可重构制造系统的模糊综合评价研究及其PB实现

针对目前可重构制造系统评价体系的不足,根据可重构制造系统的特点和要求,以某研究所机械加工车间为研究对象,从工程应用的实际出发,构建了一个较为完备的可重构制造系统的评价体系模型,并通过层次分析法对可重构制造系统的各级指标进行量化,在此基础上,运用模糊综合评价方法对系统进行综合评价打分,从而达到对系统的可重构性进行控制的目的。并借助PowerBuilder软件进行评价界面的设计,解决了复杂的计算问题,提高评价的准确度与时效性。     

基于无线传感器网络的室内精确定位算法

提出了一种基于无线传感器网络的用于室内的高精度定位算法。采用最小二乘法对测量地区的环境参数进行拟合,获得适用的损耗模型。并根据室内的实际情况提出了筛选可靠节点和使用高斯模型处理数据的方法,从而挑选出更为合适的接收信号强度指示器（RSSI）值进行定位计算。最后,对计算结果进行优化,进一步提高定位精度。实验表明：和现有的改进Euclidean算法相比,该算法定位精度高,且设备要求低,对于室内定位具有一定实用价值。     

树莓越冬性性试验研究初报

在沈阳地区,将树莓越冬枝条分别在－２０,－２５,－３０,－３５,－４０℃的低温处理后,采用电导法,解剖观察及室水培发芽试验,来鉴定树莓抗冻性,结果表明,树莓越冬枝条在－３０～－３５℃条件下遭受冻害,而致死临界温度是在－４０℃以下,越冬枝条失水状况调查结果表明,树莓枝条在越冬期间抽条现象较为严重,为树莓越冬的主要伤害。     

At89C2051单片机性能、特点及应用

介绍了Ａｔ８９Ｃ２０５１单片机特点、硬件结构及开发编程、典型接口技术应用。     

A new supervised multi-head self-attention autoencoder for health indicator construction and similarity-based machinery RUL prediction

Remaining useful life (RUL) prediction plays a significant role in the prognostic and health management (PHM) of rotating machineries. A good health indicator (HI) can ensure the accuracy and reliability of RUL prediction. However, numerous existing deep learning-based HI construction approaches rely heavily on the prior knowledge, and they are difficult to capture the key information in the process of machinery degradation from raw signals, thereby affecting the performance of RUL prediction. To tackle the aforementioned problem, a new supervised multi-head self-attention autoencoder (SMSAE) is proposed for extracting the HI that effectively reflects the degraded state of rotating machinery. By embedding the multi-head self-attention (MS) module into autoencoder and imposing the constraint of power function-type labels on the hidden variable, SMSAE can directly extract the HIs from raw vibration signals. As the current HI evaluation indexes don’t consider the global monotonicity and variation law of HI, two improved monotonicity and robustness indexes are designed for the better evaluation of HI. With the proposed HI, a two-stage residual life prediction framework based on similarity is developed. Extensive experiments have been performed on an actual wind turbine gearbox bearing dataset and a well-known open commercial modular aero-propulsion system simulation (C-MAPSS) dataset. The comparative results verify that the constructed SMSAE HI has better comprehensive performance than the typical HIs, and the proposed prediction method is competitive with the state-of-the-art methods.     

基于虚拟现实和动态加权决策融合的恐高情绪识别

目前恐高情绪分类中的生理信号主要涉及脑电、心电、皮电等, 考虑到脑电在采集和处理上的局限性以及多模态信号间的融合问题, 提出一种基于6种外周生理信号的动态加权决策融合算法. 首先, 通过虚拟现实技术诱发被试不同程度的恐高情绪, 同步记录心电、脉搏、肌电、皮电、皮温和呼吸这6种外周生理信号; 其次, 提取信号的统计特征和事件相关特征构建恐高情感数据集; 再次, 根据分类性能、模态和跨模态信息提出一种动态加权决策融合算法, 从而对多模态信号进行有效整合以提高识别精度. 最后, 将实验结果与先前相关研究进行对比, 同时在开源的WESAD情感数据集进行验证. 结论表明, 多模态外周生理信号有助于恐高情绪分类性能的提升, 提出的动态加权决策融合算法显著提升了分类性能和模型鲁棒性.     

水电站经济运行考核指标改进研究

水能利用提高率一直是水电站进行经济运行考核的一个重要指标,但在实际应用中存在着参数确定人为因素较大和计算繁琐等问题。文章通过分析水电站水能利用提高率计算中存在的问题,提出了客观、简便的考核指标改进方法。     

基于普适计算环境的三维空间RSSI位置感知研究

文中对室内定位应用中可能的几种技术进行了分析与对比,指出了各自的缺陷与不足。通过分析指出无线传感器网络自身的特点较其他几种技术更好地适应了普适计算环境对于位置感知服务的需求。采用无线传感器节点,把基于RSSI技术的测距方法作为研究位置感知的主要途径,提出了可行的三维空间位置感知模型及其相应的误差修正方案,并进行了充分的实验验证,证明该模型可以定位出目标较为准确的位置,其中所提出的误差修正方案很好地校正了目标点的实际位置。     

离散度WKNN位置指纹Wi-Fi定位算法

为改善加权K近邻位置指纹定位算法在室内环境复杂时的定位性能,提出一种以位置指纹离散度作为权值参考的改进加权K近邻位置指纹定位算法.算法在离线位置指纹数据库建立阶段采用K-means聚类算法对位置指纹进行聚类,来降低搜索位置指纹库的计算量.从离线位置指纹库中选取K个与在线实测Wi-Fi信号强度信息最相似的位置指纹,比较其离散程度,将离散程度小的位置指纹赋予较高的加权系数,以减小原加权K近邻算法在室内复杂环境信号强度随距离变化较大情况下带来的位置估算误差.对离散度加权K近邻算法时间复杂度的分析表明,其计算量小于原加权K近邻算法;实际环境实验结果表明,离散度加权K近邻算法具有更高的定位精度,且定位误差波动较小.     

基于TOPSIS法的运动员攻防能力指标评价研究

运用TOPSIS分析法对2016年里约奥运会中国队与对手攻防能力指标进行定量分析,为中国男篮训练提供评价标准。研究认为,在进攻能力方面,美国队、澳大利亚队和法国队的进攻Ci值超过了0.5,属于进攻能力较强的队伍;而委内瑞拉、塞尔维亚和中国队的进攻Ci值则低于0.5,进攻能力相对较为弱一些。在防守能力方面,美国队、澳大利亚队、法国队、委内瑞拉、塞尔维亚和中国队的防守Ci值均超过了0.5,属于防守能力较强的队伍。美国队、澳大利亚队和法国队的攻防Ci值均超过了0.5,属于综合实力较强的队伍;而委内瑞拉、塞尔维亚和中国队的攻防Ci值均在0.5以下,攻防能力相对较弱。