基于红外线目标跟踪与无线测温系统的研究

采用红外跟踪、射频识别技术和数字式温度传感器等,设计制作了一套集目标定位跟踪和温度无线传输为一体的综合系统.阐述了该系统的硬件组成和软件设计方法,最后通过系统测试给出了测试结果.     

AADL 测试模型的构造研究

目前,结构分析和设计语言AADL在任务关键嵌入式系统领域有着良好的应用.为了保障任务关键软件的质量,文章提出基于AADL测试模型对AADL设计模型进行测试,以发现设计模型中存在的错误.研究给出了体现系统拓扑结构的AADL测试模型的形式定义及由AADL构造该测试模型的算法,基于该测试模型可以对AADL设计模型中构件交互的输入、输出端口序列和连接的正确性进行测试,并以飞行控制系统的AADL设计模型为例,阐释了研究成果.     

太阳能-土壤源热泵系统仿真建模及运行研究

基于太阳能-土壤源热泵系统各部件之间的耦合关系,建立了太阳能-土壤源热泵系统中热泵机组、地下埋管换热器、太阳能集热器及蓄热水箱等各组成部分的仿真模型,对某一实际工程应用DeST软件计算建筑物负荷,并建立了太阳能-土壤源热泵系统的模型,分析研究了该系统在动态和静态两种运行模式下的性能特征,并得出两种运行状态下系统平均制热性能系数COPh值分别达到3.5和2.98.     

基于本体及相似度的文本聚类研究*

为了改善文本聚类的质量,得到满意的聚类结果,针对文本聚类忽略概念的内涵及缺少概念间的联系,设计和改进了基于本体和相似度的文本聚类方法TCBOS(text clustering based on ontology and similarity)。研究了文本预处理及分词的方法,设计了用有限状态自动机来自动提取概念和关系的方法,对概念语义扩展和相似度计算方法进行了改进和完善,通过应用本体的语义相似度来度量文档间相近程度,完善了根据相似度进行文本聚类的K中心点算法。实验证明,该方法从聚类的准确性和聚类的关联度方     

一种双网络架构的煤矿监控系统

针对煤矿井下环境复杂和矿井检测节点、检测参数种类众多的情况,提出了一种双网络架构的煤矿监控系统。该系统根据监控对象的不同,采用不同的网络进行数据传输,视频流数据采用以太网传输,矿井环境监控数据采用CAN网传输;双网络共用同一条物理线路,具有所有监测对象整体组网、统一检测、网络利用率高等优点。     

脱氢型室温硫化硅橡胶的研究

考察了端羟基聚有机硅氧烷、补强填料和含氢硅油的种类对脱氢型室温硫化(RTV)硅橡胶的力学性能和粘接性能的影响,以及催化剂种类对RTV硅橡胶的凝胶时间和表观密度的影响。结果表明,当端羟基聚二甲基硅氧烷和端羟基聚甲基苯基硅氧烷按10∶3的质量比并用时,RTV硅橡胶的剪切强度较高;当侧氢基硅油和端氢基硅油按1∶1~1∶3的质量比配合使用时,能明显改善硅橡胶的剪切强度;通过选择适当的催化剂,可调整脱氢型硅橡胶的凝胶时间,制得较致密的硫化胶;二氧化钛、氧化锌对脱氢型RTV硅橡胶均有补强作用,而经甲基三乙氧基硅烷处理的氧化锌对脱氢型RTV硅橡胶的补强作用最明显。     

基于数据同化的图像融合方法研究

数据同化凭借其在数值预报中将观测数据与理论模型相结合的特点,目前广泛应用于遥感图像处理及图像融合领域。文中介绍了数据同化的含义和数据同化系统的构成,并分析了其应用于图像融合的原理;结合现有的研究成果着重分析了数据同化框架下结合不同优化算法的图像融合方法,并对其进行分类比较,给出了各方法的优缺点和研究成果及应用;最后在总结了各种基于数据同化的图像融合方法普遍存在的问题的基础上,探讨了进一步发展与研究的方向。     

全最小二乘法在三坐标测量中的应用

介绍了全最小二乘法的原理,并通过实例阐述了以点到直线距离平方和最小为条件的空间直线拟合方法,同时,比较了三坐标测量对两平面平行度全最小二乘法与最小二乘法的精度,说明这种方法适用于三坐标机测量后的计算.     

融合引导滤波和小波变换的水下图像增强算法

针对水下环境对比度低和极其模糊的视觉效果问题,提出了一种融合引导滤波和小波变换的水下图像增强算法。利用引导滤波将图像分为基础部分和细节部分,将小波变换应用于基础部分,对产生的低频图像进行限制对比度直方图均衡,高频部分分别使用改进的对数函数增强,然后将处理后的高低频部分进行小波逆变换。细节部分进行增益计算;最后将处理后的基础部分和细节部分进行加权融合,再对融合图像进行限制对比度直方图均衡,得到目标图像。仿真实验表明,该方法在保留图像细节的同时很好地克服了光照不均匀对图像的影响.     

基于预训练GRU-LightGBM的电力负荷预测

本文研究工作围绕电网中的核心环节电负荷预测展开.在总结分析之前研究学者的研究成果基础上,提出了基于预训练GRU与LightGBM相结合的方法.该方法首先使用电负荷数据训练一个特征提取网络GRU,然后使用该网络进行时序特征的提取,并将提取到的时序特征与非时序特征使用LightGBM进行电负荷的预测.本方法的创新点在于提出了预训练网络来扩充特征,充分融合时序特征及非时序特征.并且考虑到电网的地区差异性,在整体训练过程中将GRU网络参数进行了适应性微调.保证提取到的时序特征是符合当前地域特点的.通过仿真实验最终发现该方法在各项指标上取得了2％的提升.