基于WZ-2188超声波流量计煤气流量检测及其补偿中的应用

根据梅山钢厂石灰窑现有采用孔板流量计测量煤气流量所存在的问题,提出了一种基于WZ-2188超声波流量检测为基准,结合孔板流量计流量检测的双重检测方法,实现了石灰窑供气系统煤气流量的准确测量,并以此为基础实现煤气流量在线补偿。此补偿方法对于采用孔板流量计测量煤气流量的套筒石灰窑均适用。     

Exploring the tidal effect of urban business district with large-scale human mobility data

Business districts are urban areas that have various functions for gathering people, such as work, consumption, leisure and entertainment. Due to the dynamic nature of business activities, there exists significant tidal effect on the boundary and functionality of business districts. Indeed, effectively analyzing the tidal patterns of business districts can benefit the economic and social development of a city. However, with the implicit and complex nature of business district evolution, it is non-trivial for existing works to support the fine-grained and timely analysis on the tidal effect of business districts. To this end, we propose a data-driven and multi-dimensional framework for dynamic business district analysis. Specifically, we use the large-scale human trajectory data in urban areas to dynamically detect and forecast the boundary changes of business districts in different time periods. Then, we detect and forecast the functional changes in business districts. Experimental results on real-world trajectory data clearly demonstrate the effectiveness of our framework on detecting and predicting the boundary and functionality change of business districts. Moreover, the analysis on practical business districts shows that our method can discover meaningful patterns and provide interesting insights into the dynamics of business districts. For example, the major functions of business districts will significantly change in different time periods in a day and the rate and magnitude of boundaries varies with the functional distribution of business districts.     

工业软测量模型结构与输入变量选择的研究

针对过程工业中难以直接测量的变量建立其软测量模型,对于实现关键指标的在线监测和实时控制具有十分重要的意义.变量的选择直接关系到神经网络软测量模型的预测性能,针对现有输入变量和网络结构选择方法在工业应用中的不足,提出了一种基于敏感度分析的方法来确定网络输入变量集和前馈神经网络隐含层节点个数,并建立了高密度聚乙烯(HDPE...     

引导学生自主学习,在实践中培养创新型人才

<正>1研究背景近年来,计算机硬件,特别是多核技术及嵌入式技术的发展,给计算机相关研究带来了新的契机,同时也对计算机相关课程的教学产生了深远影响。多核技术的发展使未来大多数的软件     

无线传感器网络山洪监测数据汇聚平台

针对山洪形成原因的复杂性和不确定性,本文通过BP神经网络对历史数据进行整理,提出了基于多传感器信息融合的数据汇聚平台的设计。此平台可以实现实时汇聚小流域水位、降雨量等监测数据,对汇聚数据进行数据解析、信息融合,通过GPRS将采集的数据发送到远程后台数据中心。本文在硬件上设计完成了基于S3C2440的数据汇聚平台;在软件上完成了节点的控制、山洪监测数据显示、预警临界值设定及山洪预警功能的设计。通过实验表明,山洪监测系统利用此设计平台进行安全评价是有效的、可靠的。     

数据仓库在高职院校中的应用

以四川交通职业技术学院为例,主要讨论了高职院校信息化现状、建设数据仓库的基本策略、确定数据仓库的主题、数据仓库的粒度、选择数据仓库模型等.基于四川交通职业技术学院信息化建设现状,由数据集市开始,采用"自底向上"的策略建设数据仓库,是一种可行的方法.最后使用OLAP对学生成绩和收费数据进行了分析.     

一种新的双密度复小波域图像去噪算法

提出一种改进的基于双密度复小波系数组合的图像去噪算法。采用双密度复小波分解噪声图像,将其变换系数按规则重新排列组合,增强了图像的边缘信息。引入贝叶斯最大后验佑计理论下的双变量模型,充分挖掘其系数尺度内和尺度间的双重关联性,有效地提高了去噪性能。仿真实验表明,去噪后的图像克服了常见的伪吉布斯现象,与当前一些图像去噪算法相比较,其客观评价指标PSNR以及去噪后图像的主观视觉效果都有明显的提高和改善,且有效地保留了原始图像的纹理和细节信息。     

一种新的网络异常监测模型

网络已经成为当今社会建设与发展的重要基础建设,然而蠕虫、病毒等恶意代码对网络的正常运行造成严重的冲击和危害,造成巨大的损失。因此实现在网络环境的实时监控,迅速检测和掌握恶意代码发作情况对于防范恶意代码的破坏,降低其造成的损失具有重要的意义。本文提出了一种新的基于层次化结构的网络异常监控模型,它采用分层,跨平台的分布式监测,集中监控数据分析的系统结构,拥有具有良好系统监控策略配置能力和系统扩展性。     

四正则图的纵横嵌入优化并行算法*

纵横嵌入术已为超大规模集成电路（VLSI）的平面设计提供了较完备的理论体系,在EREW PRAM(ExclusiveRread and ExclusiveWrite Parallel Random Access Machine)并行计算模型上,使用O((m+n)/ logn)个处理器,时间复杂度为O(logn),对四正则图的纵横嵌入图优化,使图中边的总折数达到最少且所占面积最小。