信号处理系列课程实验体系建设

从加深对信号处理系列课程的理解并巩固掌握的目的出发,在分析信号处理系列课程配套实验课程的基础上,结合武汉大学国家电工电子实验教学示范中心教改项目,提出基于网络虚拟实验室的基础实验和基于FPGA(Field Programmable Gate Array)的项目导向实验,这是两个层次分明又相互打通的信号处理系列课程实验体系,该实验体系在信号处理实验课程方面取得显著的效果。     

基于图像核心库的SAR图像处理平台的开发模式

设计了一个基于二维矩阵类的图像核心库，巧妙地将图像处理的各个流程进行了封装，实现界面与图像核心过程分离的面向对象的开发模式，然后在算法模式设计上引入动态插件式DLL的技术，通过设计统一形式的DLL算法模块和算法接口，借助独特的文本解析机制使得仅仅更新一个hii文本文件就可以动态地将算法加入平台，实现预期算法与平台分离的目标。     

建设高效安全的电子政务系统

本文讲述了建设电子政务系统的目标、原则，网络和系统整体结构，重点论述了如何保证运行在政务外网上的电子政务系统的安全．结合水利部水文局(水利信息化中心)电子政务系统讲述了其功能和特点．     

电子商务安全体系中数字签名技术的应用

针对电子商务面临的安全问题，介绍了基于加密技术的数字签名技术；根据非对称密钥系统中的RSA算法和报文摘要算法MD5，提出了一种数字签名的实现方案；最后对基于仲裁的数字签名技术的方法进行了探讨。     

基于图论的DNA微阵列数据聚类算法

传统的聚类算法用于DNA微阵列数据分析时,多数只能生成一种聚类结果,无法识别出与多组不同基因表达模式相类似的基因。针对该问题,提出一种基于图论的聚类算法,采用一个有向无权图来描述需要分析的DNA微阵列数据,分别计算该图具有最小割权值和第二小割权值的图割。测试结果表明,该算法可以有效地探测聚类结果空间并输出一组可能性较高的聚类结果,与Fuzzy-Max、Fuzzy-Alpha、Fuzzy-Clust等聚类算法相比具有更高的准确性。     

神经网络余数制系统与余数制神经网络模型

余数制和神经网络各有其独特优点，将其有机结合这些优点得以充分发挥。将神经网络结构和方法引人余数制信号处理系统，构造出完成余数约化运算和余／十转换运算以及余数加法运算的新结构，开辟了高速实时信号处理的新途径．将余数制引入神经网络，即神经网络中的数据、权值均按余数制表示和运算，构造出一种新的感知机模型—余数制神经网络，由于余数制运算具有一种独特的非线性特点，使这种模型比常规神经网络具有更强的功能。     

基于K-L变换的两传感器图像自动配准

基于合成孔径雷达(SAR)图像和光学图像间的变形可用仿射变换来近似,提出了一种SAR图像和光学图像自动配准的方案.对分割后的图像进行K-L变换得到两幅图像的主分量与坐标轴之间的关系,从而得出两幅图像的角度关系,接着,利用旋转后图像的横纵象素范围的比值和前景重心偏移值得到仿射变换的缩放和平移参数,最后再利用二值图像相关对仿射变换的结果图像进行精配,从而实现较高精度的图像配准.实验结果表明,在满足精度要求的情况下,本方法可以自动完成具有明显方向性和较大前景目标图像的配准任务.     

空间耦合粒子群优化算法及峰谷电价下IES-CCHP区域联合调度

综合能源系统中电力、天然气和热力系统之间的交互影响具有一定的相关性。考虑能源间转换关系以及系统对分时电价的响应,以最小化购售电计划交易成本、燃料成本和排放污染气体所产生的环境成本为目标,建立峰谷电价下冷热电联供(CCHP)系统区域联合环保经济调度模型。为解决粒子群优化算法求解模型时存在的优化效率低、易陷入局部最优、计算结果随机性强等问题,提出一种空间耦合粒子群优化算法。在粒子寻优多维参数空间上,通过引入耦合协调数学模型将各维参数有效耦合,从而使所有参数从总体上同时趋向最优解。仿真结果表明,相比经典粒子群优化算法和改进粒子群优化算法,空间耦合粒子群优化算法有较强的全局搜索能力和更可靠的优化计算结果; 所提CCHP系统的联合调度模型能有效促进能源的高效利用、电力的经济调度和节能减排。     

一种解维纳-霍夫(W-H)方程的新方法

利用近代数学中的压缩映射定理和不动点原理,提出了一种解维纳-霍夫(W—H)议程的新方法-非线性迭代算法。该算法利用矩阵范数快速确定迭代运算步长,无需对矩阵进行各种复杂变换和求逆,收敛速度快且稳定。仿真结果表明该方法能对W-H方程有效求出数值解。     

神经网络余／十转换的数学原理

本文提出了孙子定理的微分方程求解法，讨论了系数为求余算子的非线性微分方程的稳定平衡点和最佳解的误差。本文构造的非线性微分方程可以唯一地收敛于孙子定理的解，其误差可任意小。该微分方程可用人工神经网络实时计算，实现余／十转换。计算机模拟结果证实了本文理论的正确性。