利用量子遗传算法改进BP 学习算法

针对BP 算法易陷入局部极小、收敛速度慢的缺点,根据量子遗传算法具有全局寻优的特点,本文提出了一种新的训练神经网络的混合算法－QGA-BP 算法;通过算法比较和实例结果分析,表明该算法加快了收敛速度、提高了收敛速度。     

嵌入式无线家庭网关的设计与实现

智能家居的概念逐渐深入人心,人们越来越渴望更智能、更舒适的数字家居生活.在智能家居系统中,各个智能模块完成一定的功能,并通过家庭网关的控制而形成系统,家庭网关将在很大程度上决定系统的性能.本文就无线家庭网关的工作原理和设计方案作一个详细的介绍.     

基于改进YOLOv3的避雷器红外图像故障检测方法

针对现有的金属氧化物避雷器（Metal Oxide Arrester,MOA）红外图像故障检测方法存在识别精度低、检测速度较慢的问题,提出一种基于改进YOLOv3的MOA红外图像故障检测方法。首先,以Darknet19网络代替YOLOv3原始的Darknet53网络,并在特征学习时针对样本中不同MOA长宽比例,通过K-means聚类算法对MOA图像中的目标帧进行分析,重新聚类样本中心锚点框,得到合适的锚框数目和大小。最后,利用改进YOLOv3模型完成MOA红外图像故障检测。实验结果表明,改进的YOLOv3模型识别精度达到96.3%,识别速度为6.75 ms。     

基于分类器决策融合的红外图像目标识别方法

提出基于分类器决策融合的红外图像目标识别问题。采用稀疏表示分类（Sparse representation-based classification,SRC）和卷积神经网络（Convolutional neural network,CNN）作为基础分类器。对于测试样本,首先基于SRC进行分类,并根据输出的决策变量判断决策可靠性。当判定识别结果可靠时,则识别过程结束,输出目标类别。反之,根据SRC的结果遴选部分置信度较高的候选类别,并在下一阶段针对这一步类别采用CNN进行确认分类。此外,将CNN的输出结果与SRC进行线性加权融合处理,根据融合结果做出最后的目标类别决策。提出方法通过综合SRC和CNN两者分类器的优点,综合提升红外目标识别性能。同时,这种层次化的决策融合方式避免了对所有样本的两次分类过程,整体上能够保证识别算法的效率。实验采用五类日常生活中常见的车辆目标红外图像进行,分别设置了原始样本条件、噪声样本条件以及遮挡样本条件。通过与部分现有方法进行对比,结果反映了提出方法的有效性和可靠性。     

钒流电池用磺化聚芴醚酮-聚苯胺原位表面复合质子交换膜的制备

质子交换膜是液流电池的核心部件之一。文中以磺化聚芴醚酮(SPFEK)膜为基膜,采用稀溶液化学氧化聚合法在SPFEK膜表面原位复合一层聚苯胺,通过调整苯胺(An)单体的浓度,制得SPFEK/PANI复合膜。采用扫描电镜与红外光谱表征了复合膜的结构,表明聚苯胺已经成功地在SPFEK膜表面复合。通过钒流单电池的性能测试,结果表明,当苯胺单体的浓度为0.05 mol/L时,所制备的复合质子交换膜具有最高的H+传导选择性,所组装的钒流电池具有最好的自放电性能,在充放电流为50 m A/cm~2时,电池的库仑效率、电压效率、能量效率分别达到95%,83%,75%。     

硅溶胶表面的烯键修饰研究

以醋酸为催化剂,乙醇为分散剂,先将偶联剂KH-570经溶胶-凝胶过程,生成表面带烯键的硅溶胶,再将其与工业化生产的常见硅溶胶共混,经过两种硅溶胶的交换、陈化等过程,使得工业化生产的常见硅溶胶的表面带上烯键,实现对工业化硅溶胶表面的烯键修饰。通过傅里叶红外光谱(FT-IR)、扫描电子显微镜(SEM)和热重分析(TGA)等表征手段对修饰改性前后的硅溶胶样品进行了表征。结果表明:硅烷偶联剂KH-570的不饱和烯键成功接枝到纳米硅溶胶的表面。     

ESPRIT在汽轮机刀具加工中的应用

车铣复合加工技术是近几年高速发展的先进制造技术,现已成为制造业应用最广泛的先进制造技术之一。本文阐述了应用ESPRIT软件实现车铣复合加工程序的编制,完成机夹式型线刀的数控加工过程,大大提高了加工效率和零件质量,同时也保护了机床。     

新型单周控制三相四线制并联混合型有源电力滤波器研究

提出了1种基于单周控制单极调制方式的新型三相四线制并联混合型有源电力滤波器(activepowerfilter,APF)结构,以解决四桥臂和三桥臂结构分别存在的开关损耗大、控制结构复杂等问题,同时该方案不需要单独对中线电流进行补偿,且能有效地解决直流分量问题。对新型结构进行了建模,推导了单周控制方程,最后进行了MATLAB仿真验证,结果证实了该方案的可行性。     

网络自相似指数求解及应用

网络流量的自相似参数估计方法有多种,但研究表明这些方法在准确性或计算上都有一定的局限性.采用小波变换方法对网络流量数据进行分析,对影响小波变换求解自相似系数的关键问题进行讨论,对信号边界处理以及滤波器长度对Hurst指数求解精度的影响进行分析,指出为了在同样的信号数据长度的情况下,获得更大的分解尺度,滤波器长度应该越小越好,并给出了小波方法详细的实现算法.通过仿真实验和基于自相似理论的网络流量异常检测应用实例,证明了该方法的可行性和有效性.     

无线传感器网络中基于多属性决策的数据转发算法

如何在严格的能量约束下均衡传感器节点能耗、延长网络生存时间是无线传感器网络数据转发研究中的一个难题.利用多属性决策理论提出了一种基于多属性决策的数据转发(multiple attribute decision making based data forwarding, MadmDF)算法来解决该问题.MadmDF算法综合评价备选数据转发节点的属性信息,从中选择最优邻居节点进行数据转发,使网络数据流量得到了合理的分配,从而均衡了网络能耗,延长了网络生存时间.仿真结果表明该算法与同类数据转发算法相比具有一定优越性.