基于遗传算法的查询优化算法及其在税收专业化系统中的应用研究

税收专业化是税收发展的必然趋势,税收专业化系统将税收工作信息化、专业化、智能化,提高了税收效率,节省了资源。随着系统数据量的日趋庞大,记录查询的结果越来越差。提出一种基于改进遗传算法的查询优化技术,改进适应税收专业化系统的编码方案,以及相对应的交叉算子、变异算子,应用于税收专业化系统时,表现出良好的性能,与一般查询方法相比,能大大提高数据查询的查全率与查准率。     

集成Flex与AJAX的RIA设计与实现

富客户端技术(RIA)是近几年Web开发技术研究的热点,而Flex技术是RIA的代表技术之一。分析Flex和AJAX技术,通过介绍Flex在创建Web应用上的优势,采用Flex-AJAXBridge技术集成Flex与AJAX创建RIA应用。     

基于视频图像的绊线检测方法研究

在绊线检测中,高斯模型用于背景建模,背景差分用于前景目标提取,扫描虚拟线上所有点,当检测到目标穿越绊线后,若为双向绊线,系统直接报警;若为单向绊线,利用目标颜色直方图欧拉距离来确定目标运动方向,如果目标运动方向与禁止穿越方向一致,系统报警。实验表明,给出的方法能够准确实现绊线检测。     

基于模糊控制的船舶自动导航仿真系统

在介绍船舶运动特性和分析船舶运动的基础上,建立船舶运动质点方程,研究基于模糊控制的船舶自动导航仿真系统。针对船舶偏航量的控制,设计位移模糊控制器和航向模糊控制器,对船舶在波浪中的运动进行数值仿真。船舶在各种不同外界条件下的运动状态数据,应用数据库技术,进行存储,作为后续数据分析来源。采用VC＋＋,在VS2005开发环境下使用GDI编程,实现可视化仿真。     

兆瓦级永磁直驱无传感器风力发电系统仿真

研究永磁发电机优化控制保障可靠性问题,永磁直驱风力发电系统中,测速码盘容易受到干扰易出故障.采用双向PWM变换器结构,根据永磁同步电机的数学模型,为了克服传统发电效率低的问题,提出了一种基于滑模观测器的无速度传感器策略,对兆瓦级永磁同步发电机的速度和相位进行观测,并对该发电系统机侧变换器采用转子磁链定向矢量变换控制技术,网侧变换器采用电压电流双闭环控制策略,最后运用MATLAB平台对上述模型进行仿真,结果表明控制策略能独立控制PMSG的有功和无功电流,具有良好性能,可为设计提供依据.     

ACIS/HOOPS几何建模与可视化技术研究与应用

几何建模与可视化是数值模拟前处理中重要的组成部分.重点介绍了ACIS建模技术及HOOPS可视化技术,并基于ACIS/HOOPS及格式转换组件(InterOp)、模型简化组件(Defeaturing)、网格划分组件(VisTools)等3D组件开发了数值建模与可视化软件,在系统中实现几何建模、模型导人、模型简化、网格划分及可视化功能,为后续的数值模拟奠定了良好的基础.应用表明:使用ACIS/HOOPS及相关3D组件开发数值模拟前处理系统具有效率高、效果好的特点.     

无线传感器网络路径寻优的仿真研究

研究无线传感器网络路径寻优问题.针对无线传感器网络路径寻优同时涉及到数据传输路径的长度、传感器节点能量以及整个网络的能量均量均衡,传统的数学模型对其进行求解存在求解时间长,速度慢,得到的路径并非最优,导致网络的能量不均衡,网络生命周期短.为了快速找到传感器网络最优路径,提出一种传感器路径混合寻优方法.算法首先利用遗传算法进行全局寻优,使网络最优路径稳定地分布在解空间区域,然后采用禁忌算法进行网络路径局部寻优,最后找到无线传感器最优路径.仿真结果表明,混合算法能快速找到无线传感器网络最优路径,且消耗的能量最少,有效实现了网络负载均衡,延长了网络的生命周期.     

主动声纳阵的混响仿真及检验

研究海洋混响的干扰检验问题,由于真实的混响数据信息难获取,混响仿真中不能体现声纳信号形式、平台运动、海洋环境的问题,针对传统方法不能准确检验混响情况,提出了一种基于HODGKISS单元散射理论的海洋混响的阵列模型,把过去单一阵元的混响仿真推广到整个阵列的混响仿真,并考虑了发射波形、发射信号形式、声纳平台运动以及海洋环境等参数,使仿真条件尽量接近真实环境.最后,通过仿真比较瞬时值和包络概率密度分布、空时二维谱几个方面的特性,实验证明了模型及混响仿真结果的准确性和有效性.     

基于能量特征的脑电信号特征提取与分类

为了快速、有效地提取脑电特征,提高分类正确率,采用带通滤波和小波包分析的方法提取Mu、Beta节律对应的脑电信号,在时域范围内,将信号幅度的平方作为能量特征值;在频域范围内,采用AR模型功率谱估计法所得的功率谱密度作为能量特征值.根据运动想象脑电信号特点,构造左右通道信号能量差值的符号特性作为分类判别依据,进行分类测试,方法简单.初步实验结果表明,所利用的两种方法的分类正确率达87.857%.     

无线传感器网络中目标跟踪的马尔可夫模型与预测方法

针对目标运动是一个包含许多不确定因素的非线性非高斯随机过程,提出基于马尔可夫随机场模型与粒子滤波的WSN分布式目标跟踪方法(MRF-PF)。把目标跟踪过程看作是一个马尔可夫过程,基于贝叶斯规则,建立目标状态分布函数,用粒子滤波估计目标状态,实现目标跟踪。实验结果:对于泊松白噪声,MRF-PF方法的跟踪均方根误差RMSE相比卡尔曼滤波(KF)和扩展卡尔曼滤波(EKF)方法分别降低52.6%、49.2%;对于方差σ2由0.3→3的高斯噪声,GM-PF方法的RMSE相比KF、EKF分别降低54.5%～77.2%和23.5%～54.2%。这表明MRF-PF方法在非线性非高斯噪声或高斯噪声变化较大时具有较好的抗噪能力及跟踪性能。