TORA系统的控制和跟踪策略设计

通过设计具有控制参数的控制策略,针对具有旋转激励的平移振荡器系统(TORA)得出了能使系统平衡在任意设定的平衡点的方法,实现了角位移的跟踪策略.该方法将系统的能量函数分解为两个部分,通过引入控制因子修改能量函数使平衡点成为新构造的广义能量函数的极值点,并得到基于该修正能量函数的合适李亚普诺夫函数.最后,设计了满足平衡点稳定性的控制律.通过仿真,将此法与传统能量函数法以及采用滑模的控制系统进行动态性能比较,证明了此法的优越性.     

基于串空间认证测试的DTLS协议认证性分析

网络通信的普及和发展使得对网络协议尤其是安全协议的需求日益增长,同时安全要求及攻击方式的多样化对网络安全协议的效率和准确性提出了更高的要求。通过对各种协议安全性分析方法进行研究,采用串空间方法对DTLS协议进行形式化建模,进而采用认证测试方法进行协议认证性证明,用简明清晰的方式验证DTLS协议的认证性,保障了数据传输的安全。     

非线性不确定时滞混沌系统的鲁棒控制

针对非线性不确定时滞混沌系统中不稳定不动点的控制需求, 应用线性矩阵不等式 (LMI)的方法, 得到了系统存在时滞反馈控制器的充分条件. 同时利用该控制器对系统中存在的不稳定的周期轨道的跟踪问题进行了研究. 数值仿真说明了该方法的有效性.     

基于上下文的深度语义句子检索模型

传统的信息检索的研究多集中在文档级的检索场景中,然而,句子级的检索在如移动应用以及信息需求更加明确的检索场景下具有非常重要的意义。在句子级的检索场景下,我们认为句子的上下文能够提供更加丰富的语义信息来支撑句子与查询的匹配,基于此,该文提出了一个基于句子上下文的深度语义句子检索模型(context-aware deep sentence matching model, CDSMM)。具体的,我们使用双向循环神经网络来建模句子内部以及句子上下文的语义信息,基于句子和查询的语义信息得到它们的匹配程度,在WebAP句子检索数据集上的实验表明,我们的模型性能显著地优于其他的方法,并取得了目前最好的效果。     

基于FPGA的实时SGM匹配算法研究与实现

传统SGM算法,运算复杂度高,硬件资源需求量大,难以应用到实时嵌入式系统中。为此提出一种基于FPGA嵌入式平台的实时SGM（Real-Time SGM,RT-SGM）算法。RT-SGM选取三个方向作为匹配算法的优化方向;设计新的算法的结构,使该算法能运行在Pipeline状态下;提出一种新型中值滤波算法对结果进行优化。在FPGA硬件平台上完成实验。实验结果表明,RT-SGM运行速度相比于传统SGM算法提高了30%,而在资源需求上只有传统SGM算法的一半,同时其精度与传统SGM算法相当,适合应用到实时嵌入式系统中。     

用Excel求取化工数据组回归方程

在化工问题研究中,经常需要把实验数据整理为方程式,以定量描述过程或现象自变量与因变量之间的关系,回归分析是求取这种关系方程的主要数理统计方法。本文介绍了用Excel软件求取回归方程的几种方法,通过举例对趋势线预测法、多元线性回归法、非线性回归法与误差判定的方法进行了介绍,说明通过Excel可实现大部分实验数据的拟合,达到节约数据处理时间,提高回归方程精度的目的。     

基于文档/视图结构的应用程序架构研究

随着应用程序规模和复杂性的增加,应用程序架构的设计和选择的重要性已远远超过特定算法和数据结构的选择,良好的应用程序架构是保证应用系统成功的关键.本文阐述了软件复用的几种常见形式,并以微软的VisuaI c++为例,阐述了其中的文档/视图结构及其之间的关系.最后给出了一个例子.     

移动Agent定位机制与迁移技术研究

该文介绍了移动Agent的概念和特性,并针对移动Agent在迁移过程中的定位机制、路由规划、迁移策略等关键技术进行了研究与剖析。     

基于结构化对等网络的高效分布式任务调度

提出与描述了一个基于结构化对等网络的高效分布式任务调度策略HDTS(High-Efficient Distributed Task Scheduling)。HDTS建立在结构化对等网络的应用层覆盖网络上,保证了系统的非集中性、可扩展性、自组织性,以及规模大的优点。HDTS把基于Chord风格的对等网络协议和容错及高效的多播调度策略结合起来,允许分布式计算的各种大量的子任务在对等网络的节点上高效的调度、分配、执行。除了支持主-从风格的并行计算外,系统允许具有数据依赖的分布式旅行商算法正确的执行,使系统具有通用性和开放性。测试结果表明:HDTS具有正确性与高效性,可以作为对等网络上计算资源高效共享与聚集的可行方案。     

基于云模型的机器人自主乘梯控制方法研究

为了实现机器人在无人协助时完成乘梯操作,提出了机器人自主乘梯控制方法。首先建立了机器人乘梯过程的有限状态机模型,然后介绍了基于数据融合理论的多传感器融合定位方法和基于颜色识别技术的机械臂末端位置调整方法,最后提出了有次序目标点路径规划方法及基于云模型的机器人路径跟踪方法。实验表明,所提出控制方法能够保证机器人准确完成乘梯过程,且具有较好的实用性和有效性。