基于VMD循环随机跳跃状态网络的时间序列长期预测

由于混沌系统的演化规律复杂,直接对混沌时间序列进行长期预测通常难以达到较好的效果.针对此问题,利用变分模态分解方法将混沌时间序列转化为一系列特征子序列,利用排列熵评估选取子序列个数的合理性,保证特征子序列包含了原序列长期演化趋势.此外,提出一种改进的确定性循环跳跃状态网络作为子序列的预测模型,该网络模型中的储备池采用单向环状连接和双向随机跳跃的拓扑结构,能够避免储备池确定连接结构造成的预测精度较低和随机连接造成网络的不稳定性问题.通过所提出模型对时间序列进行长期预测,采用多种评估手段对预测结果进行分析, 表明所提出模型对于长期预测具有较大的优势.     

一种基于时变Petri网的服务组合质量检验方法

为了解决动态服务组合过程中功能执行时序与工作流的关系问题,提出了一种基于时变Petri网技术的Web服务组合模型.引入Petri网有向网结构来描述组合过程中输入/输出功能及时间因素影响,以Petri网的有向弧结构表示服务组合过程中服务功能时间参数输入/输出表达式,利用时变函数表示服务的时间消耗,进而将服务组合转化为时变Petri网的流程正确性检验和时间开销优化问题,使建立的服务组合模型在组合成功率和用户满意度间达到良好的动态平衡.提出了一种基于回溯方法的服务组合流程检验和QoS计算方法,用于时变Petri网系统下服务组合策略的构建和验证.为了说明该方法的有效性,以一个实际电厂信息调度平台系统提供的Web服务为研究对象,通过两组仿真实验,分别说明该方法具有良好的组合成功率及使用相同候选服务集构建组合策略的有效性.实验数据和结果分析表明,该建模方法能够达到特定用户对服务功能的使用需求.     

基于参考点的高维多目标粒子群算法

高维多目标优化问题一般指目标个数为4个 或以上时的多目标优化问题.由于种群中非支配解数量随着目标数量的增加而急剧增多,导致进化算法的进化压力严重降低,求解效率低.针对该问题,提出一种基于粒子群的高维多目标问题求解方法,在目标空间中引入一系列的参考点,根据参考点筛选出能兼顾多样性和收敛性的非支配解作为粒子的全局最优,以增大选择压力.同时,提出了基于参考点的外部档案维护策略,以保持最后所得解集的多样性.在标准测试函数DTLZ2上的仿真结果表明,所提方法在求解高维多目标问题时能够得到收敛性和分布性都较好的解集.     

一种在不安全信道上的动态口令远程用户认证方案

相比传统的静态口令身份认证技术而言,动态口令身份认证技术有更高的安全性。现有的动态口令身份认证机制大多采用公钥加密系统,造成了计算量大、密钥难以保存等难题。针对这种情况,提出一种基于Hash函数、对称加密体制和挑战/应答机制相结合的新型动态口令身份认证方案,并对该方案进行了性能测试与分析。实验结果表明,该方案不但实现了网络环境下的服务器和用户之间的双向认证,而且具有安全性高,实用性强,开销小等特点,可以作为绝大多数不安全网络信道中的身份认证。     

弹丸任意角度入射弹着点声学检测模型

声学靶被广泛应用于弹着点自动检测系统中,常规声学立靶测量系统要求弹丸垂直靶面入射,否则弹着点测量精度较低.基于声学定位技术,分析弹丸沿任意角度入射过程,根据弹着点和传感器阵列之间的几何关系,利用传感器阵列接收激波的时间差,建立一种针对弹丸任意角度入射的弹着点检测数学模型.应用上述数学模型对立体七点布阵的传感器阵列进行仿真研究,仿真结果表明立体阵列模型在整个靶平面的弹着点误差均值为0.8821 cm,标准差为0.6104 cm.实弹射击实验表明基于七点立体阵列的弹丸任意角度入射弹着点声学检测模型具有较高的精度.     

线板式电除尘器中芒刺类电极电场特性实验研究(英文)

放电极几何形状及高压电源额定电流的选择对于电除尘器设计非常重要,为给电除尘器设计提供依据,对不同放电极对应电场特性进行研究非常必要。采用工业高压电源搭建了实验平台,对实际的BS芒刺电极和增强型RS芒刺电极对应电场特性进行了研究,观察了放电极上的电晕放电位置,测量了不同放电极对应的伏安关系及收尘极上的电流密度分布,并将实验获得的收尘极电流密度分布与Warburg理论结果进行了比较。结果表明,电晕放电主要集中在芒刺尖端,对于BS芒刺电极和增强型RS芒刺电极,其对应的收尘极电流密度均呈现非均匀分布;BS芒刺电极既可提高波谷区域电流密度,也可改善电流密度分布,但增强型RS芒刺电极无明显效果。BS芒刺电极应优先用于电除尘器前级电场,其对应高压电源的额定电流应依据0.8 m A/m2-1.0 m A/m2的平均电流密度进行确定。     

氧等离子体处理ZnO纳米纤维材料的制备及其对丙酮气敏性能的研究

采用静电纺丝法制备了ZnO纳米纤维材料并使用氧等离子体对其进行表面处理.通过X射线衍射(XRD),扫描电子显微镜(SEM),BET比表面积测试以及X射线光电子能谱分析(XPS)等手段对样品的结构与形貌进行了表征分析.将氧等离子体处理前后的ZnO纳米纤维分别制成气体传感器,对浓度为1×10-6~100×10-6(体积分数)丙酮气体的敏感特性进行了测试分析.测试结果表明,氧等离子体处理后的ZnO纳米纤维响应值较未处理的ZnO纳米纤维有大幅度的提升,最佳工作温度也有所降低,且对甲醛、苯、甲苯、二甲苯等几种干扰气体表现出更好的选择性.从晶粒间势垒和耗尽层厚度等角度初步分析了氧等离子体处理改善ZnO气敏特性的机理.     

一种基于多尺度轮廓点空间关系特征的形状匹配方法

针对使用三角形区域表示描述子对相似形状进行匹配时,对微小形变比较敏感 以及区分剧烈变化的不相似形状时判别能力较弱的问题, 提出一种结合轮廓点空间关系特征的多尺度形状特征描述子.通过分析不同尺度下参考点与其他采样点之间的位置关系, 利用对应角度信息来对形状进行表示, 并在此基础上构造出一种新的形状特征描述子.本文所提特征提取方法能对形状的局部及全局信息更准确地描述, 具有较好的鲁棒性和判别能力.在形状特征匹配阶段, 利用轮廓点集顺序关系已知这一优势, 引入动态规划及形状复杂度分析的方法,分析形状间的匹配结果, 能够得到较好的形状匹配精度.通过对不同形状数据集行仿真实验, 证明本文方法能够有效地实现形状识别和检索.     

基于二阶广义全变差正则项的模糊图像恢复算法

针对图像去模糊问题, 采用二阶广义全变差作为修复图像的正则项构建恢复模型, 并针对重建模型的高阶与非光滑特性, 给出了基于分裂Bregman 迭代的快速算法. 实验结果表明, 该模型和数值算法能够较好地恢复被噪声和模糊污染的图像, 同时可以很好地保留图像的纹理和细节信息.     

基于改进差分进化和回声状态网络的时间序列预测研究

针对回声状态网络无法根据不同的时间序列有效地选择储备池参数的问题, 本文提出一种新型预测模型, 利用改进的差分进化算法来优化回声状态网络. 其中差分进化算法的缩放因子F、交叉概率CR和变异策略自适应调整, 以提高算法的寻优性能. 为验证本文方法的有效性, 对Lorenz时间序列、大连月平均气温 ? 降雨量数据集进行仿真实验. 由实验结果可知, 本文提出的模型可以提高时间序列的预测精度, 且具有良好的泛化能力及实际应用价值.