进行了严格的规定,提高了有效数据的获得.     

基于大数据的智慧公安系统研究

伴随着云计算体系的建立和发展,公安系统融合大数据机制已经成为顺应时代发展的必然趋势,不仅仅能提升系统运行管理效率,也能融合云计算、物联网等技术的应用优势,为海量数据的协同管理奠定基础。文章集中分析了基于大数据的智慧公安系统整体框架结构,并对系统实现过程和评估体系展开了讨论,仅供参考。     

数据仓库技术在青干统计系统中的应用

针对传统青干管理工作中存在数据分散、数据规则不统一、数据信息化水平低等问题,提出了基于数据仓库技术的青干工作信息年度统计系统的设计方案.系统采用组件式开发技术,按照C/S体系结构搭建系统框架,采用MVC架构模式实现程序的表现层、控制层和模型层的分离,并运用数据仓库的数据组织理念使数据的信息化水平和基于数据的多维分析能力都得到极大提高.以河南省为应用实例,验证了该系统设计方案的合理性和有效性.     

截面数据精确分段方法研究

针对截面数据分段精度不够,从而导致截面曲线重构精度差的问题,提出一种截面数据精确分段方法。这里重点研究相邻特征为直线特征和自由特征在满足G1连续时数据的精确分段。首先根据数据平滑的原理及其作用,对被平滑的数据分别采用不同的领域窗口方法确定出分段点所在的数据点区间;然后以自由曲线的逼近误差作为判断条件,在该区间内进一步迭代搜索精确的分段点。提出的截面数据分割方法不仅能够在现有数据中寻找分段点,而且可以超越现有数据点并在其之间寻找更精确的分段点。实例表明,该方法大大提高了截面数据的分段精度,进而使重构的截面曲线更加符合初始设计意图。     

Preference data analysis using a paired comparison model

Ranking procedures are very suitable for measuring consumer preference. This paper deals with the segmentation of a consumer panel after a ranking trial. A latent class approach is used to estimate segments from the preference data. The statistical analysis is based on the Bradley-Terry-Luce model, classically used to interpret paired comparison data. This segmentation procedure provides configurations of the stimuli in the different classes and the weights of these segments. A likelihood ratio test can be performed in order to determine the adequate number of latent classes. An application of this segmentation model on preference data is presented.     

基于过程建模的纺织制造执行系统设计

为解决纺织企业计划层与车间制造层之间信息无法衔接的现象,构建了面向制造层面的纺织制造执行系统体系框架.经过对制造过程中的数据流程分析,借助多Agent理论,提出基于多Agent的系统任务调度算法.在局域网环境下,开发一种面向制造层面的纺织制造执行系统.系统子功能的实际应用结果表明,制造执行系统实现了企业计划层与生产现场层间信息的有效衔接,解决了企业内部数据重复度高,利用率低的现象,而且体系结构简洁、易维护.     

软X射线技术对核桃内部品质的无损检测研究

针对传统方法对核桃内部品质检测的破坏性问题,尝试利用软X射线技术进行核桃内部品质的无损检测。首先采用软X射线技术获取核桃图像,对图像进行去噪和分割;而后提取核桃的轮廓特征,采用面积阈值法对核桃的正常果、空壳果、破损果进行判别区分。实验结果表明,各类核桃总体识别正确率达88.9%,为核桃内部品质无损检测提供了可行的方法。     

应用LZHUF算法对嵌入式针织系统控制数据压缩

为解决针织物控制数据量大,花型数据重复性高,且要求无损传输等问题,提出了一种针织控制数据压缩的 LZHUF 算法,给出了算法实现流程。利用 LZSS 算法对待压缩织物数据同时编码,再对输出的字符使用频率的高低进行动态哈夫曼编码。该算法可移植到嵌入式平台,对织物数据解压缩。实验结果显示,该算法可在嵌入式针织系统中无损解压缩织物数据,运行效率较高,压缩率相对传统串表压缩算法,明显提高5%以上,说明该算法具有较高的压缩率,算法复杂度低,可在存储空间和内存空间有限的嵌入式针织控制系统中无损还原织物控制数据;同时该算法可作为纺织 CAD的数据压缩算法。     

基于RPCA的纸病图像分割算法

针对实际纸病检测应用中采集到的图像分辨率越来越高,在图像处理过程中出现数据维数过大的问题,提出一种基于鲁棒主成分分析法(Robust Principal Component Analysis,RPCA)的纸病图像分割算法,该算法将纸病图像对应的矩阵分解成稀疏矩阵和低秩矩阵。在后续检测中只需选取稀疏矩阵对应的图像进行检测就可以满足纸病检测的要求,有效减少了计算量,最终节省了整个纸病检测环节的检测时间。仿真结果表明,该方法可用于纸病图像的分割,并且具有良好的分割效果。     

基于机器视觉的散装粮随机扦样方法研究

针对粮食收购过程中扦样设区选点不科学、不合理导致的扦取样品代表性不足和存在人为舞弊风险的问题,提出一种结合双目视觉与图像分割技术的散装粮随机扦样方法。首先使用双目相机获取装粮区域图像信息并校正,利用Unet网络模型实现校正后左图像目标分割,再使用Opencv计算目标区域4个角点像素坐标,根据扦样规则将目标区域划分为多个扦样区域并随机生成扦样点,最后针对BM匹配算法生成视差图效果较差的问题,采用SGBM(Semi-Global Matching)半全局立体匹配算法对校正后左右图像立体匹配,根据匹配结果完成扦样点三维空间定位。实验结果表明,所述方法针对装粮区域有较好的识别效果,并且实现了在3 m范围内扦样点的随机选取与定位,对粮食扦样环节的自动化和智能化发展提供了技术支撑。     

基于元数据的企业搜索引擎研究

为解决企业数据针对性较强而普通搜索引擎无法对异构数据进行检索等问题,设计了基于元数据的企业搜索引擎.通过定义和描述异构数据源中的有关信息,可以有效地将异构数据源集成,从而实现对信息资源的选择和定位,提高企业搜索引擎的查全率和查准率.     

分布复杂机电系统网络模型图自动生成算法研究

为了解决分布复杂机电系统网络模型图的自动生成问题,提出了一种新的基于结构空间的网络图形生成算法:通过定义一个特殊的数据结构用来保存网络模型的基础信息,再按照不同的标准对这些信息进行反复搜索与提取操作,获得的结果分别保存在定义的多个集合中,形成不同的集合分类;根据集合元素的数量以及集合间的关系对集合元素进行迭代计算,不断地辨识每个集合元素的属性和参数,并逐步完成其整个图形绘制.使用网络模型绘制例子对所提出的算法进行了验证,结果表明:此算法具有可行性,能够很好地满足实际需求;同时具有通用性,能够作为共性技术进行推广与应用.