复杂产品方案设计中公理化设计和多级实例推理的研究

为提高复杂产品设计的客户满意度和规范性以及设计本身的智能性,利用公理化设计的科学规范性并将其作为复杂产品设计的基础流程和模型,充分发挥它在设计中的优点。在此基础上为提高设计的智能性,运用多级实例推理的知识根据客户需求得到的功能特性、物理特性、工艺特性建立相应的多级实例库,并从多级实例库中根据功能特征进行搜索,通过功能特征的匹配,得出物理特征以及对应的工艺特征,最终得出符合要求的实例方案,然后对搜索出的实例根据公理化设计进行修改评价最终得出复杂产品的设计方案。通过实例验证了此方法的可行性。     

变电站自动化通信技术现状及发展

变电站自动化技术的关键是通信技术的实现。本文从分析当前变电站自动化的发展趋势出发，探讨通信技术的功能、要求、实现方式及发展方向。总结国内变电站自动化技术应以现场总线通信网络为实现手段，集成标准通信协议，保证通信的实时性、可靠怀、开放性的要求，并且随着国家电力数据网（SPNet)的建设，变电站自动化通信技术也将引入网络技术，成为信息化电力系统的重要组成部分。     

基于改进的混合基因算法的FIR数字滤波器设计

研究了利用模拟退火遗传算法来设计FIR数字滤波器的方法。针对算法在寻优过程中，易陷入局部最优解和搜索缓慢的特点提出了改进方法，该方法充分利用了遗传算法的并行化抽样过程和模拟退火算法中控制算法的收敛性，不仅优化了时间性能，避免出现收敛的“早熟”现象，而且在一定程度上提高了算法的搜索性能。最后结合FIR低通数字滤波器的设计给出了仿真结果。     

遗传算法在企业最优投资规划中的应用

遗传算法是模拟自然界生物进化过程的计算模型,本文讨论了遗传算法在企业投资规划中的应用。给出了遗传算法解决投资规划问题的计算机仿真实例。     

一种参数自适应的PCNN图像分割算法

文章利用用粒子群优化(PSO)算法优化脉冲耦合神经网络(PCNN)的参数,其中将从训练图像中提取熵和能量的比值作为PSO的适应度函数,提出了一种参数自适应的PCNN图像分割方法。最终通过Matlab仿真实验证明了该方法具有较好的分割性能,该方法不但能够正确地完成图像分割,而且也省去了人为设置PCNN参数的麻烦。     

面向中文新闻文本分类的融合网络模型

针对神经网络文本分类模型随着层数的加深,在训练过程中发生梯度爆炸或消失以及学习到的词在文本中的语义信息不够全面的问题,该文提出了一种面向中文新闻文本分类的融合网络模型。该模型首先采用密集连接的双向门控循环神经网络学习文本的深层语义表示,然后将前一层学到的文本表示通过最大池化层降低特征词向量维度,同时保留其主要特征,并采用自注意力机制获取文本中更关键的特征信息,最后将所学习到的文本表示拼接后通过分类器对文本进行分类。实验结果表明: 所提出的融合模型在中文新闻长文本分类数据集NLPCC2014上进行实验,其精度、召回率、F₁-score指标均优于最新模型AC-BiLSTM。     

谱聚类图像分割算法研究

针对谱聚类算法对图像分割效果差强人意的特点,研究了一种改进的Nystrm算法进行谱聚类图像分割,使谱聚类算法应用于图像分割的效果有所改善。该算法首先对图像进行预处理,变换图像的分布数据空间,再分别计算对选定样本空间的数据间以及样本与其他空间的数据间的距离矩阵,并转化为相似矩阵;然后对相似矩阵正交化并且特征分解,进行K-Means聚类;最后将聚类结果进行后期处理。通过实验验证了该算法的有效性。     

小波和仿射不变矩的目标特征提取方法研究

不变矩是目标识别中重要而有效的特征提取方法。利用小波矩具有的多尺度、平移和旋转不变性进行特征提取,有较高的识别率。但当拍摄角度不同,图像发生形变,识别效果降低。针对这一问题,提出了一种将小波矩和仿射不变矩相结合用于目标特征新的提取方法,并验证本方法的鲁棒性更高,识别效果更好。     

一种基于虚拟簇头的拥塞控制算法

在大规模、高密度的无线传感器网络中,使用多跳分簇的层次结构有利于管理整个网络,且节省传感器节点的能量,但容易发生网络拥塞。针对该问题,提出一种基于虚拟簇头节点的拥塞控制算法,在簇内建立最短路径树,在簇间构造多元路径。实验结果表明,该算法能在保证网络吞吐量的同时,缩短数据的传输时延。     

改进的混合遗传算法在多用户检测技术中的应用

研究了一种混合遗传算法的多用户检测技术,通过将模拟退火融入进遗传算法,运用到多用户检测技术上,进行了仿真比较.结果表明,该多用户检测技术在抗多址干扰和远近效应的能力方面均接近于最优多用户检测器,优于传统的多用户检测器.