Java程序设计的信息化课程建设的实践与探讨

在网络信息发达的时代,信息化课程是大势所趋。提倡建设信息化教学平台,以Java程序设计课程为例,探索新型信息化教学平台,是现代教学实践探索的一个重要问题。本文在介绍Java程序设计的实践教学模式和信息化教学平台的基础上,与传统课堂教学的优势相结合,实现对教学资源的重构与学习空间的扩展,延伸高校信息化教学工作的改革思路,促进信息化技术与传统课程教学的融合。     

基于OTN技术的电力通信网络业务路由优化算法

本文基于OTN(Optical Transport Network;光传送网)技术提出了电力通信网络业务路由优化算法,通过仿真分析,结果表明此算法可优化电力通信网络既有OTN业务,实时有效均衡网络风险,提升OTN业务运行可靠性与稳定性;此算法的适应度函数优化设计,可促使现有网络业务路由分配的时候,更加趋向选取光信噪比参数值相对较高的光通道,所以通过此网络业务路由优化算法,OSNR(Optical Signal Noise Ratio;光信噪比)均值可显著提高;可实现网络业务路由优化,实现最佳风险均衡,且算法效率与收敛性较高,值得大力推广.     

基于改进迭代最近点算法的接骨板贴合性快捷计算方法

为了快速计算出接骨板在断骨表面的最佳贴合位置,以减少手术中接骨板反复调整的次数,提出了一种基于改进迭代最近点（ICP）算法的接骨板贴合性快捷计算方法。首先,由医生指导在断骨表面选取贴合区域,并利用接骨板表面点的法向量之间的夹角提取接骨板的内曲面点云;然后,在对两组点云模型进行平滑处理并采用格点采样的方式来简化点云模型后,利用点云之间的特征关系进行初始配准;最后,对接骨板内曲面点云模型进行边界及内部特征关键点提取,并采用K-维树（KD-Tree）搜索邻近点,对接骨板的特征关键点和断骨表面选取区域执行ICP精确配准。以胫骨为例进行实验,实验结果表明,所提算法相较于近年所提配准算法在保持较高配准度的同时提高了配准效率,能够实现胫骨不同受损类型与接骨板之间的快速配准,并且对其他受损骨骼具有通用性。     

基于ZYNQ飞艇囊体应变在线监测系统设计

针对当前高空飞艇囊体的应变实时测量装置无法同时具备体积小和实时测量的工作属性,创新性地用光学器件和感光元件配合,对工作中飞艇囊体两个固定点的相对位移量进行测量,提出了一种能够在线监测飞艇囊体应变的测量装置,能够实现应变在线测量且测量精度高;采用TCD1500C电荷耦合器件作为数据来源;主芯片采用ZYNQ处理器,ZYNQ能够具备FPGA的并行处理能力和Cortex的数据调度能力,能够处理CCD高速数据;通过自定义IP核,使用PS端与PL端互联AXI协议,实现了高速、大量数据传输;为了得到应变信号,采用了将应变信号转化为位移信号进行采集的方法,之后将位移信号采集存储至SD卡中并周期性显示到上位机上,实现地面对飞艇囊体应变的实时监控;实现了飞艇囊体应变的实时测量并把测量精度提高至0.1％.     

基于SWMM的铁心桥实验基地内涝防治效果模拟

基于南京水科院铁心桥实验基地的地形、下垫面条件等数据构建了SWMM,模拟了实验基地象目湖观景平台和水上餐厅两个监测点在不同降雨重现期、低影响开发措施、溢流孔设置和水泵强排条件下受淹情况。结果表明,初始水位较低(25.1 m)时,象目湖遭遇500年一遇的降雨事件时水位并未抬升至水上餐厅。初始水位较高(25.6 m)时,200年一遇和500年一遇的降雨事件中水上餐厅受淹持续时间分别为7 h和11 h。采用集水池、雨水花园和生物滞留池3种LID措施对象目湖水位峰值影响模拟结果显示,在5年或10年一遇的降雨事件中雨水花园和集水池可以分别降低象目湖峰值水位0.06 m和0.02 m,生物滞留池没有削减峰值水位。在降雨量为218.5 mm的20160707次降雨事件中LID措施削减象目湖水位效果不明显。水泵抽排流量越大,象目湖水位越早回落到观景平台以下。LID在应对造成城市内涝的低频次、短历时强降雨方面作用有限,铁心桥实验基地象目湖内涝防治应以加强水文气象预测和水位管理、加大溢流孔尺寸和采用水泵强排等措施为主。     

沙河河道防洪防护设计探讨

为了解决沙河采砂、岸坡坍塌、难以满足防洪需求等问题,采取河道防洪综合治理。通过方案比选结合现状河道清除河道堆积物,采用土工膜土堤、垂直防护护脚及格网土石笼+钢丝石笼相结合的护坡形式,可满足渗流稳定和防洪要求,同时具备经济、环保等优势。     

基于MLP和SPSO的机器人行为选择与运动控制方法

针对传统行为选择机制(ASM)不能很好地做出控制决策的问题,提出一种基于多层感知(MLP)前馈神经网络的ASM,并将其应用到移动机器人目标跟踪中。首先,根据具体应用场景预定义多个机器人行为。然后,根据机器人配备的图像和红外传感器获得的目标位置和障碍物信息,通过MLP神经网络从预定义行为中选择出所需执行的行为。另外,为了构造最优的MLP模型,采用一种简化粒子群算法(SPSO)来优化网络权值参数。机器人目标跟踪仿真的结果表明,提出的ASM能够准确选择出合适的行为,实现了控制机器人跟踪目标移动且能够避开各种障碍物。     

超细Al（OH）3的粒度控制研究

采用铝酸钠种子分解法制备超细Al（OH）3.用X射线衍射仪（XRD）表征了样品的晶相组成,用扫描电子显微镜（SEM）观察了样品的形貌,用激光粒度分析仪测定样品的粒度分布.研究了NaOH浓度、NaOH/Al（OH）3摩尔比,分解温度,分解时间、晶种率和搅拌速率等因素对Al（OH）3的粒度的影响.结果表明：NaOH浓度越高,分解温度越低,NaOH/Al（OH）3摩尔比越小,得到的Al（OH）3颗粒的粒度越小.试验条件为：NaOH浓度180 g/L,NaOH/Al（OH）3摩尔比1.15,分解温度40℃,分解时间26 h,晶种率8％,搅拌速率200 rpm时,氢氧化铝颗粒的平均粒度为2.89 μm.     

基于OGSA的软件资源共享技术研究*

针对软件资源共享需求,给出了软件资源共享模型;比较了软件资源共享与网格的相似特点,设计了基于OGSA的软件资源共享系统,详细介绍了系统的体系结构和系统实现的关键技术。考虑到影响软件资源共享服务器性能参数的动态不稳定性和不可公度性,运用模糊多目标格序决策的方法对满足SRSR的软件资源服务器进行了优选。     

基于稀疏强特征提取的三维地震数据完备方法

随着复杂储层地震资料特征筛选的机器学习技术的进步,如何有效地对参与地震属性优选和储层反演的地震样本进行采集和分析,成为目前智能地震预测领域的一个研究热点。目前的方法多着重于模型分类算法的改进,在标签的制作和采集方面不仅耗费大量时间进行人工标注,还存在标签不平衡情况下类内可靠性、类间平衡性不强等问题。为此,提出基于稀疏强特征提取的三维地震数据完备方法。首先,基于多数决原则的样本分割(Sample Segmentation Based on Majority Rule, SSMR)寻迹多尺度、多标签三维地震样本,进行采集、自动标注;然后,改进标签洗牌平衡方法(Improved Label Shuffling Balance Method, ILSB),通过“2+1”的样本增广平衡策略进行数据完备处理,改善样本采样不平衡性导致的模型训练偏向性;最后,利用基于最小L₁范数稀疏表示对奇异值分解结果进行强特征提取(Minimum L₁-norm Based Sparse Representation for Feature Extraction, L