应用使能检测单元的抗辐射数字像素图像传感器

介绍了一种经过抗辐射设计加固的 CMOS 数字像素图像传感器,并提出了一种可以抵抗单粒子效应的使能检测单元。这个使能检测单元通过将信号传输给三个移位寄存器并判断寄存器输出是否一致来判断和屏蔽单粒子效应。实验结果表明：芯片的最大信噪比和动态范围分别是54.15 dB 和56.10 dB,使能检测单元可以屏蔽单粒子效应。     

随钻声波测井仪总线转换接口设计

针对随钻声波测井仪器的装配调试及实际测控需要,开发了一种用于随钻声波测井数据通信的USB-CAN总线转换接口和相应的地面测控软件.通过对USB总线以及CAN总线的通信协议进行分析研究,并结合随钻声波测井数据命令传输特点,以USB控制芯片CY7C 68013A和CAN控制器SJA1000为核心设计了一种可靠的总线转换接口电路,并基于USB主控芯片编写了接口电路的固件程序.开发了与接口电路对应的上位机USB驱动程序,根据仪器总线通信协议编写的应用程序可以实现仪器控制命令下发、测井数据上传、波形显示、文件存储与回放等功能.     

集成神经网络与自适应算法的分数阶滑模控制

针对被控对象的参数时变和外部扰动问题,本文融合神经网络的万能逼近能力和自适应控制技术,并结合分数阶微积分理论,提出了基于神经网络和自适应控制算法的分数阶滑模控制策略.本文采用等效控制的方法设计滑模控制律,并利用神经网络的万能逼近能力估测控制律的变化,结合自适应控制算法和分数阶微积分理论抑制传统滑模控制系统的抖震,同时根据Lyapunov稳定性理论分析了系统的稳定性,最后给出了实验结果.实验结果表明,本文提出的基于神经网络和自适应控制算法的分数阶滑模控制系统,能保持滑模控制器对系统外部扰动和参数变化鲁棒性的同时,也能有效地抑制抖震,使得系统获得较高的控制性能.     

基于改进流体扰动算法与灰狼优化的无人机三维航路规划

针对复杂地形环境下的无人机三维航路规划问题, 提出一种基于改进的扰动流体动态系统与灰狼优化理论的混合航路规划算法. 构建改进的扰动流体动态系统数学模型, 通过修正初始汇流得到扰动流场, 流场流线即可看作规划航路, 能有效避免驻点、局部陷阱等问题. 通过模拟灰狼群体的等级制度和捕食策略, 并引入个体记忆功能和优胜劣汰选择规则, 对障碍物反应系数进行寻优. 仿真结果表明, 规划出的三维航路平滑、可飞, 具有良好的避障特性.

     

基于混合聚类的城市道路多时段控制研究*

多方案控制具有简单实用、可靠性好,稳定性高,性价比高等的优点,在城市交通控制中得到了广泛应用。本研究在利用指数平滑异同移动平均法对缺失交通数据进行修补的基础上,运用快速聚类与系统聚类相结合的混合聚类方法对交通数据进行分析,并以经典的Silhouttte评价指标作为聚类终止条件,同时兼顾/考虑了交通数据时序性,消除聚类结果中的三类“奇异点”,最后利用交通信号配时软件SYNCHRO制定了相应时段的控制方案。相关的案例分析显示,优化后的多时段控制方案可以更好地适应交通流的波动,车均延误减少9.79%,其中时序性考虑可以有效改善控制方案频繁切换对交通流的扰动,避免其负效应对混合聚类改善效果的影响。     

基于GPU的地震剖面图形快速绘制算法

地震剖面图的绘制是二维地震数据可视化的基础。目前基于通用绘制引擎的地震剖面图绘制是在CPU上实现的,随着地震数据规模越来越大,传统绘制方法的绘制效率已经不能达到交互效率的要求,因此提出了一种地震剖面图快速绘制算法。该算法将地震数据的绘制和GPGPU技术相结合,利用GPU强大的并行计算能力实现图形光栅化处理。实验表明,在保证绘制效果的前提下,该方法极大地提高了绘制效率。     

特征背离和风险偏好分析的股价态势预测方法

由于股价走势与技术指标走势存在不一致性,基于技术特征的股价态势预测算法效果不佳。从特征背离角度提出了一种股价态势预测算法(Deviated Characterisitics Predict Algorithm,DCPA),该算法首先进行背离特征的提取,并计算特征的背离程度,然后根据特征的背离程度值和股票的收盘价利用BP网络进行股价态势预测。由于当市场风险偏好高时特征背离与股价态势之间相关性很弱,因此在DCPA算法的基础上提出了一种风险偏好的股价态势预测算法(Risk Preference Based Deviated Characterisitics predict Algorithm,RPDCA)。首先提取与风险偏好相关的特征,利用风险偏好计算模型获得当前的市场风险偏好类型;进而利用贝叶斯网络学习风险偏好、背离特征与股价走势之间的关系,并利用结点非对称信息熵分析风险偏好与背离特征之间的依赖关系;最后根据风险偏好与背离特征之间关系的变化,自适应性地利用BP网络预测股价态势。在实际数据上的实验比较与分析结果表明,RPDCA算法在股市短期预测中具有更高的预测精度。     

基于相似度传播的二分网络链接预测

链接预测是复杂网络分析中的重要研究问题。提出了一个基于链接相似度传播的二部图链路预测算法。该算法将链接相似度得分通过随机游走在网络中进行传播和更新。在该算法中,网络里的每一条边都被分配一个基于相似度的传播概率。不同部分的节点之间的链接相似性得分根据它们的边的传播概率来传播。在不同大小的真实社交网络上的实验结果证明,该算法可以取得比其他算法更精确的预测结果。     

面向输电场景的分层混合通信系统研究

基于输电线路状态监测的通信特点和应用需求,分析电力光载无线通信系统的局限性,提出光载无线和无线多跳相结合的分层混合组网架构。考虑到输电场景的链式组网特点,为保证通信网络的可靠性,并防止网络单点失效带来的网络中断问题,提出3种多跳链路维护方法,对输电场景的通信系统建设具有一定借鉴意义。     

一种基于增广网络的快速微博社区检测算法

微博是当前最流行的在线社交媒体之一,有效地检测出微博用户的社区结构,能够帮助人们理解微博社交网络的结构和用户的行为特征,从而为用户提供个性化的服务。然而,现有社区检测算法大多只考虑社交网络节点之间的直接链接关系,忽略节点自身的内容特征。针对此问题,提出一种基于增广网络的快速微博社区检测算法。该算法通过融合社交网络的链接信息以及用户在微博上所发布的博文内容信息构建增广网络,然后以模块度为目标函数快速挖掘增广网络中的主题社区。通过真实微博社交网络的实验表明,提出的算法能够高效地检测出社交网络的主题社区。