着色Petri网在科技计划项目管理系统建模中的应用

在深入研究科技计划项目管理业务基础上,鉴于Petri网的特点,提出了利用着色Petri网建模科技计划项目管理系统的方法.分析了着色Petri网适合于系统建模的原因,以项目管理评审环节为例讨论了着色Petri网在建模中的应用,并建立了基于着色Petri网的系统模型.通过对该模型的分析仿真结果表明,该方法是可行和有效的.     

一种基于元启发式策略的迭代自学习K-Means算法

类内误差平方和最小化的聚类准则求解是NP难问题,K-Means采用的迭代重定位方法本质上是一种局部搜索的爬山算法,因此聚类结果对初始代表点的选择非常敏感,只能保证局部最优.为此,引入元启发式策略,通过建立评估函数对K-Means初始代表点和目标函数之间的依赖关系进行近似,然后利用近似评估函数指导新的初始代表点的选择,构成一种迭代自学习框架下的K-Means算法.实验表明算法可以很好地克服K-Means对初始代表点的依赖性,获得较高质量的聚类结果.     

基于ML410平台的OpenSPARC移植

本文介绍如何在Windows系统下将OpenSPARC T1移植到ML410评估板上。描述如何在没有SPARC的服务器情况下,用普通的PC在Windows系统下,用Xilinx的ISE与EDK,实现OpenSPARC的综合并下载到FPGA上,通过运行结果表明,此种实现与基于SPARCCPU的Open Solaris系统下的实现结果一致。     

一种Java与OpenCV结合实现的目标检测模块

提出一种Java与OpenCV结合实现的目标检测模块,详细讲述了利用JNI技术调用OpenCV目标检测方法的具体步骤和关键过程。该模块可很容易地与科研、工业等领域的Java视频系统集成。实验结果表明,集成了该模块的Java视频系统获得了较高的检测率和处理速度。     

基于NETFLOW与SNMP的园区网流量监控系统

随着园区网不断扩展,IP网络承载的数据流量越来越大,业务也越来越复杂。加上病毒泛滥、黑客攻击等因素,更加重了网络管理的负担。传统网络管理工具都是基于SNMP协议的,但SNMP只适合于简单的流量监控与设备管理,缺乏流量分析功能,当需要对流量进行分析或依据流量分析的结果实施网络管理时,传统工具就力不从心了。NETFLOW是一种可用于流量分析的协议,将其与SNMP协议结合使用,可有效弥补SNMP的不足,在充分发挥NETFLOW流量分析与SNMP流量监控与设备管理性能基础上建立的监控系统,可有效提高园区网管理的质量与效率。     

ICA算法在fMRI中的应用

独立分量分析（ICA）是信号处理领域新近发展起来的一种很有应用前景的方法,而脑功能磁共振（fMRI）信号的有效分离与识别是一个正在研究和实验之中的技术领域。近年来,ICA已被成功地应用于fMRI数据的处理,成为分析IMRI数据的一种很有效的方法。本文介绍了ICA在分析fMRI数据方面的应用,以及多种ICA算法在fMRI信号盲源分离中 的应用,分析了三种算法的问题,给出了本人对此研究的展望。     

双目视觉辅助PDR的组合导航定位方法

为提高室内定位系统精度和跟踪性能以及适应复杂环境,将行人航迹推算（Pedestrian Dead Reckoning,PDR）与双目视觉组合,提出一种双目视觉辅助PDR的组合导航定位方法 .该方法通过选取或布置地标建立了地标位置数据表;基于轻量化目标检测实现了对地标实时双目测距,保证定位的实时性;利用PDR位置信息得到检出地标类别对应坐标,基于因子图的协同定位和误差估计算法将双目视觉与PDR有效融合,提高了定位精度并抑制PDR累计误差,同时对PDR中航向和单参数模型中单位转换常数进行误差补偿,提高PDR定位精度.实验结果表明,在地标纹理清晰且分布合理情况下,该方法能有效解决室内复杂环境下单一PDR累积误差问题,此外,对航向和单位转换常数实时补偿可提高组合定位系统的定位精度和稳定性.     

基于云模型和余弦跳跃权重的改进蛙跳算法

标准蛙跳优化算法(SFLA)有寻优精度低和易陷入局部收敛区域的缺点, 为提高其性能, 提出一种基于云模型局部搜索和余弦跳跃权重更新位置的改进蛙跳算法(CSFLA). 首先通过Tent混沌映射和反向学习生成种群, 使种群的分布更均匀, 利用云模型的正态特性对子群中的优秀个体的所在区域进行探索. 同时, 对种群中其他个体引入基于余弦函数的跳跃步长权重, 使该权重在整个迭代过程中由高以不同的速率下降, 提高种群的全局搜索能力. 最后, 将CSFLA与多个优化算法在不同类型的测试函数上进行了比较. 结果表明, CSFLA具有更好的收敛速度和精度, 能有效找出全局最优解. 并且将改进算法应用至旅行商问题, 该算法可以找到总路程更短的路线.     

适用于优化建筑结构声振特性的多重模态减缩策略

建筑结构的声振特性是衡量建筑舒适性的重要指标之一,也是直接影响建筑使用寿命的重要因素,开展建筑结构声振特性优化的设计方法研究具有重要的工程意义。以建筑结构为研究对象,将其看作声固耦合系统——固体域为混凝土材质的楼板和墙壁板构成的长方体结构,结构内部腔体填满可压缩空气。引入分支模态发展了多重模态综合理论,建立了基于子结构固定界面模态、连接面分支模态和声学体自由子结构模态的减缩模型,极大地提升了声固耦合系统声振特性的分析效率;基于该减缩模型发展了一套建筑结构内部声压级优化方法,重点分析了建筑结构内部声压级与墙壁厚度、楼板-墙壁连接面上刚度之间的定量关系,并以腔体内部平均声压级为优化指标给出了优化策略。本文所提出方法和分析结果可为建筑结构声振特性的分析和设计提供参考。     

在城市化进程中漫谈城建与环境问题

本文从介绍“自然回归论”和“城市化威胁论”引述到重视解决好城市化进程中出现的环境问题的重要性及其所涉及的方方面面的问题。