农配网变压器烧毁的原因分析及防范对策

针对山区阳春市农配网的特点,从线路短路、雷击、负荷不平衡、运行维护不当等四个方面出发,详细分析了可能导致农配网变压器烧毁的原因,并提出了具体的防范对策,为农配网的运行维护人员提供参考,防止事故的发生。     

实时数据仓库中一种改进的数据流更新算法

为实现数据仓库中数据的高效集成,针对数据偏斜分布现象,提出一种改进的数据流更新算法EH-JOIN。该算法对传统散列连接方法进行改进,利用索引将部分频繁使用的主数据存储在内存中,解决了高速数据流下的磁盘频繁访问问题。实验结果表明,与MESHJOIN算法和R-MESHJOIN算法相比,EH-JOIN算法的服务速率在磁盘存储关系集保持适当大小时分别提高了96%和81%,在内存大小不同时提高了57%和48%。     

搅拌设备设计的几点体会

从搅拌轴的支承条件、轴承间最佳距离的确定以及搅拌轴的稳定器等几个方面讨论 ,分析了其对搅拌设备设计的影响 ,并提出了相应的措施和方法。     

正态分布属性数据集上的Skyline查询

Skyline查询适用于多目标决策、数据挖掘等领域。以往的研究工作主要关注确定型数据集,少数针对不确定型数据集的研究处理的也多是离散型不确定数据。为此,定义属性呈连续型分布的不确定数据集,并给出一种针对该种数据集的Skyline查询算法,利用索引和分治思想解决其Skyline查询问题。实验结果表明,该算法可以在牺牲少量精度的情况下提高查询效率。     

准完全最大距离伪随机测试研究

对超大规模集成电路进行随机测试的测试码之间的距离作了定量分析,在此基础上,改进了最大距离随机测试算法中测试码的生成方法,使得所生成的伪随机测试码集合同时达到最大海明距离与近似最大笛卡尔距离。因此每一个测试码可以尽可能多地独立检测到更多不重复的故障。进而提出了准完全最大距离测试新算法的思想和构建理论,并详细阐述了该算法的执行流程。在ISCAS'85基准电路上进行的大量实验数据分析表明,本方法确实有效地提高了随机测试效率,降低了随机测试成本。     

一种基于混合量子粒子群的快速运动目标跟踪算法研究

量子粒子群算法在优化过程中需要权衡局部探索性和全局开拓性,进化后期由于全局开拓能力的丧失使得种群多样性减少,设计了一种基于欧式距离的混合量子粒子群算法,通过计算粒子的种群多样性,当种群多样性低于阈值范围时加入基于欧式距离的种群划分策略划分子种群,从而保证获得全局最优解。利用标准测试函数验证提出的混合量子群算法有效性。提出了基于混合量子粒子群的Mean Shift算法(HQPSO Mean Shift)完成目标快速跟踪,克服传统Mean Shift算法的在跟踪快速移动目标时出现"跟丢"的问题。     

电动汽车机电复合制动力分配策略研究

为了实现再生制动力与机械制动力在驱动轮和从动轮之间的优化分配,在保证车辆制动安全的同时提高能量回收效率,将汽车理想制动力分配I曲线与模糊算法相结合,提出一种基于模糊控制的电动汽车机电复合制动力分配策略。设计了电动汽车再生制动力分配模糊控制器,根据车辆工况与理想制动力分配I曲线,计算前后轮上分别应加载的机电复合制动力大小。建立了电动汽车制动系统动力学仿真模型,在此基础上进行仿真分析。最后利用Advisor仿真软件对该分配策略进行回收能量效率测试。结果表明,该分配策略既能保证汽车前后轮的制动力分配按照理想制动力I曲线分布,确保汽车的制动安全;又能有效地实现再生制动能量回收,提高电动汽车的续驶里程。     

扩展双星树的 Wiener-E 指标和 Wiener-O 指标

扩展双星树（T（n）n1,n2）是 n－1长路径的两端点分别联结 n1条悬挂边和 n2条悬挂边所得到的图。论文根据扩展双星树的结构特征,研究了扩展双星树的类Wiener指数,给出了一般计算公式。     

A Normalization Method of Moment Invariants for 3D Objects on Different Manifolds

3D objects can be stored in computer of different describing ways, such as point set, polyline, polygonal surface and Euclidean distance map. Moment invariants of different orders may have the different magnitude. A method for normalizing moments of 3D objects is proposed, which can set the values of moments of different orders roughly in the same range and be applied to different 3D data formats universally. Then accurate computation of moments for several objects is presented and experiments show that this kind of normalization is very useful for moment invariants in 3D objects analysis and recognition.     

基于带约束人工蜂群算法和平均Hausdorff距离的重力匹配方法

重力匹配算法是实现重力辅助惯性导航系统的关键技术之一。但是,传统重力匹配方法存在复杂度高、应用范围小等缺陷,一般很难实现精确、快速匹配的效果。将人工蜂群算法用于重力匹配的搜索过程,并将多普勒测速仪提供的速度信息作为限制条件对蜂群搜索过程进行约束。在此基础上,利用平均Hausdorff距离对匹配结果进行筛选,在重力数据库中重力异常精度一定的条件下,可降低误配率。仿真结果表明,该匹配算法在重力特征显著的区域具有较高的匹配率,可以达到精确、快速的匹配定位,从而实现重力辅助导航。