基于半周期预测的减摇水舱控制方法及验证

可控被动式减摇水舱能够通过气阀控制空气连通道延长了水舱的固有周期,实现宽频船舶横摇减摇.关阀时刻和关阀时间与船体横摇运动规律相关,由于船体在海浪中的随机运动难以准确计算.小波神经网络的半周期预测控制方法,预测船体横摇的下一个半周期,实时计算控制参数,拓宽减摇频带.通过半实物仿真验证,较传统的方法减摇性能有明显提升.     

基于字的分布表征的汉语基本块识别

汉语的基本块识别是汉语句法语义自动分析中的重要任务之一。传统的方法大多数直接将汉语基本块识别任务转化成词层面的一个序列标注问题,采用CRF模型来处理。虽然,在许多评测中得到最好的结果,但基于词为标注单位,在实用中受限于自动分词系统以及汉语词特征的稀疏性。为此,该文给出了一种以字为标注单位,以字为原始输入层,来构建汉语的基本块识别的深层神经网络模型,并通过无监督方法,学习到字的C&W和word2vec两种分布表征,将其作为深层神经网络模型的字的表示层的初始输入参数来强化模型参数的训练。实验结果表明,使用五层神经网络模型,以[-3,3]窗口的字的word2vec分布表征,其准确率、召回率和F值分别达到80.74%,73.80%和77.12%,这比基于字的CRF高出约5%。这表明深层神经网络模型在汉语的基本块识别中是有作用的。     

核电站安全级DCS隔离设计研究

在核电站安全级DCS设计中,为提高系统的可靠性,需保证安全级电气设备和电路之间的有效隔离,为了实现电气设备和电路的隔离,核安全相关法规标准提出了实体分隔、电气隔离等设计手段。本文通过对核电站安全级DCS隔离相关法规标准的分析,得出了电气设备和电路隔离的设计要求,提出了设计过程中应采取的方法和措施,并在此基础上给出了具体的实体分隔和电气隔离工程实现方案。该方案的工程实施结果可实现安全级DCS电气设备和电路的独立性要求,有效提高系统的可靠性,为系统的稳定运行提供重要保证和支持。     

基于网络环境的自主学习平台设计与实现

研究并设计了以培养自主学习能力为出发点的自主学习平台,实现了以学生为主体、教师为主导的交互网络教学环境。对系统功能进行需求分析和功能设计的基础上,利用JSP、SQLServer2005等关键技术对自主学习平台的前台(学生)模块、后台(教师与管理员)模块进行了详细设计并实现。     

基于BP神经网络的手写数字识别的算法

由于BP神经网络具有并行处理信息、自组织、自学习信息等优点,本文采用了BP神经网络对手写数字识别进行运算,提取笔画密度、长宽比和欧拉数等特征作为训练样本.并用Matlab对其算法进行仿真,并且很准确的识别出来,说明其有非常广泛的前景.     

基于可调功率因数的单相AC－DC变换电路设计

本文以2013年全国大学生电子设计竞赛A题为依据,设计的单相AC-DC变换电路32位的STM32f103作为主控制器,主电路由220V市电经过自耦变压器,隔离变压器降至20-30V交流电,后接全桥整流电路,使电路稳定输出36V直流电,主电路通过硬件电流电压PI闭环控制,双环控制来调节输入的电流和输出电压,输入的交流电压和交流电流通过互感器采到单片机内,程序通过改变产生的正弦波的相位来改变功率因数,从而达到功率因数可调的目的,使设计的电路能包含题目中要求的所有部分,并通过优化而达到题目的要求,在主电路中加入继电器,控制继电器断开从而实现过流保护的功能。     

IGA-DFNN在瓦斯浓度预测中的应用

为了准确预测采煤工作面的瓦斯浓度,提出免疫遗传算法优化的动态模糊神经网络瓦斯浓度动态预测方法。用无线传感网络系统采集工作面瓦斯浓度数据作为样本,通过小波分析对样本数据进行降噪滤波预处理。采用IGA算法对DFNN网络参数进行优化,建立了瓦斯浓度的预测模型。通过MATLAB仿真研究表明,所建模型对采煤工作面的瓦斯浓度演变趋势预测合理,并且经过IGA算法优化DFNN网络比单纯的DFNN网络具有更快、更准确的预测功能,可以为防治煤矿瓦斯积聚提供更好的理论支持。     

认知无线网络动态频谱感知决策安全协议框架研究

对认知网络频谱感知安全研究现状进行了分析, 提出了一个频谱感知决策安全协议框架。对认知无线网络模型中相关组件、符号进行了定义, 并对其结构和安全性进行了详细描述。通过与相关方案比较, 结果表明该协议框架能够用来抵御频谱感知所面临的潜在威胁, 使之进行正确的频谱决策。     

FC-AE-ASM网络的模糊可靠性研究

针对目前FC-AE-ASM(fibre channel avionic environment anonymous subscriber messaging)网络可靠性计算问题, 以网络任务模型为基础, 提出了FC-AE-ASM网络的模糊可靠性模型。该模型主要分析了FC-AE-ASM网络的三种基本拓扑, 得出了这三种结构的模糊可靠性表达式。同时, 结合串并联的推导方法, 推导出了FC-AE-ASM冗余网络的模糊可靠性计算式。对实例的计算结果表明, FC-AE-ASM网络模糊可靠性的改善取决于关键因素, 并且基本路径冗余网络在自身网络可靠性较高时与全网冗余网络性能基本相同。     

基于仿射传播的有向网络聚类算法

现有大多数的网络聚类方法都只是针对无向网络, 已有的有向网络聚类方法建立在传统聚类算法基础之上, 存在着一定的局限性。针对上述问题, 提出一种基于仿射传播的有向网络聚类算法, 该算法首先采用SimRank作为节点之间的相似度, 并将计算得到的结果转换为适应于仿射传播算法的负值; 然后将相似度矩阵作为输入, 利用具有更好性能的仿射传播算法对有向网络进行聚类。实验结果表明, 所提出算法的聚类性能优于其他几种具有代表性的有向网络聚类算法。