无线传感器网络中基于ELM的混合入侵检测方案

在研究机器学习算法的基础上,提出一种基于极限学习机( ELM)的混合入侵检测方案。将无线传感器网络分为感知层、数据汇聚层和核心控制层,在每层分别设置与其相适应的入侵检测方案,并在能量充足的核心控制层布置信任管理模块和ELM模块。信任模块可以及时筛去异常节点,相比于支持向量机算法训练速度更快,可提高入侵检测效率。实验结果表明,该方案在保证较高检测率的基础上,降低了能耗,延长网络运行时间,更适合于资源受限的无线传感器网络。     

基于接纳控制的智能电网需求响应

采用效用函数刻画用户的用电满意度, 将需求响应问题建模为一类凸优化问题. 针对电力供应商的供电量不能满足用户最小用电需求的问题, 结合分布式用电量调度和实定价, 设计两类接纳控制算法. 仿真结果表明, 通过接纳控制, 满足了购电用户的最小用电需求, 保证了用户的用电质量, 能够实现电网的供需平衡.     

广州市中心城区污泥处置项目管理的实践探索

针对广州市中心城区污泥处置项目存在的若干问题,探索了价格审核、过程监管、地磅精确计量以及转运联单制度、外运单位与处置单位相对分离制度、价量联动制度以及安全生产等管理措施,有效解决了污泥的外运处置问题及突发性事件,确保了污水处理系统的正常运行.在实践管理中,提出了广州市中心城区污泥处置应尽快建设集中式的污泥处理处置中心和污泥处理数据库管理中心的管理思路,使污泥项目管理常规化、数字化和网络化.     

非平衡拓扑结构的多智能体网络系统一致性协议

针对多智能体网络系统,本文分别研究了非平衡拓扑结构的多智能体连续状态和离散状态下的一致性协议.首先提出了能使用有向图表示的多智能体网络系统的拓扑结构,并根据该拓扑结构建立了网络系统的1阶数学模型和提出了多智能体网络系统一致收敛准则.对于多智能体网络连续系统,该系统的一致平衡点最终收敛于初始状态的凸组合,本文最终确定了非平衡拓扑结构的一致平衡点.如果多智能体网络系统的拓扑结构没有改变,在离散状态下系统的一致平衡点仍收敛于初始状态的凸组合,并且离散状态下系统的一致平衡点与连续状态下系统的一致平衡点相等.最后采用8个智能体组成的网络拓扑进行计算机仿真,验证理论的正确性.     

基于粒子群的CDMA功率和速率联合控制算法

提出了基于效用函数的CDMA网络下行链路的功率和速率联合控制最优化算法.在这类算法中,效用函数为非凸函数,经典的最优化理论很难解决这类问题.将粒子群优化方法应用于算法的非凸性设计,并通过仿真算例证明了该算法能有效解决非凸优化问题,且可保证系统的公平性.     

基于动态贝叶斯网络的社交圈归属匹配模型

为了帮助社交网中新成员寻找与之最为合适的社交圈,尝试采用动态贝叶斯网（DBN）理论解决社交网分析应用中成员（节点）与社交圈（集合）的匹配问题。将圈内成员个人的多项兴趣爱好程度作为描述社交圈基本属性的特征向量,对每一类圈子建立了带有辅助信息形式的DBN模型,求解最大输出概率即为最佳匹配对象。结果表明,在客观测试和主观评价两方面,该模型都收到了较为满意的结果。     

基于MAX114的高速数据采集系统设计

该系统运用简单的MCS-51单片机来实现复杂的数据采集与还原电路.采用89C51单片机作为中心控制单元,由ADC芯片将数字信号转换为模拟信号,经过高速缓存芯片后,由DAC芯片进行数模转换,从而实现数据的高速采集及还原.     

中速磨静态分离器改动态分离器试验研究

以某电厂#1号炉配备的6台ZGM113G中速磨煤机为研究对象,该磨煤机存在出力偏低,通风阻力偏大,煤粉均匀性差等问题。对磨煤机进行动态旋转式分离器改造,以改善磨煤机的不良状况。分析了分离器优化改造前后煤粉细度、煤粉均匀性指数的变化情况,研究了动态分离器转数对磨煤出力的影响。改造后的动态分离器特性试验结果表明：改造后煤粉细度和均匀性指数均有较大改善,通过试验可确定动态分离器的最佳转速范围。     

太阳能无人机机翼颤振动力学建模与分析

太阳能无人机作为一种大展弦比轻质飞行器,其机翼的气动弹性效应显著,其中颤振问题尤为关键。此类飞机具有大尺寸和低刚度特点,通过风洞试验研究机翼颤振问题,成本高而且难度大,难以实现,因此仿真计算是分析此类飞机颤振问题的主要手段。针对国内某翼展为40米的太阳能无人机大展弦比机翼,首先对机翼有限元模型进行工程化处理,在此基础上开展结构动力学分析和颤振计算,重点计算了机翼上不同吊舱布置下的颤振速度。经过仿真计算,得到该太阳能无人机机翼颤振速度为26m/s, 满足设计要求,进一步分析表明,可以通过增加发动机连杆的长度、在发动机上增加配重以及改变吊舱在机翼上的展向站位等手段来提高此无人机的颤振速度。     

改进时空滤波的红外弱小目标检测

为了有效解决动态背景变化导致弱小目标检测率低的问题,文中提出了改进时空滤波的红外弱小目标检测算法。首先在分析红外图像成像特性的基础上,针对目标区、背景区和边缘轮廓区不同梯度特性的差异,提出改进的各向异性空域滤波算法,该算法充分利用空间域的梯度信息来构建不同方向的扩散滤波函数,并结合图像不同特性的梯度差异选取扩散函数值最小的两个方向的均值作为时域滤波结果,以最大限度地保留目标信号;接着为有效增强弱小目标的能量,针对高阶累积量仅利用像元点时域信息来构建能量增强的不足,提出了一种结合时空邻域块的能量增强算法,实验表明,本文提出的算法能有效提升动态场景下的弱小目标的检测能力。