独立光柴混合微电网新的负荷频率控制研究

针对光柴混合发电的孤岛微电网,提出基于滑模控制和超级电容调节的频率控制方法。首先,建立光伏系统、超级电容和柴油发电机系统的数学模型;其次,设计滑模控制器来调节柴油机发电机的有功输出功率,减小由于光伏输出功率波动和微网中不断变化的负荷而产生的频率偏差;最后增加超级电容储能设备控制微网的频率偏差。仿真结果表明,与传统的柴油发电机速度控制策略相比,提出的方法不仅实现了光伏系统的最大输出功率控制,而且有效的减少了孤岛微网的频率偏差。     

中国古典园林艺术创作对现代园林景观设计的启示

我国古典园林艺术。有着悠久的历史渊源与深厚的文化底蕴,并被赋予了丰富的内涵和寓意,在整个世界园林艺术中,有着独特的魅力和重要的地位。文章通过阐述中国古典园林艺术的创作特色,借助部分范例,进行简单剖析,体现其在园林景观设计中的重要性．以及对我国现代园林景观设计的启示。     

路面病害修补图像的车载自动检测方法

提出了一种不同状况下路面修补图像车载自动检测算法,首先分析道路病害修补图像特征,对道路病害图像运用统一复原方法进行图片去模糊处理,采用窗对比度算法提取修补图像信息,再结合原图信息二次运用窗口对比度算法去除伪修补信息,准确、迅速地提取图像路面修补目标信息。对大量的图片进行测试,实验结果表明论文提出的算法具有可靠性和可应用性。     

扩展双星树的 Wiener-E 指标和 Wiener-O 指标

扩展双星树（T（n）n1,n2）是 n－1长路径的两端点分别联结 n1条悬挂边和 n2条悬挂边所得到的图。论文根据扩展双星树的结构特征,研究了扩展双星树的类Wiener指数,给出了一般计算公式。     

基于体感技术的手势追踪与识别

体感技术使人们更直接的通过自己的肢体动作与电脑设备产生互动,减小了鼠标、键盘等传统输入设备带来的束缚。使用Kinect 体感设备,对体感关键技术及 Kalman滤波器算法进行了深入的研究,并在此基础上提出了一种基于骨骼坐标的手势识别算法。最后详细阐明了基于 Kinect 的手势追踪与识别系统的具体设计与实现方法。     

受限波兹曼机联合稀疏近似的脑功能检测模型

人脑功能连通性检测是神经科学研究的重要技术．使用受限制波兹曼机（RestrictedBoltzmannMachine,RBM）对大量多被试功能磁共振（functionalMagneticResonanceImaging,fMRI）数据进行建模可以检测人脑功能连接,但是不能有效检测单被试数据的功能连接．本文研究一种新颖的融合了稀疏近似与RBM技术的脑功能连通性检测模型,该模型充分利用fMRI数据的稀疏性,采用稀疏近似理论对fMRI数据进行空间域稀疏近似压缩,然后使用RBM建立模型,以检测脑功能连通性．实验结果表明,该融合模型可以有效地提取单被试数据的脑功能时间域混合模型及其相应的脑功能图谱,解决了RBM在单被试数据分析上的瓶颈．     

支持向量机算法在MOOC 课程答疑系统中的研究

随着互联网技术和近期MOOC课程的发展,智能答疑系统也受到了更多的关注,应用它能够及时给学生提供学生疑惑的问题答案。智能答疑系统通常包括问句理解、信息检索、答案抽取和选择三个主要部分,且问句分类是问句理解的关键,因为它的准确性将直接影响到最后答案的准确性。以高校计算机基础课程为实际背景,在已有基于支持向量机算法基础上,对该方法进行了改进,并通过训练集和测试集进行了验证。从实验结果看,该方法在高校计算机基础智能答疑系统中有比较好的应用效果。     

基于稀疏表示的信号DOA估计

将信号DOA的估计问题转换为一个联合稀疏表示的求解问题.通过对接收数据矩阵的奇异值分解实现各时间和频率快拍数据的联合;然后通过求解一个平滑l0范数稀疏约束的联合优化问题实现信号源DOA的估计.基于稀疏表示的信号DOA估计方法不仅能够有效地减少数据量,而且具有以下优点:更好的抗噪声性能、更高的计算效率、适用于相关和非相关信号.通过与其他DOA估计方法的比较,表明了该方法的有效性和优越性.     

一种基于加速度传感器的人体跌倒识别方法

为了减少老年人因跌倒而造成的伤害,及时有效地识别跌倒行为,提出了一种基于三轴加速度传感器的人体跌倒识别方法。首先将加速度传感器放置于人体腰腹位置,采集人在运动时的加速度变化数据;然后使用日常活动数据训练隐马尔科夫模型(HMM),利用老年人活动状态相对较少的特点,从测量数据与HMM的匹配程度寻找"疑似"跌倒行为;最后计算短暂时间内的身体倾角,检测人体躺卧姿态,完成跌倒识别。利用HMM和身体倾角识别跌倒,解决了生活中缺乏跌倒数据训练样本的问题,提高了某些近似行为的区分度。仿真结果表明,该方法在有效识别跌倒行为的同时,提高了正确率。     

考虑资源闲置成本的多项目调度问题研究

针对资源受限多项目整体进度优化问题,考虑资源分配过程中的资源闲置成本,提出了一种集成工期延迟和资源闲置成本的多目标调度协同优化模型。通过该模型提高了资源的利用效率,理论上实现了多项目在目标成本最小情况下的整体进度方案。综合利用模拟退火算法和遗传算法的优点,设计退火遗传算法对该模型进行求解,通过算例验证了算法和模型的有效性。