基于NoSQL数据库的大数据存储技术的研究与应用

实际工程中采集和处理的数据量特别大,这对传统数据库技术提出巨大挑战。针对传统关系型数据库存储速度慢、对硬件要求高的缺点,提出一种以NoSQL数据库为基础的大数据处理方法,打破了传统数据库的关系模型,数据以一种自由的方式存储,而不依赖固定的表结构。该方法主要是将经验模态分解并与NoSQL数据库技术相结合,应用于大型结构件的变形监测中,构建出一个基于NoSQL数据库系统的大型结构件变形监测系统。仿真结果表明,该方法可以实现大型结构件变形监测数据的实时处理,在计算收敛性、算法稳定性和处理速度上都优于传统数据库技术。     

两种基于个体偏好集结的多属性群决策共识方法

针对多属性群决策中的共识问题, 提出两种使群体达成共识的方法. 假设群体决策的结果以从个体偏好通过集结得到的群体偏好为基础, 在使用算术加权集结算子和几何加权集结算子的条件下, 分别设计相应的共识达成算法, 并对算法的收敛性进行分析. 与已有方法相比, 所提出算法能够体现决策个体的差异和决策个体对群体的影响. 通过某市政图书馆空调系统安装方案的选择表明了所提出方法的合理性和可行性.

     

基于奇偶树型交互学习机与遗传算法的密文优化系统

为使图像加密系统具备优化功能,并解决当前遗传算法无法实现全局最优、收敛速率慢等问题,提出奇偶树型交互学习机耦合全局离散遗传算法的密文优化系统。定义权值更新机制,耦合混沌映射,构造奇偶树型交互学习机及其互扰模型。将切断型轮盘赌择取机制引入均匀交叉算子中,以图像分块的相邻像素相关系数和密文信息熵为目标,根据权重理论设计加权适应度函数,提出一种全局离散遗传算法,最终形成"初始加密-密文优化"的加密结构。实验结果表明,与超混沌算法、离散遗传算法、元胞自动机相比,该系统的加密质量较好,并且具备全局优化功能,可优化所有迭代结果,使最终输出密文的信息熵最大,相关系数最小。     

基于OpenCv的车道标识线检测识别算法的研究

由于路面结构、光照变化、阴影等因素的影响,传统的道路标识线的识别算法常常会出现道路标识线识别不准确的现象。针对这种情况,提出基于Open Cv的车道标识线检测识别算法。算法首先先对原始图像进行平滑处理和中值滤波处理,去除周围环境的影响,再使用canny算子进行边缘检测,得到车道标识线基本轮廓,最后再进行图像的二值化分割和Hough变换得到车道标识线参数。实验结果表明,该方法通过一系列的变换和处理后,能够消除路面结构、光照变化、阴影等的影响,清晰准确地识别出道路标识线,具有很好的准确性、鲁棒性和可靠性。     

HHT算法在压电陶瓷驱动器的微纳米位移传感器中的应用

针对信号虽然经过了模拟滤波,采集到的信号经过数据采集系统后不可避免的含有随机噪声,噪声限制了传感器的分辨率和系统的动态范围。提出利用HHT算法的经验模态分解对用于压电陶瓷的微纳米传感器采集到的数字信号进行数字滤波,将采集到的微弱信号进行进一步处理,以提高微纳米传感器在稳态输出时信号的信噪比从而提高传感器的性能。采用两种方法进行处理。其中一种方法是滤掉经过模态分解后信号中的最高频噪声,另一种方法是滤掉经过模态分解后信号中的前两阶噪声。最后对比实验结果证实了此算法的有效性,它能够改善传感器的线性度。     

基于边界信息的结构光编解码方法

针对传统结构光编解码算法在处理有遮挡、阴影的光栅条纹时会导致错误的解码,且得到的不同编码值条纹会出现重叠现象的问题,通过采用改进的Canny算子提取黑白条纹之间的边界,提出一种基于边界信息的结构光精确编解码算法.根据结构光条纹图像的特点对Canny算子进行改进,使其适用于条纹边界精确提取.在结构光编解码方法中,首先建立描述结构光图像序列条纹边界的编解码二叉树,然后设计边界定位和解码算法来求解未知边界的编码值,再构造边界匹配算法来消除不同编码值条纹部分重叠的问题,最后实现对由于遮挡、阴影引起的断开边界的解码.实验结果表明,该算法对条纹进行解码的精度更高、误判率更低,并且对形状复杂的物体的条纹图像具有较好的抗干扰性.     

基于GPU的快速色阶映射算子实现

为了提高色阶映射计算的效率,设计了基于GPU的快速色阶映射算法.首先结合基本规约算法和GPU的并行运算特征设计了基于两个核函数的最大亮度计算方法,然后通过区域中间值共享计算以像素为中心的区域平均亮度,最后针对视屏处理,提出利用纹理缓存池解决CPU读数据和GPU处理数据速度不匹配的问题,并根据像素子集最大亮度自适应地更新全局最大亮度.实验结果相对相同算法的CPU实现得到了4～5倍的速度提升,表明所提出的算法能够充分利用GPU的并行性,并减少了大量重复运算,满足实时渲染的要求,并且对不同规模的纹理具有良好的适应性.     

一种基于计算机视觉的铁轨扣件缺失检测方法

针对传统扣件检测方法式效率低、可靠性差,不能满足现代铁路检修的需要,提出了一种基于计算机视觉的扣件缺失自动检测方法。在对灰度图像进行Canny边缘检测处理后采用十字交叉定位法对扣件位置进行定位,得到120×200像素的扣件区域,并提取扣件图像的20个边缘特征值;最后,利用模糊C均值聚类算法对这两类的特征量进行聚类分析,通过计算待诊断对象与标准模式的隶属度实现对扣件状态的分类。应用验证表明：采用的图像处理方法和识别分类算法能够有效检出轨道扣件缺失,检测速度快,鲁棒性好,检出率达96%。     

玻纤增强聚脂弯管应变导纳试验研究及其动应力分析

探讨了测定玻纤增强聚脂弯管应变导纳的试验方法。给出了力通道和应变通道的标定曲线。确定了玻纤聚脂弯管的第一、第二阶模态频率和阻尼比以及单位力幅下的动应变值。借助应变导纳的幅频特性和相频特性分析了弯管动应力。还用静态试验验证了动态测试的正确性     

一种改进的BP神经网络算法在入侵检测中的应用

该文介绍了一种改进的神经网络算法,该算法对网络结构采用自确定的方法,并将随机算子和遗忘因子引入BP神经网络中。在提高全局寻优能力的同时,加快了网络的收敛速度。同时将该算法应用于网络的入侵检测中,效果良好。