基于ARM的智能型定氮仪的研制

通过对凯氏定氮法和整个系统控制原理的分析,介绍了一种基于ARM的测定物质中氮元素含量的系统,该系统采用ARM微控制器LPC2214作为整个系统的控制核心,通过步进电机驱动进行标准溶液的滴定和光电检测确定滴定终点,形成闭环系统,实现了准确测定物质中氮元素的含量.文中给出了系统软硬件设计方案,对其实现方法及关键技术进行了研究.实验结果表明:该系统工作稳定,测量数据准确,具有一定的应用价值.     

基于粗糙集的案例属性约简技术

为了提高案例推理(case-based reasoning,CBR)系统的案例匹配效率,引入粗糙集理论对案例属性约简技术加以研究．提出准约简的概念,依次证明了某一条件属性集成为准约简与准约简成为约简的充要条件．进而,以核为出发点,提出了一种改进的基于分辨矩阵的属性最小约简算法．为使之仍然适用于连续属性,提出一种基于逼近精度敏感性的离散化算法．最后,将此约简技术应用于某钢铁企业的实际动态调度问题中,计算试验表明,该技术消除了冗余信息,提高了案例匹配的效率．     

基于EPC Class-1 Gen-2标准的防冲突算法与改进

针对RFID读写器识别多标签过程中出现的冲突问题,研究并实现了EPC Class-1 Gen-2标准中的防冲突算法,即时隙随机算法（SR算法）,同时针对SR算法的不足提出改进算法。改进算法采用不避让冲突时隙的处理方式,降低了由时隙的随机选取所导致的标签间冲突的概率。实验结果证明,改进后的算法在通信次数和吞吐率方面均优于原算法,有效提高标签识别效率。     

基于ADF7020的UHF RFID读写器的射频前端设计

UHF RFID技术作为一种先进射频识别技术,目前发展十分迅速。本文根据UHF RFID工作原理,选用ADF7020射频收发芯片作为核心模块,采用合适的匹配电路,设计了一种工作在915M频段的超高频RFID读写器的射频前端电路。测试结果表明该射频前端电路工作稳定、抗干扰较强,为UHF RFID读写器开发提供了一个较好的参考。     

钢铁企业合同匹配多目标优化模型与算法

针对钢铁企业中存在的合同对库存余材的优化匹配问题，建立了实现余材利用量最大化和匹配损失费用最小化的多目标0—1规划模型．采用模糊决策方法处理两个目标函数，尝试基于群体的增量学习(Population-Besed Increased Learning，简称PBIL)算法进行求解．结合模型的特点，利用自然数编码表示合同的匹配结果，按照学习概率大小修复不可行个体．通过对应用实例的计算，以及与遗传算法结果的比较，证明该模型和算法是解决合同优化匹配问题较为理想的方式．     

基于多级数据处理的RFID中间件开发

针对大规模无线射频识别(RFID)应用中产生的海量标签信息处理问题,设计一种基于多级数据处理的嵌入式RFID中间件系统。该系统包含数据采集和数据处理2个子系统,对海量标签信息进行分层过滤、分类、重组等操作,从中获得有价值的信息与事件,并以多种形式提供给用户。仿真实验结果表明,该系统可以在一定程度上提高数据处理的效率和准确性,进而提升大规模RFID应用的性能。     

基于FPGA的全印制电子高精度喷头控制系统

全印制电子技术是一种新型的制造工艺,高精度喷头控制系统是全印制电子得以实现的关键技术之一。针对新型电子材料在电子电路喷印制造中的应用特点,提出了面向全印制电子的高精度喷头控制系统,设计了喷头所需的电压、温度和波形控制电路;在QuartusⅡ10.1平台基础上,以通用硬件描述语言VerilogHDL和原理图输入相结合的方式实现了多模块软件系统。经过系统仿真和喷印测试实验,证明该系统具有良好的稳定性和实用性。     

基于嵌入式Linux和RFID技术的电子看板设计

采用嵌入式Linux技术和MiniGUI图形引擎技术作为系统构架,集成RFID数据采集模块,设计了具有图形界面显示、实时数据传输、现场数据采集等新功能的新型电子看板.给出了系统的硬件结构和软件设计,移植了MiniGUI图形支持系统,最后阐述了基于多线程技术的软件实现.     

基于粒子群算法的认知无线电频谱分配算法

针对认知无线电空闲频谱分配过程中整体性能优化问题,建立了频谱资源受限情况下实现系统总带宽收益最大化、认知用户接入公平性最优的多目标模型,并结合问题特点设计了基于粒子群优化算法的智能求解算法,给出了具体的实施步骤。从系统总带宽收益、用户接入公平性和系统整体性能3个方面,仿真比较分析了所提算法同协作最大化带宽总收益和协作最大化比例公平性准则下的敏感图着色算法的性能,结果表明该方法实现了系统总带宽收益和用户公平性的折中,整体性能优于敏感图着色算法。     

基于模型的过程工业时间序列异常值检测方法

时间序列异常点检测是时间序列挖掘研究领域的重要内容和基础工作.为满足过程工业中控制系统大数据量时间序列异常值检测需求,提出了一种计算简单快速的基于边缘化后验比检验的异常值在线检测方法.该方法将基于“偏差”的检测思想与统计学理论相结合,首先利用基于数据的鲁棒建模方法对待检测数据进行拟合并得到拟合残差,然后利用统计学知识分析拟合残差以最终确定数据的异常情况.为了实现算法的在线检测要求,引进了两窗口结构并对其加以改进;通过合理的选取先验分布以及对未知参数进行边缘化处理的方式,有效地减少了算法中的参数个数,提高了算法的可用性.仿真实验可以证明所提出的时间序列异常值在线检测算法具有很好的检测准确性和一定的实用性.