计算机
本文研究了一类模糊Hopfield神经网络系统的稳定性问题.首先,基于无源性理论,设计了一种新的权重学习律,并通过构造的模糊Lyapunov函数证明了系统从输入到输出是无源的.在此基础上,证明了系统在该学习律下是输入到状态稳定的.相比于传统的公共Lypaunov函数,本文所提的模糊Lyapunov函数能保证系统具有更好的性能.最后,通过数值仿真验证了所提方法的有效性.
泵站节能优化的研究,对于泵站的经济运行有着积极的意义。论文提出用粒子群算法求解背包模型的方法,以泵站优化之后能耗最小效率最高为准则,分析了泵站经济运行的理论数学模型。采用背包模型代替传统的罚函数,将理论数学模型转化为背包优化模型。基于常熟某大型泵站的实际工况数据,在优化模型的基础上拟合出水利泵站性能曲线,得到拟合公式后利用粒子群算法寻优,求解出在特定水情之下的优化开机组合。结果表明,将泵站传统数学模型转化为背包优化模型切实可行,用粒子群算法求解出的运行功率比未优化之前下降,相比于传统的遗传算法迭代次数降低了5.9%2.2%,效率更高收敛效果更优,节能优化成果显著。
隧道是缓解城市交通拥堵的必要手段,传统的隧道力学响应分析方法没有考虑隧道施工的复杂程度,导致分析效果较差,并且容易导致开挖过程中隧道围层不稳定。为此提出一种新的特大断面公路隧道力学响应数值模拟方法。依据特大断面公路隧道概况和设计情况,对隧道周围岩层进行分级,根据公路隧道特大断面示意图建立力学模型参数,通过承受地应力释放荷载来体现锚杆作用。利用隧道开挖初支不同单元极值,研究上下台阶开挖锚喷支护所承受不同方向的力,并依次分析开挖后的三个阶段,实现力学响应数值模拟。在实证阶段,从应力-应变曲线和平均模拟准确
由于水体对光的选择性吸收以及杂质对光的散射效应,导致水下图像色彩失真以及对比度下降,针对这一问题,提出了一种改进的水下图像复原算法.该方法通过将图像红通道反转来避免红通道快速衰减的影响,将暗通道先验用于红通道反转图像的复原,并利用背景光强度修正各通道透射率,在复原过程中采用了一种简单的自动白平衡算法去除严重的色彩失真.实验结果表明,算法能有效复原出清晰图像,去除颜色失真,且对人工光源照射区域同样适用.关键词:水下图像复原;暗通道先验;红通道反转;人工光源
提出一种卷积神经网络---时序卷积神经网络。将该网络应用于语言模型,时序卷积神经网络的基本结构由输入层、扩大卷积层、因果卷积层、Relu层、Dropout层、输出层组成,将扩大卷积应用在语言模型中。实验结果表明,将语言模型的复杂度降到83.21,误差降到3.87,该网络同RNN比较复杂度下降14%、误差下降0.69,该网络同LSTM比较复杂度下降13%、误差下降0.4,综合复杂度、误差两个指标,时序卷积网络优于其它基准模型。
采用定量试验和工程经验相结合的方法对可能导致自动测试系统理次要影响因素分析得到组合接收机的音频输出功率测量偏差主要为系统误差引起要为电源谐波引起的解决措施结合组合接收机模拟量小信号测量原排除航向航道电路测量和下滑航道电路测量误差主基于此提出在自动测试系统中采用集成电源滤波器和软件滤波的组合方法对模拟量小信号测量误差进行修正且在某型号外场保障已验证其可行试验测试结果与出厂相近的影响因素逐条展开验证小信号模拟量测量超差;,“”,,,。;
TRLTRL校准技术,从关准技术做了较全面的介绍。TRLTRLTRLS
无摘要
红外遥控是目前无线通讯中使用较为广泛的一种, 具有协议简单、功耗低、适应性强的优点. 基于红外遥控的通信协议, 提出一种基于嵌入式系统的红外通讯方法, 将波形采集和数据分析解码工作各自独立, 具有波形采集完整、兼容性高和移植性强等优点.
针对身份认证网关对未知攻击手段难以检测的核心问题,本文方案结合身份认证技术、访问控制技术与拟态防御技术,应用拟态防御中“动态异构冗余”模型架构,提出了一种基于容错的拟态身份认证网关防御方案.研究拟态防御框架下身份认证网关的性质、原理及方法架构,通过对身份认证、访问控制和授权管理各功能层面进行逻辑设计与实现,从理论上分析和验证拟态身份认证网关的抗攻击能力及自身的容侵能力.实验结果表明,较之传统身份认证网关,该方案对于无法预测到的漏洞与后门具有更好的抵御能力,使整体防御能力得到进一步提高.关键词:拟态防御;异构;身份认证;网关;系统安全
在铝型材的实际生产过程中由于各方面因素的影响铝型材表面会产生碰伤目前主要采用人工检测由于铝型材表面自身含有纹路为解决上述问题以铝型材表面缺陷为研究对象,使用,,,,使用变形卷积技术增强卷积的适应性针对小缺陷检测问题,;刮花与瑕疵区分度不高,Gaussian-yolov3,,,为基础目标检测网络凸粉等瑕疵这些瑕疵会严重传统人工肉眼检查十分费力,针对铝型使用密集连接技术及数据增强扩展数检测速度可以满足实,,96%,影响铝型材的质量;质检的效果难以控制材表面部分条状缺陷的特性对比据时性要求;;具有较强的实用性FasterR-CNN、SSD,。缺陷检测铝型材,
针对实际交通流变化的不稳定性和复杂性的特点,应用交通流预测模型获取更准确的交通流信息,是智能交通领域的一个研究热点模型主要思想是通过小波多分辨率分析和小波和软阈值去噪函数使得交通流曲线更加平滑稳,训练函数为算法对原始交通流数据进行平滑降噪处理,处理过程选用提出一种基于小波分析与神经网络结合的预测模型,各层神经元节点数为1-12-1神经网络对消噪后的交通流数据进行训练,用训练好的预测模型对实际交通流信息进行预测,最后获取准确的,最大相对神经网络预测模型对交通流数据进行预测后得到的预测结果的平均相对)预测模型对交通流神经网络预测模型的误差指标大大减小,拟合度大大提高,有较好的准确性和可行性,能较准确地反映交通流神经网络结合的预测模型提高了预测精度,为交通流的实时动态预警提供了更加准确而经过小波去噪与神经网络结合的方法得到的预测结果平均相对误差为实验结果表明,采用小波分析与仅使用;实验对比采用Mallat定,更能真实反映交通流的真实情况;再采用激活函数为的三层BP交通流信息误差为误差为的预测,真实情况。真实的情况
提出一种基于量子行走的量子秘密共享方案。秘密分发者Alice将其秘密信息编码为量子态,将秘密信息分成两个量子比特串。通过量子行走系统,Alice将两条子秘密信息分别隐形传态给参与者Bob以及Charlie,参与者Bob和Char-le通过Pauii操作恢复目标量子态,根据Alice的信息测量手中粒子串%Bob和Charlie通过诚实合作测量结果,可以恢复出Alee的原始秘密信息。该方案中,秘密信息被巧妙地拆分为子秘密信息并编码为单粒子态,通过量子行走系统实现粒子态的隐形传态。安全性分析表明,该方案可以抵抗内部攻击和外部纠缠攻击,对于当前技术是安全可行的。
针对合成孔径雷达(SAR)图像中舰船目标稀疏的特点,提出一种基于级联卷积神经网络(CNN)的SAR图像舰船目标检测方法.将候选区域提取方法BING与目标检测方法FastR-CNN相结合,并采用级联CNN设计,可同时兼顾舰船检测的准确率和速度.首先,针对SAR图像中相干斑噪声影响梯度检测的问题,在原有梯度算子的基础上增加平滑算子,并对图像尺寸个数和候选框个数进行适应性改进,使其提取到的候选窗口更快更准;然后,设计级联结构的FastR-CNN检测框架,前端简单的CNN负责排除明显的非目标区域,后端复杂的CNN对高概率候选区域进行分类和位置回归,整个结构可以保证快速准确地对舰船这种稀疏目标进行检测;最后,设计一种联合优化方法对多任务的目标函数进行优化,使其更快更好地收敛.在SAR图像舰船检测数据集SSDD上的实验结果显示,所提出的方法相比于原始FastR-CNN和FasterR-CNN检测方法,检测精度从65.2%和70.1%提高到73.5%,每张图像的处理时间从2235ms和1
动态几何软件以其动态、直观的特点广泛应用于几何约束作图。针对数据结构缺乏对动态几何领域内可复用的抽象描述的问题,提出一种动态几何软件领域模型的设计方法。首先经过领域分析来识别并划分出最基本的上下文边界,然后通过领域模型设计得到动态几何软件核心领域模型,最后在体系结构建模过程中,在纵向与横向两个维度对动态几何软件进行解耦。实验结果表明,利用该领域模型设计方法研发的动态几何软件能正确地处理图形在临界位置退化的情形。该模型表达的领域知识同时适用于二维及三维的动态几何软件,并支持对不同设备分别设计布局与交互,实现了领域知识的高层次复用。
测试性是装备通用质量特性之一,其设计水平直接影响了装备保障效能的发挥,如何更加真实地评估装备的测试性水平是当前研究的热点;在研制阶段,装备实物测试性试验数据数量少、获取难、费用高,可认为是“小子样”数据,为了更加全面客观地评价装备的测试性水平,需要充分利用测试性仿真试验获取仿真数据进行融合评估;进行测试性仿真试验时,研究电子装备的仿真模型、故障模型、仿真故障注入方法,获取测试性仿真数据;在此基础上,将仿真试验数据作为验前信息并进行的处理,结合“小子样”装备实物试验数据,采用贝叶斯方法进行测试性试验数据的融合来评估装备的测试性水平,提高评估结果的客观性和可信度;通过案例分析,验证了测试性融合评估方法的有效性。
随着民宿行业的迅速发展,在线民宿订房系统开始流行起来。让用户在海量房源信息中快速找到所需房源是订房系统中待解决的问题。针对房源推荐中用户冷启动与数据稀疏性的问题,提出基于网络嵌入法的房源个性化推荐(UNER)方法。首先通过用户在系统中的历史行为数据及标签信息构建两类用户网络;然后基于网络嵌入法将网络映射至低维向量空间中,得到用户节点的向量表示并通过用户向量计算用户相似度矩阵;最后依据该矩阵为用户进行房源推荐。实验数据来源于贵州“水东乡舍”民宿订房系统。实验结果表明,相对于基于用户的协同过滤算法,所提方法的综合评价指标(F1)提升了20个百分点,平均正确率(MAP)提升11个百分点,体现出该方法的优越性。
针对多目标工艺规划与调度集成问题,以完工时间、交货总拖期和设备工作负荷为优化目标,建立了多目标非线性工艺规划集成模型,提出一种聚类差分进化算法。该算法设计了包含工艺、设备和加工顺序信息的3层编码结构,结合聚类算法、差分进化算法和遗传算法的相关操作,有效地优化工艺信息和调度方案,保持可行解的多样性,实现Pareto非支配解集快速更新。通过对Pareto非支配解集进行领域搜索,使其更加接近或到达Pare-to最优解集。最后通过实例验证了算法的性能。
针对目前自行火炮弹药补给能力不足的情况,提出并设计了一种包括模块化弹药仓输送机构和自动补弹机构两大部分的弹药补给系统,自行火炮射击时该弹丸补给系统的的主要目的是,实现分装式弹丸与药筒可快速且准确的完成装填;通过理论设计与仿真证明该系统能够实现分装式弹丸和药筒的快速补给。结合输送机构的整体空间尺寸,建立了快速补给弹丸路径的理论模型,并且建立了补弹机构的三维模型,在此的基础上,将三维模型导人ADAMS并施加约束,对此补弹机构进行了多体运动学仿真。得到了关键零件夹抱臂及弹丸的运动过程曲线。通过结果分析表明,该新型填补弹丸机构能够实现弹丸与药筒的快速补给,提高了自行火炮补弹速度,进而能够极大地提高自行火炮的作战能力。
数据流模型是一种高效的计算模型,由于其在并行性方面具有天然的优势,数据流技术在软硬件领域得到了广泛的应用。在硬件体系结构方面,数据流模型引领计算机体系结构在传统冯·诺伊曼架构下向支持更高并发的方向发展。基于超长向量处理单元的流处理和SIMT的现代GPU就广泛使用了数据流技术的思想。在编程模型方面,数据流思想在大数据编程模型领域得到了广泛应用,例如MapReduce和Spark等。从数据流模型的角度多层次分析了英伟达GPU的体系结构以及CUDA编程模型,阐述了数据流模型在GPU软硬件系统中的应用。分析了数据流思想和GPU大规模并行处理体系结构在大数据处理中的应用和发展趋势。