电能表错线远程诊断

本文主要论述了三相三线有功电能表的工作原理以及分析了在互感器一次侧接线正确的情况下电能表非标准接线的种数,并指出了在电流互感器与电能表接线正确的情况下,如何利用远程电表输出的数据来判断电压错接线的接线方式。     

多管火箭炮两种定向管的比较分析

为了分析比较玻璃钢定向管和金属定向管的性能,以某多管火箭武器定向管为研究对象,基于结构有限元方法建立了火箭武器的结构动力学模型,计算得到发射过程中的动力学响应.数值计算结果表明:两种定向管均满足强度要求,能正常发射,玻璃钢定向管的质量为金属定向管的23%,有利于武器系统的轻量化.玻璃钢定向管的刚度小于金属定向管的刚度,发射时方位和俯仰的摆动幅度大于金属定向管,应采取措施增强刚度.     

一种基于全IP蜂窝网络的实时业务传输机制*

针对无线蜂窝网络和Internet的业务特点,分析了在信道带宽有限、传输误码率高的无线网络中传输基于IP的实时业务所面临的问题.针对下一代蜂窝网络中基于IP技术实现多媒体业务要求,从无线网络上实际传送的码流角度,结合ROHC机制提出一种在信道传输速率不变的条件下,提高码流传输效率的方法,并且探究了空中链路的全IP机制.从采样编码后输出的净码流和经过封装后的码流两个角度来分析,提出了高效的针对全IP的蜂窝网络的实时交互式语音业务的新方案.     

基于像素级遥感图像融合方法综述

介绍了典型的基于像素级遥感图像融合算法,论述了各种算法的优缺点,给出了图像融合质量的评价方法,提出了图像融合的研究方向。     

一种新的指纹图像合成分割法

在研究和分析传统方差法和最大类间方差法的基础上,提出了一种传统方差法和最大类间方差法相结合的分块处理分割算法。该算法首先求出整个指纹图像的方差,然后计算每一子块的方差。若方差小于整个图像的方差则用方差法对图像进行分割,否则用最大类间方差法进行分割。最后再对图像进行平滑处理。实验结果表明,相对于传统分割方法,该方法无需根据经验选取阈值,能较准确地分割出前景和背景,抗噪能力强,对高对比度和低对比度的图像均具有很好的分割效果。     

主动声纳阵的混响仿真及检验

研究海洋混响的干扰检验问题,由于真实的混响数据信息难获取,混响仿真中不能体现声纳信号形式、平台运动、海洋环境的问题,针对传统方法不能准确检验混响情况,提出了一种基于HODGKISS单元散射理论的海洋混响的阵列模型,把过去单一阵元的混响仿真推广到整个阵列的混响仿真,并考虑了发射波形、发射信号形式、声纳平台运动以及海洋环境等参数,使仿真条件尽量接近真实环境.最后,通过仿真比较瞬时值和包络概率密度分布、空时二维谱几个方面的特性,实验证明了模型及混响仿真结果的准确性和有效性.     

基于统计过程控制的两阶段缓冲监控方法

当前市场环境快速变化且竞争愈发激烈,通过有效控制不确定性以避免进度延迟是项目管理者极为重视的方面.关键链缓冲管理提供了一种应对项目进度风险的有效方法,针对现有缓冲监控机制存在的忽视活动层面不确定信息以及项目动态执行特征的不足,提出一种基于统计过程控制的两阶段统计缓冲监控方法(SBMA).第1阶段通过在活动层面设置管理者认为可以接受的活动工期波动范围,生成项目层面基于缓冲消耗指标的容忍阈值,建立统计缓冲控制图;第2阶段依据假设检验理论,当缓冲消耗指标超出缓冲控制图中监控阈值时即触发相应行动.模拟实验结果表明,相对于已有研究中的其他3种缓冲监控方法,SBMA可以更准确及时地给出项目整体进度预警信息,并且可以更有效地追溯至活动层面识别出活动工期是否发生异常波动,从而验证所提出方法的实用性和优越性.     

融合自注意力机制和多路金字塔卷积的软件需求聚类算法

随着软件数量的急剧增长以及种类的日益多样化,挖掘软件需求文本特征并对软件需求特征聚类,成为了软件工程领域的一大挑战。软件需求文本的聚类为软件开发过程提供了可靠的保障,同时降低了需求分析阶段的潜在风险和负面影响。然而,软件需求文本存在离散度高、噪声大和数据稀疏等特点,目前有关聚类的工作局限于单一类型的文本,鲜有考虑软件需求的功能语义。文中鉴于需求文本的特点和传统型聚类方法的局限性,提出了融合自注意力机制和多路金字塔卷积的软件需求聚类算法(SA-MPCN&SOM)。该方法通过自注意力机制捕获全局特征,然后基于多路金字塔卷积从不同窗口的通路深度挖掘需求文本特征,使得感知的文本片段逐倍增加,最终融合多路文本特征,利用SOM完成聚类。在软件需求数据上的实验表明,所提方法能较好地挖掘需求特征并对其聚类,性能上优于其他特征提取方式和聚类算法。     

荧光免疫层析芯片检测系统信号提取方法研究

基于智能手机硬件平台,开发了一种荧光免疫层析芯片检测系统,实现检测系统对荧光信号强度的准确提取和荧光芯片上免疫分析物的定量检测.提出了一种应用智能手机的荧光芯片图像特征提取和识别的方法,识别荧光芯片的信号区域并提取信号强度,对荧光免疫层析芯片检测系统的研发起到了指导性作用.以荧光层析芯片图像为基础,通过改进的Sobel算子检测出芯片图像中信号区域的特征,进行卷积运算,阈值分析,二值化,投影法获取检测区域边界,实现了对荧光信号强度准确提取.实验结果表明:图像特征识别方法实时性好、精度高,可应用于荧光免疫层析芯片检测系统中.临床应用结果表明:信号强度与免疫分析物浓度具有很好的相关性,检测系统能够很好地提取芯片的荧光信号强度.