基于扩散激活模型的无线自组网分簇方法

传统的分簇方法很少同时考虑安全因素及其对网络性能的影响。针对此问题,提出了一种基于信任关系的分簇方法,该分簇方法结合人类记忆的扩散激发模型思想,能够根据有限的局部信息自动地对整个网络进行分割。试验结果表明,该文所提出的分簇方法在精确度方面与集中式的分簇方法非常接近。因此,在提高Ad Hoc网络性能的同时,还可提高其安全性。     

基于局部子图匹配的SLAM 方法

针对现有的SLAM 解决方法在机器人被“绑架”时失效的问题,提出了基于局部子图匹配的方法．该 方法对现有的SLAM 解决构架进行了改进,提出交点最优匹配的特征相关算法,并且将奇异值分解方法引入机器人 定位．最后,在结构化环境下将本方法和基于扩展卡尔曼滤波器的方法进行比较,讨论了基于局部子图匹配的方法 在结构化环境中解决机器人“绑架”问题的有效性和可行性．     

移动自组网安全技术研究

移动Ad Hoc网络由于其动态拓扑和无线通信等特点,容易受到安全威胁.将现有的移动Ad Hoc网络的网络安全技术分为入侵检测与防范、安全路由协议技术、架构模型技术、密钥技术和其他技术.其中,入侵检测与防范主要基于移动Ad Hoc网络的特点,在一定教学模型的基础上对于网络节点的行为进行分析和监测,以保证整个移动网络的网络安全.安全路由协议技术包括全新的安全路由协议技术和现有路由协议的安全化改进技术.密钥技术主要是基于移动Ad Hoc网络的特点对现有密钥技术进行改造.对上述移动Ad Hoc网络的网络安全技术分别进行了介绍和分析.     

两种检测微弱正弦信号方法的比较研究

研究了低信噪比条件下,(互)相关解调和多重自相关两种不同的微弱正弦信号检测方法,利用MATLAB/SIMULINK分别对这两种算法进行仿真并对结果进行分析,最后作出比较总结.     

无线传感器网络重编程技术的研究与设计

针对目前重编程技术在无线传感器网络中的应用需求,在分析了OTAP、MOAP、Deluge等已有的代码分发协议优缺点的基础上,提出了一种高可靠、低存储并满足一定实时性的设计方法;该方法通过采用独特的Bootloader设计确保代码镜像的完整性以及能够从指定区域来引导程序;采用有效的数据格式、分发协议以及代码存储管理,减少了数据传输的通信量,简化了代码缺失部分的检查,从而降低了能耗,延长了网络寿命;TOSSIM仿真的结果验证了设计的正确性和性能的优越性。     

基于红外光纤多液层检测系统的研究与设计

低成本、高精度、结构简单,安全可靠的油水分离器对于提高化工生产的安全水平和效率具有重要意义;介绍了一种以微处理器AT89S52为核心、利用红外光吸收理论实时检测化工生产中多层液体的嵌入式系统;运用化工生产中各层液体浓度不同对红外光吸收程度不同的理论,设计了红外光纤传感器的信号调理电路,开发了以AT89S52为核心,包括A/D转换模块、数据存储模块、串口通讯模块在内的中央硬件处理平台;基于红外光纤液层检测系统与同类系统相比,具有成本低廉,传感检测探头本质安全,系统安全级别高,实时性好,便于大规模推广应用的特点,具有广阔的应用前景。     

无模型控制系统在丁辛醇装置中的应用

介绍了大庆石化公司化工二厂丁辛醇装置羰基合成反应器丙烯流量系统的无模型控制方案.工艺流程分析可知,该系统是一个大时滞、强干扰的复杂系统,在Honeywell公司的DCS控制下,许多环节不能实现自动控制.采用无模型控制方法对原DCS进行了改造,用无模型控制算法代替了DCS中的PID算法,制定了无模型控制方案.实际应用结果表明,该系统实现了闭环稳定控制,提高了产品的质量,创造了较高的经济效益.     

多模型自适应控制的空分系统整体能耗优化

运用多模型自适应控制技术,针对空分系统的整体能耗优化,就空分系统模型集的建立、控制器的设计、切换算法等方面进行了分析。空分系统作为一个实时变化的有机整体,在整体运行过程中存在的操作环境改变对系统的影响,当系统发生变化及波动时,根据相应切换算法切换到可以满足生产变化的模型,采用适合的控制器,以达到实时监控、安全生产的效果,最大限度地优化了系统运行。     

基于遗传算法的污水处理模糊控制方法

模糊控制中的模糊推理规则和隶属函数的选取往往依据相关专家或技术人员的实际经验,对具有较强的非线性系统和未知动态环境条件下,其控制性能往往达不到很好的效果.使用遗传算法同时对隶属函数和模糊规则进行优化,从而使模糊推理规则和隶属函数的确定摆脱了人为经验的局限,提高了模糊控制的自适应能力.在此基础上设计出模糊控制器,并将其应用于污水处理溶解氧的控制中.实验结果表明,该控制器能够使溶解氧快速、准确地达到期望的要求.     

人工智能实验教学探讨

本文一方面简单介绍人工智能的基本理论及知识体系结构,另一方面则结合笔者的理论实践与实验教学经验,总结出目前在整个教学过程所存在的一些问题,目的在于不断总结经验,力争能更好地完成人工智能的整个教学工作,从而提高人才培养的质量,同时也可以为其他高校提供参考。