基于无线局域网的自动化仓库管理系统设计

基于无线局域网技术,以无线手持终端和无线叉车触摸屏为移动操作终端,设计了自动化仓库管理系统的硬件网络结构、功能模块、系统的出入库作业流程、无线网络的安全和可靠措施。实际应用表明,所设计的立体仓库管理系统能够有效提高仓库的运转效率,降低企业的仓库管理成本。     

高水头电站压力钢管环焊缝裂纹分析

对高水头电站压力钢管环焊缝产生了裂纹的管节进行了断口解剖和微观组织分析,并结合对该管节焊接接头和母材力学性能的实验研究,查明了管节产生裂纹和裂纹扩展的原因。为裂纹管节的返修和处理,提出了可行的处理方案及措施。     

试论水管单位体制改革的几点体会--以欧阳海灌区管理局体制改革为例

文章根据湖南省欧阳灌区水利水电工程管理局水管单位体制改革实施过程中的办法措施和经验．对水管单位体制改革工作中应该把握和做好的原则性工作、具体的做法和措施进行了总结分析。     

一起500kV变压器跳闸分析

本文针对某500kV变电站主变因延时继电器误动,冷控失电出口,造成主变三侧跳闸进行详细分析,指出了现设计回路中存在的问题和弊端：根据分析,提出了串接接点的解决方案：并对运行中注意事项加以说明。     

大学生参与对高等教育服务质量影响的实证研究

大学生参与是高等教育服务质量的重要影响因素.高等教育服务质量及其各个维度均因大学生参与时间与精力而呈显著差异;大学生参与高等教育服务的时间和精力越多,其感知的高等教育服务质量越高.因此,高等学校应当重视与大学生建立新型合作伙伴关系,通过共同参与提高高等教育服务质量.     

咬边缺陷对压力管道焊接接头应力集中的研究

从数值模拟入手,采用大型有限元软件ANSYS研究了不同尺寸、不同位置的咬边缺陷对压力管道焊接接头应力集中系数的影响.计算结果表明,咬边缺陷对压力管道焊接接头产生了十分明显的应力集中,其影响程度与咬边的深度、宽度和位置有关,锐度越大应力集中系数就越大.     

基于SMTP的无线数据传输系统设计

本文详细介绍了基于SMTP（Simple Mail Transfer Protocol,简单邮件传输协议）的无线数据传输系统的实现方法,该系统利用ARM7微处理器LPC2114和WAVECOM公司的GSM/GPRS无线模块Q2406来实现数据无线传输.本系统首先通过LPC2114发送AT命令控制GSM/GPRS模块建立GPRS（General Packet Radio Service）连接,在GPRS数据通道建立后,再通过SMTP作为数据传输的载体,将数据以电子邮件的形式传送给指定的邮箱.     

空间科学卫星数据快速处理方法

针对卫星获取的大规模数据进行快速数据处理一直是空间信息处理系统建设中的关键。面对空间科学卫星全天候观测、探测载荷类型多、处理算法多样带来的数据处理难题,现有基于CCSDS标准格式的数据分析方法,难以满足目前在轨的多颗空间科学卫星数据处理系统在正确性和时效性方面的要求。针对空间科学卫星探测数据处理特点,提出了一种空间科学数据快速处理方法,设计两层联合索引结构,将空间科学大数据处理问题转化为索引表和源包数据单元的处理问题,提高了数据处理效率;采用科学工作流技术设计了数据驱动和业务驱动协同的处理框架,支持多样化的空间科学卫星数据处理流程,各类载荷数据处理任务并行调度。实验结果表明,这种方法处理速度可扩展,内存使用较少,已应用于空间科学卫星地面系统中,取得了良好的效果。     

概率数据上基于EMD距离的并行Top-k相似性连接算法

以无线传感器网络为代表的新型数据应用和以图像处理为基础的传统数据应用都产生了大规模的概率数据.在概率数据的管理中,Top-k相似性连接操作返回最相似的k 对概率数据,具有重要应用价值.直方图是最常用的概率数据模型之一,而EMD（Earth Mover’s Distance）距离因其较强的鲁棒性可更准确地量化直方图概率数据之间的相似性.然而EMD距离的计算却具有三次方的时间复杂度,给基于EMD距离的Top-k 相似性连接带来巨大挑战.基于流行的MapReduce并行处理框架,利用EMD距离对偶线性规划问题的优良特性,提出了两种大规模概率数据上基于EMD距离的Top-k相似性连接算法.首先提出基于块嵌套循环连接思想的基本解决方法,命名为Top-k BNLJ算法.进而改进数据划分策略,提出基于数据局部性进行数据划分的Top-k DLPJ 算法,有效降低了MapReduce作业执行过程中的数据传输量.使用大规模真实数据集对两种算法进行评估,证实了本文提出的Top-k DLPJ算法的高效性和处理大规模数据集时的良好扩展性.     

基于加权组合模型的短时交通流预测研究

为了改善城市路网中短时交通流预测效果,提高预测精度,设计了一种基于改进的K近邻非参数回归和小波神经网络加权组合的短时交通流预测方法.针对K近邻非参数回归预测方法搜索量大、相似性差等问题,采用基于交叉口相关系数加权的欧氏距离选择K近邻值.小波变换与神经网络有机结合形成的前馈型网络,对非平稳的输入信号能够呈现出良好的时频特性和变焦能力,对短时交通流预测效果有着明显的提升.通过算例分析,说明所设计的预测方法能够获得比较精确的短时交通流预测结果.