磁场中双量子位Heisenberg模型的纠缠与量子相变

以双量子位Heisenberg模型为例,讨论了磁场方向对纠缠的影响。结果表明：一定温度下,保持磁场的大小不变,仅改变其方向,不仅能获得最大纠缠,还产生了量子相变。     

ECOS电流检测技术应用分析

用电负载开启时,车载蓄电池的正极输出电流会发生变化,电流值通过智能电流钳进行测量,ICP的原理是使用补偿法的感应测量(霍尔效应)。这样的优势在于测量时不影响车辆的电流。电流钳通过蓝牙将电流数据实时传输给手持诊断仪,ECOS系统软件通过预设的参数,对电流数据进行统计分析,从而获得用电负载的工作电流,用于判断用电负载是否满足设计要求。     

基于动态双门限和D-S证据理论的合作频谱感知算法

针对传统能量检测算法门限设置单一且不适应感知信道环境差异的问题,为了提高合作频谱感知结果的可靠性,减小网络开销和融合中心计算的负担,提出了将动态双门限能量检测和D-S证据理论相结合的合作频谱感知算法.在进行本地感知时,该算法可以让认知用户通过双门限能量检测方法直接得到本地判决结果,同时根据信道环境的变化自适应调整双门限值,并在双门限内使用D-S证据理论,感知双门限内未判决结果的信任度函数,将其发往融合中心,这样可以减少融合中心的计算量以及传输带来的网络开销.仿真结果表明,双门限D-S证据理论的融合结果要优于D-S证据理论和OR准则.     

基于红外热成像的避雷器故障诊断

文章针对一起由红外热成像仪发现的氧化锌避雷器故障,利用在线监测、红外图谱分析、带电测试等多种检测手段对其进行诊断分析,通过不同检测结果的对比,最终确定避雷器故障发生的原因。不同检测手段的灵敏度差异,对电力设备维护有一定的指导意义。     

聚乙烯薄膜的氟化研究

为了改善聚乙烯薄膜材料表面的反应性能,对聚乙烯薄膜进行了氟化改性研究。在恒定的温度下,通过改变氟化反应的压强参数值,制备了氟化薄膜改性样品,并采用红外光谱和扫描电镜等对样品进行分析,以探究聚乙烯薄膜氟化的较佳条件。研究结果表明,在氟化温度为60℃,且以氮气为保护气的条件下,进行130,220 mPa压力下的递进氟化,能较好地实现聚乙烯薄膜表面的羧化和氟化改性,提高聚乙烯薄膜表面的反应能力。     

基于支持向量机的高速公路事件检测算法研究

高速公路事件检测是交通信息工程及控制学科中的一项重要研究课题,以高速公路交通流的特点为研究对象,提出了一种基于支持向量机(SVM)的高速公路事件检测算法.根据支持向量机的基本原理,分别设计了基于线性不可分SVM、齐次多项式核函数、高斯径向基核函数、双曲线正切核函数等不同核函数的事件检测算法.仿真结果表明:针对不同的交通流状况,选择合适的SVM模型和核函数,得到的检测结果与经典的加利福尼亚算法相比,检测效率高,性能指标好,具有较高的实际应用价值.     

视频序列中运动对象检测技术的研究现状与展望*

将运动对象检测技术分为变化检测、运动检测和特征检测三类,介绍了各类技术的思想,对现有方法进行了归类,指出各方法的本质区别,从理论和实验两方面剖析其优势和不足并指出了适用场合。讨论了目前视频运动对象检测技术存在的问题,展望了未来的发展方向。     

基于神经网络与模糊算法图像边缘检测方法*

针对传统图像边缘检测方法中出现毛边、噪边、边缘定位不精确等缺点,提出一种神经网络与模糊算法相结合的检测方法。根据图像特征,将图像分为高频和低频部分分别处理,高频部分适宜用双层网络结构,可以很好地减弱噪声;对于图像低频部分,将模糊理论引入到边缘检测中,能够检测出弱边。最后对检测出的两个图像边缘进行融合,实验结果证明得出的检测效果较好,比传统边缘检测算子所获结果有很大改善。     

基于层叠模型的网络流量异常检测方法*

进行网络流量异常检测,需要对正常流量行为建立准确的模型,根据异常流量与正常模型间的偏离程度作出判断。针对现有网络流量模型中自相似模型与多分形模型无法全面刻画流量特征的不足,提出了一种基于流量层叠模型分析的异常检测算法,采用层叠模型对整个时间尺度上的流量特征进行更准确的描述,并运用小波变换对流量的层叠模型进行估计,分析异常流量对模型估计的影响,提出统计累计偏离量进行异常流量检测的方法。仿真结果表明,该方法能够有效检测出基于自相似Hurst系数方法不能检测的弱异常以及未明显影响Hurst系数变化的异常流。     

一种网络入侵检测中的数据包采样方法 *

数据包采样方法是提升数据包处理能力很好的方法 ,在网络流量监测分析中得到了广泛应用。然而 ,传统的数据包采样算法应用在 IDS中会极大降低入侵检测率。针对入侵检测的特性 ,利用攻击流量和正常流量在时间上的连续性 ,提出了一种新的数据包采样方法 ,在保证检测率的前提下 ,极大地提升了 IDS的处理能力。