基于XML的移动通信网管数据处理层的设计实现

以移动通信网管功能为出发点、TMN体系结构为基础,设计了移动通信网络管理系统数据处理层总体软件结构,并给出了基于XML的详细设计。     

基于一维卷积特征与手工特征融合的集成超限学习机心跳分类方法

融合手工特征和深度特征,提出了一种集成超限学习机心跳分类方法。手工提取的特征明确地表征了心电信号的特定特性,如相邻心跳时间间隔反映了心跳信号的时域特性,小波系数反映了心跳信号的时频特性。同时设计了一维卷积神经网络对心跳信号特征进行自动提取。基于超限学习机（Extreme leaning machine,ELM）,将上述特征融合进行心跳分类。由于ELM初始参数的随机给定可能导致其性能不稳定,进一步提出了一种基于袋装（Bagging）策略的多个ELM集成方法,使分类结果更加稳定且模型泛化能力更强。利用麻省理工心律失常公开数据集对所提方法进行了验证,分类准确率达到了99.02%,实验结果也表明基于融合特征的分类准确率高于基于单独特征的分类准确率。      

有源传感网络中目标跟踪的传感器调度方法

Wireless sensor network (WSN) of active sensors suffers from serious inter-sensor interference (ISI) and imposes new design and implementation challenges. In this paper, based on the ultrasonic sensor network, two time-division based distributed sensor scheduling schemes are proposed to deal with ISI by scheduling sensors periodically and adaptively respectively. Extended Kalman filter (EKF) is used as the tracking algorithm in distributed manner. Simulation results show that the adaptive sensor scheduling scheme can achieve superior tracking accuracy with faster tracking convergence speed.     

连铸过程结晶器液面控制的模糊控制方法

对连铸过程结晶器液面控制提出一种新的模糊控制方法。该方法采用一种简化的模糊 PID结构 ,结合了传统模糊 PI与模糊 PD控制方法的优点。仿真结果表明 ,该方法对周期性扰动具有良好的抑制效果 ,对过程参数的变化具有很强的鲁棒性     

基于CIMS的移动通信综合网管数据采集层的设计

本文以移动通信网管功能为出发点,以TMN体系结构为基础,设计了CIMS环境下的移动通信网络管理系统数据采集层总体软件结构。     

混合流水车间的遗传算法调度策略(英文)

应用遗传算法对混合流水车间的总作业时间最小的调度问题进行了研究。混合流水车间是一类特殊的流水车间环境,但其每一级可以有多个机床。所提出的算法基于表调度原理,首先给出在第一级工件的排列顺序,并在其后的各级采用先入先出（FIFO）方式。试验表明,所提出的遗传算法调度策略优先于原有的启发式及随机搜索方法。     

混合流水车间的遗传算法调度策略

应用遗传算法对混合流水车间的总作业时间最小的调度问题进行了研究。混合流水车间是一类特殊的流水车间环境,但其每一级可以有多个机床。所提出的算法基于表调度原理,首先给出在第一级工件的排列顺序,并在其后的各级采用先入先出（ＦＩＦＯ）方式。试验表明,所提出的遗传算法调度策略优先于原有的启发式及随机搜索方法。     

一种神经网络自适应控制算法

提出了一种基于对象正向模型的神经网络自适应控制算法,它将神经网络与优化方法相结合,对控制量进行优化迭代求解。仿真表明,应用该算法后,系统响应速度快,超调量小,无稳态误差,控制效果好。     

层次式移动通信网管CIMS解决方案

以移动通信网管为背景,介绍了网络管理的基础知识及简单的网络管理系统模型,给出了移动通信网管的层次模型。针对CIMS环境下移动通信网管数据信息多用户、多协议、分布式等特点,给出了基于CORBA的移动通信网管数据采集层CIMS解决方案,以及基于XML的移动通信网管数据处理层CIMS解决方案。     

基于小波分析和自相关计算的非接触式生理信号检测

采用调频连续波（Frequency modulated continuous wave, FMCW）雷达实现非接触式生理信号检测,并提出了基于小波分析和自相关计算（Wavelet analysis and autocorrelation computation, WAAC）的检测方法。首先,毫米波FMCW雷达发射电磁波信号,并接收来自身体的反射信号。然后,通过信号预处理从中频信号中提取包含呼吸和心跳的相位信息,消除直流偏置并完成相位解缠。最后,基于小波包分解（Wavelet packet decomposition, WPD）从原始信号中得到心跳和呼吸信号,利用自相关计算减小杂波对心跳信号的影响,进而提取高精度的心率参数。应用FMCW雷达对10名受试者进行实验测试,结果表明本文方法得到的呼吸和心率的平均绝对误差率平均值分别小于1.65%和1.83%。