基于人工鱼群优化BPNN的AUV目标识别方法

为了削弱复杂恶劣的环境对水下成像造成的不利影响及满足水下机器人目标识别任务实时性的需求,提出了基于人工鱼群算法(AFSA)优化BP神经网络的水下目标识别算法,通过构造组合不变矩对水下目标进行特征提取,提高了目标的聚类性能.引入具有全局寻优能力的AFSA,其在增加单纯神经网络收敛速度的同时避免算法陷入局部最优,进而建立了完整的基于人工鱼群神经网络的水下目标识别系统.在不同的水下目标中对该系统进行实验,通过比较提取的不同的目标图像,结果表明所建立系统具有较优的聚类性能和较高的识别精度.该方法用于水下目标识别是可行的、有效的.     

分布式网络拥塞控制算法稳定性研究

为解决由于网络阻塞而造成的分组丢弃和时延,基于优化理论框架,建立了原始—对偶模型,可用于描述一类拥塞控制算法.对该模型平衡点存在的条件和系统的稳定性进行了分析,与传统的网络控制算法相比,该算法考虑到边界条件的限制,得出了系统存在唯一平衡点的条件.通过TCP/E-RED网络对该理论进行了验证,结果表明,对于一般网络结构,该模型不具有往返时延,系统具有极高的稳定性,提高了网络性能.该方法用于避免由于网络阻塞而造成的分组丢弃和时延是可行的、有效的.     

浸没式超滤膜工艺应用中几个问题及调整

北京地区3座采用浸没式超滤膜工艺的净水厂在实际运行过程中出现了一些影响工艺运行的现象和问题,其中膜丝材料老化、膜孔变形甚至断丝等现象加剧了初滤水现象,并对出水水质产生了不利影响;膜池污染物富集则一定程度上加剧了膜污染和膜丝间积泥,导致膜组件断丝现象加剧及清洗困难。对于运行而言,低温造成的反冲洗压差增加比产水过程的通量下降和跨膜压差增加的影响更为直接和难以克服。此外,实际运行过程的膜出水中有相当数量的微生物检出,表明仍存在着生物泄漏的风险。     

浅谈我国网络数据库的发展及对策

从网络数据库的概念、特点、发展趋势等方面论述了我国网络数据库的发展情况,针对我国网络数据库存在的问题提出了发展我国网络数据库的对策.     

一种新的基于P2P的网络监视模型研究

传统的基于SNMP的网络监视模型采取集中的数据采集方式,且各监视模块之间不能进行信息共享,导致了在复杂的网络环境下基于这种模型的网络监视工具不能及时、准确地反映网络的运行状态。在分析传统网络监视模型不足的基础上,提出了一种新的基于P2P的网络监视模型,并对模型的结构进行了讨论。     

一种临近空间高动态飞行器等离子鞘套自动判别方法

临近空间高动态飞行器在高速飞行过程中与大气强烈作用,形成十分复杂的高温等离子鞘套,改变了目标的散射回波特性,给目标探测带来不确定性,需要及时判别当前目标是否处于等离子鞘套状态。本文提出一种基于波形熵判别和变带宽确认的等离子鞘套自动判别方法,首先提取目标回波波形熵、包络长度等特征信息,利用模糊分类器进行基于波形熵的群目标判别,其次根据鞘套与目标和目标之间的距离与信号带宽的关系差异,通过检测不同带宽回波的包络长度变化,对鞘套和目标进行判别。仿真结果验证了本文所提方法的有效性。     

基于多传感器技术的中医脉象复放系统

为了改进当前脉象模拟技术一致性较差,未考虑中医师的取脉位置和应指压力等缺点,本文设计了新型脉象发生器和仿生模拟手,依据多传感器信息融合技术智能检测中医师的取脉位置和应指压力,实现了人体26种临床脉象数据库脉象和采集被试者脉象的准确复放。通过实验验证,该系统复放波形、脉图与输入波形间的相关系数Rxy均大于0.85,具有显著相关性;脉象主要特征值误差在5%以内。经多名老中医盲测,本复放系统可应用于中医脉诊课堂教学测试、职业中医师培训考核、中医脉诊研究等领域。     

语义特征模型网格重划的研究*

本文提出一个新的方法,基于原模型的网格来有效构造一个新网格。该技术利用语义特征模型具有操作局部化的特点,通过细胞元变化模型得出 (修改前/后)两个特征模型的相关部分,将原模型的复制网格节点直接关联到修正模型中,并结合对自由节点扩大自由集来进行优化过程。利用这种方法,可以在语义特征模型的几何属性中找到其固有的一致性,并且与修改前模型的网格相关联,最终在保持现有有限元的质量条件下快速产生完整质量网格。     

改进粒子群优化算法求解旅行商问题

提出了一种改进粒子群学习算法,在改进的算法中,粒子不仅根据自身和同伴中最好的个体调整自己的飞行速度,而且按照一定的概率向其他个体学习。这种强化后的学习行为更符合自然界生物的学习规律,更有利于粒子发现问题的全局最优解。同时借鉴单点调整算法思想,提出了调整因子和调整序概念用以重构粒子群算法。最后,用改进后的粒子群算法求解旅行商问题,数字仿真表明了算法的有效性。