带聚类处理的元搜索引擎的设计与实现

设计实现了一个高扩展性的元搜索引擎,并提出基于关联规则的聚类算法作用于查询结果,大大提高查询结果的可浏览性。实验结果表明该聚类算法在复杂度和聚类效果上均优于传统的k-means算法。     

一种结合社区发现的网页排序算法

社区的存在是互联网的一个重要特性;结合链接分析和社区发现的知识,提出了一种搜索引擎结果排序算法,通过与相同主题下PageRank算法的比较,发现该算法具有良好的排序特性,使网页返回的结果更加相关,排序质量更优化。通过试验,针对十个查询主题展开测试,利用该算法得到的前十个结果的相关程度比相同主题下的PageRank算法提高了4.02倍。     

多功能阵列式触觉传感器的研究

介绍了一种以MEMS技术制作的可定量获取三维接触力信息的 4× 8阵列触觉传感器的结构与工艺 ,提出一种新颖的三维接触力信息的获取与处理方法 ,并给出了实现接触、分布压、接触总力、滑动状态等多种功能的实验结果和主要的技术指标。     

差错信道下基于框架扩展的高效多描述图像编码

由量化框架扩展系数所产生的多描述图像编码,在差错信道下具有良好的图像恢复性能。该文提出一种基于框架扩展的高效多描述图像编码。首先构造一种在量化噪声下具有均方误差意义上最优框架重建的均匀紧支框架。然后以小波零树作为框架扩展的基本运算单元,在小波域对不同子带信息采用不同维度的框架进行扩展。通过不同维度的框架扩展实现对不同子带信息的不同保护。框架扩展后的数据经量化编码形成多描述码流。实验结果证明,相较于其他几种基于框架扩展的方法,该文方法在同样的信道条件下具有更好的图像差错恢复性能。     

基于深度学习的LoRa信号识别研究

针对低信噪比环境下传统匹配滤波算法在LoRa信号解调中误码率较高的问题,提出了一种基于深度学习的LoRa信号识别方法。设计的监督学习神经网络由输入层、卷积层、全连接层、分类层和输出层组成,利用不同信噪比的加性高斯白噪声信道模型生成的LoRa接收信号对神经网络模型进行训练,再将训练好的神经网络应用于LoRa解调的信号识别。仿真实验表明,在系统扩频因子为7且误码率为10^-4时,卷积神经网络的信噪比相比传统的匹配滤波解调方法提升了5～6 dB,相应的自由空间传输距离提升了80%～90%。     

基于一维模型的椒盐噪声去除方法

提出了一种基于一维信号处理去除图像椒盐脉冲噪声的方法,该算法给出了4种二维信号转换为一维信号的模型,用线性处理代替块处理去除图像椒盐脉冲噪声。经过实验仿真并与其他滤波算法比较表明,该算法可以有效地去除图像中的椒盐脉冲噪声,尤其是在计算复杂度上表现了很好的性能,同时也降低了图像边界点处理的边界效应。     

多处理器系统的结构验证方法

随着近年来多处理器的出现,使得处理器的验证变得越来越重要,同时也给验证工作带来了极大的困难和挑战,越来越多的时间和精力要花在处理器的验证工作上。这篇文章将介绍一种在弱一致性多处理器系统中内存一致性的验证方法——数据染色。     

冻结作用下复合填料水分迁移与冻胀特性研究

在补水条件下,对4种聚苯乙烯(EPS)颗粒掺量的复合填料试样施加3种冷端温度(-5,-10,-15℃)冻结,开展水分迁移及冻胀特性测试与分析.研究了冻结作用下复合填料温度分布特征、水分迁移规律和冻胀变形特性,基于温度场和水分场的相关性分析了复合填料抗冻胀破坏机理.结果表明,一定程度地增加EPS颗粒含量,会使复合填料冻结温度与热阻提高,温度传导、冻结锋面移动速率以及冻结深度递减,已冻区含水率增量变小,冻结锋面和未冻区含水率增量变大,冻胀量减少,有助于缓解冻胀破坏.TIF颗粒掺量为0.5%～1.0%(质量分数)时,复合填料抗冻胀性能较好.抗冻胀机制与EPS颗粒的隔热、阻水和吸纳作用有关.     

基于天线下倾角度调整的网络优化

在复杂单频网环境下,延时调整不能完全消除覆盖重叠干扰区,结合上海地区CMMB单频网的实际案例,研究了采取调整发射点发射功率和延时配置方案的可行性。鉴于广播电视发射塔高度高的特点,提出采用调整天线下倾角的方法消除网络中的重叠干扰区,从而使网络整体达到更好的覆盖效果。