一种加速软件可靠性测试的技术研究

缩短测试用例的生成周期,可以加速软件可靠性测试。该文基于遗传算法,提出了一种测试用例优化技术。把染色体看作测试用例,基于迁移策略,应用交叉和变异方法,生成新一代的染色体,并用费用分配模型进行评估。通过例子证明,该方法在产生均匀、优化的测试用例方面是有效的。     

结合眼电和脑电的人机交互系统设计与实现

针对CTCS-4下列车运行的特点,研究了移动闭塞条件下列车追踪运行问题。以多智能体(Multi-Agent)理论为基础,建立了一种移动闭塞条件下的多列车追踪运行多智能体系统(MAS)模型,提出了列车与无线闭塞中心(RBC)之间的MAS交互机制,实现了实时车地通信及多列车追踪运行的安全距离控制。仿真研究了列车追踪运行过程中速度变化关系、不同线路初始化密度对线路交通的影响,得到了相应的定量分析结论。仿真结果表明,该MAS模型能够较好地实现列车控制系统中静态环境与动态环境的复杂系统形式化描述,可以准确地描述CTCS-4列车追踪运行机理,所提方法具有较强的适用性和应用性。     

球坐标系中水下目标跟踪的研究

研究了球坐标系中的目标跟踪,提出了一种基于球坐标系的水下目标运动模型,指出了机动目标运动模型中均值和方差的取值,在此基础上,导出了基于球坐标系的自适应卡尔曼滤波跟踪算法,给出了Monte Carlo仿真实验的结果。结果表明:在球坐标系中,该模型对水下目标的径向距离、方位角、俯仰角及其速度和加速度具有良好的跟踪性能,无须进行目标的机动检测,跟踪算法所需计算量小。     

一个实用的汉语语音合成系统

本文介绍一种新的语音合成方法——时域按规则合成的方法及由它实现的汉语语音合成系统。该系统能实时合成出清晰可懂的汉语语音。它采用软件的方法实时合成,不用专门的硬软支持。它已将IBMPC微机汉字操作系统语音化,并给键盘、屏幕显示和合成系统留有接口,可以作为计算机的一个输出设备使用,已满足实用的要求。     

动圈式测温仪表在使用中的几个问题

动圈式测量和控制仪表广泛地用于温度和其他热工参数的测量中。动圈式测温仪表在实际使用中,如果处理不当就会出现以下问题:如,一台刚校验过的动圈式仪表在工作现场进行测试时,仪表的指示值与温场实际值有较大的差值;同时校验过的几台动圈式测温仪表,对同一温场的测量值也出现较大的差别。对于这些问题,我们经多次实验,认为出现这些现象的主要原因有以下三个方面:     

基于CNN和GRU的混合股指预测模型研究

针对股票数据共线性和非线性的特点,提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit,GRU）神经网络的混合预测模型,并对沪深300指数、上证综指和深证成指进行了预测。该模型首先采用CNN提取特征向量,对原始数据进行降维,然后利用GRU神经网络学习特征动态变化规律进行股指预测。仿真结果表明,与GRU神经网络、长短时记忆（Long-Short-Term Memory,LSTM）神经网络和CNN相比,该模型能够挖掘历史数据中蕴含的信息,有效提高股指预测的准确率,并可为股指交易提供一些参考。     

加权短时自相关函数的基音周期估计算法

语音基音频率的准确检测是语音信号处理的难点之一。提出一种加权短时自相关函数(Autocorrelation Function,ACF)算法提取基音频率。在传统的ACF方法基础上,利用短时平均幅度差函数(Average Magnitude Difference Function,AMDF)的平方对ACF函数进行加权,由此加强短时自相关函数在基音周期倍数处的峰值特性。对提取出的基频曲线做平滑处理。实验结果表明,该方法提高了基音周期检测的准确率。     

基于G.P算法的关联维计算中无标度区的识别

提出了一种基于G.P算法的关联维计算中分形无标度区的识别方法。理论分析和实际应用表明,该方法可利用计算机编程实现,并能根据实际需要客观、有效、准确地识别出时间序列的分形无标度区,计算效率高,人为因素对计算结果的影响小,特别是对于信号分析中关联维计算频繁或无标度区较窄、用常规算法难以准确识别的场合。     

机动目标模型的Monte Carlo仿真研究

该文对机动目标模型进行了Monte Carlo仿真研究。提出了一种描述机动目标运动状态的自适应高斯模型,在这种模型中,机动目标的加速度被认为是具有非零均值、时间相关的随机过程,并假定其概率密度函数服从高斯分布;对机动目标模型进行了Monte Carlo仿真研究,结果表明该模型对机动目标在不同机动方式下的位置、速度和加速度均有良好的跟踪精度。