基于层次分析法的科研项目评估系统实现

信息化的评估方式是提高科研项目评估效率和质量的重要手段。本文首先构建了基于层次分析法的科研项目绩效评估体系和模型;然后基于.Net框架,对项目绩效评估系统的流程和功能进行了设计;最后给出了该系统主要功能模块的实现过程。     

温湿度场下粮仓害虫模型建立研究

为了预测粮仓中害虫的发展趋势,并与粮仓的实际情况相符合,在考虑温度和湿度的情况下,根据粮仓害虫的生物特性,利用三维元胞自动机对粮仓中的主要害虫-赤拟谷盗害虫进行其种群发展趋势的仿真.通过改变温度和湿度的参数,对比仿真结果,可以发现赤拟谷盗害虫的生长区域会有所不同,因此得出结论:在粮仓中温度和湿度对于赤拟谷盗的种群发展有决定性的作用,赤拟谷盗种群趋于温湿度适宜的区域,在不适宜的区域发展缓慢,而在极端区域会绝迹.     

基于Java的多功能XML工作引擎

运用Java和XML技术开发的应用软件平台有很多优点,而采用电子邮件代替网络连接作为信息交换的载体能够增强系统的安全性,本文介绍了一个基于电子邮件的Java-XML工作引擎－XMLInterchange,重点描述XMLInterchange的设计,实验“并给出了一个XMLInterchange作为电子商务平台的应用实例－电子传单。     

基于蒙特卡罗仿真的湖库水质预测及富营养化风险评估方法

已有的水质预测研究通常是单值预测,并以此为依据分析富营养化状态,具有一定的偶然性和不确定性。结合水质动力学模型,提出了一种基于蒙特卡罗仿真的湖库水质预测及富营养化风险评估方法。在已知水质动力学模型水质指标和模型参数的先验分布基础上,利用蒙特卡罗仿真预测水质指标的演化过程,获得未来时刻水质指标取值的概率分布,实现水质预测。进一步,构造综合营养状态指数,结合水质指标预测结果,计算综合营养状态指数的概率分布和处于不同营养程度的概率,实现富营养化风险评估。仿真结果表明,该方法能够有效实现水质预测和富营养化分析,且考虑更加全面、准确,克服了单值预测结果带来的偶然性。     

多通道图像轮廓线提取的变分算法

针对多通道的图像分割提出一种新的活动轮廓线提取算法。对轮廓线长度采用Munford-Shah最小化泛函加上图像每个通道上的拟合误差之和。与传统C-V方法类似,该算法不需要图像的梯度信息就可以检测物体的边缘,解决了传统C-V方法不管从哪个尺度空间都无法完全分割彩色图像中物体的问题。并通过改进初始化函数提高了分割的速度。     

体位变换通气系统建模仿真与控制算法研究

在简单介绍体位变换机械通气原理的基础上,针对智能呼吸保健椅机械结构设计的复杂性.为保运动的稳定性,重点研究了临床试验设备的机械结构和智能控制算法, 并进行了建模仿真研究.提出滑杆驱动式智能呼吸保健椅机械结构方案,利用ADAMS仿真软件建立方案的动力学仿真模型,并进行模型验证和仿真研究;设计了综合专家知识和PID控制理论的专家PID控制器,利用ADAMS和MATLAB的联合仿真能力对控制算法进行仿真研究.仿真结果表明,智能呼吸保健椅不仅具有一般摇椅的自然摇动功能,还能实现电机驱动控制下的目标动作,并且打滑幅度较小,说明机械方案的可行性,同时联合仿真结果表明了专家知识PID控制器的快速精确控制能力.     

跨域引用监视器及其以数据为中心的多级安全模型

为基于不可信计算机系统来构建一个可信的多级安全(MLS)大系统,提出一种新型的跨域引用监视器及其多级安全模型。该跨域引用监视器采用现有的商业现货(COTS)产品,使用一个或多个独立的计算机,在两个或多个不同的网络之间,通过满足EAL7的单向传输硬件装置来连接。基于该跨域监视器实现了以数据为中心的多级安全模型。该模型允许信息从低密级网络流向高密级网络,也允许高密级网络把低密级数据发布给低密级网络,禁止高密级网络的高密级信息和无密级标记信息流向低密级网络,并已在分级保护的网络系统中成功应用。通过安全模型和安全策略的形式化描述和证明表明,基于该安全模型构建可信MLS大系统是可行的。     

类双曲壳的概念及算法

论文提出类双曲壳的概念,类双曲壳是一类通过射影平面无穷远直线的凸壳。运用拓扑同胚来帮助提出射影凸集和类双曲壳的概念。并借助于有向射影几何的正平面上可定向的优势,分析了从经典凸壳到类双曲壳的射影变换。构造出一个在欧氏平面上的实时凸壳算法,用于两个区域中间寻找直线簇。     

3D扫描及3D打印技术在定格动画中的新应用

3D扫描、3D打印技术作为一种新兴技术,与定格动画完美结合,产生了创新性变革作用：既节约成本、缩繁为减,又提高效率、优化创作;既完善材质、提高真实感,又连接手工艺和科技,丰富其效果。     

基于多元混合时序分析及灰色理论的水华藻类生长阶段多因素预测方法

在水华防治工作中,水华预测一直都是1个难点,由于藻类水华整个生成过程各阶段的变化机理不尽相同,现有预测方法采用某1个模型对水华生成的全过程进行建模预测并不合理。因此本文针对水华生成过程中持续时间最长且变化规律明显的藻类生长阶段,采用多元时序分析技术,通过对藻类生长阶段中的多特征因素时序建模分析,以影响和表征藻类生长的特征因素作为模型输入和输出,考虑藻类生长阶段的趋势性、周期性、随机性变化规律,建立多元混合时序模型,并结合灰色理论思想,改进模型预测算法,从而提出基于多元混合时序分析及灰色理论的水华藻类生长阶段多因素预测方法,以实现对包含影响因素在内的特征因素变化特性的全面描述和预测以及对模型预测精度的进一步提高。采用本文方法及传统方法分别对江苏太湖水华特征因素监测数据进行建模预测,结果表明,基于本文方法的水华特征因素预测结果与实测结果更相符、预测平均误差绝对值更小。