基于IP SAN的高校数据中心网络存储系统设计

网络存储技术是当前存储应用的发展趋势,IP SAN是其中的热点之一,如何构建网络存储系统直接关系到校园网络的安全性。介绍了SAN、ISCSI协议及其工作原理,结合高校数据中心存储的需求分析,提出了一种基于ISCSI协议的经济实用、高性价比的高校数据中心网络存储设计方案。     

基于多目标粒子群优化算法的装备维修任务分配

装备维修任务分配问题是典型的多约束/多目标/非线性规划问题,利用传统方法无法求解,因此提出了一种约束多目标粒子群算法,并运用该算法对装备维修任务分配问题进行了优化求解。仿真结果表明,约束多目标粒子群算法针对该问题,在不同参数和约束条件下都有很强的收敛寻优能力,能快速产生多个非支配解,是一种高效的算法,对实现装备维修任务分配的客观量化优化决策有重要作用。     

基于粗糙集和灰关联理论的雷达辐射源信号识别研究

雷达辐射源信号通过射频、脉冲重复周期、脉宽、天线转速等属性来描述。然而这些属性并不是在每个雷达数据库中都对识别起作用,通过粗糙集理论对其属性进行约简和规则提取,并且确定各属性的权重。对于没有受污染或受污染程度较小的信号可以通过约简规则进行匹配识别,如果受污染程度较为严重或失真的信号或是由粗糙集约简得到多义的规则,则可以计算目标信号各属性与数据库中各信号各属性的灰关联度,并用粗糙集计算得到的各属性权重对各属性得到的关联系数进行加权求和,得到关联度最大者为识别结果。仿真结果表明,基于粗糙集和灰关联理论的雷达辐射源信号识别方法能够有效地缩减识别过程,得到满意的识别结果。     

基于改进边界距离变换的路径提取算法研究*

针对虚拟内窥镜中心路径提取算法时间效率不高的问题,通过改进边界距离变换,提出了中心路径的快速提取算法。首先建立最小距离场,在边界内推过程,仅扫描并处理与边界点面连接的点并对其设标记属性,每次向里剥离一层体素标记属性随之增加,直到对内部点集都置到边界的最小边界距离值（DFB）;然后找到DFB值不小于其所有面邻接点DFB值的体素点,即3D局部最大值;最后用最短路径相连3D局部最大值,形成中心线。实验结果表明,改进的中心路径提取算法的时间效率较传统距离变换算法有很大提高。     

施肥水平对日光温室番茄光合生理的影响

试验设计了5个施肥水平以研究对日光温室不同季节(茬口)番茄光合生理的影响。结果表明:随着日光温室番茄生育进程推进,叶绿素含量逐渐降低,叶绿素a/b比值冬春茬呈逐渐降低趋势,而秋冬茬呈逐渐增加趋势。随着施肥量的增加叶绿素含量呈增加趋势,但对叶绿素a/b的比值则影响不大。在5个施肥水平中,理论施肥的叶片光合能力较强,光合作用中的关键酶RUBP羧化酶活性,以及Mg2 -ATPase、Ca2 -ATPase活性较高,尤其中位叶和上位叶的光合能力较高。     

一种新的拓扑无关的按需分配多信道自组网MAC协议

本文针对节点具有多个可用信通的自组网,提出了一种与拓扑无关的多信道MAC接入协议,协议采用按需预约的方式进行动态的信道分配,通过携带在信道预约消息中的节点邻居状态信息实现节点信道状态的更新。该协议所需信道数与网络的拓扑和度无关,克服了拓朴相关的多信道MAC协议不适用于节点密集的应用场合的问题。在协议开销增加很小的情况下,每个节点只需要一部半双工收发信机就能够实现在多个信道上高效的数据收发,不需要节点间的时钟同步,极大地降低了对网络节点设备的硬件要求,具有良好的应用前景。仿真结果表明,协议在网络总吞吐量、端到端时延等方面具有优良的性能。     

基于InfiniBand的SAN存储系统研究

InfiniBand是一种新型高性能互连技术，它采用基于通道的高速串行链路和可扩展的光纤交换网络替代共享I／O总线结构，提供了高带宽、低延迟、可扩展的I／O互连，克服了传统I／O总线结构的种种弊端。本文提出了一种基于InfiniBand的SAN（IBSAN）存储系统方案，并对其关键技术进行了研究。     

植物叶缘形态特征的建模和可视化研究

叶片形态模拟是植物建模和可视化的重要组成部分,而叶缘是叶片的一个重要形态特征.提出了一种交互式的叶缘生成方法,该方法首先利用边缘检测法从叶片的数字图片提取叶片的边缘轮廓,然后从边缘轮廓中选取特征点,并构成叶缘的拟合线;最后通过在边缘拟合线段上利用三角折线段和二次曲线等生成各种叶缘特征.系统同时提供了交互式的图形界面,用户能够方便地生成各种常见的叶缘形态特征.实验结果表明,该方法能够产生较强的真实感效果.     

ICA在思维脑电特征提取中的应用

简要介绍了独立分量分析（ICA）的基本思想及算法，并将其应用在基于多导思维脑电（mental EEG)的特征提取方面。实验结果表明：ICA可以将脑电信号中包含的心电（ECG）、眼电（EOG）等多种干扰信号成功地分离出来，较好地完成了脑电消噪预处理工作。同时，通过使用ICA方法对不同心理作业的脑电信号进行分析处理，发现了与心理作业相对应的脑电独立分量特征，这些稳定的独立分量特征为心理作业分类和脑一机接口技术提供了新的实现方法。     

采用增强学习算法的排课模型

时间表问题是典型的组合优化和不确定性调度问题。课表问题是时间表问题的一种形式,分析了排课问题的数学模型，并研究了用增强学习(Reinforcement Leaming)算法中的Q学习(Q-Leaming)算法和神经网络技术结合解决大学课表编排问题，给出了一个基于该算法的排课模型，并对其排课效果进行了分析和探讨。