脐橙采摘机器人快速视觉定位系统研究

基于双目视觉设计了脐橙采摘机器人果实快速识别与三维视觉定位系统.利用归一化2R-G-B色差模型阈值分割提取目标果实;采用游程编码快速进行连通区域标记及区域形状特征描述;通过最优采摘目标策略选取最佳采摘对象.针对目标的外形、纹理区分度小,容易出现多候选匹配情况,采用形心特征点与邻域灰度互相关性相结合的匹配算法立体匹配.通过定位实验验证了系统的实时性和精度性能.实验数据表明:系统定位单个果实时间为0.6 s左右,在220~850 mm距离范围内误差小于12 mm,可以较好满足采摘机器人实时性和精度要求.     

机床空间位置误差平面光栅测量补偿及实验验证

针对三坐标立式加工中心的21项几何误差,作者提出了利用平面正交光栅检测机床空间位置误差的方法,并建立了机床空间位置误差与几何误差的关系模型;其次,提出了人工神经网络机床空间位置误差离线补偿的数学模型;最后,通过机床误差测量实验和对实验数据的可视化处理,验证了该方法在机床误差补偿应用中的可行性,为机床位置误差的补偿提供了新思路.     

可保护隐私的外包数据库查询验证技术

为了提高查询验证技术的安全性和计算速度,分析了数字签名链查询验证技术的结构特征,指出其具有数据库构建成本高、验证速度慢和安全性低等不足.将指定验证人签名的思想引入到外包数据库查询验证技术中,并根据外包数据库的安全需求设计了1个指定验证人签名方案,然后结合该签名方案提出一种安全、高效的可保护隐私数据的查询验证技术.该技术在查询验证过程中隐藏了数据拥有者的签名,能防止合谋攻击和伪冒攻击,可实施复杂的内容访问控制策略、保护隐私数据.理论分析和实验数据表明,该查询验证技术的数据库创建成本低、存储开销小、验证速度快、安全性高.     

远程复制系统数据传输的研究与实现

针对容灾系统中的数据传输问题,研究并建立了数据传输模型.提出了保证数据在传输过程中的一致性的研究思想,即通过使用日志卷记录对磁盘I/O的记录,确保请求的严格顺序,通过不同场合采用的不同传输策略实现数据的一致性,通过身份验证策略实现数据传输的安全性,并对传输性能进行了优化和实验验证.     

激光雷达测量系统的现场精度评价方法

针对激光雷达测量系统在大尺寸测量空间下的高精度、高效率的需求,对测量任务开始前需要进行的现场精度评价进行方法研究.通过对测量距离的控制,数据处理方法的改善以及测量网的系统站位设置等,实现了测量任务的精度预评估.首先通过蒙特卡洛仿真实验确定系统的合适测量距离,然后利用多站位数据融合技术对测量结果进行优化.根据国际标准的量值传递原则设计评价准则,确定了单站位和多站位两种现场精度评价方法.最后在实际测量现场中进行精度标定实验,验证方法的有效性.实验数据表明单点测量误差可以根据测量要求的不同,通过改变测量距离来控制.转站后的公共点误差通过多站位数据融合技术最大可以将误差缩小54％,证明方法具有理论正确性和实际可行性.     

双天线对消技术对宽带干扰的抑制性能

提出了一种应用在卫星导航系统中的干扰对消技术.通过理论推导,详细分析了干扰对消系统对宽带干扰抑制能力的极限值,揭示了带宽延时积与干扰对消比的内在关系,量化了幅度误差和相位误差对宽带干扰对消比的恶化程度.通过仿真和实验验证了理论分析的正确性.实验验证了双天线对消系统可使卫星导航接收机的抗干扰能力提高29 dB.     

HDFS平台上以能效为考量的小文件合并

为了解决Hadoop分布式文件系统(HDFS)平台上小文件的存在带来MapReduce程序运行能耗成本偏高问题,建立Hadoop节点集群的能耗模型进行分析推导,证明了在Hadoop平台上,存在能使程序运行能耗成本最低的最优文件大小,并在此基础上结合经济学边际分析理论提出一种基于能耗成本和访问成本考虑的最优文件大小判定策略. 此策略可以对存放在HDFS上的小文件合并进行效益计算,将小文件合并为成本最优文件大小以获得最佳收益. 通过实验证明了能效最优数据块大小的存在,并通过实验证明了成本和效益相结合利用边际分析理论来确定数据块大小的合理性和有效性.     

基于TSI方位估计的三维摄像声纳阵列幅相误差校正

针对水下三维摄像声纳系统的大型均匀矩形阵列, 提出了一种基于三步迭代(three-step-iteration, TSI)方位估计的幅相误差校正方法.该方法使用1个方位未知的远场校正源, 首先采用一种新的TSI方位估计算法, 获得对校正源方位的鲁棒估计;然后根据该方位估计结果和采样数据协方差矩阵, 估计阵列的幅相误差.利用该方法估计得到的幅相误差参数, 可使三维摄像声纳在存在阵列幅相误差的条件下仍提供良好的探测性能.通过仿真实验, 对该方法和基于数据协方差矩阵Toeplitz-block特性的方法进行了比较研究.实验结果表明:该方法能处理Toeplitzblock方法无法解决的大阵列相位误差问题, 同时小信噪比条件下的性能也有明显改善.     

基于数据拟合的模型重构和误差分析

在逆向工程技术研究和应用中,基于测量数据的数据拟合与误差分析,对于产品质量验证与产品优化设计具有直接的指导意义.以某齿轮齿廓测绘数据为基础,在MATLAB中分别采用了样条函数插值方法和多项式拟合方法实现齿轮齿廓曲线的重构,对函数插值与数据拟合进行了比较,并根据产品误差分析与验证的需要,运用数学统计方法获得产品误差数据,为产品原型误差分析和数据验证提供了有效的计算方法.     

基于扩展卡尔曼滤波的两轮机器人姿态估计

针对两轮自平衡机器人惯性传感器存在误差的问题,提出基于扩展卡尔曼滤波的方法进行补偿,从而实现机器人姿态的最优估计.利用实验获得的惯性传感器误差特性,采用Levenberg-Marquardt非线性最小二乘迭代法拟合数据,从而建立机器人导航用惯性传感器陀螺仪和加速度计误差的数学模型,并对误差进行标定.采用扩展卡尔曼滤波将传感器的数据进行融合并对误差进行补偿,得到机器人姿态的最优估计.将滤波后的模型应用到两轮自平衡机器人系统,实验结果表明改进后的系统误差得到了有效的抑制,从而验证了采用低成本的惯性传感器进行机器人的姿态估计是有效可行的.     

Method for high reliability evaluation of explosive initiator based on sensitivity distribution order restricted theory

Based on the hypothesis testing theory and sampling inspection,and utilizing the distribution parameters obtained by order restricted method,the matter of reliability index verification is transformed into testing the scale parameters of distribution.Thus,a lower stimulus level is selected,and small sample size specimens are tested to verify the high reliability at required stimulus level.Analysis for mean square error of verification test stimulus level is taken,and the result demonstrates that it is reasonable to confirm the test scheme using the order restricted estimation.The new method is used for reliability verification of the stab detonator comparing with run-down method.The result shows that it is available for verification of high reliability explosive initiator by small sample size.     

云存储中基于SBT的数据完整性验证机制

云存储中数据完整性验证的主要思想是利用树形或类树形数据结构来存储用户外包的数据,并将该数据结构与适当的密码学技术结合使其具备可认证性,即认证字典。该文将基于结点大小平衡树(size balanced tree,SBT)结构来构建认证字典,并在该认证字典基础上设计出数据完整性验证方案。基于SBT结构的数据完整性验证方案能更好地支持动态数据集的完整性验证,避免了数据更新引起的周期性重构。实验结果表明,相对于基于AVL树、Treap的认证结构,基于SBT结构的认证字典具备更好的平衡性和更高的数据操作效率。     

网络系统数据备份策略分析与实现

网络系统数据备份是保证信息系统数据安全的重要组成部分。为建立可靠的网络数据备份系统，应从需求分析，备份软、硬件，存储备份策略、制度规章等几个方面进行全方位的考虑；结合北京市建设工程造价网络信息系统，具体分析网络数据备份的方法与实现；给出了一个具有良好安全性的数据备份方案。     

一种安全的基于分歧的半监督分类算法

为提高半监督分类的性能,提出一种安全的基于分歧的半监督分类算法Safe Co-SSC。通过有标记样本训练3个有监督分类器,利用无标记样本的信息增加分类器的差异性,采取3个分类器加权投票的策略实现对无标记样本的伪标记;对伪标记样本进行二次验证,选用能使分类器误差减小的新增标记样本扩充标记样本集。保证新样本的添加既减小了分类器的分类误差,又提高了分类器的分歧性。对UCI数据集进行分类实验的结果表明,该算法具有较高的分类率和样本标记率。       

基于分段数值分析和多项式拟合的织物染料配色研究

为了克服传统配色的诸多缺陷,提高配色速度和精度,本文将分段数值分析和多项式拟合的思想引入到织物的配色染色过程中。以色彩混合原理及理论为基础,分析和处理大量的实验数据,并以Matlab数学工具箱为建模辅助工具,阐述了在计算机配色过程中不同染料浓度与染色小样的三刺激值C,M,y之间的数学关系。经过大量的数学验证,应用上述方法建立的数学关系模型,其绝对误差大多数在±5．0％以内,效果比较理想,可以应用到实际的织物染色生产中。     

数据中心空调系统节能优化

当前对于空调系统前端系统和冷源系统的整体群控策略研究较少。考虑到空调系统强耦合性的特点,采用了一种大小群控相结合的策略对上海某公司数据中心的空调系统进行节能优化。通过TRNSYS软件对数据中心空调系统进行了仿真模拟,验证了系统模型的可靠性。用实例验证大小群控相结合的优化策略,结果显示,相比实际运行策略,该策略能够降低系统总能耗量约23.56%。     

论坛数据形式化表示技术研究

随着互联网的日益发展,网络论坛已成为人们发表自身观点的重要场所。论坛数据形式化表示是论坛内容挖掘的前提。根据论坛数据的特点,利用向量空间模型表示论坛数据,并提出了一种基于多因子加权策略的特征权重计算方法。实验结果表明,该方法可以有效解决论坛数据形式化表示问题。     

基于多智能体强化学习的区块链赋能车联网中的安全数据共享

针对基于委托权益证明(Delegated Proof-of-Stake, DPoS) 共识算法的区块链赋能车联网系统中区块验证的安全性与可靠性问题, 矿工通过引入轻节点(如智能手机等边缘节点)共同参与区块验证,提高区块验证的安全性和可靠性。为了激励矿工主动引入轻节点, 采用了斯坦伯格(Stackelberg)博弈模型对区块链用户与矿工进行建模, 实现区块链用户的效用和矿工的个人利润最大化。作为博弈主方的区块链用户设定最优的区块验证的交易费, 而作为博弈从方的矿工决定最优的招募验证者(即轻节点)的数量。为了找到所设计Stackelberg博弈的纳什均衡, 设计了一种基于多智能体强化学习算法来搜索接近最优的策略。最后对本文方案进行验证, 结果表明该方案既能实现区块链用户和矿工效益最大化, 也能保证区块验证的安全性与可靠性。     

基于模糊聚类的高维划分策略研究

数据集的划分策略是影响高维数据库索引性能的一个关键因素。金字塔技术是一种较好的高维索引方法，但它只对均匀分布的数据集具有良好的性能。为此，提出了一种改进的基于模糊聚类的金字塔技术，并将其用于高维划分策略，先对数据集进行模糊聚类处理，然后针对每个聚类进行金字塔划分，从而较好地实现了对非均匀分布数据的高维划分。     

一个改进的远程数据完整性验证方案

云存储已成为未来存储的一种发展趋势,远程数据完整性验证是保证云存储安全的一种关键技术。Zhuo等(ZHUO Hao, ZHONG S, YU N. A privacy-preserving remote data i-ntegrity checking protocol with data dynamics and public v-vrifiability. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2011, 23(9):1432)提出了一种支持数据动态更新、公开可验证和对验证者保密的远程数据完整性验证方案。通过分析发现,Zhuo等的方案存在无法防止用户不诚实、非法用户可冒充合法用户在云服务器中存储数据和已知证据伪造攻击等缺陷。为此,文章基于离散对数困难性问题提出一种改进的远程数据完整性验证的隐私保护方案。在该方案中通过增加一个CheckTag步骤来验证用户的诚实性。该方案既满足Zhuo等方案的特性,又克服了Zhuo等方案的缺陷。