国家岩矿化石标本资源共享平台的构建

标准化、规范化地整合我国分散在地学领域高校、科研院所、博物馆保存的岩矿化石标本资源,推动标本资源的合理保护、科学管理和高效共享已成为现今和未来的必然趋势。本文叙述了岩矿化石标本资源共享平台构建体系的重要环节主要由标本资源描述标准和整理规范体系、数据库结构、共享网络平台架构、组织机构与建设步骤等方面组成。通过平台构建实践,完成构建了一定规模的,由实物层、标准规范层、数据层、业务层和用户层组成的国家岩矿化石标本资源共享平台,为我国岩矿化石标本资源数字化建设和共享提供指导和示范。     

强鲁棒性的可穿戴传感器的人体动作识别方法

为了降低可穿戴传感器在传感器移位时对动作识别率的影响,对可穿戴传感器的动作识别进行了研究。采用高精度传感器采集不同部位的输出信号,根据运动的周期特点对输出信号进行去噪和快速傅里叶变换,将其转化为频域信号。再使用主成分分析法提取综合指标,并对自组织神经网络进行训练,实现动作识别。最差情况下识别准确率可达到92.0%,较好情况下甚至可达到97.5%,传感器移位情况下的识别率甚至更高。     

多传感器融合技术在蟑螂机器人控制中的应用

多传感信息融合对于蟑螂的运动灵活性具有重要作用,为了模拟蟑螂腿毛的功能,提出采用多传感器信息融合技术开发了一种信息实时采集系统;该系统利用廉价鼠标作为传感器,在蟑螂机器人的腿上安装若干光电传感器来模拟蟑螂运动过程中腿毛的触觉,从而解决机器人位姿识别和避障的问题,为实现实时控制和智能控制提供保障;为了简化鼠标的安装,通过在蟑螂身体上安装鼠标传感器来检测位姿的方法,验证了算法的正确性,说明了模拟腿毛的功能;应用结果表明,该系统稳定性好,价格低廉,有一定的实用性与推广价值.     

UML建模与动态模拟测试

系统应用软件都具有实时性强、复杂性高的特点。软件系统的复杂性决定了模型本身的复杂履。为检查模型之间的一致性和模型的完备性,该文根据ＵＭＬ１．１规范,通过一个实例详细描述了如何建立一个规范和实用的模型,并提出一种基于ＵＭＬ模型的动态模拟测试方法。     

基于软件接收机的GPS信号快速捕获算法

针对GPS信号C/A码的捕获,利用多项式拟合估计多普勒频率偏移值,减少了频率搜索范围;将直接求相关值和利用FFT/IFFT变换的算法相结合,用于确定C/A码相位。且在信号处理上利用抽取避免重复采样。仿真结果表明,该算法在同等的定位精度要求下,降低了计算复杂度,提高了C/A码的捕获速度。     

基于广义设计的同步DFC方法

文章提出了一种并行工程环境下基于广义设计过程的同步DFC方法,使“面向成本”作为一种哲理贯穿于从产品规划、方案设计直到设计发布的整个广义设计过程,DFC全方位发挥作用与产品设计过程同步递进。该文还探讨了方法实施的四大策略:协同工作的多领域专家系统是DFC问题求解的有效途径;支持产品全设计过程的产品模型是面向成本广义设计的基础;完善准确的成本估算方法是实施DFC的有效手段;以人为本的系统设计思想有利于发挥人的能动作用。     

Delay-dependent robust stability criteria for uncertain neutral systems with mixed delays

This paper concerns the problem of the delay-dependent robust stability of neutral systems with mixed delays and time-varying structured uncertainties. A new method based on linear matrix inequalities is presented that makes it easy to calculate both the upper stability bounds on the delays and the free weighting matrices. Since the criteria take the sizes of the neutral- and discrete-delays into account, it is less conservative than previous methods. Numerical examples illustrate both the improvement this approach provides over previous methods and the reciprocal influences between the neutral- and discrete-delays.     

基于深度学习的线上农产品销量预测模型研究

本文基于线上农产品销售存在的信息不对称问题,提出一种应用深度学习算法优势结合涉农电商销售数据特点的销量预测模型-皇冠模型（Imperial Crown Model,简称ICM）。首先建立因素评价指标,将销量分为四个类别。其次,采用两层自编码网络从无标签数据集中学习得到能够表征数据特征的参数,并生成新的特征向量。然后利用训练后的有标签样本集和无标签样本集训练分类器并分类。最后,利用反向传播算法微调整个网络参数得到使损失函数值达到最小的最优参数,从而实现线上农产品的销量分类预测。经仿真分析,验证了ICM模型的分类准确率高达88%,明显高于其它未将数据进行特征学习的浅层分类器,证明了ICM具有较好的增量自学习能力和层次认知能力。     

一种新型MIMO-OFDM自适应传输方案

论文将MIMO技术中的多天线思想与自适应OFDM技术相结合,提出一种新型的MIMO-OFDM自适应传输方案。通过信道矩阵的奇异值分解将多天线转化为多个并行的子信道,这样就可以把单天线OFDM的自适应传输技术应用于MIMO-OFDM系统。仿真结果表明,该系统性能比自适应SISO-OFDM系统有显著提高。     

基于FPGA的快速中值滤波算法*

针对传统中值滤波算法排序量多、速度慢的缺点,提出了一种基于FPGA的中值滤波快速算法。充分利用两个相邻滤波窗口中的相关排序信息,随着一列新像素的移入,同时更新已有的排序信息,从而完成中值滤波处理。该算法将每个窗口查找中值的比较次数降到很低,达到了快速抑制噪声及保持图像细节的目的。