马科维茨有效边界理论的实证分析

以1990年至2003年7个国家股票指数收益率的平均收益、标准差和相关系数为样本,在“允许卖空”时,通过3种方法得到有效边界,并对3种结果进行了比较;在“不允许卖空”条件下,给出其有效边界的算法,最后对“允许卖空”和“不允许卖空”两种情况的有效边界进行了比较,说明“允许卖空”有更大的潜在收益。     

Qt Framework的研究与应用

软件的平台交叉性、可移植性和美观的 GUI 是当前软件业的主要需求,为了简单、高效地完成这些功能需要选择一个合适的开发框架和工具.首先,对 Qt Framework 进行简单介绍;其次,对 QtFramework 的主要特性、机理进行了分析和阐述;最后,给出了一个图像融合系统的 GUI 实例来说明 Qt的简单与强大.研究结果表明,Qt Framework 具有广阔的推广应用前景.     

面向清梳联合机的生产过程监测系统设计

为实现清梳车间清梳联合机生产管理的信息化和生产数据在局域网内的共用,根据清梳联合机设备的实际生产特点,开发了一种新型的生产过程监测系统。对系统的体系结构、工作原理和主要特点进行了介绍;利用网络技术、串口通信技术和数据库技术,对系统设计过程中的数据完整性约束、多机通信机制、数据采集技术进行了设计;利用多线程技术对数据采集过程进行了优化。实践证明,生产过程监测系统提高了清梳联合机的工作效率,降低了清梳车间乃至纺织企业的劳动力成本,实现了清梳联合机工作状态和生产数据的远程在线监测。     

一种高效体数据压缩算法及其在地震数据处理中的应用

采用可编程图形硬件对大规模体数据进行直接体绘制时常常受到图形卡容量的限制,导致数据在内存与显存之间频繁交换,从而成为绘制的瓶颈.为此,提出一种大规模体数据矢量量化压缩算法.首先对体数据分块,并依据块内数据平均梯度值是否为0对该块进行分类;然后用3层结构表示梯度值非0的块,对其中次高层和最高层采用基于主分量分析分裂法产生初始码书,用LBG算法进行码书优化和量化,而对最低层以及梯度值为0的块采用定比特量化.实验结果表明,在保证较好图像重构质量的前提下,该算法可获得50倍以上的压缩比和更快的解压速度.     

基于支持向量机的车牌字符识别研究与应用

提出了一种基于支持向量机的车牌字符识别方法。该方法首先对车牌图像进行预处理,对车牌字符样本进行特征提取,然后用提取的特征训练支持向量机分类器。使用MATLAB R2007b和UBSVM工具箱完成了车牌字符识别的模拟。实验结果表明,该方法对车牌字符识别有一定准确性。具有良好的识别效果。     

基于遗传算法的动态视觉检测系统

建立了一种基于二自由度机器人视觉伺服系统,该系统通过实时监控和跟踪运动目标,实现对运动目标的相对距离和瞬时速度的动态检测;该系统为双目视觉系统,采用遗传算法进行特征点匹配,利用其随机搜索的特点,更快更好地找到全局最优值,从而得到较高匹配精度的点,最后通过三维重建和建立速度模型,实现了对机器人动平台运动参数的动态检测,并给出测量精度及改进方法;实验结果表明,此方法方便、有效,获得了较满意的检测结果;此方法还适用于多自由度并联机器人和空间复杂运动的检测。     

中小企业开源ERP实施分析

开源ERP的出现为中小企业提供了一种灵活而经济的信息化解决方案。本文在介绍开源ERP定义及软件的基础上,分析了开源ERP为中小企业服务的优势,阐述了中小企业开源ERP的实施步骤及实施要求。     

纺织厂生产监控系统的数据采集和拟合方法

针对纺织厂生产信息化和网络化发展缓慢的现状,对信息化建设过程中实际存在的问题进行了研究,分析了开发远程监控系统的可行性.对系统的主要组成部分,即管理系统、监控系统和监测器的工作原理进行了介绍,重点对数据处理过程中使用的软件滤波算法进行了分析和比较,利用牛顿插值法逼近性能好、方法较通用的优点,将其作为拟合函数,实现了模拟信号的非线性变换,并对数据整合策略、多机通信技术进行了详细的阐述,给出了具体的实现方案.应用结果表明,该系统结构简单,运行稳定,数据安全可靠,使用效果良好,易于维护和功能升级.     

一类线性流形上矩阵方程AX=B的反问题

设Ω={A∈ASRn×n|Ax=C,(A)x∈(R)T(S),SS+C=0,TT2C2＝-CT2T2,C2T+2T2＝C2},考虑问题Ⅰ:给定X,B∈Rn×m,求使得||AX-B||=min,A∈Ω的解集合SE;问题Ⅱ:给定A*∈Rn×n,求(A)∈SE,使得||A*-(A)||=minA∈SE||A*-A||.本文给出了问题Ⅰ、Ⅱ的解的通式.     

基于混合粒子群的土壤水分特征曲线参数优化

土壤水分特征曲线是研究土壤水运动的重要参数。Van Genuchten方程(简称VG方程)是目前运用最广泛的土壤水分特征曲线方程。将VG方程参数计算问题转化为一个非线性优化问题,然后构建单纯形算法和基本粒子群算法相结合的混合粒子群算法对其进行求解。仿真实验结果表明采用混合粒子群算法与普通遗传算法、混合遗传算法、基本粒子群算法相比,不但提高了收敛成功率、降低了迭代次数,而且对参数的取值范围也放宽了;采用混合粒子群算法计算参数的精度比非线性单纯形法和阻尼最小二乘法要高,且不需给出参数的初始值。