轧制力传感器模态与瞬态仿真分析

为满足轧机振动测试的需求,对自行设计的小型轧机的轧制力传感器进行模态和瞬态仿真分析.将轧制力传感器的分析简化为对敏感元件的分析,建立仿真分析的模型,为接近轧机的实际工作受力情况,模态分析施加定载荷,而瞬态分析施加随时间变化的载荷.仿真结果表明,轧制力传感器的各阶振动频率均远高于轧机设备的固有频率,轧制力传感器的结构不会与轧机产生共振;敏感元件关键点的位移响应与轧制力函数载荷的变化基本一致,均没有激振现象的发生,说明敏感元件的设计符合轧机振动测试的要求.     

基于人体手臂运动意图反馈的人机顺应协作

本文旨在通过人体手臂运动意图反馈来提高人与机器人协作的顺应性.首先通过自编码器和反向传播神经网络融合表面肌电信号和机器视觉信号,对人体手臂肘关节力矩和运动意图进行预测.然后,将人体手臂肘关节力矩反馈给机器人,以此预测手臂的运动意图并让机器人作出顺应响应,从而实现人机协作.最后,结合主观评价指标和客观评价指标,在人机协作锯木头实验中对比了3种不同协作模式的效果.与无运动意图反馈的人机协作相比,有反馈的人机协作下的协作交互力波动幅度减小了153.39 N,任务完成时间减少了19.25 s.实验结果表明,有人体手臂运动意图反馈的人机协作能够提高人与机器人协作的顺应程度,与人-人协作效果类似.     

基于人体骨骼关键点的吸烟行为检测算法

针对公共场所的监控视频中烟头目标较小并且吸烟产生的烟雾易发散,仅依靠目标检测算法检测烟头或者烟雾来判定吸烟行为存在较大难度的问题,考虑到利用骨骼关键点来进行姿态估计的算法越来越成熟,提出一种利用人体骨骼关键点和吸烟行为之间的关系来进行吸烟行为检测的算法。该算法首先利用AlphaPose和RetinaFace分别检测出人体骨骼关键点和脸部关键点信息,根据手腕到两嘴角中点和手腕到同侧眼睛的距离之比,提出一种计算人体的吸烟动作比例（SAR）是否属于吸烟动作黄金比例（GRSA）的方法以区分吸烟与非吸烟行为;再利用YOLOv4检测视频中是否存在烟头;最后结合GRSA判定和YOLOv4的结果来确定视频中存在吸烟行为的可能性高低,作出是否有吸烟行为的判定。经过笔者录制的数据集测试,结果表明所提算法可以准确检测到吸烟行为,准确率达到92%。     

云存储多异构文件联合延迟尾概率凸优化分析

随着擦除码技术的流行,分布式存储中高数据可靠性和高空间效率存储性能逐渐实现,但是降低尾部延迟仍然是一个有待解决的问题。为此,提出一种量化和优化擦除编码存储系统尾延迟的算法框架。对于任意服务时间分布和异构文件,推导给出尾部延迟上界。提出了一个优化模型,使得所有文件在服务器上放置的加权延迟尾概率和访问请求文件的服务器选择共同最小化,并证明了其非凸问题特性,以便采用一种高效的交替优化算法求解。此外,通过描述延迟分布尾部的渐近行为,以闭合形式对任意擦除编码存储的服务延迟的尾部指数进行数学量化,证明了基于概率调度的算法是（渐近）最优的。实验结果表明,在实际工作负载下擦除编码存储系统的尾部延迟显著降低。     

强关系型社交媒体平台不实信息传播模型研究

社交媒体是当前人们获取信息的重要渠道,但是社交媒体中不实信息大量传播造成社会危害的问题一直困扰着管理者。为了减轻不实信息造成的不良社会影响,对不实信息的传播规律进行研究。划分出强关系型社交媒体,通过Multi-Agent建模的方法,引入用户个体异质性和决策行为不确定性,建立不实信息传播模型。用控制变量法,在多种网络中进行仿真模拟。研究表明：不实信息传播的初始节点不完全能够决定不实信息的传播范围;不实信息传播过程的缓解期长短与网络的随机性有关;用户观点共鸣度分布会对不实信息传播产生影响。     

改进在线词对主题模型的微博热点话题演化

话题演化分析是舆情监控的研究热点之一,面向微博热点话题进行演化分析,对于网络用户以及网络监管部门都有很重要的现实意义。针对在线词对主题模型（On-line Biterm Topic Model,OBTM）新旧主题混合、冗余词概率相对较高的问题,对OBTM进行改进,提出基于话题标签和先验参数的OBTM模型（Topic Labels and Prior Parameters OBTM,LPOBTM）。根据微博热点话题的话题标签,将微博文本集区分为含话题标签和不含话题标签的两类数据集,并设置不同的文档-主题先验参数;在前一时间片文档-主题概率分布的基础上,借鉴Sigmod函数对所有主题进行强度排名,从而优化当前时间片上主题-词分布的先验参数计算方法。实验结果表明,LPOBTM能够更准确地描述话题的内容演化情况,并且有更低的模型困惑度。     

Python爬虫在导购系统中的应用

近年来,随着互联网的发展,出现了网上购物这种全新的购物方式。网上购物已经成为年轻人购物的主要方式。但网上的商品琳琅满目,如何挑选物美价廉的商品成为需要解决的问题,由此设计了一个基于Python爬虫的优惠券型导购系统。将淘宝、天猫、京东三大电商网站作为数据源,使用Python的requests、selenium等模块结合IP代理反反爬虫技术将商品信息与优惠券信息爬取下来,对信息进行数据清洗并存入mongo DB数据库中,由后台服务器程序整理数据,并在基于HTML5的安卓端APP展示出来供用户查看与选择。该系统简单高效,可以改善用户的购物体验,具有较高的实用价值。     

种群具有离散Leslie年龄结构的动力学优化算法

为了解决一些函数优化问题,采用种群具有Leslie年龄结构的动力学模型提出了一种新型群智能优化算法,简称PDO-DLAS算法.在该算法中,假设某种群由具有不同性别、不同年龄的生物个体组成,个体依据其性别和年龄被自动划分成若干类,增加了个体的多样性;每个算子具有明确功能,其中学习算子可实现性别不同但年龄相近个体之间的信息交换;影响算子可实现不同性别、不同年龄个体之间的信息交换;新生算子可增加强壮个体数,死亡算子可以减少虚弱个体数;进化算子可确保算法具有全局收敛性;依据Leslie模型确定该算法中的相关参数,提升了参数确定的科学性;该算法每次进化只处理个体特征数的1/250～1/10,从而使时间复杂度大幅降低.测试结果表明,该算法具有较优越的性能,适于求解维数较高的优化问题.     

去中心基于属性Σ协议的一般性构造及其应用

基于属性密码因能提供细粒度访问控制和良好的隐私性而成为密码学的研究热点之一.Σ协议是一种三轮公开抛硬币诚实验证者零知识证明协议,在密码学的许多领域有重要应用.首先,将基于属性密码引入到零知识证明领域,研究基于属性Σ协议,给出其定义,刻画其安全模型;其次,基于标准Σ协议、陷门可取样关系和平滑秘密共享方案,给出一个去中心基于属性Σ协议的一般性构造和相应的例子,并证明其安全性;最后,作为去中心基于属性Σ协议的应用,利用Fiat-Shamir转换,得到去中心基于属性签名和去中心基于属性双层签名的一般性构造和相应的例子.效率分析表明,基于属性双层签名方案相比已有的方案在数据长度和计算开销两方面都具有显著的优势.     

基于Z-buffer算法优化的大型变电站场景模型快速线消隐方法

针对现有三维模型消隐方法面向大规模三维场景模型应用中存在的计算复杂、耗时长等缺陷, 本文提出了基于改进 Z-buffer 算法对大型变电站场景消隐的快速可视化方法。首先,为了简化计算,将场景模 型数据整合并重构;其次,通过透视投影变换将变电场景模型像素化;进一步,基于 Z-buffer 算法高效的像素 化计算特性提出了快速模型筛选方法,从而得到变电场景的子模型遮挡关系。最后,实验中将所得遮挡关系列 表融合现有消隐算法,结果表明本文提出的方法能够大幅度提升消隐的运算性能。