基于嵌入式Linux的车载安全行驶辅助系统设计

针对车辆驾驶中的安全问题,开发了以Intel Sitsang板为核心,结合DSRC模块、GPS模块以及GSM/GPRS模块协同工作并基于嵌入式Linux系统的车载安全行驶辅助系统,实现了威胁预警,紧急情况处理,违章自动处理纠正等与车辆行驶安全密切相关的功能;该系统在自行设计的半物理仿真平台上进行了测试运行。     

ERP销售管理系统的设计与实现

企业资源计划（Enterprise Resource Planning,ERP）将信息化技术与企业管理的具体业务相结合,能够有效提升企业市场竞争力。结合对企业公司具体的需求分析,研究了ERP销售管理系统的总体架构设计以及具体的功能模块,并讨论了系统实施过程中存在的两个难点问题。具体研究从销售管理系统的系统架构展开,进一步对系统中包含的业务模块进行功能划分,并分析了系统中权限管理以及订单审批辅助决策两个关键问题的解决方案。     

基于电子海图显示与信息系统的防避台智能辅助决策系统

当前,船舶锚泊防台和航行中机动避台主要以人工作业为主,存在诸多问题,容易导致严重的防避台事故.从实际需求分析出发,介绍了防避台智能辅助决策系统以电子海图显示与信息系统(ECDIS)为基础平台的设计思想及其相应结构体系,利用BP神经网络等技术研制并开发了台风信息预处理模块、防台部署辅助决策模块、机动避台辅助决策模块、可视化显示模块等多个主模块,并对各主要模块的功能分别进行了论述.通过实际的运用结果表明该研究对防避台智能辅助决策系统的完善有较实用的价值.     

安全VPN服务器中IKE协议的设计与实现

研究了安全VPN服务器中IKE协议的设计与实现方法。首先介绍了安全VPN服务器的基本框架 ,并对整个系统的工作流程作了说明 ;其次分析了IKE协议在系统中的位置与作用 ,并对IKE模块的主要功能以及与其它模块的关系进行了分析与描述 ;最后提出了IKE协议的设计与实现方案     

服装企业综合信息系统的研究与开发

本文在深入研究服装企业生产经营特点的基础上.介绍了应用于这类企业的综合信息管理系统的功能结构及具体实现方法,并着重论述了系统的模块划分、决策支持的方法和技术。     

煤炭工业多媒体调度辅助决策系统

本文论述的煤炭工业多媒体调度与决策辅助计算机系统能以最小的代价、最快的速度满足现代煤炭工业调度与辅助决策处理电子信息化的要求,文章从系统总体构成、软件模块实现等方面对此系统进行了说明。     

基于DSP的半自主移动机器人远程控制系统

介绍自行开发的半自主远程控制移动机器人系统的软硬件设计方案。以TI公司TMS320LF2407A型号的DSP芯片为机器人小车控制器核心,重点阐述系统定位模块、图像采集模块及无线数据传输模块等,并给出PC机和DSP之间的数据传输协议以及实验结果。     

甘肃省智能地震预测决策系统

本文概略介绍了甘肃省地震智能预测决策系统。该系统综合地震数据库、现代化的震情分析会商系统、地震综合预报专家系统和实用化地震预报软件系统的联机,使日常地震预测预报决策实现了计算机化、智能化。     

计算机辅助针灸决策系统中数据库技术的实现

为了提高针灸医疗效率和降低误诊率,开发了一个基于“文档/试图”架构的计算机辅助针灸决策系统,着重论述了其中的数据库结构及其与其他模块之间的关系,以及完成与系统中其他模块之间的数据交互的过程。实践表明,通过数据库/文档/视图等多层模块实现了用户的应用需求,用户可以对已有的针灸治疗方案方便地查阅、修改、删除并可建立自己的方案库。     

成都金堂发电公司SIS系统设计与实施

SIS（Supervisory Information System in plant level,厂级监控信息系统）是处于火力发电厂分散控制系统DCS以及相关辅助程控系统与全厂管理信息系统MIS之间的一套实时厂级监控信息系统,是数字化电厂的重要组成部分。以成都金堂发电厂2×600MW火电机组SIS系统的建设为例,详细描述了具体的SIS实施方案,并就应用模块和安全性方面进行了论述。     

GIS在城市排水管网中的研究应用

阐述了GIS在城市排水信息管理系统的应用和发展趋势，包括排水管网设计与管理、城市污水处理厂设计与管理、管网应急预警系统分析、水质污染状况和趋势分析等，并以杭州市排水管网管理信息系统为例，证明GIS可以及时准确完整的提供所需信息，更好的为市政管理者辅助决策提供依据。     

基于最小二乘支持向量回归的水质预测

水质系统是一个开放的、复杂的、非线性动力学系统,具有时变复杂性,针对水质预测方法的研究虽然已经取得了一些成果,但也存在预测精度与计算复杂度等难题。为此,本文提出一种基于最小二乘支持向量回归的水质预测算法。支持向量机是机器学习中一种常用的分类模型,通过核函数将非线性数据从低维映射到高维空间,在高维空间实现线性分类和回归,最小二乘支持向量回归（LS-SVR）利用所有的样本参与回归拟合,使得回归的损失函数不再只与小部分支持向量样本有关,而是由所有样本参与学习修正误差,提高预测精度;同时该算法将标准SVR求解问题由不等式的约束条件及凸二次规划问题转化成线性方程组来求解,提高了运算速度,解决了非线性复杂特性的水质预测问题。     

基于遥感图像的人造地物目标信息管理系统

将遥感技术与GIS技术相结合,建立一种用于人造地物目标管理的地理信息系统。该系统以遥感图像作为主要数据泊,以变化相对较缓慢的行政区划,水系分布,地形地势等GIS8矢量地图为基础底图,借助现有的GIS工具软件和关系型数据库管理系统,来统一管理地物目标的空间数据和属性数据。重点就地物目标拓扑构造和GIS矢量地图与遥感图像互操作问题进行了讨论。     

A physically based and machine learning hybrid approach for accurate rainfall-runoff modeling during extreme typhoon events

Accurate rainfall-runoff modeling during typhoon events is an essential task for natural disaster reduction. In this study, a novel hybrid model which integrates the outputs of physically based hydrologic modeling system into support vector machine is developed to predict hourly runoff discharges in Chishan Creek basin in southern Taiwan. Seven storms (with a total of 1200 data sets) are used for model calibration (training) and validation. Six statistical indices (mean absolute error, root mean square error, correlation coefficient, error of time to peak discharge, error of peak discharge, and coefficient of efficiency) are employed to assess prediction performance. Overall, superiority of the present approach especially for a longer (6-h) lead time prediction is revealed through a systematic comparison among three individual methods (i.e., the physically based hydrologic model, artificial neural network, and support vector machine) as well as their two hybrid combinations. Besides, our analysis and in-depth discussions further clarify the roles of physically based and data-driven components in the proposed framework.     

基于TF-IDF算法的P2P贷款违约预测模型

针对目前P2P贷款违约预测模型受限于借贷双方信息不对称性,未考虑投资人之间差异性的问题,提出了基于信息检索词频-逆文本频率（TF-IDF）算法的P2P贷款违约预测模型。首先以投资效用理论为基础,利用投资人历史投资收益率、贷款利率出价等信息,建立基于投资人效用的贷款违约预测模型;然后,借鉴信息检索TF-IDF算法,构造投资人逆向投资比例因子,对投资人差异性进行量化度量,优化模型中投资人权重计算因子。实验结果表明,该模型预测准确度与其他模型相比平均提高了6%左右,并在不同的测试数据集上都保持最优。     

基于神经网络的电信客户流失预测主题建模及实现

客户流失管理是电信运营商通过对客户需求满意度调查进行有针对性挽留客户的一个重要方法，其中最关键的就是对客户流失行为做出预测。提出了一种基于神经网络的客户流失预测模型。根据行业专家经验值选取分析变量，通过神经网络计算分析变量的权值，建立客户流失预测模型并对客户流失趋势进行预测。该方法与决策树和贝叶斯网络等算法相比，通过使用两次神经网络，从原始数据上千个属性中提炼出与客户流失度相关性较大的属性，分析出的影响流失属性更利于下一步的客户挽留工作。     

Single-cycle and multi-cycle generalized 2D model predictive iterative learning control (2D-GPILC) schemes for batch processes

In this paper, iterative learning control (ILC) system is modeled and designed from a two-dimensional (2D) system point of view. Based on a 2D cost function defined over a single-cycle or multi-cycle prediction horizon, two ILC schemes, referred respectively as single-cycle and multi-cycle generalized 2D predictive ILC (2D-GPILC) schemes, have been proposed and formulated in the GPC framework for the 2D system. Analysis shows that the resulted control schemes are the combination of a time-wise GPC and a cycle-wise ILC optimized in 2D sense. Guidelines for parameter tuning have been proposed based on the ultimate performance analysis for the control system. Simulation shows that the multi-cycle 2D-GPILC outperforms the single-cycle 2D-GPILC in term of cycle-wise convergence.     

基于核方法的非线性时间序列预测建模

提出了一种基于核的非线性时间序列预测建模方法。对非线性时间序列的相空间进行重构以确定其嵌入维数,并提出一种基于核主成分分析的非线性时间序列相空间重构方法,针对时间序列的时序特征,采用一种加权的支持向量回归模型对时间序列预测建模。在不同基准数据集上的实验结果表明,与通常的基于普通支持向量回归的建模方法相比,该文所提出的预测建模方法具有较高的精度,说明所提方法对非线性时间序列的预测建模是有效的。     

集对分析在系统智能预测中的应用综述

凡事预则立,不预则废.但事物的预测面临不确定性干扰.本文综述集对分析理论在天气降水预报、沙尘暴预报、水文水资源和供需水预测、电力与能源预测、地质灾害预测、民航风险与事故预测、作物产量预测、流脑预测、社会经济预测等方面的应用,并把基于集对分析理论的系统智能预测建模基本步骤归纳为3步.首先,构造集对并分析集对中两个集合的全...