燃气涡轮发电机组虚拟评判系统研究

为更好地评判操作人员对燃气涡轮发电机组的操作训练,设计了一种虚拟评判系统.根据操作实际,制定了评判标准,建立了评判指标体系.考虑到指标之间的相互影响和反馈关系,解决指标权重分配问题,利用网络分析法(ANP)处理指标间的复杂关系,并采用三角模糊数和模糊优先规划方法(FPP)完成权重的计算,引入云理论确定隶属度,使用蚁群算法优化BP神经网络,结合模糊综合评判构造模糊蚁群神经网络评判模型.上述方法能够有效减少主观因素对权重的影响,弥补传统评判方法的不足.实际应用表明,改进的评判系统具有很强的实用性,是一种可行的评判系统.     

基于瞳孔-角膜反射技术的视线跟踪方法

视线跟踪是基于多通道的人机交互技术的重要研究内容．而基于瞳孔-角膜反射技术的视线方向是目前应用最广泛的视线跟踪技术之一。瞳孔-角膜反射技术的主要目的是提取人眼图像中瞳孔-角膜反射向量作为视线方向计算模型所需的视觉信息,通过搭建红外光源设备提取瞳孔-角膜反射向量构建基于瞳孔-角膜反射技术的视线跟踪系统,为面向人机交互的视线跟踪研究提供可行的低成本解决方案。     

情感语音合成综述

情感语音合成作为一个新兴的语音合成方向,糅合生理学、心理学、语言学和信息科学等各学科知识,可以应用于文本阅读、信息查询发布和计算机辅助教学等领域,能够很好地将语音的口语分析、情感分析与计算机技术有机融合,为实现以人为本,具有个性化特征的语音合成系统奠定基础。目前的情感语音合成工作可分为基于规则合成和基于波形拼接合成两类。情感语音合成研究分为情感分析和语音合成两个部分。其中．情感分析的主要工作是收集不同情感的语音数据、提取声学特征,分析声学特征与情感联系;语音合成的主要工作是建立情感转换模型,利用情感转换模型实现合成。     

大数据环境下的城市计算及其应用

介绍城市计算的技术内涵、数学模型及研究方法。包括数据流、图数据模型和排队论以及传感技术、城市数据管理、城市环境异构数据可视化等技术。并指出当前国内外的研究热点课题以及城市计算的应用和面临的挑战。     

基于虚拟化的云计算平台的内存管理研究

虚拟化技术使云计算能够统一管理计算资源、提高资源利用率。主要研究虚拟机的内存虚拟化方式以及虚拟机内存调整技术。虚拟机内存资源在灵活的调制机制下可弹性变化,为提高云计算的扩展性提供重要的技术支持,提高系统整体性能。     

基于OpenStack的数字校园体系架构研究

当前,云计算技术的广泛应用已成为不可阻挡的趋势,随之而来的开源云计算也迅速崛起。开源云计算以其开源性、低成本等优点吸引越来越多的用户。对开源云计算OpenStack的功能和架构进行介绍,并针对高校数字校园存在的问题,从数字校园的实际需求出发,利用先进的OpenStack平台,采用分层设计的方法设计、实现一个可对云资源进行综合管理的数字校园体系架构。并重点研究该架构中的资源调度,提出了一种基于任务调度和负载均衡的方案,通过实践,验证了该调度方案能够均衡服务器的资源负载,使基于OpenStack的数字校园处于相对稳定的状态。     

面向云计算数据中心的网络存储技术研究

分析了云计算数据中心的存储需求,探讨了NAS和SAN的工作机制,对其在虚拟机环境下的性能进行比较测试.实验表明,在虚拟机环境下NAS和SAN之间的性能差异小于10％,远小于传统应用环境中的性能差异.综合考虑存储系统的可扩展性、易管理性等多种因素,在虚拟机环境下使用NAS存储是更为合理的方案.     

基于定性与定量分析的联络中心任务量预测法

任务量预测是联络中心人员排班的第一步,如何精确预测联络中心的任务量并相应地安排适当数量的座席人员来处理客户的需求是联络中心管理人员面临的首要问题.提出采用定性分析与定量分析相结合的任务量预测方法.对于给定的任务量数据,首先,采用观察法进行定性的分析区分异常和正常数据,然后,分别选定合适的定量预测方法进行预测.任务量定量预测方法包括趋势拟合、线性回归、移动平均、时间序列分解等预测方法.通过定性分析与定量分析相结合的综合应用方法,给出更准确的联络中心任务量预测方案,帮助管理人员最大程度的减少放弃和被拥堵在队列中的任务数量,设计制定可行性高的座席人员数量及人员排班.     

基于移动MM云开发平台的《基础维语》app的设计与开发

MM云开发平台是移动公司推出的手机应用制作平台,利用这个平台可以方便快捷地开发出很多手机应用程序.《基础维语》作为新疆大学生的一门选修课,被许多同学所喜欢,利用MM云开发平台的音乐制作模版,可以开发出很优秀《基础维语》移动学习app,经初步应用,取得很好的效果.     

云计算中基于随机游走的数据查询方法研究

针对数字图书馆应用服务中的数据查询问题,提出了一种基于云计算的数据查询方法.首先,基于Random Walk方法找到查询请求的目标节点,然后,通过定义服务节点的相似节点集和等价节点集来进行二次搜索,返回具有最大评价值和最低负载的节点和数据作为所需的目标节点及数据.实验结果表明,在查询的数据质量、服务节点的负载能力以及查询的效率方法都优于传统的方法.