基于模拟退火方法的多级时钟树的构建

在时钟布线中，时钟信号和时钟偏差对电路性能的影响越来越明显。针对传统的时钟网络拓扑生成算法存在的不足，提出了时钟二叉树的“多级”模型并设计了基于模拟退火方法的时钟二叉树形成算法。用该算法对随机测试例子和标准标杆测试例子的测试中发现，较之传统的启发式算法，该算法能产生更好的测试结果。     

考虑需求降维的个性化产品配置研究

随着时代发展和市场环境的变化，客户对产品个性化的追求不断提升。针对个性化产品配置进行客户满意度因素分析，通过需求降维对关键满意度因素进行去冗余处理，将筛选出的因素作为遗传算法中的用户评价项目，从而对不同类型的客户推荐最优的个性化产品配置方案。实验结果表明，个性化服务和产品质量是企业需要重点保障的两个方面，企业应当有针对性地对用户提供个性化产品和服务。本文方法有效减轻了用户疲劳，为企业推出个性化的产品服务配置提供指导和建议。     

基于KBE和CAE技术的产品柔性模块设计

以柔性模块化设计理论为基础,将KBE技术与CAE技术集于一体,提出了将KBE技术与CAE相结合的产品柔性模块的创建方法,介绍了以面向对象的专家系统集成开发环境(Visual Frame,VF)为基础完成知识库的构建方法,并以液压机为例,建立了一套基于KBE和CAE技术的液压机机身计算机辅助设计系统框架。实践证明,将KBE技术和CAE技术集于一体,能够较好的解决机械产品的模块化快速响应设计问题。     

一种自适应差错校验方法

提出了一种根据丢包率变化趋势动态调整纠错方式的自适应差错校验方法。通过设置丢包率阈值,分别采用基于RDP协议的差错重传法和基于码率估测的动态分割图像法来解决在丢包率较低和较高条件下的视频差错校验工作,既优化了传输速率,又保证了视频图像的完整清晰。     

需求波动驱动下混合Seru生产系统研究

在经济高速发展的影响下,市场需求趋于小批量、多样化特点,Seru生产系统结合了流水线装配系统的高效率和单元生产系统的响应力,能够很好地适应多样化、小批量的市场需求。在需求波动的场景下,文中基于分区式Seru单元,建立混合Seru系统生产系统的数学模型,并以完工时间期望值和方差为优化目标,使用非支配排序遗传算法(NSGA-II)通过两阶段解决问题。通过数值试验,结果表明,在基于分区式单元的混合Seru生产系统中,单元数和多能工的数量增加,能够提升混合Seru生产系统的性能和稳定性。     

PIC模型下大规模定制的汽车产品配置方法

针对大规模定制下汽车产品配置方法不能很好地表达三维信息和约束信息的问题,提出了一种基于实例推理的PIC模型来进行产品的知识表示,并运用交互式遗传算法（interactivegeneticalgorithms,IGA）来进行产品配置的求解,使客户能够参与到产品的定制设计中。分析了基于PIC模型的产品配置工作原理,给出了PIC模型的定义和形式化表达,并开发了基于PIC模型的汽车操控台定制设计系统来进行验证,结果显示该方法具有较好的应用前景。     

基于图像识别的袋装粮数量识别研究*

设计了一种基于平面图像识别的袋装粮数量智能识别方法。对粮库现场采集的图像样本,运用数字图像处理技术对图像进行降噪和对象体特征突显;然后运用区域增长法对图像中每一闭合像素区域进行聚类分割;最后根据相应几何特征值判定粮袋身份并通过其椭圆度的范围,以实现粮袋所属面的判定,达到对粮堆重量的自动识别。     

一种主动移动侦测布防方法*

提出一种基于颜色与形状特征的移动侦测区域主动布防方法。以实际监控场景中特殊区域的颜色特征为基础,初步提取出含有噪声的若干块感兴趣区域（ROI）,然后分别与采用傅里叶描述子描述的几何形状库进行边界匹配,从而实现监控场景中侦测区域的自动布防。实验结果表明,该方法具有高效率、低运算量及较强的抗干扰性、鲁棒性。     

基于元学习的设备故障知识图谱构建及推理方法

知识图谱技术可以有效实现故障信息的结构化存储，弥补传统故障诊断方法缺乏结构化管理故障信息能力的不足。但是实际工况下故障样本数量稀少，传统知识图谱技术难以在小样本情况下完成图谱构建。针对上述问题，提出一种基于元学习的设备故障知识图谱构建及推理方法。该方法首先提取故障规则链和信号特征构建设备故障信息知识图谱；其次提出基于元学习的故障链接预测算法，通过同一故障簇邻域负样本生成策略，使知识图谱具有在小样本情况下进行故障诊断的能力；最后，分别采用通识领域NELL-One数据集和实际设备故障数据集进行实验，验证了算法的故障诊断能力和查询相似故障的能力。