基于工业以太网的上位机监控系统

该文以自动套色控制系统为例,详述了基于工业以太网的网络控制系统的硬件构成,以及上位机与远程PLC之间的实时监控系统,上位机为基于DOS系统的工控机,采用C语言进行实现,能够实现整个系统的数据采集、数据保存、曲线显示、实时控制等功能,该上位机界面友好,实现了数据的开放性、传输能力和控制器的人机交互性,并通过工程实践验证了本软件的功能。     

一种云存储系统数据持久存储机制

针对云存储中的可靠性产生的担忧,提出一种云存储系统完善的数据存储保障机制,以保证系统的高可靠性和数据的高可用性。在处理与数据持久存储的相关的数据分片、数据分发、完整性检查以及冗余数据的维护中,引入基于纠删码的数据冗余机制,与传统的复制冗余方案相比,能够在获得相同的数据可用性时降低存储空间和网络带宽的开销多达50%以上。采用基于缓冲区的分段读入编码对纠删码算法进行优化后,提高了对文件分片与合并的平均编码速率。     

具有海南特色的游艇比基尼服饰设计

比基尼需"在最少的布料上演绎最性感的风情"而成为较难设计的服饰之一。文中将具有海南特色游艇比基尼服饰的设计理念剥离成"比基尼"、"游艇"和"海南"三个核心元素,通过局部要素的创意实现和整体效果的有机搭配,营造出了性感、奢华、时尚、运动而又点缀些许传统的复性风格,展现了具有海南特色的游艇比基尼服饰的内涵和实质。     

具有时变时滞耦合的二阶多主体系统的编队控制

多主体系统的编队控制是一类重要的网络协同控制问题.研究了在有向连接拓扑结构下,具有时变时滞耦合的二阶多主体系统的编队控制问题.通过一种多层领导机制的框架建模,得到了时不变编队、时变编队和时变轨迹追踪3种编队问题的充分性条件,并证明了各种预期队列是以指数的收敛速度形成的.数值仿真进一步验证了理论结果的正确性,为该理论在实际中应用起到指导作用.     

一种自适应的仿生图像增强方法:LDRF算法

为了研究基于人类视觉系统特性(亮度自适应特性和视网膜神经元感受野非经典侧抑制特性)的仿生图像处理方法,增强仿生图像增强算法的自适应性,提出了一种新的自适应仿生图像增强算法——LDRF算法.LDRF算法首先建立参数对数模型对图像全局亮度进行自适应调整,然后采用三高斯动态滤波进行局部细节增强,引入Wal-lis算子建立增益因子模型,使局部细节增强具有自适应性,最后通过线性变换恢复图像彩色信息.在大量图像上进行对比实验和分析.实验结果证明,LDRF算法能够避免过增强现象,并且针对不同大小、不同内容的图像能够自适应地进行图像增强,取得了较好的效果,提高了仿生图像增强算法的实用性.     

基于细菌觅食机理改进粒子群算法的研究

粒子群算法与细菌觅食算法在优化问题中均体现了较好的性能,但由于各自特定的进化机制,也都存在缺点。粒子群优化（PSO）算法在优化过程中过快陷入局部极值,为了避免这个缺陷,提出了一种新的混合算法。通过PSO算法完成整个空间的全局搜索,通过细菌觅食算法（BFOA）中的趋向性运动算子完成局部搜索的功能,再通过典型函数进行测试,结果表明新算法可以有效弥补细菌觅食算法速度不快和粒子群算法精度不高的缺陷,同时部分地避免了局部收敛的问题,从而适用于解决复杂函数的优化问题。     

某型电视制导空地导弹仿真研究

为了实现某型电视制导空地导弹全数字模拟,从而达到该型导弹经济、安全以及经常性训练的目的,根据该型导弹实际的工作原理和过程以及弹道性能参数,建立了该型导弹的弹道数学模型、碰撞检测模型和"人在回路"模型,实现了该型导弹对地攻击全过程仿真,补充了某型模拟器的战术模拟性能,有利于增强空军的空对地精确打击能力。     

一种新的轨迹聚类及有效性评价方法

为解决轨迹聚类问题,提出一种新的无监督轨迹聚类及聚类有效性评估方法。通过建立双层字符串轨迹模型,计算得到轨迹间距离并用作聚类依据。提出轨迹同距点比例的概念,以此作为聚类工具,并采用类内平均同距点比例作为聚类有效性评价值。利用麻省理工大学(Massachusetts Institute of Technology,MIT)停车场行人路径数据集进行实验,实验结果表明,新的无监督聚类算法能较好地完成轨迹聚类任务,平均类内同距点比例能够很好地衡量分类效果。     

核诱导距离度量的鲁棒典型相关分析

典型相关分析(canonical correlation analysis,CCA)是寻找同一对象两组变量间线性相关性的一种常用的多元统计分析方法,其采用的欧氏距离度量方式导致了算法的非鲁棒性。核诱导的距离度量不仅在理论上被证明是鲁棒的,而且在(聚类)应用上获得了有效验证。将其进一步应用于CCA,发展出了核诱导距离度量的鲁棒CCA(CCA based on kernel-induced measure,KI-CCA)。该算法不仅克服了CCA非鲁棒的不足,而且使现有基于最大相关熵的鲁棒主成分分析(half-quadratic principal component analysis,HQ-PCA)成为特例,且具有非线性相关分析的能力。一方面,核的多样性使得KI-CCA也具有多样性,从而使其成为一般性的分析算法。另一方面,与CCA刻画上的相似性,使其求解可归结为广义特征值问题。在人工数据、多特征手写体数据库(multiple feature database,MFD)和人脸数据集(Yale、AR、ORL)上的实验验证了该算法的有效性。     

使用移动平均线预测云平台服务性能趋势

系统性能预测为有预见性的资源调度提供依据,是云平台管理的重要方面。从数据收集、数据处理和预测方法三个方面总结性能预测方法。提出采用移动平均线方法来预测服务性能的长期发展趋势。针对性能小范围波动时会频繁改变预测信号的问题,进一步改进此方法,引入标准差以有效过滤抖动信号。在亚马逊弹性计算云环境下验证了方法的有效性。