基于嵌入式LINUX的异步事件驱动数据采集模型

提出了一种基于嵌入式Linux的高性能多路数据采集软件模型．该模型采用ACE设计模式提供的体系架构，实现了异步事件驱动的并发处理，能支持事件多路分离，异步操作结束会触发事件句柄，再调用回调函数完成相应的数据处理任务。由于对数据源事件的监测、数据读取、多事件的处理等操作是由操作系统完成．该模型可以有效避免多进程同步机制系统开销较大的问题，从而提高嵌入式系统的多路数据并发采集能力。     

Proposal for an Inundation Hazard Index of Road Links for Safer Routing Services in Car Navigation Systems

Inundation of roads by heavy rainfall has attracted more attention than traffic accidents, traffic congestion, and construction because it simultaneously causes travel delays and threatens driver safety. For these reasons, in this paper, we propose an inundation hazard index (IHI) of road links, which shows the possibility of inundation of road links caused by rainfall. To generate the index, we have used two key data sources, namely the digital elevation model (DEM) and past rainfall records of when inundation has occurred. IHI is derived by statistically analyzing the relationships between the normalized relative height of the road links calculated from DEM within the watershed and past rainfall records. After analyzing the practical applicability of the proposed index with a commercial car navigation system through a set of tests, we confirmed that the proposed IHI could be implemented to choose safer routes, with reduced chances of encountering roads having inundation risks.s     

可用于极紫外光刻的三线毛细管的概念设计

极紫外光刻(EUVL)技术是目前193 nm浸没式光刻技术的延伸,有望突破30 nm或更小技术节点而成为下一代光刻(NGL)技术的主流。毛细管放电极紫外(EUV)光源可为极紫外光刻研究提供高效、便捷的光刻源头,但光源的辐射功率较低一直制约着极紫外光刻技术的发展。三线毛细管放电极紫外光源的概念设计与常用毛细管装置有着本质的区别,它们不同的工作机制将使三线毛细管放电产生的环带状等离子体极紫外光源的辐射功率明显高于常用毛细管的情形,最佳收集角也得到相应的提高。三线毛细管概念设计方案的提出不仅从技术上开拓出一片全新的领地,为极紫外光刻研究提供所需的光源,而且从效益上看更适合于大规模工业生产。     

基于蒙特卡罗数据集均衡与鲁棒性增量极限学习机的图像自动标注

针对传统图像标注模型存在着训练时间长、对低频词汇敏感等问题,该文提出了基于蒙特卡罗数据集均衡和鲁棒性增量极限学习机的图像自动标注模型.该模型首先对公共图像库的训练集数据进行图像自动分割,选择分割后相应的种子标注词,并通过提出的基于综合距离的图像特征匹配算法进行自动匹配以形成不同类别的训练集.针对公共数据库中不同标注词的数据规模相差较大,提出了蒙特卡罗数据集均衡算法使得各个标注词间的数据规模大体一致.然后针对单一特征描述存在的不足,提出了多尺度特征融合算法对不同标注词图像进行有效的特征提取.最后针对传统极限学习机存在的隐层节点随机性和输入向量权重一致性的问题,提出了鲁棒性增量极限学习,提高了判别模型的准确性.通过在公共数据集上的实验结果表明：该模型可以在很短时间内实现图像的自动标注,对低频词汇具有较强的鲁棒性,并且在平均召回率、平均准确率、综合值等多项指标上均高于现流行的大多数图像自动标注模型.     

基于TCP/IP的多数据流传输测控系统的设计与实现

为保证子测控设备的独立测量、状态监控和实时数据的同步传输,设计基于TCP/IP的多数据流传输测控系统,对需求参数进行测量,采用基于多重事件的网络通信技术、数据采集技术及基于队列的多数据同步处理技术,利用现有的局域网资源,实现设备的控制,实现数据的实时获取、存储,数据流整合,实现信息、资源及任务的综合共享及管理。该系统经长期运行,稳定可靠,达到了设计的要求。     

超大空域凝视光学系统的光阑像差

鱼眼透镜和超广角镜头具有很严重的光阑球差、光阑彗差。本文主题是：如何简捷计算其光阑球差以准确描述轴外物点成像光束的位置和结构以及如何利用光同阑彗差造成有效的像差渐晕以改善像面照度分布；文章提出用截断级数和微分方法解算光阑球差近似值，用诱导迭代方法人为扩大光阑彗差以增强像差渐晕效应，并达到了预期目的。     

广州市东濠涌流域低影响开发措施雨洪控制效应评估

随着我国城市化进程的快速推进和海绵城市理念的不断加深,低影响开发(LID)措施日益受到各地重视。为评估LID措施的雨洪控制效果,构建基于SWMM的东濠涌流域城市雨洪模型,分析选取适合该研究区域的LID措施,分别采用重现期为0.5、1、2、5、10年的设计降雨对LID措施的雨洪控制效应进行分析。研究结果表明:LID措施能够较为有效地减小流域洪峰流量、径流量及推迟峰值时间,对初期雨水径流污染负荷也具有较好的削减作用,且径流量和污染物削减率均随着重现期增大而减小。     

紫色土丘陵区小流域地面侵蚀量预报

 针对长江上游紫色土丘陵区小流域面积侵蚀及泥沙输移特征以及现有资料的可利用性，用演绎法建立了小流域地面侵蚀的预报模型及相应的输沙预报模型。模型参数求取简便，经研究区的典型小流域实测资料检验，预报精度较高，可用于研究区资料短缺小流域的地面侵蚀量和输沙量的估算。     

基于 BP 神经网络的场次洪水河道沙量预报

针对日益严重的河流泥沙问题,掌握河流泥沙的影响因素和泥沙的变化过程是泥沙治理的关键。以神经网络模型为基础,建立场次洪水沙量预报模型,对多沙河流的洪水挟沙量进行预报,并取得较好的预报效果。选择辽西北多沙河流大凌河作为研究实例,首先将1984年-1998年间的29场历史实测洪水资料进行分析,得到影响下游沙量的主要因素;然后,通过神经网络模型建立上游影响因素与下游沙量之间的关系;最后,选取其中6场洪水资料进行验证。模型计算结果表明,计算结果与实测结果误差在合理范围之内,精度符合要求,可以用于下游沙量的预报。     

基于核主成分分析-半监督极限学习机的钻井溢流诊断方法

溢流是钻井作业中最常见的事故之一,如果对溢流监测与诊断不及时,可能导致严重的井控风险,甚至井喷。钻井现场监测数据较多,直接采用这些数据作为溢流诊断模型的输入会增加模型的复杂度,影响模型的准确率,并且在诊断模型建立过程中存在溢流样本数据标记代价较高的问题。为此建立了基于核主成分分析-半监督极限学习机（KPCA-SSELM）的钻井溢流诊断方法。首先利用核主成分分析（KPCA）算法对钻井各参数进行信息整合,提取其主成分以反映原数据的核心信息,然后选用半监督极限学习机（SSELM）算法进行模型训练,最后利用现场钻井数据与SSELM和KPCA-ELM等模型进行对比实验,验证模型的有效性。结果表明,基于KPCA-SSELM的模型较其他模型具有较高的溢流诊断率及模型泛化能力,采用半监督极限学习机算法能够在钻井数据标记样本比较少的情况下充分挖掘无标签样本所包含的信息训练网络,进一步提高模型的性能,具有很好的应用前景。