基于GA-SVM的企业财务困境预测

通过遗传算法结合支持向量机算法中期望风险边界,对我国上市公司财务数据进行特征提取,并优化构造广义最优分类超平面,从而获得具有较好整体预测性能的联合模型。数值实验表明,该方法可以降低特征空间维数,具有较好的分类准确率。实证结果表明,GA-SVM联合预测模型具有可靠的预测财务困境能力,有着良好的应用前景。     

基于风险意识的动态入侵防御系统模型

针对现有网络安全产品报警率不高、安全系统反应能力不强的问题,提出一种基于风险意识的动态入侵防御系统模型。风险意识的引入克服了传统入侵检测系统静态规则控制下的“是/不是”判定模式的缺点。借用网管系统实现防火墙与授权端的联动,实现动态规则控制下的风险判定模式。     

基于数学形态学的基因芯片图像高亮噪声处理

大多数已有应用都采用简单算法对图像进行整体处理,在去除噪声的同时也破坏了图像边缘和细节信息．为解决这一问题,首先分析了不同类型噪声对网格定位的影响,提出用分割线和面积均方根误差进行定量评价．然后提出用数学形态学与最大类间方差结合的方法去除高亮噪声．最后将该算法应用于出生缺陷的基因芯片噪声处理,并与其他几种去噪方法做了对比．实验结果表明,该算法实用、有效,并能最大限度地保留图像的有用信息．     

应急仿真中的碰撞检测算法研究

以应急仿真场景为背景,针对其中大量物体碰撞检测过程的需求,提出了层次包围盒与空间划分方法结合的实时碰撞检测算法,可以在完全不降低碰撞检测精度的同时,大大改进了仿真环境碰撞检测的效率,减轻了计算负担,提高了系统的实时性。     

SZF波浪浮标接收机与上位机串行通信实现

本文主要讲述了如何实现SZF波浪方向浮标接收机与上位机之间的数据通信,用方便的高级计算机语言代替汇编语言来实现波浪数据的处理.应用VC++语言实现SZF波浪方向浮标接收机数据的回放和格式化输出,并给出了一种软件设计方案.     

基于FARADAY旋光镜的光学电流互感器分析与试验研究

为解决全光纤电流互感器因采用相位调制器、性能要求高的电子元器件以及复杂的调制解调算法等导致其成本高的问题,提出了一种基于法拉第旋光镜(faraday rotation mirror,FRM)的光学电流互感器(optical current transformer,OCT)方案;分析了该OCT的电流传感原理以及信号获取方法,试验研究了其电流测量精度和温度性能、谐波准确度以及振动特性,试验结果表明其满足5P20的要求,在-40～+50℃范围内,光纤传感环对该OCT系统误差影响不超过0.75%;OCT光纤传感环在承受10g的加速度冲击过程中,系统无异常信号输出。研制的该OCT主要技术指标满足中高压交流输电系统中保护级电流互感器的精度要求,可用于架空线—电缆混合线缆故障区域判别电流测量、分接开关故障电流监测等。     

基于500W中功率放大器热设计研究

阐述500W低频功率放大器的热设计案例,理论计算了各模块的热耗分布,对散热风机做出了选型,并对整机进行热仿真,以此验证热设计的合理性与正确性。     

基于改进多嵌入空间的实时语义数据流推理

将语义数据流处理引擎与知识图谱嵌入表示学习相结合,可以有效提高实时数据流推理查询性能,但是现有的知识表示学习模型更多关注静态知识图谱嵌入,忽略了知识图谱的动态特性,导致难以应用于实时动态语义数据流推理任务。为了使知识表示学习模型适应知识图谱的在线更新并能够应用于语义数据流引擎,建立一种基于改进多嵌入空间的动态知识图谱嵌入模型PUKALE。针对传递闭包等复杂推理场景,提出3种嵌入空间生成算法。为了在进行增量更新时更合理地选择嵌入空间,设计2种嵌入空间选择算法。基于上述算法实现PUKALE模型,并将其嵌入数据流推理引擎CSPARQL-engine中,以实现实时语义数据流推理查询。实验结果表明,与传统的CSPARQL和KALE推理相比,PUKALE模型的推理查询时间分别约降低85%和93%,其在支持动态图谱嵌入的同时能够提升实时语义数据流推理准确率。     

欠驱动刚性航天器时间最优轨迹规划设计

应用伪谱法解决欠驱动刚性航天器的时间最优轨迹规划问题.首先建立欠驱动刚性航天器的动力学和运动学模型,对于给定的初末姿态,选取机动时间最短为待优化的性能指标,并考虑到实际控制输入受限,将其转化为优化过程中的不等式约束条件;然后应用Legendre伪谱法,将优化问题离散化为非线性规划问题进行求解.仿真结果表明,应用伪谱法规划得到的欠驱动航天器最优轨迹,能够较好地满足各种约束条件,而且计算精度高、速度快,具有良好的实时性.     

数据网格环境下的多媒体资源检索

提出一种数据网格环境下的多媒体资源检索方法。通过设计分层结构的虚拟资源空间管理非结构化异构资源,当网格查询节点收到检索请求时,根据虚拟集和元数据等信息进行信息过滤,得到候选集及相应的结构化特征和语义标注,执行节点对候选集进行相似度求精和排序运算,并将排序结果返回查询节点。仿真结果表明,该方法具有较好的时间性能和较高的查准率。