一种用于Marching-Graph图形绘制的快速收敛布局算法

Marching-Graph是一种将图形隐喻技术和空间隐喻技术集成为一体的新的可视化方法.它为用户提供了高度可交互性地图,使用户可访问那些具有地理属性的信息的逻辑结构.它通过有效的人图交互和跨空间浏览为用户提供了一种可视分析和挖掘未知信息的机制,而不是将已知的信息呈现在地图上.然而,传统的力导向布局算法在达到力量均衡配置方面非常慢.为使一个图形布局收敛,它们通常需花费几十秒的时间.因此。当用户快速行进于地理区间时,那些力导向布局算法就不能满足快速绘制一系列图形的要求.提出了一种快速收敛布局方法,当用户在Marching-Graph中通过力导向布局逐步探究一系列图形时,它可以加速交互时间.通过结合辐射树绘图技术和力导向图形绘制方法来取得能量最小化的快速收敛.     

关于烟气在线监测装置SO2周期性异常的分析与处理

本文针对目前电厂脱硫烟气连续排放监测系统（CEMS）中SO2数据周期性波动,通过对历史数据曲线分析排查,发现取样探头温控仪故障导致取样探头加热器无法加热,烟气中水分遇冷凝结在管壁,管壁中的水分平时吸收烟气中的SO2,导致测量值偏低,待水珠汇聚变大流入下面带加热的取样管中后,水中溶解SO2的集中释放,导致数据在短期急剧上升,蒸发释放完后回归到原来的水平,形成这样一个周期性吸收和集中释放的过程。可见烟气取样管道温度保护环节在烟气测量中的作用非常重要。     

PROFIBUS在今日中国自动化的应用领域中发挥日益重要的作用

本文概述了PROFIBUS、PROFINET和PROFIsafe多年来在全球的迅猛发展,在今日中国的制造业和流程工业中被广泛地应用,并建立了独特的标准体系。文章从PROFIBUS技术的几方面论述其在安全、节约与增效方面的重大作用,而这些作用正是PROFIBUS深受中国用户青睐的主要理由之一。     

可拓数据挖掘方法在解决矛盾问题中的研究

阐述了可拓数据挖掘概念和矛盾问题的形式化模型,研究了可拓数据挖掘方法过程及解决矛盾问题的方法,并通过实例进行了说明,得出应用可拓数据挖掘解决矛盾问题的策略可以为技术实现策略生成探索出一条可行之路。     

基于人工神经网络的暂态电能质量现象的分类与识别

暂态电能质量信号具有发生随机性,持续时间短和非平稳的特性,使得信号的识别实现较为困难。目前对电能质量信号进行辨识的方法有基于规则的专家系统方法、基于神经网络的方法以及结合小波变换技术的神经网络方法等。利用小波变换和人工神经网络的结合方法,对各种暂态现象实现有效地识别和初步地分类。     

一个计算网络可靠度的递归算法

给出一个计算网络可靠度的有效算法,该算法的特点是结合概率论的有关知识和布尔代数运算：递归地调用一个简单、有效的概率公式来计算网络可靠度。该算法易于在计算机上操作和实现,从而适用于大型网络可靠度的定量计算。最后通过实例验证所给算法的有效性。     

基于激光测距的环境地图动态创建技术研究

本文主要研究完全未知结构化环境下的移动机器人二维地图构建与标图技术。本文以激光测距仪为环境探测传感器,采用几何特征法创建地图。对局部地图创建中的区域分割方法进行了改进,提出了基于线性阈值法的区域分割方法;给出了基于相关线段和线段缓冲区的全局地图创建方法。实验结果表明：本方法实现了基于实时的激光测距数据的局部地图动态创建和全局地图的实时更新,算法有效且可行。     

谐波法复杂周期信号周期测量

利用复杂周期信号频谱存在大量等间隔幅度起伏的谐波分量.提出了复杂周期信号的谐波法周期测量.谐波法之FT-Abs-IFT(FAIF)是周期信号频谱包络的反傅里叶变换,输出为频谱包络对应时域信号与周期冲击信号的卷积.其最大值是等幅度或起伏幅度(噪声条件下)的周期冲击信号,通过门限栓测和周期测量得到信号周期(或频率).最后通过与常用周期信号测量方法(同态滤波法、自相关法和AMDF)的仿真比较,表明对于复杂周期信号,谐波法之FAIF测量精度高,误差率低和良好的抗噪性能.     

基于新型协调量化容差关系的不完备数据填补方法

提出一种基于新型协调量化容差关系的不完备数据补齐算法。首先求出属性值不完备对象的容差类,结合属性的重要度,将容差类里面的对象容差关系量化,再根据决策规则独立原则,在尽可能保持系统协调性的前提下对缺失属性值进行补齐。大量实验证明了本算法的有效性。     

求解六峰值驼背函数优化问题的热力学演化算法

作为计算智能关键技术的演化计算,因其在对复杂和非线性问题的求解中表现出良好的适应性、并行性、鲁棒性等众多优点,受到众多领域专家学者的广泛关注.在综合国内外演化计算研究现状的基础上,基于热力学中的自由能极小化原理,设计了一个全新的热力学演化算法,并通过对于六峰值驼背函数优化问题求解的数值试验,测试了热力学演化算法的优良性能,试验结果表明了热力学演化算法求出的解比一般演化算法求出的解更加接近于全局最优.