基于F2812高精度抗震动电子天平系统设计

采用F2812作为主控制器,对高精度、低成本、抗震动的电子天平系统进行设计。利用F2812高速运算能力,对AD转换后的称重数据进行数字滤波,通过程序判断有无加卸载称重样品,对滑动平均滤波算法进行改进,不仅提高了电子天平的称重精度,又加快了称重速度。为使其能在地表震动、温度变化频繁等恶劣环境中稳定工作,对电子天平增加了震动和温度补偿,改善了称重系统的动态稳定性。基于VC++开发了电子天平上位机监控软件,方便工作人员在主控室中对电子天平实时称重信息进行监测、补偿模式进行远程控制和查询历史数据。     

邻乙氧基苯甲酸合成方法的改进

采用两种新方法合成了邻乙氧基苯甲酸：以水杨酸甲酯和溴乙烷为原料在碘化钾催化下先制得邻乙氧基苯甲酸甲酯，再经水解、酸化得邻乙氧基苯甲酸；由水杨酸和硫酸二乙酯经碱性下取代、酸化制得了邻乙氧基苯甲酸。两种方法的收率分别为89．2％和92．2％。     

基于改进符号化度量方法的机场噪声异常检测

机场噪声中的异常情况拥有很大价值,利用它能够及时完善飞机和机场的设备。结合机场噪声数据的特点,对上述问题进行研究并提出一种基于改进的符号化聚集近似(Symbolic Aggregate Approximation,SAX)相似性度量的单监测点的时间序列异常检测方法。其运用相似性度量方法计算出度量结果,再运用k近邻异常检测方法进行异常发现,最后发现异常时间段。该方法在理论验证可行性之后在某机场的实测数据中进行应用,取得了良好的效果。     

云制造环境下面向多目标优化的虚拟资源调度研究

为解决云制造环境下虚拟资源调度存在的算法求解效率不高、模型建立缺乏考虑任务间关系约束和任务间及子任务间的物流时间及成本因素等不足,构建了兼顾交货期时间最小化、服务成本最低化、服务质量最优化为目标的多目标虚拟资源调度模型;采用一种基于项目阶段的双链编码方式进行编码,并提出自适应交叉与变异概率公式,以避免交叉、变异概率始终不变导致算法效率下降与过早收敛的问题;在此基础上利用基于项目阶段的多种交叉变异策略相结合的改进遗传算法进行求解,保证了算法的全局与局部搜索性能。实例结果表明,相比于传统的模型与算法,该模型适用性更强,改进的遗传算法在求解效率、准确度与稳定性方面均有较大提高。     

基于改进自适应遗传算法的移动WSN覆盖方法

针对传统的WSN覆盖模型的弊端,尤其是如果一个传感器失效,K-覆盖模型需要至少k个传感器节点监测其范围内是否有目标需要覆盖,提出了一种基于改进自适应遗传算法的移动WSN覆盖方法,在能量资源有限的前提下,尽可能长时间的对指定的目标进行连续监测。该算法考虑到了移动传感器是可以连续和变速运动的,从而能够保证所有目标都在它们的覆盖范围内。仿真结果表明,在使用移动节点的情况下,与其他常用模型相比,改进方法的生存周期和数据包数量都有明显提高。     

不确定视角下改进TOPSIS法的工程评标模型研究

评标质量决定中标者与招标项目的契合程度,但受经验知识和主观判断等影响,定性指标的量化过程易带有主观模糊性,从而影响结果准确度。为减少模糊因素对评标结果的负作用,引入Z-number模糊数识别定性指标的不确定性,依据熵值原理客观确定评标指标及评标专家权重,TOPSIS法集成指标值,构建基于Z-number理论的改进TOPSIS法评标模型。结果表明,提议方法不仅能明晰度量定性指标值本身的模糊程度,还实现了指标值不确定性的针对化削减。同时,在有效避免主观赋权带来的不确定性基础上,该方法也克服了指标间的不可公度性。通过示例分析与敏感性分析验证了模型的实效性与稳定性。     

采用改进的温梯法生长氟化钙晶体

对现有的晶体生长温梯法进行改进,将炉内温场分为坩埚底部温度高于坩埚顶部温度的化料区和坩埚底部温度低于坩埚顶部温度的温梯生长区两部分.通过对坩埚相对于温场位置的控制,获得适宜进行熔体均一化和晶体生长条件.生长了尺寸为φ135 mm×150 mm氟化钙(CaF2)晶体,生长的CaF2晶体质量较好,位错密度＜330/mm2,从190 nm到9000 nm透过良好,紫外200 nm处和红外9 μm处透过率可达80%以上.     

熵权-云模型在土石坝安全综合评价中的应用

提出了一种基于熵权-云模型的方法,借鉴云模型的特点,在构建评价层次结构模型时,采用改进层次分析法结合信息熵确定各评价指标权重,以克服运用模糊层次综合分析法时权重受人为主观判断影响较大和模糊概念会丢失部分不确定性等问题,改进隶属函数对土石坝进行综合评价,并以某均质土石坝为例评价了大坝安全状态,分析表明该方法具有可行性。     

一种克服sEMG人机交互中肌肉疲劳的SVM算法

在基于表面肌电信号的人机交互系统中,产生的肌肉疲劳降低了系统的稳定性。针对该问题,分析肌肉正常状态和疲劳状态下的肌电信号变化规律,提出一种改进的在线支持向量机增量训练算法。该算法在每次训练SVM(Support Vector Machine)模型时,计算各样本到分类超平面的距离,并以之为条件对不断更新的训练数据进行有条件的选择和遗忘,只留下最大距离1/2以内的数据。通过在线训练不断更新训练样本来获得新的SVM模型,用于适应肌肉疲劳过程中肌电信号的变化,同时防止多次在线训练过程中更新的样本改变训练集间初始边界。最后在智能轮椅上进行验证,实验结果表明:该算法有效减少了肌肉疲劳在人机交互系统中的影响,使得系统能够保持长时间稳定操作。     

基于 IFPUG功能点分析方法改进特征值因子的应用研究*

论文阐述了功能点分析方法的计算步骤,并采用IFPUG分析方法对一个接近完成的软件开发项目进行了评估,并结合国内标准提出了改进后的系统特征值评估模型,用六个特性的参数来确定一个系统特征值,以此取代IFPUG功能点分析方法中的调整因子。结果表明：改进后的功能点分析方法在对所开发的软件项目的度量上具有更高的精确度,更接近项目开发的实际。