电力载波通信动态组网算法的研究

电力载波通信网络的不确定性使得其无法用一般的通信组网方法来组建网络,针对这一问题,设计了一种适用于路径寻优的改进遗传算法,该算法能够快速准确的对全局通信网络进行组网。首先通过遗传算法对所有的通信节点和通信路径进行全局搜索; 当通信节点出现故障时利用遗传算法全局寻优的特性进行通信网络的组网,在组网过程中引入图的遍历算法思想和Dijkstra 算法来克服遗传算法易收敛到局部最优解和处理规模小等缺点; 最后根据小生境技术最优保留原则得到最优的组网结果。Matlab 仿真实验验证了该算法的收敛性和可行性,该算法提高了组网的快速性和准确性,能够满足电力载波通信动态组网的实时性和正确性要求,具有一定的实用价值。     

一种改进型FNG状态机的研究及实现

为了提高网络故障管理系统的效率,结合原有CFM技术,采用特殊故障屏蔽机制和告警优先级别机制相结合的综合性告警管理策略的FNG状态机,其设置了故障生命期限和故障再现期限值,增加了打印告警信息前的告警优先级别判断。在运行时,杜绝了用户界面的刷屏现象并能打印出三种级别的告警信息。测试结果表明,改进型FNG状态机可以突显高级别告警,单次显示重复性故障的告警,不显示短暂性故障的告警,从而减少了网络管理员定位故障的劳动量,提高了工作效率。     

医学图像配准算法研究

研究图像配准精度优化问题,医学图像由多种图像结合,利用图像各自的特点进行融合.图像配准技术一直被广泛应用在医学图像和遥感图像领域中,针对传统的图像配准算法效率和精度较低等不足,为了提高医学图像配准的准确度,提出了一种将改进的最大熵算法并应用到图像配准的优化过程中,算法首先将输入的待配准图像进行灰度处理,对灰度值进行初始化,然后采用遗传算法的选择、交叉和变异操作对图像进行平滑,并选择最优值,最后采用最大熵算法对图像进行配准选择,算法有效克服了传统遗传算法容易陷入局部最优的缺点.仿真结果表明了改进的算法有效的提高J图像配准的精确度,验证了改进算法是有效的图像配准方法.     

基于几何着色器的Shadow Volume实时阴影实现

通过几何着色器生成Shadow Volume实时阴影。利用几何着色器能生成新顶点与输出流的特性,将以往由CPU完成的产生封闭阴影体的计算转移到图形处理器中实现。该实现能提高算法渲染效率,可以进一步解放CPU的处理时间。比传统先由CPU生成阴影体雏形的方法更简单,性能更优秀。     

混沌在BP神经网络中的应用

为了提高误差反向传播算法的网络泛化能力,针对BP网络中所存在网络泛化能力差的缺点,结合混沌优化的优点,提出了一种改进的算法.将网络中的少数神经元的激励函数改变为具有混沌特性的激励函数,这些神经元不存在饱和区,从而可以加快学习速度,克服假饱和现象,并且神经元的输出具有-定的随机性,类似于噪声的作用,可在-定程度上提高网络的泛化能力.针对字符识别的仿真效果进行分析,证明网络的容错能力较好,网络的泛化能力得到了改善.     

自主学习在大学信息技术基础课中的运用

本文从实际教学工作出发,结合对学生信息技术基础知识和能力的考查,总结出自主学习方法在信息技术基础课程学习中的重要作用。     

基于Windows CE的ADS7864驱动程序设计

随着嵌入式技术的发展,各种外设越来越多地应用到嵌入式设备中。文章围绕着一个ADS7864驱动程序的实例开发过程,介绍了ADS7864的使用方法,并以Samsung公司的S3C2410CPU为硬件平台,完成了ADS7864在Windows CE4.2下的流接口驱动程序设计,分析了相关的源代码和注册表。实验证明,该驱动程序正确可行,运行稳定可靠,可以为其他类似设备驱动的编写提供借鉴。     

基于模糊模型和神经网络的某扫雷犁系统建模

在实现扫雷犁系统准确位置控制的研究中,由于扫雷犁电液伺服系统固有的流量-压力特性等非线性因素,采用传统机理建模方法难以获得其精确模型,研究了系统的两种智能建模方法,即模糊建模和神经网络建模。模糊建模方法采用基于GK聚类算法的TS模糊模型,神经网络建模中采用了基于正交最小二乘算法的径向基函数神经网络。通过对扫雷犁电液伺服系统进行的建模实验仿真,分析了两方法的建模性能并与其他建模方法进行了对比,研究结果验证了所提出两种建模方法的有效性。     

基于值域二次哈希方法的布鲁姆过滤器

本文针对扩展式布鲁姆过滤器(EBF)内存消耗过大,提出一种基于值域哈希二次过滤的布鲁姆过滤器数据结构(VHBF)和相关算法,VHBF通过在布鲁姆过滤器中对集合中的每个特征进行k次哈希,并将此k次哈希值转化为相应特征的镜像特征。然后对此镜像进行二次过滤运算,运算后的结果保存在另一布鲁姆过滤器中。在对特征进行检索时,由于无需保存特征本身,因而空间效率比EBF更高。实验表明,VHBF的假阳性误判率的比扩展型布鲁姆过滤器(EBF)低,而VHBF内存消耗也低于EBF。     

基于模式搜索的连续函数寻优

模式搜索方法是求解最优化问题的一种直接搜索方法,它只根据函数值信息来进行求优。但模式搜索对起始点非常敏感,对好的起始点,模式搜索可以搜索到全局最优点,但对某些起始点,模式搜索只能搜索到局部极值点。本文提出基于模式搜索的一个新方法,实验证明,它能搜索到全局最优。