基于神经网络的电力并网逆变器控制技术研究

研究了电流模式控制的电力并网逆变器的PR( proportion resonant)控制策略,针对提高并网供电功率优化逆变换器设计,分析了含LCL滤波器的电流双环控制电力并网逆变器模型.目前采用的比例谐振控制器难以用数字控制器实现的问题,提出了BP神经网络的增量式PR控制技术.在MATLAB平台上,建立数学模型仿真.仿真结果证明,在电流发生突变情况下,采用BP神经网络的电力并网逆变器的增量式PR控制,电流波形具有更好的动态性能与静态性能.对神经网络训练进行仿真,结果表明,并网供电控制取得良好的供电效果,为设计提供了参考依据.     

FLSP:一个高效的系统级垃圾收集算法

垃圾收集是Java操作系统的核心功能,它直接影响到整个系统效率。现代Java操作系统中使用的垃圾收集算法普遍还是沿用应用程序级的垃圾收集算法。应用程序级垃圾收集算法的优化主要面向于普通的Java虚拟机。而Ja-va操作系统与Java虚拟机相比有更高的操作权限和更灵活的资源管理策略,如何利用这些特点和权限来提高垃圾收集算法的效率是以前的垃圾收集算法所没有考虑的。本文分析了操作系统下内存管理和垃圾收集的特点,在JUnicorn操作系统上,利用操作系统平台提供的便利,设计并实现了一个高效的系统级垃圾收集算法FLSP。测试数据表明,在操作系统级别,这种垃圾收集算法能够提高13%的系统性能,并且使垃圾收集的停顿时间缩短50%。     

“数字海洋”原型系统设计与实现初步

基于现有数字海洋的概念及其相关研究,结合对我国数字海洋建设战略部署的分析,设计了中国数字海洋原型系统框架;另外,根据用户类型和应用需求的不同,设计了数字海洋原型系统公众版和管理版的功能模块;并从数据处理流程和信息服务需求角度分析了数字海洋原型系统数据处理及信息服务模式;最后给出了原型系统实现的初步进展。     

一种高性价比CAN总线适配卡的设计与实现

针对传统CAN总线设备存在的系统规模大、功耗高、成本高等问题,提出并实现了一种高性价比CAN适配卡系统。介绍了系统总体结构,阐述了软硬件组成及其功能,并给出硬件具体设计方案及驱动程序的实现方法。经实践证明,该适配卡系统完全可满足实际需要且结构简单、能耗低、稳定性能好。     

一种基于Vague-Sigmoid核的支持向量机研究

Sigmoid核最初起源于神经网络,目前在支持向量机中也得到了广泛应用,但由于核矩阵的非半正定性,其应用受到一些限制.研究表明Sigmoid核可以用简单的模糊三角隶属函数来近似替代,使得其学习效率能进一步提高.本文首先分析模糊支持向量机的特性,将模糊理论用于支持向量机的核中,并在此基础上提出了基于Vague-Sigmoid核函数的支持向量分类器.该方法充分结合了Vague集的自身优势,用基于Vague集的相似度量来代替了常规中的样本间的点积计算方法.将文中提出的方法应用于标准数据集中,并与传统的Sigmoid核方法、Fuzzy -Sigmoid核方法进行了实验分析, 实验表明文中提出的方法在不损失精度的情况下,能较好的提高算法的执行效率,取得了较好的实验结果;同时也表明在支持向量机中能利用Vague-S igmoid核取代替传统的Sigmoid核,从而减少对Sigmoid核的限制.     

基于多服务器的WebGIS的设计与实现

随着WebGIS在社会各领域的广泛应用,对其服务能力与系统性能提出了更高的要求.本文提出了用多台服务器构建一个WebGIS服务平台的设计方案,在每台服务器上均配置Web服务程序并可相互调用,实现了多台服务器的无缝集成.利用Ajax改善系统的交互性,用Java Servlet实现了多服务器的协同服务.实践证明该设计方案可行,系统的稳定性和服务能力均有很大改善.     

P2P文件共享系统的内容过滤方案

抑制非法内容共享行为是P2P文件共享系统需要解决的重要问题。Maze系统从活跃对等用户入手,提出基于文件流行度的过滤策略。模拟实验证明该过滤技术能迅速减少不良文件下载的次数和网络带宽资源的消耗,方法简单实用,可以对大规模系统中的内容进行有效控制。     

基于遗传算法和广义交叉原理求解正则参数

本文研究了正则化方法中正则参数的求解问题,提出了一种新的正则参数求解策略,即利用遗传算法基于广义交叉检验准则求解正则参数,数值模拟验证了该方法的可行性和有效性。     

一种复合数据加密机制的研究及应用

矿产资源管理系统中的票证涉及到巨大的经济利益,票证的安全性成为一个亟待解决的关键问题.本文设计了一种复合数据加密机制,采用多种编码技术,混合运用AES和ECC加密算法对不同敏感程度数据进行加密,而将数据存储到不同介质磁盘和RFID存储器上,同时由二维条形码与RFID电子标签共同实现票证的身份认证.运用该机制的矿产资源管理系统具有很高的安全性,产生了巨大的经济和社会效益.     

基于数据挖掘的体育训练决策支持系统

在我国,大学生的体育运动一般是通过体育课堂学习与业余锻炼为主,基本上是处于一种无序状态.本文介绍了采用数据仓库技术和数据挖掘技术构建的大学生体育训练辅助决策支持系统,把大学生的不同方面实现有机的集成,把科学的训练理论、先进的训练方法应用于大学生体育运动训练管理,该系统是基于南昌大学在校大学生的体育成绩及身体检查表等数据,通过数据挖掘技术产生新的知识规则来充实知识库,根据用户输入选择相应的模型并结合知识库中的规则来逐步产生一套合理的体育运动高中训练方案.