基于红外原理的微型多气体检测系统的设计

为了解决目前煤矿瓦斯事故以及大量使用天然气的家庭安全、环境污染等问题,设计并开发了一种具有集成化、微型化的红外多气体检测系统,通过实验数据的测试对比和数据分析,这种系统达到了微功耗、微体积、宽量程、高分辨率等技术要求,且能集成多气体检测的微型检测系统.重点介绍了红外检测的光学原理,以及从单气体检测引入到集成多气体检测的设计思想和方法,并介绍了有关CAN总线的数据传输方式和无线数据通信方式在系统中的应用.     

基于神经网络和支持向量机的电能质量组合评价

电能质量在当代越来越受到重视.根据电能质量的概述,提炼出电能质量评价指标体系,并基于组合评价的原理,运用BP神经网络和支持向量机对其进行评价,通过检验,证明了评价方法的有效性.     

一种光纤陀螺随机漂移的高精度建模方法

为减小光纤陀螺随机漂移,采用时间序列分析法对其进行ARMA模型辨识.提出一种全局最优的模型阶次搜索算法,将模型适用性检验方法中的BIC(Bayesian information criterion)用于模型阶次搜索,并采用Pandit-Wu建模思想,把二维搜索化为一维搜索,得到了模型阶次的一致性估计.提出了一种改进的U-C算法,并与长自回归模型计算残差法相结合共同估计模型参数.它将非线性参数估计过程转化为线性过程,使用了正置与逆置漂移时序参与估计,以前向和后向模型的滤波误差平方和最小为参数估计的指标,在p+1维空间中求极小值.采用上述方法确定的模型其残差标准差为0.002 4°,最大预报误差为0.011 2°,能准确预报光纤陀螺随机漂移趋势.     

声参数的高性能混凝土强度推定模型

为研究高性能混凝土的声波传播特性及实现其强度的快速、准确、无损检测,基于超声波检测方法,应用嫩江、多宝山附近的沙石料,对高性能混凝土对声波的扩散性及其抗压性能与声参量之间的模型关系进行了研究.建立了高性能混凝土抗压强度与声速之间的多种数学模型.通过实测检测数据进行验证,满足精度要求.高性能混凝土的非均质性降低,其抗压强度与声速相关性较好,用超声的方法完全可以实现强度的快速推定.同时,也为将来高性能混凝土地区强度推定曲线的建立奠定了研究基础.     

企业家精神对企业动态核心能力影响的实证研究

以企业家精神和企业动态核心能力的测量维度研究为基础,提出二者影响关系的理论框架模型．通过对368家企业的深度访谈和问卷调查,运用结构方程模型方法对理论模型拟和度,企业家精神对企业动态核心能力影响的路径进行了实证研究．研究结果表明,企业家精神对企业核心能力存在显著、正向且直接的影响,为企业推动企业家精神的培育与企业核心能力的提升提供了相关建议．     

促进发电节能的可中断负荷电价优化设计模型

如果电力系统的备用容量完全有发电机组来承担,可能会产生长期"备而不用"的问题.这不仅会造成资源的浪费,也会导致用户购电成本的增加.通过供电公司与用户之间签订的合同,把用户的可中断负荷作为发电的一种备用,如果系统供给能量,则用户需要向供电公司支付电能价格;如果备用容量不足,系统中断时该用户的电力供给,但供电公司向用户进行其低谷用电的电价赔偿.可中断负荷电价的确定既要有利于发电成本的下降,又要有利于保护供电企业的利益,还要有利于激励用户减少高峰负荷用电的积极性.正是基于这样的目的而讨论可中断电价的优化设计模型.     

IDC万兆网络及虚拟化技术的研究与应用

随着信息化技术在电力行业的不断向前发展,桌面虚拟化、视频监控、会商及软交换等需要高带宽系统的推广应用,IDC千兆网络带宽已不能很好地满足现网运行的需求,如何对IDC进行万兆网络改造,保障关键业务系统的平滑割接,提高网络带宽、传输效率、可靠性及安全性等,确保整个信息系统的正常运行和业务的高效运作至关重要.     

主从结构交换式以太网中实时消息调度研究

为使交换式以太网能满足实时通信的要求,针对FTT SE网络调度模型,提出了一种同时适用于周期性和非周期性实时消息的链路可调度性判定方法。在证明了消息链路调度优化问题MLSOP为NP complete的同时,针对周期性实时消息的链路调度优化给出了启发式算法LSHA。最后,对于周期性和非周期性实时消息分别设计了基于EDF的调度算法。仿真实验表明,在提高网络链路带宽利用率和减小消息平均延时方面,该算法均较FTT SE有明显的优势。     

互动教学法对Java EE课程教学效果的影响研究

为了验证互动教学法对教学效果的影响,在《Java EE及其应用》课堂的教学环节中,采用对比的方式,选择一个班级进行传统教学,另一个班级除了传统教学外,还使用Java EE教学互动平台来进行课程教学,在课堂上和课后给学生提供全方位的互动教学。实验结果证明教学互动平台对于教学效果有明显的积极影响,尤其对于70~89分数段的学生来说具有较明显的促进作用,学生卷面成绩有明显提高。     

由粗到精的虹膜图像离焦模糊评价方法

离焦模糊评价在虹膜识别系统中尤为重要。传统的方法是通过频谱分析测量虹膜图像的离焦模糊程度,这类方法容易受到光照变化以及睫毛和眼皮等噪声区域的影响。提出了一种由粗到精的虹膜图像离焦模糊评价方法。第一步,通过频谱分析去除严重模糊的虹膜图像,进行虹膜图像离焦模糊粗分类。第二步,通过方向金字塔分解,提取虹膜图像的质量特征。在人工合成的离焦模糊虹膜图像数据库中,利用径向基神经网络建立起质量特征与质量等级间的对应关系。通过建立起的模型进行实际的虹膜图像离焦模糊等级预测,以及虹膜图像离焦模糊精分类。在Clarkson数据库上的实验结果证明了该方法不仅可以准确区分清晰图像和离焦模糊图像,而且相比于传统的虹膜图像离焦评价方法更接近于人的视觉感知。