高速公路交通异常事件预警系统研究

为解决高速公路交通异常事件检测的实时性和可靠性问题,提出了一种基于RFID技术和控制器局域网的预警系统模型和具体架构,分析了系统的工作原理及关键技术。在此基础上,研究了高速公路交通异常事件预警原型系统。实验结果表明,该系统具有反应速度快,可靠性高的特点,能及时向可控范围内的交通参与者发布预警信息,减少交通异常事件带来的人员伤亡与财产损失。     

基于并行双向时间卷积网络和双向长短期记忆网络的轴承剩余使用寿命预测方法

在基于深度学习的轴承剩余使用寿命(RUL)预测方法中,时间卷积网络(TCN)忽略了振动数据中未来时间信息的重要性,长短期记忆网络(LSTM)难以有效地学习振动数据的长时间序列特征.针对以上问题,提出一种基于并行双向时间卷积网络(Bi-TCN)和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)的轴承RUL预测方法.首先,对多传感器数据进行归一化处理,并将每个传感器数据进行通道合并,实现多传感器数据的高效融合;然后,采用Bi-TCN和Bi-LSTM构建并行的双分支特征学习网络,其中Bi-TCN提取数据的双向长时间序列特征, Bi-LSTM提取数据的时间相关特征;同时,设计一种特征融合注意力机制,该机制分别计算Bi-TCN和Bi-LSTM的输出权重,以实现两种网络输出特征的自适应加权融合;最后,融合特征通过全连接层并输出轴承RUL的预测结果.利用西安交通大学轴承数据集和PHM 2012轴承数据集进行RUL预测实验,实验结果表明,与其他先进的预测方法相比,所提出方法可以准确预测更多类型轴承的RUL,同时具有更低的预测误差.     

浅谈5G承载网技术及组网应用

5G是一项具有划时代意义的通讯技术,可为大规模数据通讯服务提供有力支撑。目前,国家5G网络正处于高速发展阶段,对5G网络的需求也越来越高。所以,5G承载网必须要变得越来越智能,才能让它可以实现长距离的信息数据传输,并且可以对大量的小颗粒业务进行同时处理,来满足人们对数据传输的要求。在这篇文章中,对5G承载网络中的OTN技术、IP RAN技术和PTN技术进行了重点分析。为了与5G承载网在大带宽、低延时和网络切片等方面的需求相适应,为5G承载网的组网工作提供技术支持。     

基于人工萤火虫的模糊聚类算法研究

模糊C-均值(FCM)聚类算法是数据挖掘中常用的方法之一,但往往受到初始聚类中心影响,收敛结果易陷入局部极小值的问题。该文提出了一种基于人工萤火虫(GSO)的模糊聚类算法(GSFM)。该算法引入了全局寻优能力强的人工萤火虫算法来求得最优解作为FCM算法的初始聚类中心,然后利用FCM算法优化初始聚类中心,最后求得全局最优解,从而有效克服了FCM算法的缺点。实验结果表明,新算法与FCM聚类算法相比,提高了算法的寻优能力,并且迭代次数更少,收敛速度更快,聚类效果更好。     

基于交叉熵的改进NPE间歇过程故障检测算法

针对具有复杂动态特性的间歇过程进行故障检测,邻域保持嵌入(neighborhood preserving embedding,NPE)算法在保持数据局部几何结构时因忽略全局信息而造成检测率较低的问题,提出一种基于交叉熵(cross entropy,CE)的邻域保持嵌入(CEGLNPE)算法.首先,将交叉熵保持全局结构的...     

基于变量分块的KDLV-DWSVDD间歇过程故障检测算法研究

非线性动态间歇过程中,测量变量存在不同的序列相关性,且变量间的交叉相关性会体现在不同的采样时刻上,然而传统检测方法没有考虑这种变量间的相关性,通常将所有变量视为独立或相关关系进行特征提取,不能充分提取到故障信息的特征,造成监测效果不佳.因此,提出一种基于变量分块的核动态潜变量-动态加权支持向量数据描述(KDLV-DWS...     

基于选择和变异机制的蛙跳FCM算法

为了改进模糊C-均值(FCM)聚类算法对初始值和噪声数据敏感,且易陷入局部极小值的缺点,提出一种基于选择和变异机制的蛙跳FCM算法(SMSFLA-FCM)。该算法首先将线性递减的惯性权重引入蛙跳算法的更新策略中,按照一定的概率选择适应度值较优的青蛙代替较差青蛙,并对每只青蛙个体以不同的概率变异;再用改进后的蛙跳算法求得最优解作为FCM算法的初始聚类中心;然后利用FCM优化初始聚类中心;最后求得全局最优解,从而有效克服了FCM算法的缺点。人造数据和经典数据集的实验结果表明,SMSFLA-FCM与SF-LA-FCM和FCM聚类算法相比,提高了算法的寻优能力,且迭代次数更少,聚类效果更好。     

峰度的FNN方法在化工过程故障诊断中的应用

针对化工过程具有规模大、复杂性高、变量多的特点,本文提出了改进FNN(KFNN)的化工过程故障诊断方法。传统的FNN方法存在运算复杂度高、灵敏度低的问题,将峰度引入到FNN方法中,对数据进行降维处理,使运算复杂度明显降低,提高了故障诊断的精度和灵敏度。将KFNN方法应用到一个实际酮苯脱蜡的化工过程中,仿真结果表明此方法能够及时有效地检测酮苯脱蜡生产过程中存在的故障。     

基于模糊相似度融合的图像复原算法

传统的图像复原技术主要是通过单一的方法对图像进行复原,而图像融合技术主要集中于对多聚焦图像融合和多源图像融合.文中从图像融合的基本思路出发,基于局部特征信息的模糊相似度的融合策略将多幅复原图像进行融合,提出基于模糊相似度融合的图像复原算法.首先依据区域特征(方差、梯度和均值)确定模糊相似度,然后将具有一定相似性的复原图像进行基于像素点加权平均,权系数由该像素点处的区域特征确定,最后获得融合图像;对不具有一定相似性的复原图像按照“最大值选取”原则,依据“区域特征较明显者提取像素点”来获得融合图像.实验结果表明,该算法复杂度小,融合后复原图像改善的信噪比比融合前提高了0.1～1 dB;同时,比经典算法的效果有明显改善.     

基于ARM的3DES加密算法实现

3DES算法是一个重要的对称加密算法,被广泛应用于实际系统中.目前并没有针对嵌入式的实现方法,依据3DES算法和一般嵌入式系统需求,详细介绍该系统硬件和软件的设计过程.硬件以三星公司的S3C2410处理器为核心,系统以嵌入式Linux为栽体.在此详细阐述开发环境的搭建、Bootloader的架构及功能、内核及文件系统的编译和移植.基于系统硬件和软件设计过程,通过MiniGUI图形界面对3DES算法进行了演示.