电力系统负荷预报误差的概率密度函数建模

本文依据数理统计理论，提出对电力系统负荷预报误差的概率密度函数的建模方法，给出建模公式并证明其渐近无偏性及均方收敛性。该方法已成功地用于黑龙江省电力系统负荷预报误差分析。     

一种改进聚合通道特征的行人检测方法

行人检测是计算机视觉和模式识别领域的研究热点与难点,针对聚合通道特征（Aggregate channel feature,ACF）算法应用于行人检测时,出现检测精度较低、平均对数漏检率（Log-average miss rate,LAMR）较高的情况,提出一种改进的ACF行人检测算法。首先结合objectness方法对ACF算法低得分区域进行进一步验证,可以在一定程度上减少算法的误检数;其次结合检测窗口的得分及位置信息,对非极大值抑制算法（Non-maximum suppression,Nms）进行改进,平均精度（Average precision,AP）提升了0.41%,LAMR降低了1.49%;最后采用星型可形变部件模型（Star-cascade DPM,casDPM）对一定阈值下的得分检测窗口进行级联检测,AP提升了0.65%,LAMR降低了2.06%。在INRIA数据集上实验表明,满足实时检测的条件下,极大地降低了误检数,具有较好的行人检测效果。     

红外测温设备的空间环境影响及防护研究

随着航天器结构与热设计复杂性的提升,结构表面测温工艺实施难度增大,测温区域趋于多元化,对航天器热试验中非接触测温技术的应用需求日益增多。以红外测温设备在真空、高低温环境中的应用为研究对象,对设备热防护方案与装置进行设计,并基于节点网络法对红外测温设备热防护进行仿真分析,通过物理试验验证,该防护装置能够有效实现设备在真空、高低温环境中热防护,确保设备处于正常工作温度区间且其测温算法模型不受影响,测温准确度优于±2℃,满足设备在空间环境试验中的使用需求。     

工程招标中合理低价中标法的推行及保障

推行应有适宜范围 合理低价评标办法应有一定的适用范围,在现阶段各项保障制度还不完善的前提下,如果所有工程投标均执行合理低价评标办法,必然对市场秩序及日后的施工结算带来隐患。     

大数据环境安全稽查与风险评估系统研究

随着IT产业爆炸式的发展,大数据技术已深入国家战略、企业发展和个人生活的方方面面.然而随着大数据技术的蓬勃发展,与之伴随安全方面的研究相对落后,大数据的安全问题往往会对国家、政府、企业及个人造成严重危害.通过研究已有的大数据框架,结合当前国内外最新大数据安全标准和法规,设计了一种在大数据环境下的安全稽查与风险评估平台....     

区间小波变换域的2－PAM信号自适应均衡算法

1 引言为了克服数字通信尤其是无线通信中所产生的码间干扰,一般需使用均衡器。最简单的均衡器是用FIR滤波器实现并采用最小均方误差(LMS)算法的线性横向均衡器(LTE),其优点是结构简单,易于实现,缺点是收敛速度较慢。为了提高收敛速度,可以对信号作正交变换,然后在变换域中通过自正交等方法降低相关阵的条件数来提高收敛速度,比如文[2]提出的就是一种基于小波变换的自适应均衡算法。研究表明,经小波变换后信号的自相关阵近似呈稀疏带状分布,小波变换的这一优点使得它在自适应信号处理中     

基于SOA和Web服务的造船虚拟企业应用集成

根据船舶行业特点,提出以船厂为中心的造船虚拟企业模式。介绍面向服务的体系结构(SOA)和Web服务技术,构造使用这两种技术实现造船虚拟企业的应用集成框架,描述了该框架的实施步骤,并演示了Web服务的开发和部署。     

基于一种改进粒子群算法的SVM参数选取

支持向量机作为一个新兴的数学建模工具已经被广泛地应用到很多工业控制领域中,其良好的泛化能力和预测精度在很大程度上受到其参数选取的影响.根据智能群体进化模式改进粒子群优化算法.利用模糊C均值聚类算法分类粒子群体,并用子群体最优点取代速度更新公式中的个体历史最优点,并利用该算法搜索支持向量机的最优参数组合.对比仿真实验表明:所提优化算法是支持向量机参数选取的有效算法,在非线性函数估计中体现出优良的性能.     

基于知识的试油方案协同设计方法应用研究

为解决试油三项设计系统在实际应用中因认知水平、知识水平和实际需求不同导致的设计方案差异大、标准不统一的问题,如何以一种形式化、标准化的方式来表示试油方案设计领域知识,实现方案标准统一化,提高试油方案协同设计系统的智能性是面临的一个重要问题。在研究试油方案协同设计工作流的基础上引进知识的概念,将试油领域本体与试油方案协同设计的具体应用需求相结合提出了一种基于知识的试油方案协同设计方法。该方法介绍了试油领域本体构建、应用以及协同工作流构建等技术和方法,利用统一的知识表示,使知识与试油方案协同设计业务流程紧密关联,很好地解决了实际应用中方案标准统一化以及知识重用性的问题。目前系统在使用中,提高了方案设计的准确性和设计效率。     

改进星型级联可形变部件模型的行人检测

目的 行人检测是计算机视觉和模式识别领域的研究热点与难点,由于经典的可形变部件模型(DPM)检测速度太慢,引入PCA降维的星型级联检测可形变部件模型(casDPM)相比较于DPM模型检测速度虽然有了很大提升,但在应用于行人检测时,出现检测精度较低、平均对数漏检率较高的情况,为了更加准确地对行人进行检测,提出了一种改进casDPM模型的行人检测方法。方法 首先利用对象度量方法获取目标候选区域,结合目标得分信息得到casDPM模型低分检测区域的置信度,在设定的阈值上保留检测窗口;然后针对casDPM模型原有非极大值抑制(Nms)算法只利用单一的面积信息,造成误检数较高的情况,提出了利用检测窗口的得分信息进行改进;最后将两种方法结合起来,提出了融合的cas-WNms-BING模型。结果 采用本文方法在INRIA数据集上进行检测,实验结果表明该方法对于行人形变、背景特征复杂及遮挡现象具有较强的鲁棒性,相比casDPM模型,本文提出的方法平均精度(AP)可以提高1.74%,平均对数漏检率可以降低4.45%。结论 提出一种改进星型级联可形变部件模型,取得一定的研究成果,在复杂的背景下,能够有效地进行行人检测,主观视觉感受和客观实验评价指标都表明该方法可以有效提升模型行人检测效果。但是,星型级联可形变部件模型训练及检测效率仍有待提高,需进一步对模型存在的一些局限性进行深入研究。