信息化时代的教育创新

本文围绕智能化教室和远程教学中心建设,进行了具体的设计,在教学手段、教学方式、考试方式等方面,提供了实验示范,实现了交互训练和在线交流等全新的学习方式,探索了教学过程的开放性、创造性和交互性,达到了探究性学习和自主性学习的目的,提高了学生的学习兴趣和学习效果,对教育教学观念、模式、内容、方式和制度的变革进行了一定创新。     

信息系统的结构与运营机制研究综述

文章对信息系统结构和行为的研究现状、进展和不足进行了分析和综述,剖析了当前具有典型意义的信息系统结构模式和行为特征;进而进一步研究了信息系统的逻辑结构,提出了一种信息系统的层次逻辑体系结构模型,刻画了该模型的概念框架、基本组成和工作机制,该模型的价值和意义在于突破了现有结构模型在层次视野、技术和业务逻辑的集成性、系统模型之间的相关性和协同机制、结构和行为模式的适用性等方面的限制,提供了一个动态、集成和开放的信息系统逻辑结构和工作机理分析、设计和实践模式的框架。     

基于内容的图像检索系统的设计与实现

本文描述了基于内容的图像检索系统@IMAGE的设计和实现。该系统综合运用了多媒体、媒体存储、数据组织和表示方法、图像检索技术等。也介绍了基于图像颜色、形状和纹理的检索算法。给出了@IMAGER系统结构、实现技术和功能。     

基于PLC及触摸屏的发射机控制系统设计

根据远程控制高频发射机和简化设计的要求,设计了一种基于PLC和触摸屏的高频发射机控制系统.并结合ProfiBus总线和Ethemet技术,实现了与原有系统的组网.采用STEP7、Wincc和Protool分别完成PLC程序设计、上位机人机界面和触摸屏人机界面设计.重点介绍了系统的硬件配置、网络结构、频率微调、人机界面、软件设计.该系统设计简化了网络结构,提高了可靠性和稳定性.     

基于计算机视觉的表情识别技术综述

介绍了基于计算机视觉的表情识别的定义、应用前景和困难所在；阐述了表情识别的步骤，并比较了与人脸识别的异同；重点按照不同的特征提取和分类器设计方法对表情识别技术进行了综述。介绍了几何特征、统计特征、频率域特征和运动特征的提取方法及线性、神经网络、支持向量机分类器的设计和选择方法，并进行了简单的分析和比较；最后展望了表情识别的发展方向。     

空间关系推理的研究方法

空间关系推理在地理信息系统、空间数据挖掘、模式识别、机器人学、专家系统、图形与图像处理和自然语言理解等方面具有广泛的应用。近年来,国内外专家对空间关系推理进行了大量的研究,取得了一系列的研究成果。介绍了国内外在空间关系推理方面的研究方法和研究成果,并且进行了比较和分析,概括了已有方法的特点和不足,讨论了该领域未来的研究重点和难点。     

新一代测试总线标准——AXIe综述

AXIe是以AdvancedTCA为基础的新型开放式总线标准,继承了AdvancedTCA模块化标准架构的优点,AXIe比VXI或PXI具有更大的电路板面积、更高的传输速率、更大的功率和更好的散热性,AXIe参考了PXI、LXI和IVI等现有标准,提供了一种长寿命周期、模块化、高性能、强扩展性的柔性平台。介绍了AXIe标准结构和性能特点,对比了AXIe和AdvancedTCA、PXI、LXI的关系。     

Internet防火墙及其发展趋势

本文叙述了Internet来自外部、内部、硬件、软件方面的十种安全威胁和攻击，给出了防火墙的限制、隔离、筛选、过滤和屏蔽作用，介绍了防火墙的六种基本结构类型，论述了过滤路由器、双宿主主机、主机过滤、过滤子网和吊带式五种安全结构，分析了传统防火墙的七种不足，给出了目前防火墙混合应用包过滤技术、代理服务技术和其它一些技术的发展趋势。     

基于构件技术的电子政务系统架构研究及实现

本文讨论了构件的基本概念、特点和原理,阐述了电子政务的基本应用框架结构,通过结合CORBA开放性、跨平台的特性和EJB业务处理能力,提出了一种可伸缩、健壮的、基于构件的电子政务系统架构方式并进行了全面的研究。该系统架构易于开发、管理和复用,为建立高效电子政务提供了有益的理论指导和实践意义。     

Overview on the Next-Generation Test Bus Standard-AXIe

AXIe是以AdvancedTCA为基础的新型开放式总线标准,继承了AdvancedTCA模块化标准架构的优点,AXIe比VXI或PXI具有更大的电路板面积、更高的传输速率、更大的功率和更好的散热性,AXIe参考了PXI、LXI和IVI等现有标准,提供了一种长寿命周期、模块化、高性能、强扩展性的柔性平台.介绍了AXIe标准结构和性能特点,对比了AXIe和AdvancedTCA、PXI、LXI的关系.     

基于PNN的汽车ABS系统中压力调节器和轮速传感器的故障诊断

在汽车防抱死制动系统(ABS)中,压力调节器和轮速传感器起着非常重要的作用,为了进一步完善汽车防抱死制动系统的制动性能,文中提出一种基于概率神经网络(PNN)的压力调节器和轮速传感器的故障诊断方法。基于高附着均一路面,起车时制动及单一的压力调节器或者轮速传感器故障的试验数据,分别建立了基于概率神经网络的压力调节器故障诊断模型和轮速传感器故障诊断模型,并与BP神经网络进行了比较。仿真结果表明,利用相同的训练样本集对概率神经网络和BP神经网络进行训练时,基于概率神经网络的压力调节器故障诊断模型和轮速传感器故障诊断模型在训练时间和诊断精度上明显优于BP神经网络,并且利用测试样本对建好的压力调节器故障模型和轮速传感器故障模型进行检测时,无论测试样本的顺序发生什么变化,基于概率神经网络的故障模型都能够准确的进行故障识别。     

基于阻尼多级分段调节的半主动悬架系统

为提高汽车的平顺性和舒适性,提出了一种多级分段调节减振器阻尼的方法。为创建该方法,首先建立了汽车半主动悬架动力学模型,通过分析模型得到和减振器匹配的阻尼控制规律和最优解。设计了一种基于电磁阀控制节流孔通道的硬件结构。对减振器阻尼大小进行了分级定义,对不同的路面状况,匹配不同级别的减振器阻尼。探讨了半主动悬架可控减震器节流参数控制规律,根据该规律构思了此减振器的控制方法。开展了针对多级分段调节的半主动悬架系统的路面试验,试验表明该种减振器具有较好的减震效果,能够有效的提升汽车的的行驶平顺性和稳定性。     

一起两点接地导致500kV保护误动分析及控制

摘要：目前电网发生多起高压变电站电流互感器二次回路误碰两点接地导致500kV保护误动的事故,因为500kV保护采集的是两台电流互感器二次回路的和电流,采取二分之三接线方式,当其中一台电流互感器及其二次回路检修停运,另外一台电流互感器及其二次回路仍然运行,此时如果在工作中对风险控制措施不妥将会导致保护误动作,导致电网事故。本文在通过案例分析总结出高压变电站500kV保护采集的是两台电流互感器二次回路的和电流接线方式情况在维护中风险控制措施,遵循“先断后短”的安全措施原则进行控制,同时也总结一般220kV保护常规双母线接线方式风险控制措施,一般遵循“先短后断”的原则。本文总的原则已在工程中得到实践。     

三维海底栅格地形在潜器路径规划中的应用

针对海底三维环境空间中的水下潜器路径规划问题,提出了一种采用蚁群算法在海底三维栅格空间中的潜器路径规划方法。对从海图中提取的水深数据建立三角网,经过随机中点位移插值后利用三角网内插生成规格网格数据,进而提出了海底地形栅格化处理方法,建立海底三维栅格化模型。对蚁群算法（ACO）进行了改进,定义了粒子的可视域。利用改进的蚁群算法在海底栅格空间中迭代求取最优路径。实验仿真得到了一条安全、简洁的路径,验证了该方法的有效性和可行性。     

跳跃海豚群算法

针对海豚群算法收敛速度慢、容易陷入局部最优等缺陷, 提出一种跳跃海豚群算法. 在搜寻阶段, 考虑进化时期对算法的影响, 对固定长度的声波参数实施自适应操作, 平衡算法的全局搜索和局部开发能力; 为加快算法的收敛速度, 在搜寻阶段之后加入跳跃步骤, 使个体直接跳到邻域最优解; 改进了捕猎阶段位置更新方式, 并加入变异扰动因子, 加快算法收敛速度的同时维持了种群的多样性; 为避免算法陷入局部最优, 在捕猎阶段后加入早熟收敛机制. 与6种进化算法在16个标准测试函数上进行测试, 结果表明, 本文算法较其他算法在收敛速度、收敛精度以及鲁棒性上优势明显.     

一种与局部模型相结合的自适应肤色检测方法

使用预先训练得到的肤色高斯模型进行肤色检测,容易受到环境影响。为了提高肤色检测的性能和精度,提出一种与局部模型相结合的自适应肤色模型检测方法。在YCgCr颜色空间中使用高斯模型对图像进行肤色分割,并利用初次检测到的肤色区域像素数据建立局部模型,估计出模型参数。把局部模型与预先训练得到的参数相结合,得到自适应的肤色模型。实验表明,该方法和单独的肤色高斯模型相比,提高了在不同背景和光照下肤色检测正确率。     

基于Hough变换的金刚石颗粒测量方法研究

针对金刚石颗粒图像分析时的颗粒边缘非闭合性问题,本文提出了一种基于Hough变换的金刚石颗粒测量新方法。该方法首先对图像进行形态学去噪、平滑滤波和Canny边缘检测等预处理,得到金刚石颗粒图像的初始边缘曲线,然后采用Hough变换提取边缘曲线的直线特征,并通过极径和极角对多个直线特征进行判断和图形识别,得到确定的金刚石颗粒边缘轮廓,最后对得到的边缘轮廓进行拟合,测量出金刚石颗粒的粒径、椭圆度和圆度等参数大小。该方法在VC+ 环境下,用OpenCV编程技术对其进行了实验验证,结果表明：该方法可以准确快速地测量出金刚石颗粒特征参数,为金刚石颗粒的等级评定提供了技术支持。     

基于降维BP神经网络的高维数据分类研究

为确保高维数据的神经网络分类精度,提出了先降维后分类的方法。采用主成分分析（PCA）法实现高维数据的降维。通过分析传统BP算法,提出分两步来更新网络权值的扰动BP学习方法。采用MATLAB对降维分类算法的分类精度和误差收敛速度进行分析。仿真结果显示：先降维再采用扰动BP网络进行高维数据分类可大大提高数据的分类精度和训练速度。     

STBC-OFDM系统中有效降低计算量的盲接收机

为了降低空时分组码-正交频分复用（STBC-OFDM）系统中盲多用户接收机的计算复杂度,将基于子空间的接收机应用到STBC-OFDM系统中,证明其可以有效地降低计算复杂度并加快收敛速度。在此基础上,利用STBC码的正交特性推导出了两个权值之间的关系式,使得计算复杂度又降低了一半。仿真结果表明所提出的盲多用户接收机能剔除常规接收机中的冗余度,在误码率不变的前提下有效地解决了常规接收机中计算量大的问题。     

基于SRank的社交网络影响力分析

针对社交网络中用户影响力的评价问题,提出了一种基于SRank的评价算法。基于从社交网络中收集的大规模数据集,结合最近社会学理论研究成果分析PageRank及其改进算法应用于此场景中的不足。在此基础上总结社交网络中信息传播的规律,将用户与社交网络的关系强度定义为用户的人缘值,用来表示用户作为粉丝的信息再传播能力。然后提出了一个通过预测用户信息传播能力大小来分析和度量用户影响力的SRank用户影响力模型。在同样的数据集下相对于PageRank及其改进算法,SRank用户影响力模型获得了更好的影响力预测结果。基于大规模数据的实验结果表明,提出的方法是较为有效的。