三维空间RFID定位系统方法及其应用研究

为了提高室内定位系统的性能, 提出了一种三维空间内利用RFID技术定位目标物体的算法。算法通过接收信号强度获得天线和目标标签之间的距离, 然后采用梯度下降法计算得到目标电子标签的位置。仓库定位网络实验结果显示, 所建立的算法可以逐步逼近目标标签的真实位置, 有效提高了三维空间内目标的定位精度, 在仓库管理等室内定位系统中具有较强的实用性。     

水合二氧化锰(HMD)和水合五氧化二锑(HAP)用于HNO_3溶液中Sr、Cs、Zr、Ru、Se、Ce和Sm的去除研究

研究了水合二氧化锰(HMD)和水合五氧化二锑(HAP)对铀的吸附性能,以及在HNO3溶液中对Sr、Cs、Zr、Ru、Se、Ce和Sm的吸附性能。HMD和HAP在硝酸铀酰溶液中不吸附铀。HMD在0.2 mol/LHNO3溶液中对Zr、Ru和Se的吸附性能较好,HAP在0.2 mol/L HNO3溶液中对Sr、Cs、Ce和Sm的吸附性能较好。含有Sr、Sm、Ru、Ce、Zr和Se混合元素的0.2 mol/L HNO3依次通过HMD和HAP柱吸附后,元素基本被全部吸附。研究结果表明,HMD和HAP可以用于HNO3溶液中Sr、Sm、Ru、Ce、Zr、Cs和Se等医用同位素生产堆燃料溶液中主要裂变产物元素的去除。     

钨中氘氦行为的高分辨热脱附谱实验方法研究

氢同位素在材料中的扩散、捕获和滞留等行为可通过热脱附谱实验方法进行研究。为实现对同时含有氘氦的钨材料进行热脱附测量并研究钨中氘氦滞留行为,搭建了1套基于高分辨四极质谱仪的热脱附实验系统HiTDS。HiTDS实现了1.2×10^-6 Pa的高本底真空度,速率为1 K/s的精确线性升温,最高加热温度达1423 K,能准确测量样品中气体元素的脱附速率和脱附量。通过配备高分辨四极质谱仪,HiTDS可快速分辨氘氦元素并测量其脱附速率。HiTDS经过调谐校准、标定系数标定后,对氘氦等离子体辐照钨样品进行了热脱附测量。测得的氘氦热脱附谱显示,纯氘脱附量与剂量正相关,而氦的引入显著抑制氘滞留并使其趋于饱和。热脱附实验结果与类似辐照条件的其他研究成果基本一致,检验了该实验方法的有效性。     

非均匀杂波中的直接变换域STAP算法研究

降维空时自适应处理和降秩空时自适应处理均需要已知杂波协方差矩阵,或者通过参考单元对杂波协方差矩阵进行估计,在非均匀杂波环境中无法获取足够多的有效样本,使得算法性能急剧下降。提出一种直接变换域空时自适应处理算法,不需要对杂波协方差矩阵估计,在角度-多普勒域中的通道之间进行自适应处理,采用最小均方准则求解,能够适用于非均匀杂波环境中目标检测。仿真结果表明,提出的算法相比于直接数据域算法,抑制杂波能力更强,对于目标角度偏差更具稳健性。     

基于网络的Office考试系统客户端的设计

使用VB6.0和SQL Server2000数据库,设计基于网络的Office考试系统,实现了时选择题和操作题的自动评分.本文重点说明该考试系统客户端的设计.     

网络视频监控系统管理平台的设计*

提出了完整的视频监控系统管理平台的设计方案.该方案实现了业务与呼叫控制分离、呼叫控制与承载分离,从而能够更加灵活、有效地实现业务的提供和扩展.分别详细介绍了对应的数据处理、信令控制和业务服务模块的设计.目前这套系统已经研制成功并在社区宽带实验网上应用,运行状况良好.     

基于SOA的虚拟仪器共享平台

针对目前各高校间虚拟仪器实验教学系统集成度不足,实验资源难以共享的问题,提出了利用SOA与Web服务的技术优势,结合网络化虚拟仪器的技术特点,在.NET环境下设计实现了校际虚拟仪器实验教学共享平台和虚拟仪器实验教学系统的资源共享。     

飞机防滑刹车模糊控制器的改进研究

采用模糊控制理论对飞机自动防滑刹车控制系统进行了深入的分析研究,利用Matlab模糊控制工具箱及Simulink对刹车控制系统进行了仿真,并应用自调整函数算法对模糊控制的参数进行优化。结果表明,该方法达到较好的刹车控制效果,大大地提高飞机防滑刹车效率。     

多标签分类器准确性评估方法的研究

分类是数据挖掘领域研究的核心技术之一,分类器性能评估方法也是众多学者的研究热点之一。以往的分类器性能评估方法一般针对于单标签数据集,对于多标签问题并未涉及。文中主要针对多标签分类问题中的单实例情况,提出了一种多标签分类器准确性评估方法（EMOSIML）。该方法的思路是：如果分类器对一个多标签对象预测的类别标签是其属于的多个类别标签中的任何一个,则分类结果都是正确的。该方法用C#编程实现,并对朴素贝叶斯分类器进行分类器性能评估实验,实验结果表明,EMOSIML评估方法较传统的准确率评估方法更合理。     

基于样本期望训练数的BP神经网络改进研究

BP算法是神经网络中最常用的算法之一.标准BP算法存在的最主要问题就是易于陷入局部极小、收敛速度慢等问题.针对BP算法的这些问题,出现了许多改进的措施,如引入变步长法、加动量项法等.提出了一种基于样本期望训练数的改进BP算法,仿真实验说明了该算法可以明显提高BP网络学习速度,并且具有简单通用性,可以和其他方法结合,进一步提高算法的收敛速度.