大学校级信息系统规划方法的研究与实践

在分析、比较多种信息系统规划方法的基础上,研究基于BSP方法的大学校级信息系统规划。通过实例的规划过程,论述了大学发展目标的识别,建立了大学业务模型,定义了数据类,划分了子系统平台,最后推导出校级信息系统架构。     

基于民族文化的城市风貌特色规划探索——以土家族为例

城市风貌是一个城市的形象,反映着城市特有的文化、自然地理风貌、民俗风情、经济社会水平。同时,一个好的城市风貌又有利于增加城市居民的凝聚力,增强其城市的竞争能力,推动经济社会的发展。如何进行城市风貌建设是城市规划面临的重要课题。本文以土家族为例,从土家民族文化建设的角度,探析少数民族城市风貌规划模式。     

某种炮钢材料磨损规律的神经网络泛化拟合研究

用神经网络泛化拟合的方法对试验数据进行处理，提出了泛化拟合准则，借助BP神经网络分别用小隐层单元法、检验样本法和贝叶斯调整法对实验数据进行泛化拟合，结果表明，贝叶斯调整法效果较好，可用于该种炮钢材料磨损规律的工程拟合。     

基于虚拟现实的电力事故安全系统设计研究

我国对电力的需求日益增加,同时安全生产,稳定提高电力产能也是不可缺少的。建立一套减少安全事故,提升电力安全生产的安全系统是非常有意义的。文章首先对虚拟现实的电力事故安全系统结构体系和功能的分析,使人们了解该系统的工作流程和原理;其次通过建立模型并将虚拟现实技术导入模型,实现系统设计;最后对安全事故进行模拟,并对其进行精准度的对比实验,从而验证建立电力事故安全虚拟系统是具备有效性的。     

基于残余能量痕迹的无线网络通讯协议优化

无线传感网络中的传感器节点处于安装,节点密度处于随机分布,传统的无线传感网络通信协议很难形成有效的节点规范,没有考虑节点连通的最优性能,造成在阻塞情况下很难形成最优信道路径选择.提出一种基于残余能量通讯痕迹的无线网络通讯算法,将节点表示为近端寻优粒子,采用交叉遗传的方式对节点的性能多样性进行保持,将节点的残存能量作为目标函数进行优化,找到迭代通信轨迹计算中,残存能量较大的最优节点进行通信.实验结果证明,经过算法优化后,无线传感网络的通信能比传统的方法有了明显的改善.     

一种简单高效的某型炮闩机构故障信息数据库系统的开发

基于VB6.0、ACCESS2000和SQL语言编制了某型炮闩机构的故障信息数据库系统.从实用角度出发,该系统结构紧凑、技术简单,除了可以实现关重件评判、关重件分析等传统数据库功能外,还能对故障现象、故障模式和故障原因之间的复杂关系进行整理和统计,实现复杂的故障树分析功能.对类似数据库系统的开发有一定参考价值.     

基于目录服务的POP3协议的应用

介绍了基于LDAP目录服务的POP协议的一种应用，通过设计popgateway来完成邮件的接收，以解决局域网中存在多个POP服务器时出现的问题，并讨论实现过程中的一些相关问题。     

基于RSSI和改进MCL算法的移动节点定位跟踪设计

由于传统节点定位方法大多针对静止传感器网络,不能适用于网络结构和节点位置动态变化的移动传感器网络,提出了一种基于RSSI测距和改进的MCL(Monte Carlo Localization)算法的移动传感器节点定位跟踪方法;首先描述了经典MCL算法和接收信号强度RSSI测距方法,然后设计了一种改进的MCL算法,将传统的MCL方法预测粒子位置的过程即预测和滤波两个阶段,更新为锚节点TTL受控泛洪方式广播自身位置、采用拉格朗日插值法预测节点下一时刻的位置和速度、求取锚盒采样区域、k跳锚节点粒子滤波和根据预测下一时刻的节点位置和速度与当前时刻的位置信息确定各粒子权重的5个阶段;采用仿真器MCL-Simulator进行仿真,结果证明:文中方法能有效实现移动节点的定位,与其它方法相比,具有较小的平均定位误差,具有很强的可行性。     

基于优化决策树的化工企业风险监测算法

化工企业生产过程中的数据变化带有很强的随机性和非线性.国内的大型化工企业在生产运行中产生了大量的数据,数据属性众多,对数据属性的监控较为被动和片面.传统的基于主成份分析的数据属性分析方法,在面对大量化工数据时,数据主成份特征不明显,与危险相关的属性很可能被弱化,造成检测不准.为此提出一种区域PSO优化决策的化工企业异常情况检测方法,在使用主成份分析法对影响因素进行综合评定的基础上,在经过PSO优化权重系数后的决策树构造方法对数据的复杂情况进行寻优处理,消除大数据量的影响.实验结果证明,经优化的决策树方法能够将更加准确地对化工企业的生产平稳度进行综合控制与分析,对实际的生产有很好的借鉴作用.     

基于函数型数据时间序列建模的齿轮破损图像识别

当前齿轮破损图像识别未拟合周期性动作捕捉数据,导致齿轮破损图像的识别效率较低,图像边缘轮廓中细节信息丢失,造成识别误差较大、识别效果较差。提出基于函数型数据时间序列建模的齿轮破损图像识别方法,通过小波变换方法提取齿轮破损图像中存在的低频成分,做双直方图均匀化处理,采用高斯高通滤波器提取齿轮破损图像中存在的高频成分,增强齿轮破损图像中存在的细节信息,利用函数型数据分析方法拟合动作捕捉数据,根据获取的数据构建周期时间序列,获得隐马尔可夫模型,通过最大似然估计函数,计算获得测试模型与样本之间的匹配度,实现齿轮破损图像的识别。实验结果表明,所提方法的识别误差较小,识别效果较好,能够有效提高齿轮破损图像的识别效率。