无线自组网中TCP按需确认机制

分析无线自组网中关于传输控制协议(TCP)的问题,研究基于按需确认的TCP协议在无线自组网中的改进算法。该算法规定接收方须根据发送方的要求对数据报文进行确认,减少确认(ACK)数量并消除延迟ACK对TCP传输效率的影响,提高了无线自组网中TCP的性能。仿真试验结果证明了该算法的有效性。     

全局自适应神经网络跟踪控制及逼近域确定

针对自适应神经网络跟踪控制问题,提出一种确定逼近域的方法.采用参考信号取代未知非线性函数中的系统输出,神经网络用于逼近以参考信号为输入的未知不确定项.可以利用参考信号的界预先确定神经网络逼近域,再采用自适应鲁棒方法处理由于函数输入置换所引起的另一类不确定项.所得到的闭环系统是全局稳定的.仿真实例说明了该控制方法的有效性.

     

一种气象卫星数据脉冲噪声滤除方法

气象卫星数据在采集或者传输的过程中,往往会引入不同程度的脉冲噪声。为提高图像质量,滤除噪音,进行可信度分析,提出了一种三阶段气象卫星数据脉冲噪声检测和滤除方法。在算法第一阶段,利用均值与均方差比值差值序列建立排序检测器(ROD),检测出图像中所有可能的脉冲噪声点;第二阶段,采用逐点滑动N×N窗口,按照每个可能的脉冲噪声点在不同的滑动窗口被重复检测到的次数,建立噪声可信度。第三阶段,对高噪声点进行滤波;对低噪声点迭代排序检测,如果可识别有噪声点,再进行滤波。结果表明,算法可以准确检测和滤除脉冲噪声,并保持数据中非噪声点信息。     

一种RBAC改进模型及其在军事Web信息系统中的应用

军事Web信息系统要求用户权限必须严格控制、统一管理、维护简便.基于RBAC的访问控制模型能有效弥补DAC和MAC的不足.针对著名的RBAC96模型的缺陷,提出数据资源以业务功能表示、预设角色与用户临时权限的改进角色权限控制模型.该改进方法已经在某军事Web信息系统中得到了应用.     

启动子序列的非均衡检测识别算法研究

通过改进Hessian矩阵对角参数,调整支持向量机中超平面的位移,将数据量少的样本从两类非均衡样本中进行分离,结合隐马尔可夫随机迭代,实验发现,不能简单固定Hessian矩阵的对角参数,而必须加之以可调整的权系数才能控制错分的样本数.对启动子序列进行识别,平均识别率达到92.8%。     

主机传奇之飞歌工厂

要去飞歌汽车音响的工厂学匀,飞歌公司很重视,特意安排两位工程师全程指导,一位是人称肥狼的谢工,曾经驾驶越野车跑遍全中国,另一位是吴工,在飞歌做了十多年的研发,而今一门心思做市场。应该说这次学习很有收获,既非常全面地了解了车载主机的生产全过程,也对飞歌这个新晋主机品牌有了更多认识。     

基于可拓控制的机器人路径规划方法研究

移动机器人路径规划是移动机器人路径导航中的一个重要课题.文章把可拓学物元理论成功应用到移动机器人路径规划中,设计了基于可拓控制的避障控制器,并给出了仿真结果.     

基于系统动力学的高压断路器全寿命成本评估

为使高压断路器在运行期间达到最优经济效益,通过引入系统动力学建立高压断路器全寿命周期成本模型评估其经济寿命。由于故障成本随故障率波动而动态变化,为了准确描述实际检修对故障率的影响,通过引入“役龄回退因子”修正实际维修后的故障率函数。同时,基于高压断路器LCC模型求得其年均全寿命成本,进而确定高压断路器可获得最大经济效益的退役年限。通过算例仿真结果可知,基于系统动力学的高压断路器LCC模型能直观地反映高压断路器整个运行年限内全寿命周期成本及其构成因素变化过程,对高压断路器实际运行维护及退役具有参考借鉴意义。     

基于XGBOOST-PSO提高受端电网电压暂态稳定的发电机无功优化方法

考虑发电机稳态输出无功对其支撑暂态电压恢复稳定能力的影响,基于机器学习研究优化发电机稳态输出无功提高电压对故障扰动保持暂态稳定能力的预防控制方法。该方法采用加权多二元表暂态稳定裕度指标量化母线暂态电压对不同预想故障扰动的综合稳定裕度,并基于指标排序确定稳定裕度薄弱母线。同时基于发电机无功调节对预想故障下各薄弱母线电压暂态稳定裕度综合作用灵敏度排序,选择作用灵敏发电机。在利用XGBoost建立根据系统稳态特征向量预测薄弱母线暂态电压稳定的分类模型基础上,以系统对预想故障扰动保持暂态电压稳定为约束、以减小发电机稳态无功调节对网损产生影响为目标,基于潮流计算寻优灵敏发电机稳态输出无功,以提高薄弱母线的暂态电压稳定性。最后采用雅湖直流接入江西电网的PSASP计算模型验证了所提方法的有效性。     

基于云相似度与证据融合的电力变压器状态评价方法

针对电力变压器状态评价过程中存在的不确定性,提出一种基于云相似度和证据融合的电力变压器状态评价方法。首先,考虑到各指标在状态等级边界处的随机性与模糊性问题,采用云模型来建立状态评价的基本框架。其次,为兼顾状态等级划分的严明性和模糊性,采用改进的云熵优化算法确定云模型的熵值。然后,考虑到指标数据本身的不确定性,利用正向云发生器和云合成算法生成各试验项目待识别云和标尺云,并采用模糊贴近度计算二者间的相似度作为证据源的基本概率分配。最后,采用考虑证据可信度和不确定度的冲突证据修正方法修正证据源,并融合不同证据以判断电力变压器的最终状态。经实例验证,相较于传统方法,所提方法能够有效处理状态评价过程中的不确定性,评价结果符合电力变压器的真实情况,对电力设备状态评价有一定参考价值。