基于改进PSO算法的自适应均衡算法

传统的自适应均衡算法存在收敛速度慢,稳定性差、均衡效果不理想等缺点,从而使自适应均衡器在高速光纤通信系统中的应用受到限制.具有梯度搜索因子的Grads-PSO算法,结合了传统数值优化方法在计算速度和计算精度上的优势,将梯度法引入粒子群算法中.在梯度搜索因子的指导下,PSO算法的运算过程显得更加有规则,从而提高了算法的收敛速度和运算精度.因此,本文提出将改进PSO算法用作自适应均衡器均衡算法.通过仿真实验表明,改进PSO算法具有收敛速度快,计算精度高的优点,将其作为自适应均衡器的控制算法可收到很好的均衡效果,优于传统的控制算法.     

基于RFID技术的仓库综合管理系统

为保证大型物流企业仓库的安全,提高仓储效率,提出了一种基于RFID技术构建综合仓库管理系统的思路与方法.系统具有报警功能,可对货物自动进行存储统计.介绍了系统的结构、模块的功能、硬件设计以及软件设计的系统流程,阐述了基于动态二进制的系统防碰撞算法.     

基于禁忌搜索的混合粒子群优化算法

针对粒子群优化算法（PSO）易于陷入局部最优解并存在早熟收敛的问题,利用禁忌搜索算法较强的“爬山”能力,搜索时能够跳出局部最优解,转向解空间的其他区域的特点,提出了一种新的基于禁忌搜索（TS）的混合粒子群优化算法（TS—PSO）,并选用两个函数进行测试．结果表明,TS—PSO比其他改进粒子群算法更能提高收敛速度,获得全局最优解．     

膨胀石墨的饱和吸附量与微观结构的关系

采用不同的方法测定膨胀石墨对不同油质的饱和吸附量,来探讨膨胀石墨的结构与饱和吸附量的关系.由扫描电镜可知,膨胀石墨具有较大的比表面积,其孔结构是以中、大孔为主;蠕虫石墨的表面结构与其内部结构不同,其内部为典型的片层结构.通过观察石墨内部孔结构特征变化,可以分析膨胀石墨对油的去除效率以及影响因素.     

基于免疫抗体生成算法的电力变压器故障诊断

提出了一种基于人工免疫的抗体生成算法,并将其应用于电力变压器的故障诊断。抗体生成算法仿生生物免疫系统中抗体对抗原的识别与记忆的机理,先对训练样本进行免疫学习和记忆,提取表征样本的有效特征,形成表征样本特征的记忆抗体集,再用最邻近分类法对测试样本进行分类识别。UCI的Iris数据集和电力变压器故障数据的仿真分析结果表明,抗体生成算法能够进行有效的分类,并具有很高的准确率。     

一种基于图像识别的高性能混沌特性判别算法

利用混沌阵子可以检测强噪声背景下极其微弱的周期信号。该方法应用中的关键问题是混沌特性的判别。提出了一种新的基于图像识别的混沌特性判别方法,该方法需要的存储量小,算法简单易行,尤其适合系统资源受限的场合,比如嵌入式系统。阐述了该混沌特性判别算法的原理,给出了一个基于此方法的完整判别程序流程。计算机仿真结果表明,该方法用于Duffing信号幅值检测系统是有效的。     

运动汽车图像静态视点平滑特征优化仿真

由于运动汽车图像在特征采集过程中,汽车处于高速运动状态,采集的过程无法与汽车完全同步,造成汽车的特征像素分量在高速运动中丢失,产生较大的像素运动噪声,使得汽车图像边缘高频特征因为运动干扰而模糊.传统的平滑过渡方法在对运动汽车图像进行平滑处理时,按照图像中像元灰度值计算突变特性,但受到像素丢失与噪声无法抑制的影响,无法解决运动汽车图像高频分量对图像像元灰度值的干扰问题.提出基于替身运动DR算法的运动汽车图像静态视点平滑过渡方法,用替身像素描述汽车在场景中的运动特征,替身像素在场景中运动并同其它汽车的替身进行交互,采用局部化的车辆模型提高运动汽车场景的逼真度,通过依据替身运动的平滑过渡算法完成归一化线性运动汽车图像静态视点的平滑过渡,解决了运动汽车图像的平滑过渡问题.实验结果说明,所提方法可确保运动汽车图像边缘锐化,有效处理平滑噪声和锐化边缘.     

Research on technology of desktop virtualization based on SPICE protocol and its improvement solutions

Increasingly mature cloud computing technology promotes virtual desktop technology, which can solve many problems existing in traditional computing models. However, virtual desktop solutions introduce the thorny problem of how to deliver a real desktop experience to users, as if they are using it locally, especially when playing video. The SPICE （simple protocol for independent computing environments） virtual desktop solution provides several image compression algorithms to address this problem with the purpose of making virtual desktops as real as possible. Although different compression algorithms can contribute their own abilities to different images to a large extent, switching between them is a big problem that consumes a large amount of resources to detect the different type of image and also causes jitter of the virtual desktop. This paper proposes a new solution, called SPICEx, using the JPEG2000 compression algorithm with dynamic compression ratios to solve the problem and finally validates that the performance is better than that of SPICE. With better quality of user experience and also reducing bandwidth consumption, SPICEx solution is meaningful in virtual desktop fields and can be widely used.     

一种适应光照多变的夜间前景提取方法

夜间前景提取是智能监控的必要处理过程,也是新时代下店铺防盗的高效手段。提出了一种在强弱光多变下具有检测鲁棒性的动态目标自动提取算法。在亮度通道上利用直方图均衡技术根据设置参数自适应灰度增幅,结合Canny边缘图像进行差分处理,最后给出前景提取算法。实验结果表明:在强弱光不同光照环境下,该方法可以很好的削弱不同光照对前景提取带来的多噪声、过度曝光等影响,提高前景对比度,相比其他方法,显示效果清晰完整,并满足实时性要求。     

Probabilistic and interval reliability design of the composite pressure vessel

Considering the randomness or interval character of physical parameters and applied loads of composite pressure vessels (COPV), the COPV reliability-analyzing model is built. And then the computational expressions for the mean value, standard deviation and deviation of fiber stress are deduced by the random factor method. The probabilistic and interval reliability designs on COPV are implemented by utilizing the probabilistic method and interval method combined with the improved particle swarm optimization (PSO) algorithm, respectively. The influence of fluctuation of structure uncertain parameters on COPV design thickness is inspected. Finally, examples are given to demonstrate that both probabilistic and interval reliability methods can satisfy the safety requirement and both are of higher rationality than the traditional safety factor method. And probabilistic method has a lower relative error but a higher computational complexity contrasted with the interval method.