基于COM／DCOM的分布式计算研究与应用

分布式计算在软件开发中得到了广泛的应用,它使复杂的大型网络应用程序变得易于开发。基于组件对象模型COM（Component Object Model)和分布式组件对象模型DCOM（Distributed COM)的组件技术是微软的分布式对象技术。通过详细地分析基于COM／DCOM组件技术的分布式计算的基本原理,总结了开发COM／DCOM组件的基本方法和三层分布式应用程序的实现过程。最后,给出了一个用COM组件构造的三层分布式应用系统实例。     

一个直观的实时调度算法测试平台

实时调度算法在实时系统中具有重要的地位．对不同的实时调度算法进行了阐述，包括周期性调度算法（Cyclic）、单调速率调度算法（RMS）和最早截止期优先调度算法（EDF），在此基础上介绍了一个直观的实时算法测试平台．     

基于灰色预测的无线传感器网络数据融合算法

针对无线传感网络监测信息具有很高时间相关性,给出一种基于动态灰色预测模型的数据融合算法。对节点采集的历史数据,应用动态灰色模型预测其未来数据值,若预测误差大于设定阈值,传输本轮数据,若预测误差小于设定阈值,不传输本轮数据,以此减少网络数据传输量。仿真实验表明,与未采用数据融合的低功耗自适应集簇分层协议算法相比,所给算法的数据传输量可减少34%,网络寿命可延长39%。     

发动机测试中温度数据的融合方法

由于发动机测试过程中存在着许多不可避免的疏忽误差,如不对数据进行必要的消除误差的处理,将直接影响对发动机运行状态的客观评价,而采用传统的数据处理方法并不能满足越来越高的测试精度要求,提升硬件系统又将大大增加系统成本投入,不适合大多数小型测试系统的开发和使用.本文介绍了在发动机测试实验中,一种用于温度(冷却水温度、机油温度等)数据采集,基于多传感器(N<10)的数据处理方法:采用分布图法剔除疏忽误差并利用算术平均值算法与分批估计相结合的方法对数据进行融合处理,以估算出温度真值.     

基于FPGA的密码算法测试平台设计与实现

设计了一种基于FPGA的密码算法测试平台。讨论了该平台的系统架构,设计模块的划分及解决方案。该测试平台利用实验箱资源,包括键盘数据输入,数码管及发光二极管显示输出等功能进行密码算法的设计与实现。该测试平台有助于学习、了解和掌握密码算法硬件实现以及数字系统的FPGA设计。基于该测试平台,可以在相同的架构下设计实现对不同密码算法的验证。     

一个直观的实时调度算法测试平台

实时调度算法在实时系统中具有重要的地位.对不同的实时调度算法进行了阐述,包括周期性调度算法(Cyclic)、单调速率调度算法(RMS)和最早截止期优先调度算法(EDF),在此基础上介绍了一个直观的实时算法测试平台.     

一种多传感器数据融合算法评估平台的设计

为了使用融合效果最好的算法，设计了一种融合算法测试平台，在平台上分别对采用Bayes理论和D—S证据理论算法的目标身份识别情况进行了定量分析，结果证明该平台能根据评估指标区分出融合算法的优劣，可以作为算法选择的工具，具有一定的实用价值．     

基于COM技术的Office自动评分系统的设计与实现

探讨了基于COM技术的Office软件操作考试评分组件的设计与实现。通过分析COM技术及Office软件的特点,提出了基于组件技术的自动化评分系统,并以Word评分组件为例,阐明了组件技术在构造现代软件系统中的重要作用和优点,为网络环境下的考试系统开发应用提供了基础。     

多尺度数据融合算法及其应用

ＢａｓｅｖｉｌｌｅＭ及ＣｈｏｕＫ Ｃ等基于二叉树多尺度随机过程提出了一种多尺度数据融合算法。该算法实现简单,速度快、易于并行化。本对此算法做了进一步的研究,提出了一种新的多尺度模型构造方法,该方法简单,便于实现。仿真计算表明,采用此方法构造的多尺度状态空间模型对信号有较好的近似,完全可以应用ＣｈｏｕＫＣ等提出的多尺度融合算法,滤滤效果明显,可用于多尺度数据融合。     

基于数据融合的辐射源目标定位EM算法研究

对于辐射源目标无源定位,充分利用冗余数据,降低系统误差,提高定位精度和算法普适性在现实工程应用中有着十分重要意义。提出了一种基于数据融合的期望最大化(EM)定位算法,通过对采样数据进行集中融合处理后极大化更新参数集,然后再迭代计算,直到达到阈值设定,最终确定目标估计位置。仿真结果表明,采用EM算法,可以有效利用多种定位方法的冗余采样数据,在强噪声环境下,可以快速有效地提高系统的定位精度,并对多个密集目标实现区分。     

基于COM组件的电子邮局开发

从开发web应用程序的角度，对二层结构的客户端／服务器模式(C／S模式)和基于COM组件的三层结构模式进行了比较．阐述了COM组件的涵义，井基于COM组件，设计和实现了电子邮局的三层结构模式．此电子邮局无论应用于Internet还是应用于企业内部都具有重要意义。     

一种多传感器数据融合仿真平台的设计

该文为了适应多传感器数据融合技术的发展,提出了多传感器数据融合仿真平台的系统构建思想,采用结构化分析的软件设计方法,开发了一个通用的,易扩展的数据融合仿真平台。该文主要内容包括:STAGE平台与Visual C++6.0的混合编程,目标航迹的绘制;UDP/IP协议的网络数据通信;融合算法框架的软件设计等等。通过在系统运行的一个算法实例,证明了该仿真平台的有效性和实用性。     

快速路截面数据和车牌识别数据融合算法

为了提高快速路交通流检测精度,在对快速路截面数据和车牌识别数据预处理方法研究的基础上,提出了基于遗传算法优化的BP神经网络数据融合算法,并以VISSIM模拟交通流数据为对象,通过MATLAB程序实现该算法的仿真验证,同时与传统BP神经网络融合算法进行对比分析.结果表明,该算法融合的平均相对误差为0.73%,传统BP神经网络融合的平均相对误差为1.55%,融合精度显著提高.     

无线传感器网络中基于数据融合的覆盖控制算法

现有的传感器网络覆盖控制研究普遍采用圆盘感知模型,并不能真实刻画传感器的感知特性以及存在背景噪声时的系统检测能力,节点调度后的工作节点数量比实际需要的多,增加了不必要能耗和通信干扰。文章提出了一种分布式覆盖控制算法(DFCCA),采用更接近真实的数据融合感知模型,首先通过理论分析找到三角融合网格(TFM)中最小检测概率点的位置,进而依据覆盖要求和环境参数确定TFM的最优节点间距。DFCCA通过整网的TFM划分完成节点调度,使大量冗余节点进入休眠,同时考虑节点剩余能量来均衡能耗。仿真结果表明,相比基于圆盘感知模型的算法,DFCCA算法可以更大程度关闭网络中的冗余节点,保证覆盖质量和连通,延长网络生存期。     

用电信息采集系统试验测试平台的构建及应用

随着用电信息采集系统逐步得到广泛应用,为了使更多的相关技术人员快速地了解采集系统功能结构,提升工程专业人员的调试分析能力和实际操作水平,向用电客户积极地宣传智能电表、采集系统,构建用电信息采集系统试验测试平台成为有效手段之一。本文详细分析了用电信息采集系统调试、培训等方面存在的问题,描述了测试平台的构建方式及平台应用效果评价。实践证明,该平台具有一定的应用价值,在采集系统建设过程中起到了良好的效果。     

一种全局最优的多基阵声纳数据融合方法

优化分布式检测系统性能的方法和算法很多,但是,这些方法或是优化传感器的判决规则或是优化融合中心的融合规则,而不是两同时优化。本提出了一种同时优化传感器判决 融合中心融合规则的全局优化算法,它扫描所有可能的解,找出在Ｎｅｙｍａｎ－Ｐｅａｒｓｏｎ意义上的最优解,该算法应用于具有三部声纳的分布式检测系统,获得了满意的检测性能证明了算法的有效性。     

基于数据平台化的“新零售+智能制造”融合架构研究

随着人工智能、物联网、大数据、云计算等新技术的加速发展和融合,以新零售和智能制造为代表的新兴行业正在崛起。从当前国民消费升级的实际需求出发,立足国家制造业和实体零售业创新发展、跨界融合的发展趋势,对基于数据平台化视角的“新零售+智能制造”融合架构内涵进行了研究,分析了该融合架构当前面临的主要问题,阐述了通过“三网融合”支撑和构建“新零售+智能制造”融合架构及其数据平台,实现融合发展和流量解耦的原理。     

可扩展数据清理软件平台的研究

提出一种可扩展的数据清理软件平台,该软件平台具有开放的规则库和算法库,规则库用来存放清理规则,算法库用来存放清理算法,算法库中包含多种算法,并可对其扩展;通过在规则库中定义清理规则以及从算法库中选择合适的清理算法,可使该软件平台适用于不同的数据源,从而使其具有较强的通用性和适应性;通过多种算法的清理,提高了数据清理的综合效果。最后,通过实例验证了该平台的效果及可行性。     

基于可信度的多源定位数据融合方法

建立了一种适合城市环境的多源定位系统自适应联邦卡尔曼滤波模型. 首先通过估计各子系统定位结果的测量噪声,得到子系统可信度并分配信任因子;然后对各子系统的定位结果进行联邦卡尔曼滤波,并根据信任因子对各子滤波器进行信息分配,以获得最优滤波估计. 为了更加客观方便地评价滤波效果,提出一种新的滤波性能评价方法. 仿真结果表明了算法的有效性及滤波评价方法的优越性.