谐振腔蒸汽湿度测量系统的补偿研究

在微波单腔测量流动湿蒸汽的系统中,影响蒸汽湿度测量准确性的因素比较多。分析了谐振腔热膨胀引起的频率漂移、水膜厚度引起谐振频率的变化以及频率测量环节引起的测量误差,并分别介绍了相应的补偿措施。通过对各环节的补偿,可以有效地提高蒸汽湿度的测量精度。     

信息增益区分频繁模式分类方法

基于频繁模式的分类应用研究尚处于初始阶段,但其在关系数据、文本文档与图等方面的分类应用已取得初步成果。系统地研究了基于信息增益区分的频繁模式分类问题,提出了一种基于信息增益区分的频繁模式分类模型(IGFPC),从理论上论证了该模型的可行性。通过建立模式频率与基于信息增益区分度量间的联系,提出了一种在挖掘有用频繁模式上设置最小支持度阀值的方法,基于该方法和提出的特征选择算法(IGPS),生成用以构建高质量模式分类器的区分频繁模式。实验研究显示基于信息增益区分的频繁模式分类框架模型能在分类大数据集上达到较好的扩展性能和较高的分类精度。     

基于ARM7和DS18B20的合成氨塔内温度在线检测系统

为了提高氨的产率和质量,对合成氨塔内温度进行多点温度在线检测是非常必要的。本文以ARM7处理器LPC2292、实时嵌入式操作系统μC/OS-Ⅱ和数字温度传感器DS18B20为基础,介绍了塔内温度在线检测硬件和软件系统的结构设计。实验结果表明:本系统能够及时、准确地把检测到的温度在液晶显示屏显示出来,及时对塔内温度进行调节,成功地实现了合成氨塔内多点温度的检测,并且数据传输的速度在原来的基础上提高3倍。     

广义Jensen-Schur测度在医学图像配准中的应用

使用互信息或归一化互信息测度进行医学图像配准时,由于噪声、模态、插值等影响,测度函数存在许多局部极值,收敛范围较窄,有可能导致误配准。为了克服上述缺点,定义了广义Jensen-Schur测度,利用巴特沃思函数对自变量值的非线性压缩功能,成功地消除了PV插值伪极值点。从测度曲线光滑性、抗噪鲁棒性、收敛性能方面,对四种新构造的广义Jensen-Schur测度、互信息和归一化互信息进行了比较和分析。实验结果表明,新构造的JS22和JS23测度在以上三个方面的性能都优于其他测度。     

Stability of solutions of stochastic functional-differential equations with poisson switchings and entire prehistory

The Markov properties of the solutions of Ito-Skorokhod stochastic functional-differential equations (SFDEs) with entire prehistory are considered, the concept of a weak infinitesimal operator is introduced for a Markov process that is a solution of an SFDE, and the strong solution of the SFDE is analyzed for stability. Translated from Kibernetika i Sistemnyi Analiz, No. 1, pp. 123–134, January–February 2009.     

用于图像Hash的视觉相似度客观评价测度

由于评价图像Hash性能时,要求对两幅图像是否在感知上相似做出判断,因此针对这一需求,提出了一种衡量感知相似程度的评价测度。该测度的确定是先对图像进行低通滤波,再进行图像重叠分块;然后运用相关系数检测法计算每一对分块的相似程度,并对相似系数归一化,再分别计算若干个最小和最大的归一化相似系数的乘积;最后用最小相似系数乘积与最大相似系数乘积的比值作为感知相似性的测度。实验结果表明,该测度不仅可有效反映图像视觉质量的变化,而且能较好地区分两幅图像是否存在重要的视觉差异,其对感知相似进行评价的性能优于峰值信噪比。     

计算机病毒的感染原理及其危害与防范

计算机病毒的感染、木马、以及黑客的入侵等,给计算机带来了不同程度的损害.本文阐述了计算机病毒的特性、感染原理,以及它对网络与信息安全的危害,提出了计算机病毒的相关防范措施.     

异质信息网络高阶层次化嵌入学习与推荐预测

异质信息网络是一种异质数据表示形式,如何融合异质数据复杂语义信息,是推荐系统面临的挑战之一.利用弱关系具有的丰富语义和信息传递能力,构建一种面向推荐系统的异质信息网络高阶嵌入学习框架,主要包括:初始化信息嵌入、高阶信息嵌入聚合与推荐预测3个模块.初始化信息嵌入模块首先采用基于弱关系的异质信息网络最佳信任路径筛选算法,有效地避免在全关系异质信息网络中,采样固定数量邻居造成的信息损失,其次利用新定义的基于多头图注意力的多任务共享特征重要性度量因子,筛选出节点的语义信息,并结合交互结构,有效地表征网络节点;高阶信息嵌入聚合模块通过融入弱关系及网络嵌入对知识良好的表征能力,实现高阶信息表达,并利用异质信息网络的层级传播机制,将被采样节点的特征聚合到待预测节点;推荐预测模块利用高阶信息的影响力推荐方法,实现了推荐任务.该框架具有嵌入节点类型丰富、融合共享属性和隐式交互信息等特点.最后,实验验证UI-HEHo学习框架可有效地改善评级预测的准确性,以及推荐生成的针对性、新颖性和多样性,尤其是在数据稀疏的应用场景中,具有良好的推荐效果.     

车联网信息对驾驶员视觉注意与行为的影响

目的探讨不同驾驶情景下车联网信息呈现形式及复杂度对驾驶过程和绩效的影响。方法采用3(信息复杂度:无、简单、复杂)*2(信息通道:视、听)*3(驾驶场景:纵向、横向、转角)多因素混合设计,以驾驶员视觉注意指标、驾驶行为指标为因变量,共招募60名驾驶员,分两组。结果 (1)车联网信息以听觉通道呈现会增加行车稳定性及方向盘控制稳定性,且不会损害驾驶员的视觉注意行为,视觉则相反;(2)信息简单也会增加行车稳定性及方向盘控制稳定性。结论横向与纵向路径以听觉呈现简单信息有利于促进安全驾驶行为,转角路径中应避免车联网信息。     

A distortion measure to validate and generate curved high‐order meshes on CAD surfaces with independence of parameterization

A framework to validate and generate curved nodal high‐order meshes on Computer‐Aided Design (CAD) surfaces is presented. The proposed framework is of major interest to generate meshes suitable for thin‐shell and 3D finite element analysis with unstructured high‐order methods. First, we define a distortion (quality) measure for high‐order meshes on parameterized surfaces that we prove to be independent of the surface parameterization. Second, we derive a smoothing and untangling procedure based on the minimization of a regularization of the proposed distortion measure. The minimization is performed in terms of the parametric coordinates of the nodes to enforce that the nodes slide on the surfaces. Moreover, the proposed algorithm repairs invalid curved meshes (untangling), deals with arbitrary polynomial degrees (high‐order), and handles with low‐quality CAD parameterizations (independence of parameterization). Third, we use the optimization procedure to generate curved nodal high‐order surface meshes by means of an a posteriori approach. Given a linear mesh, we increase the polynomial degree of the elements, curve them to match the geometry, and optimize the location of the nodes to ensure mesh validity. Finally, we present several examples to demonstrate the features of the optimization procedure, and to illustrate the surface mesh generation process. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.