基于ARM9无线视频传输系统的设计

视频传输系统是以三星公司S3C2440芯片为核心处理器,采用VNT6656WiFi模块为无线通信载体,通过USB摄像头采集视频信息.为了手机终端上能够显示视频,在Linux操作系统下移植了网页服务器Apache、视频服务器MJPG-streamer.经过测试,该视频传输系统结构简单,数据传输可靠,具有广泛的应用前景.     

利用废旧锌锰电池制取锌盐和氧化锌的研究

以废旧锌锰电池为研究对象,采用湿法回收技术,制备ZnSO4.7H2O,ZnCO3和ZnO。结果表明,Zn溶解时间随着H2SO4浓度而变,当H2SO4浓度为3 mol/L时,溶解耗时仅为5 h,ZnSO4.7H2O产率可达93.44%。在Na2CO3,NaHCO3,(NH4)2CO3三种沉淀剂中,(NH4)2CO3的沉淀效果最好,制备的ZnCO3颗粒细小,在1 073.2 K条件下,其分解效率可达88.75%。     

我国制造业企业逆向物流的SWOT分析与发展策略

制造业作为我国的支柱产业,其发展水平高低会对我国的国计民生产生直接性的影响。所以,理论界一直都非常关注制造业的发展问题,尤其是制造业物流方面的问题。当前,针对制造业正向物流方面展开的研究比较多,但从其逆向物流出发而进行的研究,就相对较少。本文主要运用SWTO分析法对企业逆向物流进行分析,尤其是对其优势、劣势、发展机遇等问题进行深入分析,在分析的过程当中提出若干建议和策略,旨在能够消除弊端,迎接挑战,促进企业逆向物流更加好的发展。     

微型企业成本管理存在的问题和对策

微型企业在经济发展过程中,具有一个特殊的地位。作为一个特殊的群体,微型企业没有健全的管理机制和机构设置,企业规模很小,单个企业从事的人数很少,但其发展的速度和对经济的拉动作用不容小视。因为其规模等方面的问题,在经营微型企业时,其成本管理就显得非常关键,在成本管理的过程中也面临着许多突出问题。文本结合微型企业的特点,分析成本管理过程中的问题,并提出相应的解决措施。     

基于RlGamal公钥体制的动态（k，n）门限密钥托管方案

首先对文献[3]所提出的门限密钥分割方案进行了整理分析,具体分析了其动态性,然后在此基础上提出了一种新的基于ElGamal公钥体制的动态（k,n）门限密钥托管方案。该方案具有如下特点：（1）可以防止闽下信道攻击;（2）在监听过程中,监听机构可以对托管代理交给其的子密钥进行验证;（3）解决了“一次监听,永久监听问题”;（4）具有动态性质。     

基于属性基加密的车联网冷链物流配送目标隐私保护算法

针对车联网冷链物流中转与配送目标可被关联的问题,提出一种可有效泛化这种关联,进而保护配送目标的隐私保护算法.基于属性基加密技术,利用车联网中车辆可相互通信这一特点,通过同属性车辆解密建立匿名车辆组;利用匿名车辆组实现关联和配送目标泛化,进而保护配送目标的隐私安全.通过性能分析从理论上证明了安全性和算法效率,利用模拟对比实验,进一步验证了该算法的优越性.     

小型水库施工问题及对策

近年来随着经济发展水平的提高,很多行业也都被带动取得了很大的进步,小型水库施工工程就是其中的一项,当前随着经济水平的提高以及科学技术的不断进步正处于良好的发展状态,并且如今小型水库的数量也在逐年增多.尽管我国小型水库的施工取得了较大的发展,在技术方面也有了突破,但是却仍然存在一些问题,这些问题使得工程建设存在诸多安全隐患,极大的影响水库正常应用.因此,我们应该从施工方面着手,及时有效的解决小型水库施工中存在的问题,全面提高水库施工工程的质量.     

基于思维进化算法的工业过程粗糙建模及应用

在工业过程建模中,传统的建模方法依赖数学模型.当实际系统模型难于用解析式精确表达时,智能建模成为研究热点之一.对具有非线性、时变性、不精确性等复杂系统,智能建模弥补了机理建模、辨识建模等方法的不足,能够避开数学表达式模型.模糊建模的隶属函数不容易得到,而粗糙集能直接从数据库中提取规则,不需要任何先验知识.但粗糙集不能处理连续属性,需要将属性离散化.对水泥回转窑控制系统进行建模,首先应用思维进化算法对决策表中的连续属性进行离散化,然后利用粗糙集理论化简决策表,提取最优的决策规则,最后分析决策规则,得出结论,说明该建模方法的可行性,且由此建模方法得到的决策规则覆盖度较高.     

基于LSFD算法的小波模糊神经网络的研究与应用

利用小波变换的多分辨率特性构造小波模糊神经网络模型,并应用在非线性系统的辨识上.在参数学习上,给出了模糊微分与李亚普诺夫稳定相结合的新算法—LSFD算法,并与梯度下降法进行了对比.通过仿真,结果表明小波模糊神经网络模型与模糊神经网络、模糊小波神经网络、小波神经网络和神经网络等模型相比,其性能指标最小,收敛速度更快,更加准确.     

小波模糊神经网络在非线性函数逼近中的应用

将前馈神经网络与T-S模糊模型相融合构造了一种模糊神经网络,进一步利用小波变换的压缩特性与模糊神经网络相结合构造出一种小波模糊神经网络模型,并应用在非线性函数逼近上。通过仿真,结果表明小波模糊神经网络是最优的。