基于ARM的仪器管理系统设计与实现

针对学校等大型科研平台拥有的精密器材种类繁多、安置位置分散、操作流程特异、操作人员流动性大的现象,基于监测的思想设计了此仪器管理系统,旨在督促实验人员按稳妥的使用流程操作仪器,并为器材的更迭维修提供参考。系统分为终端、服务端两部分,终端通过检测电流来判断仪器状态,使用者使用需用有效IC卡辨别身份,终端相应给予声光提示,并且拍照留据。相应的状态情况可以通过网络传输到服务器,例如使用者有效卡号、报警照片等且客户端可以从服务端获取人员信息更新等资料。通过对本工程中心内部分仪器的监管测试表明,较好的提高了操作人员使用素质,提高了仪器管理水平。     

领航计划报预处理方法探讨

当前民航系统使用的AFTN（航空固定电信网）报文存在格式、内容、数据不规范的问题,致使FDP系统（飞行数据处理系统）报文识别率不高。本文针对FPL（领航计划报）报文进行预处理,对于重复性FPL报文,采用直接查询调用历史数据的方法。而新报文则根据FPL报文标准进行规范性判断和纠正处理,并将处理结果保存为历史数据作为下一轮处理的参考数据。实验证明,原本FDP系统无法识别的FPL报文经过预处理后再进入FDP系统,FDP系统识别率可以达到75％以上,FDP系统的FPL报文识别率得到了显著的提高。     

用于二维不规则排样的离散临界多边形模型

提出了一个用于求解二维不规则排样问题的离散临界多边形模型.Burke等人的BLF算法是求解排样问题的一种有效算法,但其算法对一些特殊实例会产生非法的解.为了解决这个问题,提出了一种基于离散临界多边形模型,并对其正确性作了严格证明.新模型是只含有点和区间的简单模型,在大大降低原问题几何复杂性的同时,也使许多启发式策略可以更容易地求解该问题.计算结果表明,基于离散临界多边型模型的排样算法是很有效的.     

深入探究E_Learning学习系统的多维度监控模型

本文描述了基于Web的E_Learning学习系统的多维度监控模型及其实现方案,对于组成本模型的整体和若干重要模块分别作了原理性说明,同时说明了此模型的可行性并简单描述了模型的实践情况。     

网格计算环境下资源管理的研究

网格计算是下一代互联网的应用模式,资源管理是网格技术研究的核心任务之一,包含资源发现、任务调度和负载均衡.由于网格中的资源具有分布性、自治性、异构性和动态性,对网格资源进行高效的管理是一个具有挑战性的问题.通过对各种资源管理模型的对比,提出把移动Agent和计算经济机制引入网格资源管理,可以很好地进行资源的发布、资源发现和资源的调度.     

自适应阈值的舌象裂纹检测

舌象中的裂纹是中医舌诊中的重要内容.由于拍摄条件的不同,舌象质量有较大差异,传统的阈值选取方法并不适用.文中提出一种舌象裂纹检测的自适应阈值选择方法.该方法利用舌象的L*a*b色彩特征及区域的分裂-合并,对舌象进行区域分割,自适应地选取舌中部区域的色彩值作为阈值,对整个舌象进行裂纹提取.经验证,本方案对不同的舌象能较好地提取出裂纹,实现舌象裂纹诊断的客观化.     

海上运动目标跟踪系统的设计

为实现对海上运动目标的实时跟踪,克服跟踪效果易受到严重遮挡影响的缺点,建立了一套实时跟踪系统,并且结合目标的运动信息与新的模型更新策略,对均值漂移与卡尔曼滤波器相结合的跟踪算法做出了改进.当运动船只被遮挡的比例较大时,先用估计出的目标速度矢量更新卡尔曼滤波器,并用相应的模型更新策略更新目标模型以提高模型相似性度量的精确性,再单独利用滤波器进行跟踪,取得了较好的跟踪效果.实验结果表明,该系统可以较好地实现海上运动目标的跟踪,并且改进后的算法具有良好的实时性和鲁棒性.     

基于距离变换的肝脏栓塞治疗仿真

栓塞治疗是非手术肿瘤治疗方法的首选方案,血管栓塞后的肝癌大部分瘤体组织因缺血、缺氧而逐步坏死,而正常肝组织的供血受影响不大,且能形成侧支循环,不会导致明显的肝功能障碍。假定肝实质组织由距离其最近的血管供血,提出一种肝脏血管栓塞治疗的计算机仿真方法,选用一种精确的欧氏距离变换算法,在改进算法步骤之后,使得该算法支持多背景点。实验结果表明,该方法可以将血管栓塞的结果,映射到肝实质组织中,达到肝实质的栓塞显示效果,能够帮助医生直观地观察栓塞后肝脏组织的供血状况,评估栓塞效果。     

基于神经网络和模式匹配的股票预测研究

BP神经网络是分析股票数据最流行的工具之一.近期对模式匹配算法的研究表明模式匹配简化了股票趋势预测的复杂度并为股票市场预测提供了一种简单有效的方法.文中分别阐述了BP神经网络和模式匹配识别的原理,并提出将两种算法相结合,建立一个基于BP神经网络和模式匹配识别的股票市场分析和预测系统.这个系统克服了神经网络预测系统目标函数存在局部最小和模式匹配识别预测系统缺少股票价格自身变化特性的缺点,具有两种算法在股票预测应用方面的优势.通过对泰山石油的股价进行分析来测试这个系统.实验结果表明此方法不仅收敛速度快、预测精度高,而且易于操作,具有一定应用价值.     

MESHJOIN*:实时数据仓库环境下的数据流更新算法

提出了一种新的实时数据仓库环境下的数据流更新算法——MESHJOIN*算法。算法的特性有:(1)关系R采用了分块和散列的组织形式,尽可能避免对当前连接无效元组的读取,减少连接操作所涉及元组的数量,从而提高连接算法的效率;(2)采用了多线程并发连接技术,并根据工程学原理,实现了连接操作和关系R读取操作的最佳调度,保证了连接算法效率的最大化;(3)根据当前系统的服务率和数据流元组的到达率之间的关系,合理调度实时元组和准实时元组的执行,保证了系统对实时元组的处理要求。实验结果表明,MESHJOIN*算法可以取得比MESHJOIN算法更好的性能。