示例学习的广义扩张矩阵算法及其实现

本文对扩张矩阵理论加以扩充，提出关于公式的扩张矩阵的概念，并据此实现一个广义扩张矩阵算法叫做ＡＥ９，本文还将ＡＥ９和ＡＱ１５应用于几个实际领域的学习问题，如睡眠状态的分类，手写数字识别等，结果都表明ＡＥ９比ＡＱ１５分类精度更高。     

论情感化造型语言在产品设计中的体现

本文从产品设计在情感化产品中的造型语言入手,从本能情感、行为情感和反思情感三方面具体阐述了情感化的造型语言在现代产品设计中的体现形式,旨在让人们对于产品的造型语言有更加深入清晰的认识,更好的实现工业产品的人性化设计。     

An institution theory of formal meta-modelling in graphically extended BNF

Meta-modelling plays an important role in model driven software development.In this paper,a graphic extension of BNF (GEBNF) is proposed to define the abstract syntax of graphic modelling languages.Fro...     

酸碱中和反应中pH值的单神经元自适应控制研究

基于酸碱中和反应过程中pH值变化的动态模型,设计单神经元自适应控制器,解决化工生产过程中pH值的PID控制所存在的调节时间长、超调量大和系统抗干扰性差的问题。在相同条件下与PID控制器进行对比实验,实验结果表明单神经元自适应控制器明显改善pH值过程控制系统的动态性能,该控制系统具有较强的自适应性与鲁棒性。     

基于DV-HOP WSN改进算法的研究与仿真

节点定位是无线传感器网络应用的关键技术,通过对无线传感器网络中DV-Hop节点定位算法及影响算法定位性能因素的分析与研究,提出的一种新的改进方法,即采用基于角度阈值的锚节点选择策略,有选择性的选取锚节点参与三边定位过程,对平均每跳距离的计算进行改进,并通过引入角度加权因子对其定位结果进行修正。仿真结果表明,改进后的算法有效提高了节点的覆盖率和定位精度。     

机器人足球比赛系统中的机器人任务分配方法

针对基于遗传算法的多机器人任务分配方法中,由于初始种群是随机产生不能很好地表征整个解空间,而容易陷入局部最优解的问题,提出一种新的多机器人任务分配方法。该方法根据机器人效用函数值来确定个体基因,从而产生初始种群,并引进分层遗传算法来实现具有不同最优基因的群体分开演化。仿真实验表明,该方法比传统的遗传算法有更高的寻优效率和更快的收敛速度。     

基于振动信号的水电机组状态劣化在线评估方法研究

实现水电机组状态劣化评估和故障预警是行业研究的热点。论文提出了一种结合时域与频域特征的机组劣化在线评估方法。(1)先利用检测指数确定振动信号中对机组运行状态最为敏感的时域特征;再以机组健康状态下工况参数X(水头、开度等)和检测指数筛选的振动信号时域特征Y为健康样本,利用最小二乘支持向量机构建机组状态健康模型Y=f(X)。基于该模型,以实时工况参数为输入,在线预测对应工况下机组振动信号时域特征健康值,计算健康值与实际值之间的相对误差,作为评估机组劣化程度的时域劣化指标。(2)利用小波变换与奇异值理论对振动信号进行分解,提取健康状态下机组振动信号奇异值特征向量并得到健康聚类中心,实时计算实测信号奇异值特征向量与健康聚类中心之间的相对欧式距离,作为频域劣化指标。结合时域和频域劣化指标,在线计算综合劣化指标评估当前时刻机组劣化程度。结合实际机组运行案例,验证了该模型的有效性和实用性。     

河道生态基流生态经济价值及其时间变化研究

为了解决普遍采用单方水资源价值计算河道生态基流价值的缺陷,以及探索河道生态基流价值定量化计算新方法,采用水力学方法将河道生态基流从径流量中分离出来,并确定河道生态基流对应水面面积,进而采用当量因子法计算河道生态基流价值和并探索分析了河道生态基流价值的时间变化特征。以渭河干流宝鸡段为例进行研究,结果表明:渭河干流宝鸡段的丰水年、平水年以及枯水年的年平均河道生态基流量分别为5.82 m~3/s、3.59 m~3/s和2.76 m~3/s。近21 a来,该段河道生态基流价值在时间上总体呈下降趋势,该价值多年平均值为5.61亿元,单方河道生态基流价值为6.27元/m~3,单方价值与价值总量变化趋势相反。河道生态基流价值年内变化具有明显的周期性,总体呈倒"V"字型,汛期河道生态基流价值比非汛期大,单方河道生态基流价值与之相反。通过相同区域以及相近区域的河道生态基流价值研究成果以及价值变化特征的对比分析,证明研究成果较为合理。该方法可为河道生态基流合理保障提供定量化依据。     

Arnold置乱在零水印中的二次复用

为了提高水印的鲁棒性和减小对应版权信息的大小,本文提出了一种基于Arnold变换、DWT和SVD的零水印算法。该算法将载体图像进行DWT变换,对低频子带进行分块SVD;比较置乱后的最大奇异值的大小,若大于则对应位为1,否则为0;将结果与预处理过的水印做异或运算,得密钥矩阵。该矩阵为检测水印提供密钥。实验证明,本算法对图像压缩、滤波、模糊、噪声及脏图具有良好的鲁棒性。     

Blind estimation of the PN sequence in lower SNR DS-SS signals with residual carrier

This paper presents a method of singular value decomposition (SVD) plus digital phase lock loop (DPLL) to solve the difficult problem of blind pseudo-noise (PN) sequence estimation in low signal to noise ratios (SNR) direct sequence spread spectrum (DS-SS, DS) signals with residual carrier. Of course, the method needs to know the parameters of DS signal, such as the period and code rate of PN sequence. Firstly, the received signal is sampled and divided into non-overlapping signal vectors according to a temporal window, whose duration is two periods of PN sequence. Then, an autocorrelation matrix is computed and accumulated by the signal vectors one by one. The PN sequence with residual carrier can be estimated by the principal eigenvector of this autocorrelation matrix. Furthermore, a DPLL is used to deal with the estimated PN sequence with residual carrier, it estimates and tracks the residual carrier, removes the residual carrier in the end. Theory analysis and computer simulation results show that this method can effectively realize the PN sequence estimation from the input DS signals with residual carrier in lower SNR.