利用Dreamweaver实现动态HTML表单菜单

表单是用于实现网页浏览者与服务器之间信息交互的一种页面元素,为简化站点的维护工作,可以使表单对象如单选按钮、复选框、文本域、菜单列表成为动态对象.介绍了表单和动态表单对象的概念,并以一个实例说明了用Drearnweaver制作动态HMTL表单菜单的过程,为动态网页的制作提供参考.     

10kV压变高压侧熔丝熔断原因及抑制措施

针对10kV中性点不接地系统的特点,介绍运行中的电磁式电压互感器高压侧熔丝熔断,详细分析了产生故障的原因,分析表明系统在单相接地时或接地故障消失后都可能会产生过电流,系统装设消弧线圈或采用零序电压互感器接线方式都能较好地抑制此过电流。     

腐植酸钾-磺化沥青低固相泥浆在北衙金矿的应用

针对北衙金矿区钻探施工中遇到的水敏性复杂地层缩径、坍塌严重以及孔内事故频发问题,通过分析失水量与处理剂的关系,黏度与KHm(腐植酸钾)、SAS(磺化沥青)加入量的关系,从防塌浸泡试验中优选出KHm-SAS低固相泥浆体系配方。该配方经过生产实践,在水敏性复杂地层钻进时,缩径、坍塌问题得到明显改善,孔内事故率大幅降低,取得了良好的应用效果。     

基于多神经网络的母线负荷混沌优化组合预测

单一算法在母线负荷预测中存在稳定性弱、波动性大的问题。为此,提出基于多神经网络的母线负荷混沌优化组合预测模型。采用改进的混沌学习算法对模糊网络、小波网络和灰色网络的预测值进行混沌优化组合,确定最优的权重系数,得到最终的预测结果。算例分析表明,该组合模型性能优于单个网络模型和传统组合模型,能较大提高负荷预测的精度和收敛速度。     

一种利用并行复算实现的OpenMP 容错机制

基于并行复算的故障恢复技术,将故障恢复的计算任务分配至未发生故障的结点上并行执行,从而显著缩短复算时间,有效降低故障恢复开销,提高并行程序容错性能.基于该故障恢复技术,提出了一种针对OpenMP并行程序的容错机制PR-OMP,有效解决了分段复算、复算负载重分布等问题;此外,还扩展了传统编译数据流分析技术,提出了针对OpenMP并行程序的数据流分析技术,并基于该技术计算状态保存开销进行优化.设计实现了用于支持PR-OMP的编译工具GiFT-OMP,并通过实验证明了PR-OMP机制及其支持工具的有效性,评估并分析了其性能和可扩展性.     

基于在线拉曼光谱仪预测石脑油组成的方法研究

研究石脑油的烃组成预测问题.针对石脑油组分极其复杂和冗余特点,传统的检测方法求解方法复杂、测定时间过长等难题,为了提高准确度,提出一种基于在线拉曼光谱技术结合主成分粒子群算法的预测方法.首先获得石脑油样品的拉曼谱图,利用主成分分析对数据进行降维处理,消除数据间的冗余信息,然后采用粒子群算法对主成分分析后的数据进行预测,得到各个组成成分在石脑油中的质量分数,并将样品预测值与真实值的相关性进行分析.实验结果表明:相对于其他预测方法,该方法准确性高,现场适应性强,测定时间短,是一种高效、实时性好的石脑油组成预测方法.     

基于虚拟仪器的原油管道泄漏实时监测与定位系统

原油管道泄漏不仅给国民经济造成巨大的损失,而且会导致环境的污染,解决管道泄漏问题显得异常重要。设计了一种针对原油管道的实时监控系统,该系统通过采集输油管道两端的温度、压力和流量等信号,借助石油公司内部的局域网络完成数据的传输,然后对2个站点的数据进行综合分析与处理,实现对输油管道的泄漏报警和漏点定位。介绍了基于负压波法的定位原理和一些关键技术问题的解决,最后通过LabVIEW完成了整个系统的软件设计。通过实地测试,系统运行良好,满足输油管道泄漏检测的要求。     

改进的SURF算法及其在目标跟踪中的应用

SURF特征描述子在目标跟踪中得到了有效应用.针对SURF特征描述子运算复杂,难于在嵌入式系统中实时实现的问题,提出了一种改进的SURF特征描述子.对SURF特征描述子的生成过程进行了改进,利用三角特征和对角线特征设计了改进的SURF特征描述子.对不同变化情况下的图片进行了特征点匹配实验,对其性能进行了验证和分析;在DSP中对所提改进SURF特征描述子的快速实现进行了验证,在实验条件下,改进的SURF特征描述子在DSP中的运算速度达到了28f/s,比改进前提高了约47％.最后,基于SURF特征点匹配,设计了目标匹配跟踪策略,对改进SURF特征描述子在目标跟踪中的有效性进行了验证.     

基于信念重用的WSNs能量高效跟踪

针对无线传感器网络(WSNs)中目标跟踪性能与传感器能量消耗难以平衡问题,提出一种信念重用的WSNs能量高效跟踪算法。使用部分可观察马尔可夫决策过程(POMDPs)对动态不确定环境下的WSNs进行建模,将跟踪性能与能量消耗平衡优化问题转化为POMDPs最优值函数求解过程;采用最大报酬值启发式查找方法获得跟踪性能的逼近最优值;采用信念重用方法避免重复获取信念,有效降低传感器通信带来的能量消耗。实验结果表明:信念重用算法能够有效优化跟踪性能与能量消耗之间的平衡,达到以较低的能量消耗获得较高跟踪性能的目的。     

基于拉曼光谱CCD信号的谱峰识别技术研究

针对在线拉曼光谱信号存在荧光背景和严重谱峰重叠的情况,提出了一种从含荧光背景信号中提取有用信号并对其进行充分分离的谱峰识别方法。首先采用小波变换扣除原始信号中的荧光背景(即低频成分),然后采用免疫算法对有用信号进行分离。由于免疫算法在组分较多情况下收敛速度慢甚至不收敛,因此,又采用主成分分析(PCA)法得到累计百分比,对免疫算法中的标准信号进行加权,从而完成对重叠拉曼光谱信号正确、快速地识别,并很好的满足了在线拉曼光谱仪在工业现场谱峰识别准确快速的要求。