感性工学在护理床护栏设计中的应用研究

目的进行感性工学在护理床设计中的应用研究。方法运用语意差分法将用户对护理床的感性意象从形、色和质3个方面分解量化,建立由10对意象形容词及10个样本图片组成的语意空间。使用里特量七级语意差分问卷进行调查,运用主成分分析法进行降维。以护理床护栏为例,使用数量化理论I建立感性意象和设计元素之间的映射关系,指导新产品开发。结论依据感性工学理论设计的新护栏较好地匹配了用户需求,感性工学的应用可以为护理床的设计提供一种新的思路,有助于企业和设计师确定产品开发方向,具有一定的实用和推广价值。     

RME:基于滑动窗口的实时人脸检测算法

研究了基于滑动窗口的视频实时人脸检测,提出了刚性运动估计(RME)算法.该算法以小尺度人脸瞬时刚性运动为假设,根据几何变换对窗口图像的运动进行描述,以光流代替运动矢量计算运动参数进而识别窗口图像的刚性、非刚性运动类型,通过排除非刚性窗口以提高人脸检测效率.对比实验与分析表明,该算法在准确率与时间效率方面具有优势.     

碳包覆镍纳米胶囊/石蜡复合材料电磁波吸收机制

利用直流电弧等离子体法在甲烷气氛中制备碳包覆磁性镍纳米胶囊(Carbon-coated Ni nanocapsules,Ni(C)NCs),将它作为电磁波吸收剂,按照质量比10%、20%、30%和40%与有机石蜡基体复合,在0.1~18GHz范围内测定其复介电常数和复磁导率,并对其电磁波响应特性及吸收机制进行了研究。研究结果表明,Ni(C)纳米胶囊具有明显的极化损耗特征,其介电常数在低频范围内随频率提高而急剧衰减,而磁导率具有宽化的多重共振峰;随着Ni(C)纳米胶囊添加量的增加,其介电常数逐渐增加,其复磁导率实部和虚部分别在0.1~8GHz、0.1~10GHz出现增加,而在8~18GHz和10~18GHz范围内出现实部减小和虚部平缓变化的特征。根据极化、涡流以及反射损耗的理论分析,发现Ni(C)纳米胶囊以介电损耗为主,并对相关机制进行了探讨。     

基于氧化石墨烯/金纳米棒复合基底的SERS性能分析

以具有拉曼散射表面活性的金纳米棒(AuNRs)与氧化石墨烯(GO)溶液混合。通过控制AuNRs的尺寸、用量,抽滤制得氧化石墨烯/金纳米棒(GO/AuNRs)复合薄膜。利用紫外-可见分光光度计、透射电子显微镜(TEM)对制得的GO/AuNRs进行了表征和分析,并且采用拉曼光谱研究GO/AuNRs基底的表面增强散射(SERS)效应。结果表明,GO/AuNRs基底的SERS性能能够对芳香烃类大分子物质起到信号增强的作用。以罗丹明B(RhB)为探针分子验证其拉曼增强效应,在超微量浓度时依然具有较强的拉曼信号,增强因子达到2250。     

导弹数字舵机多通道信号转换及传输系统设计

针对全数字电动舵机无法直接使用传统的模拟信号及数据传输过程中丢帧、串帧、等待时间过长等问题,设计了一种基于DSP的多通道信号转换及传输系统,该系统采用片外AD及DA转换器实现信号转换,并针对传统通信算法存在的弊端,提出新的方法,实时配置FIFO中断等级,实现存在扰动情况下的无丢帧、无串帧通信,且执行时间37μs,提高了系统的稳定性、实时性。     

基于集对分析的保障能力薄弱环节改进模型研究

确定保障能力薄弱环节对提高部队保障能力至关重要,目前保障能力薄弱环节确定有指标评估得分法和权重法两种方法,两种方法均存在一定的片面性。针对存在的问题,提出一种基于指标裕度空间和权重的求指标薄弱度的方法查找、确定保障能力薄弱环节,并且将集对分析的思想应用到指标优化和指标裕度空间的分析求取上,使指标薄弱度更加精确。最后结合某基层一级保障单位进行实例,运用Matlab软件仿真模型,进行保障能力指标薄弱度分析,并与目前存在的两种方法对比分析,实践证明所提出的方法更适用于保障能力薄弱环节的确定。     

基于Biclustering的中医药症关系分析

针对中医临床中的药症关系知识发现问题,在计算药症相关相似度的基础上,采用Biclustering分析方法获得中医临床诊疗中的重要药物配伍信息,并发现与这些药物配伍相应的临床症状。研究结果表明,Biclustering方法是一种有效的中医药物配伍和药症关系分析方法。     

基于双曲线映射签名的高效可分电子现金系统

基于双曲线映射的签名设计了一种新型可分电子现金方案,方案中有效地加入了压缩支付和批处理支付,计算时间复杂度较小,从而使得系统的整体效率较高。另外,方案中无需可信第三方(TTP)的参与,因而系统的整体开销较小。方案的安全性基于q-SDK假设、计算离散对数困难性假设以及单向散列函数存在性假设。     

基于动态权重裁剪的快速Adaboost训练算法

提出了基于动态权重裁剪的快速Adaboost训练算法,当训练数据集较大时,可以大大提高训练速度.基于动态权重裁剪的Adaboost训练算法在每次迭代过程中舍去权重较小的大多数样本,保留权重较大的少数样本进行训练,迭代完成后检查这个利用少量样本训练得到的弱分类器在所有样本上的分类性能,如果错误率大于0.5,则扩大样本的数量重新训练本次迭代的弱分类器.由于在大多数迭代过程中,只利用了少量样本进行弱分类器的训练,从而提高了整个算法的训练速度.     

基于混沌级联的语音频域实时加密系统

针对现有语音实时保密通信系统中系统空载密钥泄漏现象导致容易遭受基于自适应同步控制方法攻击的问题,采用混沌级联对语音频域进行实时加、解密。该方案实现零密钥泄漏,有效抵御了基于自适应同步控制方法的攻击。系统测试分析结果表明,该方案是有效、安全的,优于基于单组混沌系统对时域的加密方法。