半解析高阶有限谱元法及其在波导介质层PBG结构滤波器优化设计中的应用

本文采用高阶有限谱单元对分层结构的横截面进行半解析离散．将结构中沿纵向均匀的区段视为子结构，运用基于Riccati方程的精细积分算法求出其出口刚度阵．网格拼装后即可对分层介质问题进行求解．半解析高阶谱单元的采用可以避免著名的龙格现象，该算法的数值精度能随着基函数的阶数的增加呈指数级提高．即高阶有限谱单元能够达到任意需要的精度．数值算例证明这种方法具有很高的精度与效率．在高精度高效率分析的基础上建立了滤波器的优化设计模型，利用遗传算法对优化模型进行全局优化，得到了PBG结构滤波性能全局最优的设计参数．     

谱元法在求解刚架结构动力学问题中的应用

把谱元法应用于刚架结构的动力学响应计算和分析中.建立了杆和梁的谱单元动力学刚度阵,针对刚架结构组装了整体动力学刚度阵,建立了整体结构的运动方程,计算了结构的固有频率和时域响应,并与采用有限元方法得到的结果进行了对比.从结果中可以看出谱元法在数值模拟中的独特优势.     

基于比例边界问断谱元法的无穷域亚音速圆柱绕流数值模拟

将比例边界坐标插值方法引入谱元法,构成比例边界谱单元;为了增加计算的稳定性,将节点布置在单元内部;用若干无限谱元离散计算域,用间断有限元方法对无穷域Euler方程亚音速圆柱绕流问题进行了数值模拟;计算结果的误差很小,显示了计算方法的可行性.     

基于GPU的图形学加速算法在离散元法中的应用

颗粒离散元法是一种广泛应用于研究颗粒物料力学行为的数值模拟方法,而计算效率是制约其发展和应用的主要因素之一。通过Pro/E软件建立了料斗模型,利用Stream DEM软件对料斗的颗粒充填过程进行离散元法模拟研究,并对基于CPU和GPU加速算法的运算过程和结果进行对比。结果表明,基于GPU的计算机图形学加速算法可大幅提高颗粒离散元法模拟过程的运算效率。当填充颗粒数量达到13万时,其运算效率比基于CPU的运算效率提高了10倍以上。     

基于谱减法的语音增强方法及其在ARM中的应用

随着嵌入式设备的应用越来越广泛,语音信号处理系统在嵌入式平台中的应用也越来越重要.谱减法作为一种经典的语音增强算法,以其可实时应用的特点,在语音信号处理中为保证信号的质量提供了一种很好的解决方案.噪声估计在传统方法基础上采用最小值跟踪的噪声算法,用C++语言编程实现,并将算法移植到ARM开发板,算法有效地减小了噪声,为...     

基于工业以太网的MRP介质冗余技术及其在汽车制造中的应用

工业以太网以其低成本、高效率及一网到底的便捷性,在工业自动化控制领域得到了迅速推广和普及.基于工业以太网的MRP介质冗余技术,主要研究数据通信链路冗余及其应用.介绍了MRP介质冗余原理,完成了基于实验室条件下的冗余测试,通过分析汽车制造工业控制现场应用案例,论述并展示了MRP介质冗余技术在工业自动化控制领域的有效应用.     

纹理谱描述子及其在车牌定位中的应用

提出了一种新的基于纹理模式的车牌定位方法.该方法能较准确地搜索车牌区域,并分割出车牌.     

纹理谱描述符及其在图像检索中的应用

为了提高纹理谱描述符的性能并降低其特征维数,在中心对称局部二值模式纹理谱描述符的基础上,提出一种融合局部区域中心像素以及灰度均值的改进纹理描述模式.首先根据图像局部区域内中心像素与其邻域像素间的灰度变化关系,定义了新的局部纹理模式;然后通过比较局部区域内灰度均值与图像全局灰度均值的大小,对局部纹理模式进行了增强处理.采用不同纹理图像库及不同的性能评价准则进行实验的结果表明,文中方法在基于内容图像检索中取得了较好的效果.     

谱聚类的现状及其在社会网络中的应用

近年来,凭借其重要的研究意义,采用数据聚类去分析社会网络已成为时下最热门的话题之一。这些研究最直接应用的是防止恐怖袭击和社区通过检测疾病的传播。此外,由于社会网络是动态的,而社会关系的变化是可以通过数据聚类方法预测的。从而使得清楚了解社会网络结构将有助于促进社会发展和社会成员间的合作。从数据挖掘角度来看,社交网络是一种不完全的,庞大的,复杂的,动态的网络。而这些特性使得传统的数据聚类方法并不能成功应用在社会网络中。相反,作为一个最流行的现代数据的聚类算法,谱聚类在对社交网络的问题提供了一种系统的,灵活实用的解决方案。理论和实验证明,谱聚类在寻找全局最优解和处理大型数据集方面的性能优于传统聚类算法。一方面审视讨论当今谱聚类的理论和算法,及其优于传统聚类算法的特点。另一方面,也涵盖了社会网络的基本知识及两个典型的谱聚类在社会网络中的应用。     

基于行的小波变换及其在图像压缩中的应用

由于基于行的小波变换编码是以累进方式来完成列向的小波变换，其可在不影响小波变换结果的前提下，降低对存储容量的需求，为此提出用改进的提升格式进行小波变换来替代原算法中的Mallat算法。以加快算法的执行速度。该提升格式是以三项加法单元的形式实现，进而把三项加法单元分成两个两项加法单元，以进一步节省存储空间，但是，对于每个单元，却增加了一个乘法运算，从而计算量增大了。相对于三项加法单元采用一个模式即可求出一组低通滤波结果和高通滤波结果来说，两项加法单元对于低通滤波和高通滤波则由于要采用不同的计算步骤，因而实现时更复杂一些。     

基于FCM的神经网络建模及其在智能驾驶中应用研究

首先对模糊c-均值聚类算法进行了分析,然后把改进的FCM算法和RBF神经网络结合起来建模,得到一种映射能力较强的自组织RBF神经网络.最后把它应用到智能驾驶中对驾驶员的熟练程度和疲劳程度进行识别,得到了满意的结果.     

一种基于田口-遗传算法确定的神经网络及其应用

为了解决神经网络结构和参数难以确定的问题,提出用工程领域内的田口设计方法和人工智能领域的遗传算法相结合的方法,用于同时确定神经网络结构和参数.将该算法应用到了小麦期货的收盘价短期预测上,结果表明,算法有较好收敛能力,预测是可行和有效的,有着良好的应用前景.     

基于Petri网的工作流建模技术分析与应用

介绍了Petri网的基本知识,结合公文管理中收文、发文部分工作流应用环境,运用不变量的分析方法和工作流网的理论,提出了相对完整的基于Petri网的工作流模型,并对模型的可靠性进行了分析.     

基于对象角色的应用系统的建模

面向对象角色分析方法OOram（Object—Oriented Role Analysis and Modeling）是一种新的面向对象软件开发方法。介绍了它的建模思想和步骤,并与其它面向对象的方法进行了比较。最后,用这种方法实现一个应用系统的模型设计。     

基于Lotus Domino的接口技术及其在企业中的应用

本文阐述了如何通过DCOM技术来构造B—O—E三级接口(包括B—O及O—E接口)，并在此基础上实现Lotus Domino服务器与Web服务器之间以及Lotus Domino服务器与ERP(Enterprise Resource Planning)系统之问的数据交互，从而为建立B／S与C／S两种体系结构交叉并存的企业综合管理信息系统提供了一条解决途径。     

基于负压波的管道泄漏诊断

本文介绍用波敏法进行管道泄漏诊断的原理和试验结果,波敏法是基于压力波传播规律,并采用相关分析技术对从管道两端所采集到的压力信号进行处理以实现泄漏检测与定位的一种诊断方法,由于不需要流量信号,且对负荷扰动具有较强的抗干扰能力,因而具有较大的实用价值。     

基于神经网络的统计优化方法及其在纸浆漂白工艺中的应用

应用三层前向网络作为预测纸浆漂白效果的分类模型。在网络能正常识别漂白效果所属类别的基础上，通过模拟计算和统计分析，确定了漂白工艺参数的优化操作区域。这为难以建立精确数学模型又是多约束的漂白工艺过程的优化提供了一种有效方法。     

BP网的收敛特性及其在物性建模中的应用

本文对反向传播(BP)网络在非线性系统建模过程中的收敛特性进行了研究,讨论了隐含层单元数对收敛特性的影响以及快速BP算法和Levnberg-Marquardt算法,并将其应用在物性建模中。结果表明,通过建立的模型可以很好地预测物性。     

基于KML开发的GIS系统研究与应用

提出了基于KMLK(Keyhole Markup Language)开发的GIS系统的设计方案,论述了它的系统结构以及实现方法.在分析系统的结构和工作原理的基础上,实现了客户端发出请求,服务器端接收到数据请求后调用相应的存储过程将数据从数据库中提取出来并转换为XML,然后调用XSLT完成从XML到KML数据转换,最后,调用Google API将KML在客户端网页中显示出来.并通过农村新能源规划与评价系统的系统应用来展示整个系统流程,该系统应用说明基于KML开发的GIS系统的普遍性和实用性.     

基于实例和错误驱动的规则学习方法及其应用

提出了一种基于实例和错误驱动相结合的规则学习方法.该方法首先将提取的文本中的语法结构信息作为实例,然后采用基于转换的错误驱动学习方法找出这些实例的适用上下文环境,从而建立相应的规则库.此方法提取出的规则完全采用机器学习的方式,避免了人工提取规则的主观性缺点.可用于诸如词性标注、未登录词识别、命名实体抽取等自然语言研究课题.