软件开发中的数据驱动设计思想

主要阐述了数据驱动的设计思想和结构化编程、面向对象编程。通过一个简单的示例程序,介绍了数据驱动的概念,数据驱动在测控领域软件设计中的应用,指出了数据驱动设计思想在软件开发中的意义。     

基于MODIS数据的浙江省植被覆盖度时空变化分析

以浙江省为研究区,基于2009—2018年MODIS_NDVI数据,采用MVC最大值合成法获取逐月NDVI值,利用改进的像元二分模型估算2009—2018年植被覆盖度,结合DEM数据及《浙江省林地保护利用规划》(2010—2020年)中的林地分区,分析浙江省植被覆盖度的时空变化情况。结果表明:①2009—2018年浙江省植被覆盖度总体处于高盖度级别,存在缓慢降低的趋势。②2009年和2018年的植被覆盖度空间格局基本一致,即浙南山地区、浙西山地丘陵区>浙中丘陵盆地区、浙东沿海丘陵海岛区>浙北平原区;植被覆盖度变化以稳定为主,占总面积的62.79%,退化区域面积大于改善区域面积,退化趋势以浙北平原区最为严重,占总面积的6.73%,改善趋势以浙南山地区最为明显,占总面积的4.87%。③各地形因子范围内的植被覆盖度变化均相对稳定;不同高程范围内,明显退化区域在高程100 m以下,明显改善区域在高程200 m以上;不同坡度范围内,退化最明显区域为坡度[0°,5°)范围,明显改善区域为坡度15°以上;不同坡向间,植被变化的差异并不明显。研究成果可为该地区的生态环境建设和水土流失防治提供理论依据。     

深度学习的图像实例分割方法综述

实例分割是一项具有挑战性的任务,需要同时进行实例级和像素级的预测,在自动驾驶、视频分析、场景理解等方面应用广泛.近年来,基于深度学习的实例分割方法迅速发展,如两阶段检测器Faster R-CNN扩展出的聚焦于网络的精度而非速度的强大实例分割基准Mask R-CNN,一度成为实例分割的标杆.利用高速检测的单阶段检测器延伸出的实例分割算法YOLACT填补了实时实例分割模型的空白,具有较高的研究和应用价值.本文首先对实例分割算法进行了类别划分,然后对一些代表性的算法及其改进算法进行了深入分析,并阐述了相关算法的优缺点,最后对实例分割方法未来的发展进行了展望.     

网络攻击与防御技术的研究与实践

网络攻击与防御是信息安全领域的核心内容,采用攻防角色分组的情境实践模式,将其分解为扫描、网络嗅探、口令破解、欺骗攻击、拒绝服务攻击、缓冲区溢出攻击、Web攻击、SQL注入攻击、木马攻击、计算机病毒、手机病毒、防火墙与入侵检测等12个专题,对应12个学生小组,每组6名学生,攻击和防御各半。通过课程实践,有效培养学生的实际动手能力、自主学习、分析问题、解决问题的能力,以及团队协作和组织能力。     

基于暂态零序能量的配电网故障选线方法研究

针对中性点经消弧线圈接地系统发生单相接地故障时因故障边界复杂、随机,故障稳态分量小,零序瞬时功率倒相而导致传统的单一特征量选线方法失效问题,提出了一种新的基于暂态零序能量的选线方法。该方法通过一种数字滤波器来滤除暂态零序电流中的不对称分量和稳态工频分量,得到各条线路零序电流和母线零序电压的暂态纯故障分量,由此构造暂态零序能量,并根据暂态零序能量的大小和方向判断故障类型及线路,即发生单相接地故障时,非故障线路暂态零序能量的方向为正,故障线路暂态零序能量的方向为负,且其绝对值为其余线路暂态零序能量之和;发生母线接地故障时,母线暂态零序能量的大小为其余线路暂态零序能量之和。针对母线暂态零序能量受噪声影响大而导致选线灵敏度低的问题,提出将自动重合闸技术应用到该选线方法中的方案。Matlab仿真结果表明,该选线方法的准确性、可靠性较高。     

双吊具欠驱动桥吊的建模与仿真

较之于传统的单吊具桥吊,双起升双吊具桥吊是一种新型高效集装箱装卸机械,但其本质上是一类复杂的欠驱动非线性系统,其建模和控制方法存在较大难度。利用拉格朗日分析方法和仿真手段对双起升双吊具桥吊的动力学特性进行了研究,分析了吊绳长度和负载变化对桥吊动态特性的影响,以及作业环境中的摩擦力和空气阻力对模型特性的影响;建立了双起升双吊具桥吊的动力学模型,并进行了简化。最后,仿真研究为验证双起升双吊具桥吊的动力学模型的正确性提供了依据。     

基于灰色关联支持向量机的粮食产量预测

研究粮食准确预测问题,由于粮食产量受到多种高维非线性、随机性和有限样本等因素的影响,单一模型不能全面描述其变化趋势,预测精度较低。为了提高粮食产量预测精度,提出一种将灰色关联支持向量机的粮食产量预测模型。首先采用灰色关联分析确定粮食产量变化主要影响因子,然后通过支持向量机学习建立粮食产量与因子之间的非线性映射关系,最后为避免人为选择参数的盲目性,采用遗传算法确定支持向量机参数并对将来粮食产量进行预测。利用1978-2011年我国粮食产量进行仿真,并将预测结果与单一机模型进行对比。结果表明,灰色关联支持向量机提高了粮食产量的预测精度,可以较好地应用于粮食产量预测中。     

基于构件的Web系统前馈神经网络可靠性模型

对基于构件结构复杂度较高的Web系统进行可靠性评估时,基于状态或基于路径的软件可靠性评估模型计算复杂度较高,鲁棒性不足。为此,提出了一种计算复杂度低、鲁棒性强的基于构件的前馈神经网络可靠性模型CBPRM。CBPRM将Web系统中各构件的可靠性作为前馈神经网络输入,并基于构件可靠性敏感度对神经元进行动态优化,Web系统可靠性评估由前馈神经网络输出实现。理论分析和实验结果表明,在基于构件结构复杂度较高的Web系统可靠性评估中,CBPRM的计算复杂度低于对比模型,并可确保可靠性评估精度。     

基于图像仿射不变特征点的零水印算法

本文提出了一种基于图像提升小波变换和仿射不变特征点的零水印算法。首先对图像进行3级提升小波变换,然后在低频部分,利用Harris-Affine算子提取出图像的仿射不变特征点和仿射协变特征区域,利用这些特征区域来构造零水印信息。实验证明,该算法不仅对常规信号处理攻击和简单的几何攻击具有很强的鲁棒性,对于剪切、纵横比改变、行列去除,局部扭曲等较复杂的几何攻击也具有较强的抵抗能力。     

一种CVT等效电路参数的识别方法

为了实现对电容式电压互感器(CVT)谐波传递模型的定量分析,文章提出了一种CVT等效电路参数的识别方法.该方法通过测量CVT频率响应,建立起了关于CVT等效电路参数的非线性方程,并利用高斯-牛顿法实现了非线性方程的求解.根据CVT的实际参数,利用Matlab-Simulink平台搭建了CVT等效电路,并设计了验证该方法性能的实验方案.仿真实验结果表明,该方法能够克服测量误差的影响,具有可行性和较高的应用价值.