基于旅行计划图的移动Agent迁移策略研究

移动Agent为完成指定的任务,通常需要移动到多个主机上。迁移策略为移动Agent规划出最佳迁移路径,保证移动Agent正确、高效地完成任务。在分析现有迁移策略的基础上,提出一种基于旅行计划图的迁移策略,该迁移策略能根据当前网络的软硬件环境和其他负载信息,利用服务评估为移动Agent动态地规划出一条最佳迁移路径,充分体现了移动Agent的自主性和反应性。该策略还可避免网络断连、主机故障及服务失效引起的迁移失败。     

多重链路网络分区与QoS度量两级并行QoSR算法

在多重链路上联网络环境下,采用并行路由搜索的思想寻找最优路径,能够获得较好的路径寻优结果,并且算法的时间复杂度较低.给出一种两级并行QoSR算法,将多重链路环境按一定规则划分为若干分区,为每个分区分配一定数量的QoS度量并行处理器和1个分区处理器,在各个分区分别采用QPAS算法,由QoS度量并行处理器并行计算出各分区内的QoS度量Pareto最佳路径,最终由分区处理器调用最短路径并行算法完成分区间代价最小路径的计算.     

一种水下机器人运动的过程神经元控制

过程神经网络是传统神经网络的拓展, 增加了一个对于时间的聚合算子, 从而更好地模拟了生物神经元的信息处理机制. 这是由于水下机器人运动控制系统的输入、输出均是随时间连续变化的过程量. 结合S函数和预先规划思想, 建立水下机器人过程神经元的运动控制模型. 仿真试验证明,该新型控制模型, 对于水下机器人的运动非线性控制器具有设计简单、响应速度快、超调小、鲁棒性好等优点.     

基于FPGA的一类非线性系统模糊控制的改进

针对温控系统不确定的非线性控制,提出了在FPGA硬件平台上分析和设计一种改进的模糊控制器,在传统的模糊控制器的基础上,引入误差量化因子自调整模块,从而减小模糊控制器的稳态误差,实现快速响应和小的超调.     

基于投资的可持续能源税收政策决策模型

为提高能源资源利用效率,科学确定最优节能减排目标及为实现目标所采取的能源税收政策方案,建立了中国可持续能源税收政策决策模型.模型以系统动力学方法为基础,考虑能源价格、利率、能源税率、能源削减边际成本等因素对节能项目投资愿意的影响,着重研究国家能源财经税收政策对能源战略目标的支持作用.研究表明:以中国交通用能为对象,在确定2005-2020年间5%年度最优节能指标后,相应能源税率从2005年的28%提高到2011年的40%,并逐渐回落至2020年的33%;交通崩能消费总量,相应CO2排放量和含税原油价格分别从2005年的120Mt、364.57Mt和611.78USD/t提高到2020年的321.8Mt、977.78Mt和1533.99USD/t.结论对于设计未来可持续的能源财经与税收政策具有指导意义.     

嵌入式触摸屏在汽车实验记录仪中的应用

如今流行的汽车实验记录仪多为键盘控制,通过对基于S3C2410芯片的触摸屏应用于汽车实验记录仪的研究,阐述了触摸屏的工作原理、硬件电路结构和相关的驱动程序;为了与其他的处理器兼容,没有采用S3C2410芯片内部的A/D通道,而是采用外扩控制器ADS7846的方式,同时介绍了触摸屏接口芯片ADS7846的功能和使用方法,并对一些源代码进行了分析,数据之间通过SPI总线进行通信,电路结构简单;该触摸屏应用于汽车实验记录仪中,具有良好的人机界面、直观的操作、精度高的优点.     

电力变电站温度智能监测网络研究与实现

为实现电力系统变电站的温度场的无人职守智能监测的目的.采用无线传感器网络中典型的ZigBee技术应用于变电站的温度监测,完成了网络硬件节点的研究、设计和实现,满足节点低功耗的要求,在协议栈和通信协议方面,分析了ZigBee技术的节点网络地址分配特点.提出了适应于数据采集的自动路由算法;最后分析了节点功耗、采集时间延时和网络生命周期等性能表现,表明温度场智能监测网络可达到长时间无人值守实时监测的目的.     

A strategic classification support system for brownfield redevelopment

Brownfield redevelopment (BR) is an ongoing issue for governments, communities, and consultants around the world. It is also an increasingly popular research topic in several academic fields. Strategic decision support that is now available for BR is surveyed and assessed. Then a dominance-based rough-set approach is developed and used to classify cities facing BR issues according to the level of two characteristics, BR effectiveness and BR future needs. The data for the classification are based on the widely available results of a survey of US cities. The unique features of the method are its reduced requirement for preference information, its ability to handle missing information effectively, and the easily understood linguistic decision rules that it generates, based on a training classification provided by experts. The resulting classification should be a valuable aid to cities and governments as they plan their BR projects and budgets.     

Simple LMI based learning control design

In this note, a simple linear matrix inequality (LMI) design method is proposed for iterative learning control (ILC). The design can ensure a monotonic error decay in 2‐norm. Experimental results on a SCARA robot shows that the design can achieve nearly perfect tracking. Copyright © 2009 John Wiley and Sons Asia Pte Ltd and Chinese Automatic Control Society     

基于ART2神经网络的车辆感应波形识别的方法

在智能交通系统中,无论是在交通监控领域还是在不停车收费系统方面,对车辆进行自动分类都十分重要;环形线圈车辆检测器以其良好的适应性、稳定性和高效性在车辆监测方面得到了广泛的应用,同时利用同类型或同种车辆经过环形线圈产生轮廓相似的电磁感应波形这一特点也可以进行车型识别;对波形进行预处理,以波形轮廓的抽样、量化值作为特征向量,将特征向量作为ART2神经网络的输入向量,经ART2神经网络的自动聚类最终实现车辆感应波形的聚类与识别。