WEB在线生成等值线关键技术研究及应用

该文主要研究了WEB环境下如何高效、稳定调用Surfer软件和在线生成等值线的关键技术,提出利用精确的命名方法解决WEB远程调用Surfer存在的问题,实现了直接在WEB网页上分析显示等值线或等值面,实现了WEB环境下在线批量生成等值线图及物理量演变的动态演示。     

某弧形闸门闸墩三维有限元应力应变分析

应用大型结构计算软件Ansys,对某弧形闸门闸墩应力应变进行三维有限元模拟计算与分析。得出结论和优化建议:闸墩牛腿处砼应力最大,其他某些部位砼材料的性能还没有充分的发挥。因此,为了结构的优化设计,在保证闸墩厚度尺寸和弧门支座尺寸不变的情况下,建议将牛腿的尺寸加宽,从而改善牛腿周边的应力分布,使牛腿处的最大拉应力减小,闸墩富裕混凝土区域减少,以节省材料,达到充分利用材料的目的。通过不同工况下闸墩的应力和变形的结果分析,校验工程设计的合理性,并提出工程设计方案进一步优化改善建议。     

Dual–primal proximal point algorithms for extended convex programming

This paper presents a class of dual–primal proximal point algorithms (PPAs) for extended convex programming with linear constraints. By choosing appropriate proximal regularization matrices, the application of the general PPA to the equivalent variational inequality of the extended convex programming with linear constraints can result in easy proximal subproblems. In theory, the sequence generated by the general PPA may fail to converge since the proximal regularization matrix is asymmetric sometimes. So we construct descent directions derived from the solution obtained by the general PPA. Different step lengths and descent directions are chosen with the negligible additional computational load. The global convergence of the new algorithms is proved easily based on the fact that the sequences generated are Fejér monotone. Furthermore, we provide a simple proof for the O(1/t) convergence rate of these algorithms.     

基于T-S 模糊模型的采样数据网络控制系统H∞ 输出跟踪控制

研究具有采样数据的基于T-S (Takagi-Sugeno) 模糊模型网络控制系统H输出跟踪控制问题. 提出将采集器端数据采样周期、数据传输时滞和数据丢包转换为零阶保持器端数据更新周期, 在此基础上, 利用输入时滞法和PDC (Parallel distributed compensation) 技术, 建立网络环境下被控对象和参考模型合并的基于T-S 模糊模型的增广系统模型. 通过Lyapunov 方法, 并充分利用采样特性, 给出系统实现H输出跟踪的充分条件, 以及可靠模糊控制器的设计. 仿真结果表明所设计模糊控制器能够实现该类系统良好的跟踪.     

基于FPGA的高速时间交替采样系统

提出了一种高速高精度数据采集系统的设计。ADC高速采样基于时间交替采样结构实现,以FPGA为逻辑控制芯片,DSP为误差矫正算法处理中心。在对系统总体设计各模块进行介绍的基础上,重点分析了系统存在的偏移误差、时延误差和增益误差,并描述了一种误差矫正方法。通过实验测试,结果表明该设计能够实现1 GS/s的高速采样,并能完成明显的误差矫正。     

基于关系型发散的黎曼流形分类图像识别

针对图像识别中传统的嵌入流形算法通常只考虑切线空间却忽略了流形结构以致不能准确建模的问题,提出一种基于关系型发散的黎曼流形分类(RMC)算法。首先从底层黎曼流形建立训练集,并在流形上建立一组表示黎曼点的参考点;然后,借助于最近提出的斯坦因发散计算黎曼点与各个类之间的相似性,从而有效地将流形分类问题转换成寻找合适的相似空间问题;最后,利用经典的线性判别分析进行特征提取,最近邻分类器完成最终的分类、识别。通过纹理分类、人脸识别、人体识别实验验证了所提算法的有效性及高效性。实验结果表明,相比其他几种较为先进的流形算法,提出的算法不仅提高了识别率,同时大大减少了训练、分类所耗时间,有望应用于实时图像识别系统。     

基于像素点灰度差的Harris角点检测算法

针对Harris算法在图像处理过程中特征点提取实时性和抗噪能力较差、计算量大的问题,提出一种结合像素点灰度差的Harris角点检测算法。将被检测点与半径为3的邻近圆周上16个像素点作对比,以此计算非相似像素点的个数来确定候选角点,通过Harris角点响应函数提取角点,并结合SUSAN算法的思想去除伪角点。实验结果表明,改进算法提高了原算法的实时性,增加了角点提取的数量,并且能有效去除大多数伪角点,提高图像角点检测的速度和正确性。     

综合控制流与数据流分析的主机异常检测新方法

传统主机异常检测方法只针对控制流信息或数据流信息进行分析,在两个研究方向上产生了很大的分化,不能很好地吸取彼此的成果。基于这种情况,提出一种新的综合控制流与数据流分析的新方法。该方法首先使用系统调用定长序列构建模式库,再用关联规则挖掘方法挖掘同一模式或不同模式下属性间的关联规则,构建用于检测评估的两种规则集。实验结果表明,基于控制流上下文的数据流分析新方法能够发现先前数据流分析所不能发现的更精准更有用的规则从而检测出更多的异常行为。     

基于Lingpipe的煤炭领域科研信息监测分析平台设计与实现

针对网络环境下文本挖掘技术在煤炭领域科研信息监测分析平台中的应用,首先对基于Web方式的文本挖掘开源工具比较分析,然后利用开源工具从基本特征提取、主题词抽取、自动分类和主题聚类等几个环节展开应用,最后利用TF-IDF算法实现煤炭领域热点主题趋势对比分析,为准确把握煤炭领域热点动态信息提供参考依据。