无人值守放牧监测系统报警准确率的研究

通过ZigBee技术、GPS定位追踪技术和远程无线通信技术的结合,计算了ZigBee节点传输距离,并提出一种双系统的监测牛群数量的策略,通过对系统误报率的分析,设定误报率门限,从而确定双系统的组成方式,提高牛群数量监测的准确性,降低误警概率.在此基础上设计了一套智能牛群检测系统,并通过实验验证了理论计算结果.该系统可以在无人值守的情况下,自动监测草原牧场上牛群数量并记录牛群位置,实现自动上传功能.     

偏序时态XML索引TempPartialIndex

时态数据管理是常规数据管理的深化和扩展,具有理论研究的意义与实践应用的价值.时态数据索引是时态数据管理的重要技术支撑,是其中的一个研究热点.首先,提出了一种时态数据结构,通过数据节点间的偏序关系,可将常规的二维时间区间的处理转化为基于偏序的时态等价类上的一维的处理,该数据结构可以快速有效地处理时态操作;其次,在该新型时态数据结构基础上研究了时态XML索引TempPartialIndex,其基本特征是将时态数据结构整合到非时态的XML索引中,即,将其整合到语义层之中,通过时态过滤和语义过滤掉大量节点之后,再进行结构连接;另外,着重讨论了基于TempPartialIndex“一次一集合”及其时态变量查询和增量式的动态更新机制.同时,仿真结果表明：TempPartialIndex能够有效地支持时态XML的各类查询及更新操作,技术上具有可行性和有效性.     

改进的灵敏度剪枝极限学习机

针对极限学习机(ELM) 网络结构优化问题, 提出一种改进的灵敏度剪枝ELM(ImSAP-ELM). ImSAP-ELM 将??₂ 正则化因子引入SAP-ELM 中, 采用留一准则确定最优隐节点数. 推导基于奇异值分解的输出权重计算公式, 避免矩阵奇异导致求解无效的问题. 将ImSAP-ELM 用于故障预测, 利用多组同类型故障数据建立多个ImSAP-ELM 模型, 基于加权思想融合不同ImSAP-ELM 的预测值. 某型无人机发射机实例表明, 相比于ELM、OP-ELM (最优剪枝ELM) 和SAP-ELM, ImSAP-ELM 耗时最高, 但是ImSAP-ELM 的预测误差小于其他3 种方法.

     

需求依赖减排水平和价格的供应链决策与协调机制

针对由一个低碳产品制造商与一个零售商组成的供应链, 考虑需求同时受减排水平和销售价格的影响, 分别研究寄售契约、收益共享契约以及收益共享与减排成本共担3 种契约下供应链企业的优化决策, 并进一步探讨当需求的确定部分为和式、随机部分服从均匀分布时的供应链系统的最优决策. 从理论上证明了制造商与零售商之间的合作利于促进减排水平的提升, 也利于供应链系统期望总利润的增加. 最后, 探讨了不同参数对协调供应链绩效的影响.

     

基于改进的主动逻辑与元认知环的机器人常识推理的研究

针对常识推理的非单调和异常问题,构建了基于改进的主动逻辑与元认知环的机器人常识推理框架。首先,针对机器人在执行任务时易受异常情况干扰的问题,引入元认知环对异常进行监视和评估并引导机器人。其次,对主动逻辑进行改进,定义了事实、常识,及它们相互之间的蕴含、否定和无关三种关系,给出了详细的矛盾知识的发生的条件和定义,并给出了对应的矛盾知识的处理方法,提出在主动逻辑中事实包含关系的传递性及推理的非直接传递性以有效检测和处理矛盾。最后,设计的Pr2机器人取书的实验进一步验证了元认知环以及主动逻辑在机器人执行任务时对异常情况和矛盾知识处理的有效性。     

Buck型变换器自适应有限时间降压控制算法研究

针对负载未知情况下Buck型DC-DC变换器系统, 基于有限时间控制技术和自适应控制技术, 提出了一种新的快速降压控制算法.首先, 基于时间尺度变换, 对系统的平均状态空间方程进行变换; 然后, 利用饱和有限时间控制理论设计出一类新的快速降压控制算法, 以实现输出电压在有限时间内收敛到参考电压.由于控制器设计过程中考虑了饱和约束条件, 使得变换器的占空比函数满足0到1之间的约束条件.对于负载未知情况, 设计了有限时间观测器以估计未知负载, 最终得到自适应式的有限时间控制算法.与PI控制结果进行了仿真对比, 验证了所提出的控制算法既具有快速的调节性能, 又具有较强的抗负载变化性能.     

MIC异构直线加速器束流动力学模拟并行软件开发

现代高能物理研究需要使用高能量的粒子加速器,加速器束流动力学模拟软件具有重要的实用意义. 介绍了一个3维基于MIC的异构直线加速器并行束流动力学模拟软件NEWBEAM-MIC的开发进展. 目的是使用最新的超级异构计算机提高束流动力学模拟软件的性能,更好地完成加速器的设计和优化工作. 这个软件模拟了DTL和SOLENOID加速器装置中粒子的运动过程. NEWBEAM-MIC是在NEWBEAM-CPU软件基础上,将粒子推进部分分配到MIC卡上运行,从而利用MIC多线程的优势使计算加速的. 通过实际测试,这个软件在天河二号上使用100 CPUs和100 MICs可以模拟10⁹个粒子,其中DTL场力计算、SOLENOID场力计算和粒子推进三个部分均可以比仅使用100 CPUs的NEWBEAM软件有100倍以上的加速效果. 再考虑MIC卡上的多线程,对同样规模的粒子,使用100 CPUs 和 100 MICs,当MIC线程数开到最大（224）时,NEWBEAM-MIC可以比单线程串行计算方式加速10000倍以上. 这表明本文开发的基于MIC的异构软件可以很好地加速原有的CPU软件,发挥现有MIC异构超级计算机的潜在性能.     

基于新型异构处理平台的车辆优化检测应用设计

针对智能交通系统中车辆检测对处理实时性和使用环境的要求,提出了一种基于动物视觉的车流量检测算法,并将算法封装成组件应用于异构处理平台中.此算法通过判别相邻像素点的关联性,消除伪误差,提高了车辆识别的准确率.通过更新优化处理组件,快速更新车辆检测处理算法,有助于新算法快速应用到实际中去.实验证明,利用异构处理平台更新算法的方式,缩短了算法开发周期,提高了算法利用率,可有效快速的对处理流程进行更新.     

柔性车间调度的解空间距离聚类和变邻域搜索粒子群算法

根据柔性车间调度问题提出基于解空间距离聚类和变邻域搜索的粒子群算法.在粒子群算法基础上采用贪婪策略引入变邻域搜索方式,即调整关键路径上最大关键工序的机器位置,调整关键路径上工序相对位置变化,加强局部搜索能力;根据机器加工工序的空间距离,采用K-means聚类得到机器加工工序“优良个体”,加大局部搜索性能.同时对于粒子群算法速度更新采用局部停滞策略,保留局部片段相对位置不变特性.通过实验仿真,优化算法取得了较好的效果,与一般的粒子群算法相比较收敛速度迅速且性能良好.     

基于非线性重构模型的植物叶片图像集分类方法

提出一种基于非线性重构模型的植物叶片图像集的分类识别方法。该方法首先使用高斯受限玻尔兹曼机(GRBMs)通过非监督预训练来初始化模型的权值;然后针对每一个植物叶片图像集用初始化的模型训练得到一个特定的模型;最后根据测试样本的最小重构误差和测试样本集的最多投票策略来判定测试样本集的类别。该方法通过图像预处理来处理图像,避免了图像在缩放时发生形变,并采用基于k-means的特征提取方法来提取植物叶片图像特征。实验结果表明,该方法能够准确地对植物叶片图像集进行分类识别。