高校二级学院学生信息管理系统设计与实现

在深度剖析了高校二级学院党委书记和辅导员对本院学生信息的管理和查询的需求后,以某学院为例,设计并实现了适合党委书记和辅导员等行政人员管理和查询本院学生全面信息的学生管理信息系统。系统采用分开存储不分学年和分学年的学生信息的模式,实现了轻松管理和查询。     

一种改进的有色噪声背景下信号的检测算法

摘要:对于自回归型(AR)的广义平稳(WSS)高斯有色噪声,以改进的协方差法得到了该噪声未知参数基于AR模型的估计,该估计优于现在广泛使用的周期图方法.然后利用渐进似然函数,建立了广义似然比(GLRT)检测器,该检测器的性能依赖于噪声的未知参数估计的精度,并且得到了检测概率和虚警概率的渐进表达式.通过对含有WSS高斯有色噪声的信号在不同信噪比下的计算机仿真实验分析,结果验证了提出方法的有效性,而且检测性能明显优于原算法.     

随机选择最优个体的量子粒子群优化算法

在分析量子行为粒子群优化算法的基础上,针对算法后期粒子群体容易聚集到一个狭小搜索区域,群体多样性降低的问题,提出了在算法中引入随机选择最优个体的改进方法,提高算法搜索过程中粒子群体的多样性。将改进后的量子粒子群算法与量子粒子群算法、粒子群算法通过benchmark测试函数进行了比较,仿真结果表明改进后的算法更适合解决多峰类的优化问题。     

具有触觉临场感和肌电仿生控制功能的遥控机械手研究

提出了一种结合触觉临场感和肌电仿生控制技术的遥控机械手控制方法．采集手臂皮肤表面的肌电信号（表面EMG）,结合AR模型和贝叶斯分类方法判断出手部的运动模式,控制机械手完成相应的动作．触滑觉组合传感器以压电材料PVDF为敏感体,安装于遥控机械手的手指上．机械手抓握或触摸物体时产生触滑觉,触滑觉信号经处理后通过电刺激来刺激操控人员,实现触觉临场感;操控者可根据触觉临场感来掌握自己的手部动作．实验表明,所提方法能提高遥控机械手的仿生控制能力．     

移动进程的蛰伏性及空间逻辑

界程逻辑(Ambient Logic)定义了一个示范性的空间逻辑来描述移动界程演算中移动进程的空间性质.然而在某些移动计算系统中,界程逻辑对移动进程空间性质的描述粒度是不够的.分析移动进程的蛰伏性质,用蛰伏和活跃来描述移动进程的存在状态,由此给出一种界程逻辑的扩展,称为状态空间逻辑.该逻辑能够描述移动进程的蛰伏性,进而更细粒度地刻画进程空间性质,且其在移动界程演算上的满足性是可判定的.同时还给出了状态空间逻辑公式的形式解释和蛰伏空间公式的逻辑推导规则.     

在癌症分类中基于PPS抽样的集成神经网络算法

针对样本重组的有效性和合理性问题,将PPS抽样技术引入样本重构,提出了基于PPS抽样的集成神经网络算法,以提高个体神经网络的准确性与差异度,并实现动态选择个体神经网络的神经网络集成新方法.最后在结肠癌数据集上进行实验,实验结果表明,该方法与采用多个互相合作互相竞争的个体神经网络集成方法相当,但计算量更小,所用运算时间更少,效率更高.     

语言学组合特征在语义关系抽取中的应用

语义关系抽取是信息抽取中的一个重要的研究领域。目前基于特征向量的语义关系抽取已经很难通过发掘新的特征来提高抽取的性能。本文提出了一种特征组合方法,通过在各种词法、语法、语义的基本特征内部及特征之间进行合理的组合形成组合特征,使用基于支持向量机的学习方法,使得关系抽取的准确率和召回率得到了提高。在ACE 2004语料库的7个关系大类和23个关系子类抽取实验中F值分别达到了66.6%和59.50%。实验结果表明通过对基本语言学特征进行组合所得到的组合特征能够显著地提高语义关系抽取的性能。     

基于LabWindows／CVI的数据库应用程序开发

LabWindows／CVI是测试领域优秀的开发软件,用于开发大型、复杂的测试软件,能获得优良的测试性能,而MicrosoftAccess的数据库开发能力也十分强大,两者的结合可以使得需要测试大量指标和处理大量测试数据的自动测试系统的开发变得更加容易。本文以某电台信号处理模块的自动测试系统的开发为例,详细说明如何在眦Windows／CVI中访问Microsoft Access制作的数据库。结果表明,由此给自动测试系统在数据处理和数据存储方面提高了数倍效率。     

基于遗传算法的芯片检测系统位置配准

针对发光二极管芯片检测系统位置配准的特殊性,建立了与之适应的位置配准模型.提出分步计算的方法,进行遗传算法优化,简化常规方法中的非线性求解问题.结果显示,该模型及其解法满足了发光二极管芯片位置配准要求,计算过程较为简便,易于数值求解.所提出的先进行常规求解,由常规解推演出搜索范围,而后进行遗传迭代搜索的方法结构简单、能实时在线检测、非接触及高精度等特点,对于其他图像模型的参数求解也具有很大的意义.     

考虑风电不确定性的交直流配电网低碳分布鲁棒优化调度

为增加配电网风电的消纳能力,减少碳排放,建立了一种交直流配电网低碳分布鲁棒优化调度模型。分析风电预测误差和预测出力历史数据之间的正相关性,采用混合Copula函数,建立它们之间的联合概率分布,得到风电预测误差的条件概率分布。将交直流配电网解耦为交流和直流子网,以各自综合运行成本最小为优化目标,在交流子网优化模型中引入碳交易机制,建立交直流配电网分散协调优化模型。以得到的风电预测误差的条件概率分布为参考,构建了基于K-L散度的分布鲁棒模糊集。利用拉格朗日对偶理论,将优化模型转化为单层优化目标模型,并利用交替方向乘子法进行分散协调优化求解。基于修改后33节点交直流配电网模型的仿真结果表明所提模型能有效减少配电网侧碳排放量,显著提高风电消纳能力。