时间Petri网与CAGA算法相结合的并行测试研究

在并行测试的研究中对于任务的测试次序一直是个研究重点及难题。用时间Petri网建立关于并行测试系统的模型,并首次用元胞遗传算法(CAGA)对模型中的变迁序列进行搜索,快速得到最好的测试序列。通过仿真结果表明,该算法展示了很好的收敛效果,并且与已有的研究成果相比更具优势。     

有效开展Java程序设计线上教学方法探索

2020年初,为应对疫情并保证教学进度,各校纷纷开展线上教学以满足学生在家学习的需求.文章通过分析Java程序设计课程线上教学的特点及困难,借助"雨课堂"和传智播客教辅平台,在授课形式和考核指标等方面进行调整和探究.教学实践表明,调整后的教学模式能有效地保证各环节的教学效果,提高了师生互动性.该模式可为其他课程的在线教学提供参考.     

湘江流域金属污染的贝叶斯预测实证研究

水环境是一个充满不确定性的复杂巨系统,传统水质模型很难体现重金属污染物在河流中迁移的随机性。本文选择ARIMA模型作为重金属预测模型,运用贝叶斯相关理论进行分析、参数估计和预测,从而不仅获得点预测结果,而且获得区间估计和概率预测结果。实例分析证实,基于贝叶斯方法的ARIMA模型能够获得很好的点预测和区间表现。     

电动汽车用驱动电机测试平台多功能电源系统

电动汽车的驱动电机可以选用直流电机、感应电机和永磁同步电机等,这些电机进行测试时所需的馈电系统不同,无法在同一实验平台上进行试验。为此,开发了一个共直流母线的电动汽车用驱动电机系统测试平台,该测试平台能在不同电源工作模式下对不同电机进行试验。重点研发了适用于电动汽车驱动电机测试的多功能试验电源,该电源采用了交直流共用主回路拓扑结构分时输出,三重化DC/DC的直流调制策略和SVPWM过调制的交流调制策略,使得驱动电机系统测试平台不仅具有较高的能量利用率,还能适用于多种不同类型的驱动电机测试。最后,实验证明了所开发的驱动电机系统测试平台的可行性。     

基于ARM-Linux的矿井安全监控系统设计与实现

以当前矿井安全的现状与需求为出发点,对基于ARM-Linux的矿井安全监测控制系统进行深入研究,提出基于嵌入式技术的矿井安全监控系统的总体设计方案;通过构建该平台的模型和分析嵌入式终端的体系结构,阐述了在以Linux操作系统和ARMS3C2410X处理器为核心的终端软硬件基础上,系统各主要功能模块的实现;在所构建的矿井安全监控硬件平台上,应用HTTP协议,成功实现了远程终端对井上监控终端的控制与访问.     

带反馈的无线传感器网络实时数据融合策略

针对无线传感器网络中现有数据融合技术对由融合引起的延时考虑较少,难以满足实时性需求的不足,提出一种带反馈的实时数据融合策略FRDA。对不同类别的数据进行实时自适应分级,将紧急数据迅速融合并传输给用户,达到延时和融合效率的折衷。仿真实验结果表明,带反馈的实时融合数据方法对不同服务加以区分,有效地保证了紧急数据的实时处理,且没有降低数据的融合精度。     

基于异构计算的三维FDTD并行算法及其在电磁仿真中的应用

时域有限差分(FDTD)法是求解电磁学中麦克斯韦方程组的重要方法之一,一直以来获得了广泛的使用,但是应用于电大尺寸目标仿真时存在巨大的耗时问题。为解决这一问题,利用图形处理器(GPU)的并行处理特性,结合计算统一设备架构(CUDA),以低通滤波器为算例,实现了时域卷积理想匹配层(CPML)吸收边界的三维FDTD高性能加速计算,目标网格数达5百万。实验在Fermi架构的Quadro 4000和Tesla M2050两款GPU上实测,误差均在10~(-4)范围内,相对于同时期的CPU分别可获得36和55倍以上的加速,结果表明该方法具有精度高、效率高、通用性和实用性强等特点。     

一种基于PSO&PAM的聚类算法

PAM是最早提出的k-medoids算法之一,该算法比较健壮,比k-means算法鲁棒性更强,但是PAM对初始值敏感,易陷入局部收敛。利用PSO算法对PAM进行优化,提出一种基于PSO和PAM的聚类方法,充分利用PAM和PSO两者对于不同问题的优势,来不断地更新PAM的聚类中心。通过建立基于熵的聚类有效性函数,对混合聚类算法的性能进行客观评价。从来自UCI的数据的测试结果表明,这种混合聚类的方法有较高的聚类正确率。     

一种BIBD编码的RFID防碰撞算法的改进

如何解决多标签识别时的数据冲突是射频识别(RFID)系统中的一个关键问题.为了解决这个问题,在总结分析相关一些二进制防碰撞算法的基础上,提出一种基于平衡不完全区组设计(BIBD)编码的改进型防碰撞算法.相对于传统的防碰撞算法,它以BIBD编码为基础,并且引入标签的多状态机制,使得对标签的识读达到逐节识读和识读过程中数据的传输量大大减少的目的.理论分析和仿真实验表明该算法显著提高了RFID系统的识别效率,特别适合RFID系统在标签较多和标签ID过长的情况下应用.