网络机器人在数据库比对系统中的应用

网络机器人(Web Robo)t是一种自动化获取网页数据的程序。实践中使用对特定主题感兴趣的网络机器人获取数据,与数据库中数据进行比对,得出有用的结果。     

面向流水线型模式的MANET嵌入式可靠性分析研究

随着大型离散制造业的竞争日益激烈,提高生产效率变得越来越重要。实施MES(Manufacturing Execution System)是提高竞争力的一个比较好的解决方案,而网络通信畅通是实施MES的关键基础。针对大型离散制造业车间的行业特点和实际环境,引入了移动自组织网络(MANET,Mobile Ad hoc Network)作为通信的网络。由于MANET是不依赖固定基础设施、无中心控制、动态拓扑的动态无线通讯网络,研究基于实际环境的MANET的可靠性对于网络的部署和调整就显得非常有现实意义。基于实际制造业车间环境,给出了面向作业型制造业生产模式的MANAET可靠性分析模型(ERMWT,Embedded Reliability Model on Working Table)。     

参数驱动法的刚体研究

本文在基于约束的参数驱动法的基础上,对图形设计中经常遇到的循环约束现象提出了平面刚体的概念,并对颊刚体的成因、条件作了详细的分析,给出平面刚体的数据结构,并将其思想具体应用于CAD系统的开发中。     

PC机与多单片机组成串行通信的新尝试

以实际应用的小型集散变频调速系统为例 ,介绍一种PC机与多AT89C2 0 51单片机之间串行通信的接口电路 ,并提出一种新的通信方法 ,即采用QBASIC语言提供通信语句来编写多机通信程序。该方法硬件紧凑 ,软件编程简单可靠。     

首饰设计的发展与创新

"设计创新"作为近年来的时尚用语涉及到各个设计领域,在首饰设计领域中也不乏听闻。首饰设计不同的发展阶段风格迥异,在当今社会各种环境因素影响之下,"设计创新"仍是其不断发展的关键所在。     

无线传感器网络中影响能源消耗的因素的研究

在传感器网络中,电源能量是各个节点最宝贵的资源。为了使传感器网络的使用时间尽可能地长,必须合理有效地利用能量。该文从无线传感器网络的体系结构出发,对影响网络能源消耗的因素进行了研究。     

露天磷矿数字配矿模型

露天磷矿选矿厂采用合理的配矿方案,对稳定入选磷矿的品位,增加选矿产率,降低生产成本有着重要的意义.为了提高入选磷矿石品位的均匀性和稳定性,提出了针对以入选磷矿品位为目标的从采矿场配矿到精矿仓配矿的整个生产环节的配矿方法.将采场内原矿、选矿厂原矿矿堆和选矿厂精矿仓均定义为矿堆,按照生产实际需求设定其属性.通过设定目标函数,实现使采矿场的开采原矿量最大,配矿方案总的运输距离最小,运输成本最低等目标.同时建立约束条件,使采矿场的开采原矿量要保证选矿厂正常生产,使每一矿堆的品位达到目标要求.最后,采集企业生产实际数据对模型加以验证,证明模型在指导露天磷矿山的生产过程中有重要的实际意义,配矿过程应成为矿山生产组织、管理的一个重要环节.     

引黄入淀献县至十二孔闸段水量损失

2010～2011年度引水与往年比较,献县至十二孔闸段引水流量损失较大。本文主要分析了引起本次引水流量损失较大的可能因素,并提出了相应的解决方法,以提高引水效率,减少引水成本。     

Research on Parameter Estimation and Stability Analysis of Mathematical Model for Thermal Power Unit

在现代控制理论的基础上,根据火力发电厂单元机组的结构,结合各个参数之间的动态关系,在前人研究成果的基础上,给出了一种普遍意义下火电单元机组数学模型的参数估计方法,并试着给出对其数学模型平衡点的分析方法,最后以实例证明了此方法的可靠性与实用性.     

Compressive sensing with sparse domain division using probability

With the development of Compressive Sensing theory in recent years, many new algorithms have been introduced to this field. But still, these algorithms tend to judge the probability of the nonzero signal in each position of the sparse domain as the same, which is in fact not true. In this topic we discuss orthogonal coefficient distribution and divide the whole sparse domain into different parts using probability. With the method called Sparse domain Division using Probability (SDP), the reconstructed speed would increase 20～60 times without producing any negative effect on image quality at the same sampling rate.