以实例为切入点的高职物联网应用技术专业教育第一课

物联网技术发展迅速,但高职物联网应用技术专业教育尚处于初期,因而科学、直观、紧扣实际、有效激发学生专业学习的第一课尤为重要。以物联网应用技术实例为专业教育切入点,采用阶梯式递进的方法带领学生走进物联网,感知物联网,从而充分调动学生专业学习积极性,更好地让学生了解专业人才定位,明确学习目标和就业方向,为整个物联网应用技术专业教育打下坚实基础。     

基于Msp430无线安防传感网的设计研究

文中给出了一种面向无线传感网络协议的改进方法,设计并实现了一种面向于中小型场所的远程智能安防系统。该改进方法采用只在中心节点形成与维护路由表的策略,形成多路径单跳网络。通信节点采用具有超低功耗特性的Msp430单片机和CC1101射频模块构架,中心节点采用PC机外接CC1101RS-232串口模块方案,将汇聚节点和基站服务器合二为一,实现通信协议的转换,同时为远端移动终端节点提供通信接口。通信过程增加接收确认信号环节以确保信号的有效发送。实验结果表明,文中的设计方法能够高效地完成在有效通信范围内的信息传感。     

FC-AE-ASM网络的模糊可靠性研究

针对目前FC-AE-ASM(fibre channel avionic environment anonymous subscriber messaging)网络可靠性计算问题, 以网络任务模型为基础, 提出了FC-AE-ASM网络的模糊可靠性模型。该模型主要分析了FC-AE-ASM网络的三种基本拓扑, 得出了这三种结构的模糊可靠性表达式。同时, 结合串并联的推导方法, 推导出了FC-AE-ASM冗余网络的模糊可靠性计算式。对实例的计算结果表明, FC-AE-ASM网络模糊可靠性的改善取决于关键因素, 并且基本路径冗余网络在自身网络可靠性较高时与全网冗余网络性能基本相同。     

基于专家主观信息的学术期刊评价方法研究

该文侧重于学术期刊定性属性的评价方法研究。学术期刊定性属性特征通常具有模糊性,因而往往需要由专家给出主观判断。通过建立基准语言等级评价集合,提出了将专家给出的关于各定性属性的主观评价信息规范化为基准语言等级评价集合并集成的综合评价方法。最后通过计算可以得到学术期刊的综合评价值,进而使得学术期刊评价尽可能的公平化。     

圆管层流脉动流动的数值模拟

为研究圆管层流脉动流动特性,建立了二维非稳态轴对称模型,对壁温恒定、入口速度周期性变化的流体进行数值模拟.分析了速度振幅和频率对层流流动的影响,得到了频率和振幅对压力、温度、壁面摩擦系数影响的规律.研究表明:脉动流动时,压力、温度、壁面摩擦系数围绕相同Re下稳态流动时的数值波动;压力与速度之间存在相位差;压力、壁面摩擦系数的波动与速度振幅和频率成正比;温度的波动与速度振幅成正比,与频率呈反比;当流体脉动的频率和振幅足够大时,会在近壁面处出现回流,并且出现回流的时间会随着频率和振幅的增大而增长.     

厌氧活性污泥PCR-DGGE图谱的优化

针对特种污泥PCR-DGGE图谱的优化一直是微生物分子生态学研究的重点.在反硝化抑制硫酸盐还原菌的研究中,研究厌氧硫酸盐还原污泥和反硝化污泥DNA的提取方法,应用通用引物958F/1401R扩增16S rDNA序列,探讨不同的退火温度对DGGE指纹图谱多样性影响,同时采用时间进程法对DGGE图谱进行优化.结果表明,采用PBS洗涤污泥和超声震荡有利于硫酸盐还原污泥DNA提取;采用958F/1401R为引物时,扩增片段大约500 bp,不同的退火温度对DGGE指纹图谱的多样性影响不显著;采用时间进程法可以很好地再现不同电泳阶段对样品的分离效果,最佳变性剂梯度为40%～60%,在130 V电压下,最佳电泳时间为5 h.     

一种基于步幅长度及频域特征的步态识别方法

步态识别作为一种较新的生物认证技术有其独特优势,它旨在根据人行进过程中的行走步态模式来识别其身份.提出一种基于步幅长度及频域特征的步态识别方法:首先采用背景减除算法实现运动人体检测,并根据步幅长度变化特征进行周期分割.然后提取步幅长度极值结合关键帧的频幅均值构成五维特征向量,最后用标准模式分类器在中科院自动化所提供的CASIA步态数据库中进行实验,在降低了算法复杂度的同时,获得了令人鼓舞的实验结果.     

基于混沌粒子群的多飞艇资源配置规划方法

对地观测具有任务繁多、约束复杂、资源有限等特点,对观测资源配置进行合理规划具有重要意义。面向多飞艇多载荷对地观测任务,结合经典粒子群算法,研究了满足任务完成度、分辨率要求和负载均衡度等多目标的资源配置规划方法。在经典粒子群算法的基础上利用混沌优化技术进行改进,并设计实现了原型系统。实验验证了该资源配置规划方法的有效性。     

决策表中基于对象的μ-约简方法研究

研究了不协调决策表中基于对象的μ-约简问题,给出了μ-约简的一些性质及等价定义,得到了μ-约简的判定定理和相应的可辨识矩阵及辨识公式,从而提供了不协调目标信息系统知识约简的新方法。并通过实例将决策表中基于对象的约简与整体约简进行了对比,结果表明前者可以得到更简洁的知识。该方法也适用于协调目标信息系统。     

Local adaptive segmentation algorithm for 3-D medical image based on robust feature statistics

Medical image segmentation is of pivotal importance in computer-aided clinical diagnosis. Many factors, including noises, bias field effect, local volume effect, as well as tissue movement may affect the med- ical image, thus causing blurring or uneven characteristics when forming a picture. Such quality defects will inevitably impair the gray-scale difference between adjacent tissues and lead to insufficient segmentation or even leakage during tissue or organ segmentation. In the present investigation, a local adaptive segmentation algorithm for 3-D medical image based on robust feature statistics （LARFS） was proposed. By combining segmentation algorithm principles for traditional region growing （RG） and robust feature statistics （RFS）, the location and neighborhood image information of input seed point can be comprehensively analyzed by LARFS. Results show that, for different segmentation objects, under controlling the input parameter of growing factor within certain range, LARFS segmentation algorithm can adapt well to the regional geometric shape. And be- cause the robust feature statistics is applied in the contour evolution process, LARFS algorithm is not sensitive to noises and not easily influenced by image contrast and object topology. Hence, the leakage and excessive segmentation effects are ameliorated with a smooth edge, and the accuracy can be controlled within the effective error range.