计算机
论述区块链即服务研究现状,通过云计算和区块链技术结合方式介绍区块链即服务工作原理,根据区块链即服务面向的服务对象论述基础设计原则,以主流的区块链即服务平台分析研究基本架构。区块链即服务作为一种云服务,是区块链服务设施的云端出租网络平台,依照其租户特点使计算资源、平台资源、软件资源、硬件资源得到最大程度的共享。区块链即服务通过大容量的资源池,保障租户的业务规模可灵活弹性伸缩,租用设施可共享和独享,安全可靠运行。针对区块链即服务风险监管、技术难点、性能等问题对当前研究的不足和未来的研究方向进行分析和展望。
针对风机数据集的不平衡问题,提出了一种采样算法,在合成新样本时综合考虑空间和时间特征,并对新样本进行清洗,从而有效减少噪声点的生成。首先,根据每个少数类样本的近邻样本的类别比例,将少数类样本划分为安全类样本、边界类样本和噪声类样本。然后,对每个边界类样本都遴选出空间距离、时间跨度最接近的少数类样本集,利用线性插值法合成新样本,并过滤掉噪声类样本以及类间重叠样本。最后,以支持向量机(、曲线下面积(作为模型性能评价指标,在真实风机数据集上把所提算法与常用的多种采样算法进行对比,和实验结果表明:相比已有算法,)人工神经网络作为风机齿轮箱故障检测模型,)、卷积神经网络(-算法所生成样本的分类效果更好,使得检测模型的,该算法能有效地适用于数据具有时序规律且不平衡的风机故障检测领域。)、长短期记忆(平均提高了SequenceSequenceBSMOTELSTMScoreScoremeanAUCAUCCNNSVM)和F1F1、G----Gmean3%
实体识别是数据集成和数据清洗的一个重要方面.针对Pay-as-you-go数据管理需求,本文提出一个基于多路分块的Pay-as-you-go实体识别方法.该方法不要求提供最优的分块或排序的键,并且可以直接找出脏数据集中冗余度最大的区域.分为两个阶段,初始化阶段和迭代阶段.在初始化阶段,初步地生成候选数据对象对,并按匹配可能性排序后加入到候选队列.在迭代阶段,每次选择候选队列队首的候选对(即最可能匹配的)来处理,并且根据实时的实体识别结果,动态地更新候选对的匹配可能性,调整候选队列.这样减少了无用的数据对象比较,使得实时的识别结果最优化.通过在真实数据集和合成数据集上的实验对比,说明本文提出的基于多路分块的Pay-as-you-go实体识别方法显著地优于已有工作中提出的方法.
分析了高速飞行的枪弹产生的激波特性,研究了测量枪弹激波的传感器性能要求,设计了激波传感器驱动及后级信号调理电路,建立了枪弹激波实时监测系统,经实弹射击试验实现了枪弹激波的实时监测;在此基础上进一步开展了基于枪弹激波测量的弹丸定位应用研究,设计了四传感器的平面方阵结构阵列,以及基于CPLD技术的多通道时差测试电路,建立了弹丸定位数学模型,利用LabWind。ws/CVI软件编程工具设计了上位机应用软件,测得了高速飞行弹丸的空间位置坐标,经和模拟靶标比对,水平方向最大测试误差为1.2mm,组平均误差为0.27mm;高低方向最大误差为1.9mm,组平均误差为0.39mm;满足武器设计工程使用要求。
炼钢-连铸(SCC)是钢铁生产中的瓶颈,SCC生产过程中最后一个阶段的加工时间可调。可调加工时间SCC调度问题是NP难组合优化问题,高质量的SCC调度算法可以较大地提高生产效率。基于问题特征,研制了求解该问题的高效灰狼优化(GWO)算法。首先设计了新的解码方法对解进行解码。同时提出了种群初始化方法,以得到具有一定质量和多样性的初始种群。其次,研制了一种基于多操作的搜索算子,该算子包含3种不同操作,在一定程度上实现了GWO算法的集中性和多样性的平衡。此外,设计了重启操作,以提高GWO算法的多样性。对比实验说明了基于多操作的搜索算子的有效性。此外,与4种有效调度方法的对比说明了GWO算法的高性能和优越性。
面向人机交互的数字孪生系统工业安全控制体系与技术是系统应用实施的重要支撑,为了突破数字孪生系统中人机交互的安全控制机制和若干关键技术,在分析面向人机交互的数字孪生系统特征的基础上,建立了面向人机交互的数字孪生系统工业安全与控制体系架构,提出数字孪生系统工业安全与控制机制,研究了系统工业安全与控制关键技术,包括人机远程安全操控技术、人机协作作业安全控制技术、模型/数据安全技术、系统态势感知与监测预警技术。通过智能设备远程人机交互与安全操控原型系统和汽车焊接装配工作站人机协作安全控制案例,初步实现了部分关键技术。
授权辅助接人(LAA)是长期演进高级系统用于在授权和非授权频谱上传输数据的一种载波聚合操作模式。为与WiFi系统共存,LAA需要执LAA数据传输性能的多子帧调度(MSS)方案。允许用户设备具有多个信道感测机会或连续地传输多个子帧数和比较,据。提供能大化LAA资源利用率的MSS:参数,并对基其资源利用率。为此,的方案和MSS方案话前侦听,这会上行种果表明&MSS方案可显著
为了使云台能够快速的响应环境变化从而达到动态平衡`目的,提出变域论模糊PID控制算法实现调平过程中动态特性控制设计;该系统以ARM920T为控制单元,采用模糊PID算法对云台进行控制;利用MATLAB对模糊PID算法进行了仿真分析,最后对变论域、模糊及传统算法的效果进行比较:在保证动态稳定性的前提下,模糊PID算法比常规PID算法能够有效的提高响应速度。
小型四旋翼无人机的位置及姿态控制容易受干扰,系统存在高度非线性和时变性,采用常规的PID控制器难以达到理想的控制效果。提出了一种基于模糊单神经元PID的控制策略。上述方法利用带反馈的单神经元权值调节来改善四旋翼系统的控制性能,避免了传统神经元网络解算样本大、优化参数多的问题;结合模糊控制机制,实现了单神经元PID控制器增益系数的自整定,进一步提高了控制系统的动态性能。仿真结果表明,上述四旋翼姿态控制策略超调量较小,响应速度快。所提的方法具有较强的自适应性和鲁棒性。
针对爬壁机器人建模不准确及容易受外部扰动的影响造成位置及姿态误差的问题, 提出了一种基于改进型非线性干扰观测器的轨迹跟踪控制方案. 首先通过反演控制设计了一个运动学控制器为机器人动力学控制提供参考质心速度与角速度. 其次应用改进型非线性扰动观测器作为前馈控制对建模误差及外部扰动进行估计, 并保证扰动误差以指数形式收敛. 最后针对引入干扰观测器的动力学模型设计了滑模控制器. 该方案对外界干扰进行了快速补偿, 并通过Lyapunov定理证明了其稳定性. 仿真结果表明该控制方法对于克服建模误差及外界干扰具有较好的效果.
主要讨论汽车自适应前照明系统设计与研究。在对AFS系统现状及相关法规对AFS的规定进行分析说明的基础上,阐述了在C、V、E、W几种不同照明条件下的试验方法以及配光要求,以汽车前照灯照明需求为依据完成了自适应前照灯系统控制模型的构建,并在此基础上完成了一种自适应前照灯控制系统的设计,实验测试结果表明该控制模型具有较高的控制精度,可有效满足车辆对自适应前照明系统的控制需求。
字用Paillier同态加密算法设置征信信息访问读限,使得征信访问用户设,况下,仍创建自动条约并,并征信系统征信访问用户征信隐私保护方案#利征信信息明文的问,从多角成况下,具有度征信信息的隐私保护#表明,该方案在有效保护个人征信隐本及
在汽车防抱死制动系统(ABS)中,压力调节器和轮速传感器起着非常重要的作用,为了进一步完善汽车防抱死制动系统的制动性能,文中提出一种基于概率神经网络(PNN)的压力调节器和轮速传感器的故障诊断方法;基于高附着均一路面,起车时制动及单一的压力调节器或者轮速传感器故障的试验数据,分别建立了基于概率神经网络的压力调节器故障诊断模型和轮速传感器故障诊断模型,并与BP神经网络进行了比较;仿真结果表明,利用相同的训练样本集对概率神经网络和BP神经网络进行训练时,基于概率神经网络的压力调节器故障诊断模型和轮速传感器故障诊断模型在训练时间和诊断精度上明显优于BP神经网络,并且利用测试样本对建好的压力调节器故障模型和轮速传感器故障模型进行检测时,无论测试样本的顺序发生什么变化,基于概率神经网络的故障模型都能够准确的进行故障识别。
为进一步降低基本飞蛾火焰算法陷入局部最优的概率并提高种群多样性,提出一种融合学习策略和邻域搜索的飞蛾火焰算法。将拟反向学习策略嵌入到火焰更新过程,有助于火焰从局部最优中跳出,并且提供了更高的机会接近问题的未知最优解。对飞蛾种群基于适应度值分群,其中一个群采用排序配对学习策略以实现个体间的信息交流,另一个群采用邻域搜索策略以增加种群多样性,这种并行计算能更快地提升整个种群的质量。选取CEC2017测试函数进行数值实验,测试结果和统计分析表明了所提算法具有更高的求解精度和稳定性。将所提算法用于求解OR-Library中的标准实例,结果验证了所提算法对作业车间调度问题是有效的。
本文基于计算机设计英语作文批阅系统,系统基于自动化评分设计,以自动评分作为教师批改作文的辅助性工具,以此降低教师工作任务与难度,提高批阅效率与水平,促使教师具备充足精力应用于教学指导。首先,设计系统总体框架;其次,进行系统功能模块、数据库、运行流程设计;最后,实现系统功能模块并测试系统。测试结果表明,此系统扩大了学习资料搜集,增加了学生薄弱点推荐,优化了批阅引擎性能,缩短了批阅时间,保证了批阅效率与质量,值得大力推广与应用。
由于一些工作有一定的危险性无法保障人类的人身安全,或一些区域人类难以到达,提出了一种新型智能移动式搜检机器人,来替代人类进行一些危险活动。该设计用树莓派做为图像处理的核心平台,可直接与执行机构结合,兼顾了图像处理的效率和整体结构的简洁便携性。阐述了总体设计方案,进行了硬件,软件的设计。并以一些几何体作为目标进行测试,实验结果表明树莓派作为核心平台,完成图像处理,正确识别目标的同时也能对机器人的行动进行控制,简化了系统结构,具有广泛的应用前景。
论文主要在空洞卷积后采用Swish激活函数作为模型的卷积层来替代传统的卷积层加池化层。论文针对6大快递公司(EMS、顺丰、申通、圆通、中通、韵达)的快递运单logo图标进行分类识别。论文设计6层网络结构,包含4层卷积层和1层全链接层和1层Softmax回归层。CNN模型实现中,以在生活中采集650张快递logo作为原始数据,首先对原图采用镜像和裁剪的方式将数据增强到48100的数据集;在网络训练中采用Adam算法来迭代更新网络参数。网络的整体模型基于深度学习框架Tensorflow实现。实验结果显示采用空洞卷积及Swish函数激活后,测试集的识别正确率达到97.6%,相比于传统卷积提高3.1%。
针对现有卫星网络多资源、多任务约束下的资源分配,没有同时考虑任务完成时间和任务优先级导致的任务总体完成时间过长、任务优先级匹配度不高等问题,定义了任务序列优先级逆序数,建立了以任务总体完成时间最短和任务序列优先级逆序数最小为目标的约束模型,提出了一种自适应遗传算法并对模型进行求解.该算法利用精英保留的思想改进了采用轮盘赌策略的选择算子并且给出了一种能够自适应更新自身概率的变异、交叉算子,解决了标准遗传算法容易陷入局部最优的缺陷,%,在优先级逆序数方面降低了避免了最优解的丢失.仿真实验验证表明,本文算法在任务总体完成时间方面降低了..3224关键词:卫星网络
为研究重叠网格与结构网格在圆柱绕流数值模拟中的区别,以二维圆柱为例,利用有限元分析软件ANSYS19.2中的DM与Mesh建立模型并划分重叠网格,利用ANSYS19.2中的ICEM建立模型并划分结构网格。采用FLUENT19.2中laminar模型模拟分析系统中的平均升力系数、平均阻力系数、斯特劳哈尔数St等流体动力特性。通过改变流体流速得到两种不同网格下各6组雷诺数Re,这6组雷诺数在60~160之间。结果表明:结构网格与重叠网格的St都随着Re的增加而增加,但相同雷诺数下重叠网格对应的St数值更大,St的增长速度更快;重叠网格与结构网格的平均升力系数与平均阻力系数随着Re的增加趋于稳定的速度都加快,但结构网格的平均升力系数与平均阻力系数趋于稳定的速度更快,且两种网格的平均升力系数与平均阻力系数趋于稳定速度的差距逐渐缩小,当Re=160时,两种网格的平均升力系数与平均阻力系数趋于稳定的速度几乎相同;当雷诺数在60~160之间时,采用重叠网格计算出来的斯特劳哈尔数比结构网格更加接近理论值;从
针对人脸识别特征提取阶段中的数据降维方法往往难以兼顾保持全局与局部特征信息的问题,以及匹配识别阶段贝叶斯分类器中小样本问题,提出了一种融合全局与局部特征的贝叶斯人脸识别方法。该方法通过核主元分析提取出人脸数据的全局非线性特征,并在此基础上通过正交化局部敏感判别分析挖掘出人脸数据的局部流形结构信息,以达到提取出具有高判别力低维本质人脸特征的目的;采用一种最大信息量协方差选择的方法,来对协方差矩阵进行估算,以解决贝叶斯分类器设计中的小样本问题。在ORL、AR、YALE、FLW人脸库上设计实验来进行验证。结果表明,提出的特征提取算法以及对贝叶斯分类器的改进取得了比较好的效果,通过对这两个阶段的优化,可以显著提升人脸识别的效果。