基于S7-300PLC高温泵试验用水加热控制系统设计

介绍一种给高温泵试验用水加热的控制方案,解决加热过程中温度波动幅度大、加热棒频繁启动以及传感器采集数据不准确等难题。加热系统以SIEMS 300-PLC为核心控制模块,温度数据处理过程采用均值滤波的软件滤波方式;加热过程采用分段比例控制思想,死区宽度理论等,为方便对控制参数进行监测与控制,借用易控(INSPEC)组态软件实现人机交互。为避免启动电流冲击过大,加热棒采用顺序启动方式。该方案已在实际试验项目中得到应用,经验证控制精度高,稳定性好。     

基于社会信任正则化的排名推荐算法

随着在线商品交易额逐年增大和社交网络不断深入发展,推荐系统已成为解决信息过载的重要工具之一。当评分矩阵数据稀疏性较大时推荐精度就会显著下降,特别是用户冷启动的时候这个问题更加明显。因此,本文提出一种新的基于隐式反馈信息的社会化排序推荐算法。该算法首先利用矩阵分解方法计算不同项目间的用户偏好。其次将用户偏好信息融入Bayesian Personalized Ranking (BPR)算法中。然后挖掘用户之间相似关系以及信任用户直接和间接关系,并量化它们之间的信任关系,从而研究不同项目之间用户偏好差异。最后将以上这些信任关系和BPR算法进行融合,进而构建出社会化排序推荐模型。为了验证所提出的社会化排序推荐算法,在DouBan数据集和FilmTrust数据集上,进行该算法的有效性验证。主要通过Precision、MAP和NGCD这三种排序评估指标分别在全数据集和用户冷启动中验证本文所提算法与SBPR、TBPR、BPRMF和MostPopular等算法之间排序推荐的优劣性。实验结果证明本文所提算法明显优于其他排序推荐算法,并可以获得更好的推荐准确率。可见该算法可以有效改善由于数据稀疏性和用户冷启动所带来推荐效果差的问题。     

微程序控制器扩展指令研究

在控制器中设计新指令是控制器教学中比较难的内容。为解决TEC-XP16教学机缺少乘法指令和除法指令的问题,基于TEC-XP16教学机,介绍微程序控制器的基本组成与工作原理,分析在微程序控制器中扩展指令的主要过程,提出一种微程序控制器中MUL乘法指令与DIV除法指令的设计方案;以扩展MUL乘法指令为例,详细介绍在TEC-XP16教学机微程序控制器中设计实现扩展指令的完整过程;以实验方式验证了所设计和实现的乘法指令与除法指令的功能。所提出的设计方法对微程序控制器部件的教学与实验有一定的指导作用。     

针对合成孔径雷达图像的新型LOG边缘检测算法

传统LOG边缘检测算法对合成孔径雷达图像进行边缘检测时,对噪声敏感,同时也易损坏部分低强度边缘。针对这一问题,提出了一种新型的 LOG边缘检测算法,首先采用双边滤波和自适应中值滤波来代替传统LOG算子中的高斯滤波,再计算平滑后图像的拉普拉斯,最后提取运算后的零交叉点作为图像的边缘。仿真实验表明,本文方法在脉冲噪声环境下具有显著的去噪效果,而且能较好地保护边缘,提高了检测精度,相对传统LOG算法具有更好地检测效果。     

大学生网络素养现状调查研究——以江苏理工学院为例

大学生网络素养现状研究通过问卷调查方法,分析了大学生对网络信息的利用、处理、评价等行为,结果表明:网络改变了大学生的认知方式,上网已经成为他们获取信息的重要手段;大学生能快速接受网络新知识和新概念,已经初步具备了知识产权保护和自我保护意识;同时网络也给大学生的学习习惯和生活方式带来了冲击,如网络依赖性很强、上网以娱乐为主等。     

基于定向扩散的最小连通支配集构造算法

针对区域覆盖算法未考虑节点的通信梯度问题,利用定向扩散路由在构造以sink节点为根的有向路由树时形成的递增梯度序列,提出了一种基于定向扩散的最小连通支配集构造算法.在路由信息扩散的同时逐级挑选出互不相邻的传感器节点构造出一个最大支撑集,然后在相邻层次的支撑集节点间寻找中间节点将独立集节点连通起来,最终得到一个近似的最小连通支配集.理论及仿真实验结果表明,该算法构造的连通支配集最小且计算耗时少,能多重有效覆盖热点区域,从而延长无线传感器网络的寿命.     

组合网络控制拓扑建模与鲁棒性分析仿真

组合网络最优决策控制拓扑建模与结构鲁棒性分析能够提高组合网络控制结构的抗干扰能力.在组合网络最优决策控制过程中,容易受到环境因素的干扰,无法形成固定的控制决策,影响了组合网络决策控制的鲁棒性测试.提出基于概率解析算法的组合网络控制结构鲁棒性测试方法.筛选组合网络中控制结构鲁棒性影响因素,建立鲁棒性影响因素数据集合,并对不同鲁棒性影响因素的权重进行计算.根据概率解析算法相关理论,获取组合网络最优决策控制鲁棒性影响因素的灵敏度函数和数据传输函数,对结构的鲁棒性进行准确的分析.实验结果表明,利用改进算法进行组合网络中最优决策控制结构鲁棒性分析,能够提高分析的准确性,满足组合网络应用的实际需求.