快速电磁计算软件包设计与应用

描述了快速电磁计算软件包的设计思想,展现了软件包结构和工程计算结果,并且验证了软件包有效性和通用性,也展现了时域积分方程快速算法的优点。     

基于语义识别的不良倾向性信息过滤系统的设计与实现

文章基于自然语言理解和神经网络技术,通过对实际应用的分析,建立了三个领域知识的规则库,设计了一个针对BBS站点的过滤系统原型,实现了对网络上某一特定内容信息的过滤和监控功能,达到了较好的实用效果。     

一个与Ethernet兼容的多媒体实时传输协议的设计

为适应办公自动化的需要, 探讨了一种集图像( 声音)/ 数据服务于一体的多媒体传输协议, 对协议的集成策略及执行过程进行了详尽说明, 并给出了协议进程的形式描述。经仿真运行证明, 用该协议实现的介质访问控制器( MAC) 能与传统的Ethernet MAC 共存于一个Ethernet 网上。该协议能满足图像( 声音) 的实时传输要求, 该协议只是对MAC 而言的, 因而对现存的数据链路层以上的协议无影响。     

某大坝右岸防渗缺陷和新增防渗排水措施效果分析

某大坝是国内已建工程中覆盖层最深的,尤其是其右岸覆盖层最大深度达420 m。工程运行中发现右岸渗漏量较大,且右岸山坡地下水位整体偏高,局部山坡和排水廊道发生渗透破坏。结合工程现场检查情况和现有监测资料,对该大坝右岸渗流性状进行综合分析,分析渗水主要来源和途径、渗流稳定以及防渗系统存在的缺陷。根据现阶段右岸出现的问题,初拟两种防渗系统延长方式及新增排水廊道的处理方案,运用有限元对渗流场进行计算,对比分析两种初拟方案对减少渗漏量和降低地下水位的效果。结果表明在0+610~0+710底部新增封闭式防渗墙与帷幕灌浆,能有效减少渗漏量并能降低防渗系统右端沿线的水头,新增排水廊道排水孔能有效降低排水廊道附近的水头,对右岸边坡渗透稳定有利。所以,截渗与导排相结合是较为有效的防渗处理措施。     

以用户为中心的异构数据集成方法

为了实现用户数据在不同用户应用程序间的共享,将同一用户分布在不同应用程序上的数据按照统一的数据模型组织,并存放在统一的平台上,用异构数据集成技术处理用户数据模型和统一数据模型间的异构问题,使得不同应用平台之间能实现数据共享。     

基于虚拟仪器技术的地下水探测系统研究

为了整合磁共振测深(MRS)地下水探测系统的测量与反演功能,结合LabVIEW软件在测量与信号处理方面的优势,利用虚拟仪器技术开发了地下水探测系统的上位机系统软件,实现了对探测系统整个操作流程的管理。根据已知探测地区的拉莫尔频率产生激发信号,送至发射/接收线圈,利用快速关断技术实现了发射与接收的快速切换。将采集的弛豫衰减信号送至反演解释算法模块,采用改进的量子遗传算法与截断奇异值分解(TSVD)的联合方法,反演解释了地下含水层的水文地质参数。野外试验表明,该探测系统的工作稳定性好,验证了反演结果的准确性。     

基于层次CPN的OpenFlow建模研究

CPN作为一种形式化方法,得到了广泛的研究与应用,其在网络协议上和工业系统中的应用尤为突出。OpenFlow是一种新的网络交换模型,包含OpenFlow交换机和控制器。文中首先介绍了OpenFlow协议及CPN(Coloured Petri Nets),然后基于层次CPN对OpenFlow网络进行了建模,对每一层的模型都做了详细的说明,充分体现OpenFlow的工作机制。在建模的过程中,详细地考虑了模型中token的选取和变量的定义,使得CPN模型的执行可以描述OpenFlow的动态工作过程。通过CPN工具生成的状态空间对模型的性质进行了简单的分析,证明了它的活性、有界性。最后给出了下一步的研究工作。     

带隐变量的回归模型EM算法

带有隐变量的回归模型具有非常广泛的应用场合,隐回归模型的参数求解问题依赖于自变量的分布假设。基于自变量的beta分布的假设条件,给出了隐回归模型的EM算法,详细地推导了模型中的参数求解过程,给出了使用牛顿法求解beta分布参数的算法,并提出一个合适的初值选择算法。在模拟数据和真实数据的基础上进行了详细的比较性试验,结果表明,对具有不同分布特征的因变量观察值,EM算法能够有效地求解隐回归模型的参数。     

基于AdaBoost.MH的Reyes渲染架构时间预估算法

在大规模真实感渲染系统中,需要对渲染任务进行分解和调度,将其优化后分配给不同的可用计算资源,实现快速集群渲染。为了实现渲染任务的有效分解和调度,提高并行效率,高精度的时间预估算法是不可欠缺的。通过深入研究使用RenderMan规范的渲染器常用的Reyes渲染架构中对渲染时间产生影响的各种因素,分析提取出影响渲染时间的7大要素特征,提出了基于AdaBoost.MH的渲染时间预估算法。通过在基于Reyes渲染架构的渲染引擎中的实验与测试表明,训练集和测试集的准确率分别达到79%和78%,为渲染任务的并行调度奠定了基础,同时也为渲染费用预估提供了依据。     

改进的细菌觅食优化算法

细菌觅食优化算法是一种受大肠杆菌觅食现象启发产生的一种群体进化算法,该算法具有良好的全局优化能力,鲁棒性强,算法简单等优点,但其也存在易早熟,收敛速度慢等缺点. 根据其缺点,提出了一种改进的细菌觅食优化算法,改进后的算法收敛速度加快,在一定程度上避免了易早熟的缺点. 将原算法和改进算法应用于PID参数的在线自整定,通过matlab仿真实验证明了算法改进后的优越性.