行政事业海量题库管理系统设计

提出了行政事业单位海量题库管理系统,给出了系统总体架构设计思路,论述了各主要功能模块的实现。着重讨论了题目重复度判别、题目难度系数调整等关键算法的实现,给出了系统部署、配置与应用实例。     

基于神经网络的基坑紧邻环境多因素预测

随着高层建筑的增多与地下空间的大范围开发,基坑工程不断增加的深度与规模都对紧邻环境造成了巨大挑战,而有效预测能提前发现工程的安全隐患。为了预测深基坑工程开挖时地表沉降、地铁结构位移、坑外土体测斜三类紧邻环境的监测数据,同时降低数据在获取过程中受到的噪声影响,提出了小波分析－长短时记忆神经网络（ＷＡ-ＬＳＴＭ）模型。该模型使用排列熵算法选择最优预测天数,同时以皮尔逊相关性分析结果为依据选用不同的输入组合,考虑了输入项之间的相关性大小。实验使用上海徐家汇中心深基坑工程的监测数据进行验证,结果表明,ＷＡ-ＬＳＴＭ（双因素）模型对原数据的趋势性上还原程度较高,是一种高精度、高时效、更符合理论变化趋势的环境预测模型。     

航空发动机变结构全局快速Terminal滑动模态控制方法研究

针对航空发动机这个具有时变不确定性的非线性系统,提出了一种新型变结构全局快速最终滑动模态控制(Variable Structure Global Fast Terminal Sliding Mode Control)的航空发动机控制方法;通过对利用VSGFTSMC理论设计航空发动机最终滑动模态控制器的方法进行了深入研究,设计了航空发动机变结构全局快速滑动模态控制器;仿真结果表明,所设计的控制器的控制效果良好,对外界干扰有很强的抑制能力,使被控系统在整个控制阶段都具有较强的鲁棒性.     

时代民芯第三届电子设计大赛正式启动

国内军转民领域最大的IC设计公司和方案提供商北京时代民芯科技有限公司,在京启动了第三届电子设计大赛,同期举办了第二届电子设计大赛的颁奖庆典。     

巧用Unix的时间戳

Unix时间戳包含了丰富的时间信息,很多平台都有时间戳的概念,也提供了不少操作时间戳的系统调用,这些系统调用固然强大,但我比较喜欢使用便捷的方法,而不是去调用系统函数,下面分享敲代码时候碰到的两个小例子,我使用了非常规的做法,使效率提高了那么一点点。     

快捷准确贴心 Win7搜索功能进阶技巧

Win7可谓是功能全面,界面华丽,最突出的就是它各种贴心的人性化小设置,令人爱不释手。相比Win7中的搜索功能,很多人已经体会到它的便捷之处了,不过对大多数人来说,可能对于搜索功能的认识使用还停留在基础的表面之上,这次我们就来更深入的了解一下,Win7最具特色的功能之一——搜索功能,到底还有些什么秘密?     

韦伯-中心环绕结构的图像显著性检测模型

受韦伯定理和协作式中心环绕接收域生物模型的启发,提出一种适用于图像显著性检测的中心环绕假设,设计了一种具有圆形拓扑的中心环绕结构,并给出基于该模型的融合局部和全局特性的显著性检测算法。该算法提取各像素的中心环绕结构,以基于韦伯特性的梯度方向表征局部显著性,中心区域相对于总体均值的相对亮度差表征全局显著性,然后采用线性合并方法得到最终的显著图。检测结果及正确率-召回率评估曲线表明该算法具有良好的检测特性,并且在激活区域具有强响应,同时还能很好地抑制其他区域。     

基于混沌量子进化算法的单交叉口信号控制

城市道路各交叉口交通信号的配时优化和协同控制直接影响整个城市的交通状况.本文以单交叉口模型的交通信号控制问题为背景,构造了以单交叉口滞留的车辆数最少为目标的优化模型.用混沌量子进化算法进行仿真数据求解,得到实时控制的配时方案,并与其它算法的仿真结果进行比较,结果表明该算法对单交叉口的信号配时优化是非常有效的.     

一种运行时验证监控器的构造方法

本文结合作者课题内容,介绍了一种运行时验证技术中的监控器构造方法。该方法完整涵盖了从性质规约到监控器模型再到监控程序的全过程,过程中使用了相关开源的第三方软件使得该方法的自动化程度较高。同时由于该监控器的构造是基于三值语义,使得该监控器在一定意义上具有预测性。     

高适应性激光雷达SLAM

时定位与地图构建 (SLAM),或同步建图与定位,目前主要应用于自动驾驶及机器人自主导航领域。由于激光雷达SLAM系统具有较高的测量准确性、对光照变化不敏感的特点,其在工业界获得了广泛的应用。但是基于激光雷达的SLAM算法有几个难以处理的问题:1) 在结构化信息较少或在变化场景下的定位的不准确性;2) 对于运动畸变的矫正能力还比较欠缺。该文针对以上问题做了两点改进:1) 当结构化信息较少时,改进了原始算法处理迭代退化的步骤,提出了静态门限与动态门限结合共同应对退化的方法;2) 在应对剧烈运动时,在1的基础上增加了一个局部地图优化的方法,给后端提供更精确的初始位姿和点云信息。实验结果表明,本文算法在剧烈运动和变化环境中有较好的鲁棒性及定位精度,同时免除了多传感器融合在SLAM中面临的激励不足的问题。