基于复杂网络理论的典型电力电子电路复杂性研究

基于复杂网络对电力电子电路的复杂性进行了研究,指出了复杂网络在电力电子技术中运用的结合点并以三相桥式全控整流电路及三相电压型桥式逆变电路为研究对象,提出用复杂网络的特征参数来分析该电路拓扑特性的方法,并对其鲁棒性及脆弱性进行了分析研究.最后对电力电子电路复杂性研究结果存在的问题进行了分析和总结.     

基于金纳米棒的DNA杂交检测

金纳米棒具有独特的光学性质与良好的生物适应性,在生物医学领域得到了日益广泛的应用.利用种子生长法,通过改变表面活性剂十二烷基二甲基苄基氯化铵(BDAC)的浓度所制备的8种不同长径比(AR)的金纳米棒,具有不同位置的纵向表面等离子共振(SPR)峰.在金纳米棒和非标记探针DNA的混合盐溶液中加入靶标DNA后检测,发现金纳米...     

基于WebCamera的路面标线用玻璃珠成圆率视觉检测系统

提出了一种检测玻璃珠成圆率的新方法,运用WebCamera为核心,配合专业镜头、自制光源和显微镜,将其改造成为路面标线用玻璃珠成圆率视觉检测系统,利用LabVIEW 8.2调用Windows系统下的avicap 32.dll和user 32.dll对WebCamera进行驱动,实现r对玻璃珠圆度的正确检测,避免使用专业...     

改进的人工鱼群算法及其在无线定位中的应用*

摘 要：人工鱼群算法是一种基于动物行为的群体智能优化算法。针对基本鱼群算法收敛速度慢和在算法运行后期搜索盲目性较大等问题,给出了一种改进的鱼群算法。该算法采用可变视野,在搜索的后期使用随机步长,并给出了局部最优人工鱼移动策略,较好地平衡了全局搜索能力和局部搜索能力;在假设目标函数分布未知的情况下,规范了人工鱼的各种行为,给出了明确的收敛条件。在文章最后,结合蜂窝网中以功率值作为测量参数的无线定位问题,给出一种基于人工鱼群算法的分布式定位方法。仿真实验表明,该方法实现简单,全局搜索能力强,满足了定位的有效性和实时性。     

基于ARM的无线音视频监控系统设计

介绍了一种基于ARM硬件平台和WinCE软件平台的无线音视频监控系统设计方案.该设计应用三星公司的S3C2440A为主芯片,结合摄像头、麦克风和GPRS模块等实现数据的采集、处理和网络传送.S3C2440A具有丰富的硬件接口资源,采用H.264作为音视频数据压缩的核心算法,具有很高的数据压缩比率,适合无线传输.     

网络考试系统中防止U盘作弊方法研究

目前越来越多的高校、教学培训机构和各种社会考试,采用了网络考试、网络在线考试等网络考试形式的无纸化考试.然而许多考试系统自身尚不具备防止考生使用U盘等移动存储设备作弊的功能.本文所涉及的系统能完善这样的功能,考生一旦插入了U盘或其他移动存储设备后,系统立即显示一个特殊的界面锁住屏幕,禁止一切可能的键盘操作.这种状态将一直保持到监考老师在该考生的考试机上解锁为止.     

一种面向流数据频繁项挖掘的降载策略*

流数据产生速率具有不可预见性,当其速率超过系统处理能力时,部分数据元素不能被实时处理。降载技术是处理此问题的关键技术之一。分析了目前降载技术的不足,提出了一种面向挖掘流数据频繁项集的降载策略。该策略采用了基于元组出现频率的语义删除策略,优先删除出现频率相对较低的元组,从而有效解决了在挖掘流数据中的频繁项所遇到系统超载时所出现的问题,同时采用了根据流数据产生速率自动地控制是否启动降载策略,有效地解决了降载的适应性问题。最后,通过实验和分析,证明了该策略在流数据频繁项挖掘中有效性。     

2-锗萘与2,3-二甲基丁二烯杂Diels-Alder反应的研究

采用密度泛函理论(DFT)在B3LYP/6-311G(d,p)水平上,研究2-锗萘作为亲二烯体与2,3-二甲基丁二烯的杂Diels-Alder反应的微观机理和势能剖面,考察反应的取代基效应和溶剂效应.计算结果表明,所研究反应均以协同非同步的方式进行,且C-Ge键总是先于C-C键形成.发生在Cl-Ge2位上的反应中,形成2个新键的非同步性比发生在Ge2-C3位上的大,且前者在热力学和动力学上都比后者容易进行,与实验完全一致.exo进攻方式在动力学上都比相应的endo容易,但二者在热力学上的差别一般比较小.锗原子上的CCl3和NH2取代基,一般有利于反应,而C(CH3)3取代基则相反.苯溶剂对所研究反应的势能剖面影响较小.     

基于重构相空间FLS-SVM的电力系统混沌预测模型

研究电力系统混沌预测以及预测中超参数难以调整的问题,采用基于重构相空间的模糊最小二乘支持向量机(RFLS-SVM)方法进行算法改进.结合Takens嵌入维理论重构数据相空间,并对电力系统混沌状态进行预测,预测精度得到了进一步提高.并研究了RFLS-SVM核参数调整的方法,得到了一般性结论.通过数字仿真实验证明了该方法是有效的.     

基于神经网络的访问控制策略优化模型

访问控制是网络安全防范和保护的主要核心策略,其主要任务是保证网络资源不被非法使用和访问。将风险概念引入访问控制,分析了基于风险的权限委托以及权限再分配的基本性质;基于MUS集合的计算方法,给出了一种基于神经网络的风险评估方法。针对神经网络适合定量数据,而风险因素的指标值具有很大的不易确定性等问题,采用模糊评价法量化信息安全的风险因素指标,对神经网络的输入进行模糊预处理。仿真结果表明,模糊神经网络经过训练,可以实时地佑算风险因素的级别。