高速移动环境下4G链路的测量与预测

高铁在高速移动的过程中，基于运营商的3G/4G无线通信技术无法满足向乘客提供高清直播视频服务的需求。主要是由于沿途运营商网络覆盖质量的不连续，多普勒效应及车体屏蔽等原因，导致实际运行中网络存在不稳定和不可预测问题，不能满足实时视频业务的需求。因此，基于大数据深度学习技术，结合主动和被动模式实时收集空口链路质量信息，提出一种MLQMP-BD检测方法，用于实时、准确地测量运营商的无线链路质量，从而优化高清直播视频的传输优化。     

核电厂安注管线逆止阀密封性试验中的配置风险管理研究

利用概率安全分析技术支持核电厂的风险管理及安全决策，已成为目前国际上的重要分析方法。国际实践表明，对核电厂多重设备失效进行控制的有效方法是配置风险管理。核电厂执行安注管线逆止阀密封性试验PT^*RIS060期间，需关闭逆止阀上游隔离阀，导致两列低压安注冷端注入不可用，计算CDF(堆芯损伤频率)/LERF(早期大量放射性释放频率)均处于红区，按照现行的配置风险管理技术政策则不允许主动进入该风险配置。本文通过热工水力计算，针对PT^*RIS060制定试验预案，结合预案优化PSA模型，并对试验预案进行人因可靠性分析，有效降低机组风险，确保试验正常执行，提高大修工作安排的灵活性、优化大修资源配置，对机组安全稳定运行具有重要意义。     

基于最小割集的核安全风险评价在线计算方法研究

基于计算机技术,研究支持多任务场景的最小割集高效算法和风险模型重构后最小割集算法数据库的高效更新方式,在提升风险监测器计算速度的同时,满足多任务多场景下的风险高效计算要求,并为下一阶段高效计算引擎的开发提供数据算法依据。     

基于脉冲耦合神经网络的异源图像融合方法

针对基于主成分分析与二代小波变换的图像融合算法中鲁棒性不高、融合图像质量较低的问题,提出了基于鲁棒性主成分分析与脉冲耦合神经网络的融合方法.所提出的算法将可见光与红外图像进行二代小波变换,转换为高频与低频信号,接着采用不同的融合策略针对低频和高频信号进行融合.针对低频信号,利用鲁棒性主成分分析法还原低秩矩阵并采用加权平均的融合策略进行融合;针对高频信号,将其送入至脉冲神耦合神经网络中进行融合得到融合后的小波系数.将融合后的小波系数进行逆变换,得到最终融合图像.实验结果表明,相比于基于主成分分析与二代小波变换的图像融合算法,利用所提出的出算法得到的融合图像中熵指标、空间频率指标、结构相似度指标和峰值信噪比指标均得到了不同程度的提升.因此,所提出的算法能够更好地提取目标信息,使融合图像中目标的轮廓边缘更加清晰,同时将提升小波分解出的高频信息利用PCNN进行融合,更加突出细节信息.