基于通用分组无线业务短信控制的LED点阵屏设计

为满足中小商家的使用需求,给出了一种低成本、内容更新便捷的远程控制点阵LED文字显示屏的方案。该系统采用单片机(MCU)作为系统处理核心,采用 GPRS/GSM通信标准,通过显示屏上通用分组无线业务(GPRS)模块接收手机发送的控制命令及显示数据,经处理后控制LED显示屏的扫描显示,实现点阵屏远程更新显示内容。经一段时间的使用,系统运行稳定可靠,基本达到设计要求。     

基于门限关联度的多特征量性能可靠性评估

针对具有多个特征参量的产品性能可靠性评估问题,提出一种基于门限关联度的多特征量性能可靠性评估方法.该方法利用灰色系统理论中的多参数关联分析方法计算多性能特征量的待检状态与标准状态的关联度,通过关联度的大小来判断系统的性能状况,进而对系统的性能可靠性进行评估.最后以某电路为例,对其监测数据分析得出给定时间条件下,该电路的性能可靠度为0.75,从而验证了该方法的有效性和实用性.     

基于分布式控制系统的空间大型末端执行器抓捕策略

针对空间大型机械臂冈其关节和臂杆柔性带来的抓捕前定位问题,为一种具有柔性捕获接口的新型末端执行器设计了分布式控制系统,并建立了以捕获环收缩速度为主要控制对象的抓捕策略,可实现稳定且高效的抓捕.其中,该控制系统由传感器单元、上层控制单元和3个模块化的底层驱动单元组成.传感器单元和底层驱动单元集成在末端执行器内部,采集系统...     

多自由度仿生假手嵌入式控制系统及其抓取策略

为一种能够实现5 指独立动作以及具备人机交互能力的多自由度仿生假手设计了手部嵌入式控制系 统．该系统由传感器系统和运动控制系统构成,集成于假手机体内部,通过通信总线与上层控制器交换信息．传感 器系统包括3 种类型,共12 个传感器,可为假手自主抓取以及人机交互中的感觉反馈提供数据,运动控制系统用于 控制、驱动各手指动作．此外,本文以基于位置的阻抗控制为底层,以动作预构形为上层设计了分层控制策略．实 验表明,该嵌入式控制系统和分层控制策略使假手实现了自主抓取功能,提高了抓取的柔顺性、稳定性和适应性．     

空间机器人目标捕获过程中的载体姿态扰动优化

针对自由飘浮空间机器人在捕获目标的过程中会对其载体姿态产生扰动的问题,提出了一种新的笛卡儿轨迹参数化方法.建立了反映载体姿态变化的日标函数,该函数既可以限制机器人关节角的运动范围,也可以避免动力学奇异的影响.利用遗传算法进行目标函数的优化,有效降低了空间机器人末端执行器在跟踪笛卡儿轨迹时对载体姿态的影响.仿真结果验证了...     

基于复杂网络社团划分的网络流量分类

随着网络的高速发展以及各种应用的不断涌现,采用端口号映射或有效负载分析的方法进行流量分类与应用识别已难以满足应用的需求。以流为网络节点、流之间统计特征的相似度为边,构建流相关网络模型,利用Newman快速社团划分算法(NFCD)对流相关网络模型进行社团划分,得到了流的聚类结果,实现了网络流量的分类,并与先前的两种无监督的流量分类算法(K-Means,DBSCAN)进行了对比。实验结果显示,利用NFCD算法具有更高的准确率,并能产生更好的聚类效果,且不受输入参数影响。     

一种基于智能卡的匿名公平移动支付系统

提出了一种基于智能卡的匿名公平移动支付系统模型,基于该模型提出了一个可追踪匿名的脱线式数字现金协议,它使用智能卡作为分布匿名代理,实现了数字现金的动态匿名和兑零的功能;证明了匿名数字现金满足安全性和可追踪匿名性,该协议的效率高于基于盲签名和匿名代理服务器技术的协议.提出了一个关于时间敏感商品的公平移动支付方案,即使用智...     

面向P2P特定信息的传播动力学模型研究

鉴于P2P特定信息传播与传染病传播的相似性,传播动力学是P2P特定信息传播的最新研究方向。针对现有传播动力学模型都不能准确模拟P2P特定信息传播过程的问题,对现有的SEIR传播动力学模型进行改进,建立了SEInR模型。该模型的主要特点包括:将传统的感染者(I)分为n个子类,每个子类赋予不同的模型参数;建立潜伏者(E)与移除者(R)之间的转换关系等。应用现代数学中的矩阵理论,得到SEInR模型的基本再生数计算公式,并对其进行分析。仿真结果表明,所提出的SEInR模型比传统SEIR模型能够更准确地模拟P2P特定信息传播过程,得到的基本再生数计算公式能够准确反映P2P特定信息的传播阂值。     

基于差异进化的克隆选择算法

针对免疫算法在全局优化过程中多样性不足的问题,将差异进化引入克隆变异操作中,提出了一个新的改进的克隆选择算法——基于差异进化的克隆选择算法(DECSA),算法将差异进化和克隆超变异相结合,促进了抗体与抗体之间的信息融合,使得子代抗体继承父代抗体的信息的同时,携带着不同父代个体信息,丰富了抗体种群的多样性,实现了在同一父代抗体周围的多个方向同时进行全局和局部搜索。对13个标准测试函数的测试结果及与已有的算法的比较表明,该算法表现出较好的局部搜索和全局搜索能力。     

模糊系统的微粒群并行聚类算法

为了解决大规模的数据聚类问题时需要的大量计算,提出了一种模糊系统的微粒群优化并行k-means聚类算法。该方法利用模糊规则,动态地调整微粒群惯性权重和加速因子,克服群体逐渐失去迁移性而停止进化的问题,保证群体多样性而避免陷入局部极小值。采用任务并行和部分异步通信模式,降低计算时间。实验结果表明,该算法在并行机群上运行时,加快了聚类算法的计算速度,提高了聚类质量。