建筑造价预算审核中存在的问题及控制要点

部分建筑企业对建筑造价的重要性认识不足,导致造价预算控制不到位,给企业带来经济损失。因此,加强造价的管理,提高控制水平,是保障企业经济效益,提升竞争力的重要举措。本文通过对建筑造价预算审核工作中存在的问题进行分析,并提出造价预算审核的控制要点,旨在为工程建设项目的成本控制提供帮助。     

一种高效的最短路径完全动态更新算法

在通信网络中,节点间最短路径的计算是链路状态路由协议计算路由的基础。通过对现有动态最短路径算法的深入研究,提出了一种处理网络拓扑变化的完全动态最短路径算法DSPT-ID。该算法利用已有SPT的信息,建立一个最短路径树的更新队列,当网络拓扑发生变化时,算法针对边的权值增大和减小,分别进行更新,并将更新节点局限在受拓扑变化影响的节点中,从而达到SPT的增量更新。算法复杂度分析和仿真结果显示,DSPT-ID算法具有更少的节点更新次数和更高的时间效率。     

基于群智优化RBF神经网络的预测控制模型研究（英文）

为了提高预测控制模型的准确度,采用RBF神经网络来完成网络流量预测,并借助群体智能算法中的混合蛙跳算法来实现模型参数的优化。首先,在建模过程中引入混合蛙跳算法。然后,将RBF神经网络权重和阈值作为青蛙个体,随机产生的多个权重和阈值组合个体构成蛙群。对蛙群进行分组,并通过不断重新分组和组内迭代的方法来获取全局最优个体,从而得到最优权重和阈值,以便确定最优的预测控制模型。经过实验证明:采用基于群体智能优化RBF神经网络的预测控制模型具有更高的准确度。     

认知无线电中基于多址接入信道的多用户联合频谱感知算法

针对多用户联合感知场景问题,考虑次用户至决策中心之间有损信道的情况,提出了基于多址接入信道（MAC）的联合频谱感知算法。在系统结构和数学建模基础上,分析了传统MAC算法渐近性、中断概率等性能。在次用户平均发射功率约束下,以最大化检测概率为目标,对基于MAC算法中的发射增益进行优化;并考虑了一定服务质量情况下最小化次用户数目的问题。仿真结果表明,MAC算法能够保证良好的检测性能,以决策中心错误概率为例,提出的优化算法取得了指数级的性能提升。     

压电MEMS扬声器的设计与优化

为了提高压电微机电系统(MEMS)扬声器的声压级,该文提出了一种新型的扬声器振膜结构,该结构由4个相同的扇环驱动单元和中间圆形质量块组成,并在上表面覆有一层柔性材料,形成刚性-柔性耦合封闭振动膜。优化该结构中圆形质量块半径r₂和相邻扇环的相邻边夹角θ等参数。结果表明,当θ=50°,r₂=700μm时,声压级最大。在保证振膜面积相同和谐振频率基本一致的情况下,与优化后的固支圆形多层振膜相比,该文所提出的新型结构声压级高5 dB。     

基于时空联合估计噪声子空间的MUSIC波束形成方法

针对在宽带短脉冲情况下频域MUSIC波束形成过程中噪声子空间估计不稳定的问题,提出了一种基于时空联合估计噪声子空间的MUSIC波束形成方法.该方法首先对线列阵接收数据构造时域复解析数据;然后根据增广数据构造方法和空间滑动的方法,在时域数据长度更短的情况下,稳定实现噪声子空间估计;最后根据估计出的噪声子空间含有的正交特性...     

基于频域相位方差加权的线性调频信号检测方法

针对未知线性调频信号的检测问题,依据线性调频信号相位比较稳定这一特征,提出一种基于频域相位方差加权的线性调频信号检测方法。该方法利用线性调频信号频率单元对应相位比较稳定,背景噪声频率单元对应相位比较随机的特点,对各频率单元进行相位方差加权,可以进一步抑制背景噪声能量干扰,增强线性调频信号检测信噪比增益,实现对未知线性调频信号的检测。仿真条件下,在输入平均谱级比大于-10 dB时,相比相位差分对齐法,该方法所得最终线性调频信号频率单元与噪声频率单元的平均谱级比得到了进一步提高,且随着输入平均谱级比越高,输出线性调频信号频率单元与噪声频率单元的平均谱级比提高越多。理论分析和实验结果表明:该方法可以有效增强信号能量,抑制噪声,提高信噪比。     

红外目标模拟技术

分析了目标红外辐射特征,进行了外场等效红外信号源参数计算,阐述了外场红外目标模拟系统的构建,依据外场等效红外信号源参数的分析计算,确定了红外外场目标模拟系统的主要参数,介绍了红外目标模拟系统组成及工作原理。研究表明,该系统能够充分体现红外系统在外场测试的目标特征,可作为红外系统外场性能检测的重要手段。     

基于群智优化RBF神经网络的预测控制模型研究

为了提高预测控制模型的准确度,采用RBF神经网络来完成网络流量预测,并借助群体智能算法中的混合蛙跳算法来实现模型参数的优化。首先,在建模过程中引入混合蛙跳算法。然后,将RBF神经网络权重和阈值作为青蛙个体,随机产生的多个权重和阈值组合个体构成蛙群。对蛙群进行分组,并通过不断重新分组和组内迭代的方法来获取全局最优个体,从而得到最优权重和阈值,以便确定最优的预测控制模型。经过实验证明：采用基于群体智能优化RBF神经网络的预测控制模型具有更高的准确度。     

异构网络中支持终端直通的联合模式资源复用算法

针对异构蜂窝网络中终端直通(D2D)通信复用频谱资源导致同频干扰,并影响系统通信性能的问题,提出了一种基于联合模式的支持终端直通的资源复用算法.为了综合考虑异构网络中蜂窝用户和D2D用户需要并平衡两类不同用户的资源分配,该算法在确定D2D通信限制距离的基础上,联合蜂窝与D2D两种模式构建CU-D2D组合集,以其加权吞吐量增益为用户优先级,并据此进行无线资源分配,从而实现了异构蜂窝网络环境下频谱资源的优化分配.结果表明,该算法在保证蜂窝用户传输速率的同时,有效地改善了D2D用户的通信速率,从而整体性地提升了异构蜂窝网络的系统通信性能.