计算机软件开发中的分层技术分析

随着我国社会经济的不断发展,我国的计算机技术也在不断进步,并且随着信息化趋势对社会影响的加深,计算机软件技术的发展也更加受到多方面的重视。在计算机软件开发的过程中,分层技术在其中的应用非常广泛,对该技术具体应用措施进行相关分析,能够更好促进计算机软件对业务的处理能力,以及对服务内容的扩充。     

红外热像视频的细微变化放大

目的 针对红外热像视频对比度低、成像模糊和难以进行细节观测的缺点,提出一种基于欧拉视角的红外热像视频细微变化放大方法。该方法可以将红外热像视频中细微的色彩变化和动作变化进行放大,将原本人眼无法察觉到的变化清晰地展示出来。方法 该方法首先采用对比度金字塔算法对红外热像视频中每一帧图像进行空域分解,其次对各个尺度的图像进行时域滤波,选择出感兴趣的变化频率并进行线性放大,然后对放大后的信号进行重构,最后对重构得到的图像进行降噪处理,从而获得细微变化放大的红外视频。结果 针对色彩放大和动作放大,实验采集了若干红外热像视频。其中,对人脸侧面的颜色进行放大时,选择像素值变化频率在0.751 Hz 范围内的信号进行滤波并放大,得到像素值变化被放大100倍的视频;对吉他弦的动作进行放大时,选择变化频率在100120 Hz范围内的信号进行滤波并放大,得到弦的动作幅度被放大的视频。结果表明该方法可以使视频中所选择的变化频段得到有效增强。结论 本文方法可以放大红外视频中原本无法观测到的细微变化,并使之清晰呈现,在军用和民用领域中有着广泛用途。     

基于单向光的数据安全传输控制系统的设计与实现

对公安信息网与其他网络间的跨网络与跨信任域的安全数据交换进行了研究,提出了一种数据安全传输控制系统设计方案,底层硬件设计上基于光单向传输特点,保证数据的单向安全传输,实现网络间的物理隔离,上层系统软件通过采用完整性校验、数据加解密、数据重发、病毒扫描、内容过滤等多种技术保证系统传输数据的完整性、保密性、可靠性和内容合规性;整个系统由通道资源调度、通道资源上报、通道任务管理、队列任务管理以及主任务管理等模块组成,可实现设备信息注册、设备状态上报、通道任务管理、安全访问控制、监控与审计等功能,满足不同网络间文件数据、流数据、数据库数据、请求服务数据的安全、高效传输需求。     

三值量子遗传算法及其应用

面向智慧城市无线视频传感网络建设的需要,提出了一种三值量子遗传算法,用于求解网络优化覆盖中的节点部署问题。算法以二维离散网格模型描述监视区,用编码描述矩阵刻画监视区域,并采用七元组模型描述有向无线视频传感器。用三值量子遗传算法搜索解空间,通过合理设计染色体编码,优化三值量子旋转门参数,使得算法的运算速度快,收敛性好。引入理想覆盖率和理想加权覆盖率两个极限值,采用相对比较法评判算法优劣。仿真实验表明,算法获得的节点部署方案能很好逼近理想极限值。     

乌东德水电站建设岩石力学工程问题科技创新的思考

乌东德工程因所处河谷复杂严峻的自然环境条件及区域地质地震背景,面临枢纽工程布置、高陡边坡治理、大坝建基岩体选择与建基面确定、复杂地下洞室群安全施工、远程泥石流灾害预警、近坝大型滑坡体及水库岸坡安全稳定等工程地质和岩石力学关键问题的挑战。建设单位、设计单位、科研单位与技术咨询单位的众多工程师和科学家协同攻关,艰辛探索,攻克了工程建设过程中一系列的岩石力学关键技术问题,创新了遵循岩石力学规律特性的工程管理方法,促进了乌东德工程安全优质建设。本文结合工程建设进展,总结了乌东德工程岩石力学关键技术的科技创新,展望了绿色水电开发、建设、运行科技创新的方向。     

模糊数度量的单值函数表示

基于一个具体的三角模糊数作为结构元,给出了模糊数与定义于[-1,1]上的单调递增有界且上半连续的函数构成的集合之间的一一对应关系,从而得到了模糊数的单值函数表示。在上述表示基础上,给出了模糊数空间上的各种度量如上确界度量、Lp度量、sendograph度量的单值函数表现,从而将对模糊数的度量(拓扑)性质的研究完全转化为对普通单调递增有界且上半连续的函数空间中相应性质的研究。     

模糊集收敛的等价性

基于前人在对特殊模糊集上关于确界收敛,L-收敛,Endograph-收敛,Sendograph-收敛之间的等价性的分析,证明了一般模糊数序列上确界度量收敛等价于同时层次收敛和强截集收敛,并对关于截集连续的模糊数集合上的收敛的等价性给出了一种简洁的几何证明方法。     

基于深度学习的锂离子电池SOC和SOH联合估算

锂离子电池常被作为储能元件以实现电能的存储和转化,然而其荷电状态(state of charge,SOC)和健康状态(state of health,SOH)无法被直接测量。为了实现锂离子电池SOC和SOH联合估算,该文分析SOC和SOH之间的关联性,并提出一种基于深度学习的锂离子电池SOC和SOH联合估算方法。该方法能够基于门控循环单元循环神经网络(recurrent neural network with gated recurrent unit,GRU-RNN)和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),利用锂离子电池电压、电流、温度,实现锂离子电池全使用周期内SOC和SOH的同时估算,而且由于将锂离子电池的SOH估算值考虑到SOC估算中,能够消除锂离子电池老化因素对锂离子电池SOC估算造成的负面影响,从而提升SOC估算精度。两个锂离子电池测试数据集上的实验结果表明,提出的估算方法能够在不同温度和不同工况下实现锂离子电池全使用周期SOC和SOH联合估算,且获得较高的精度。