高校实验室信息管理系统的研究与设计

简述了高校建立实验室信息管理系统的必要性.分析和提出了基于网络实验室信息管理系统的总体结构;并对系统软件设计的关键问题进行了分析和讨论.

浅谈物联网的应用与发展

物联网将掀起新的技术革命,它是计算机科学技术的又一次全新的应用。它与互联网既有联系又有区别,是人们面临的全新的课题。它的出现将给人们的日常生活带来巨大的变化。本文介绍了物联网的概念及背景,以及原理和关键技术,最后对物联网的发展进行了展望。

有人-无人作战智能体任务联盟形成策略方法

为解决有人-无人作战智能体协同执行任务形成联盟问题,采取先任务分组后进行智能体到任务组匹配的联盟形成策略,即利用任务间相关程度具有传递性的特点,引入任务距离概念,设计了任务能力需求一致的任务分组策略,并给出基于可达矩阵变换的分组求解方法。针对联盟形成是分布式能力聚合过程的特点,在考虑智能体到任务组的匹配程度优先级和作战智能体能力利用效率的基础上,设计一种基于拍卖机制的作战智能体到任务组的匹配策略。通过案例计算,得到离岛突击想定下的任务联盟形成方案,分析所形成联盟的资源冗余性,验证了所提联盟形成策略和方法的有效性。

永磁同步电机变频调速系统建模与仿真

在分析永磁同步电机(PMSM)数学模型的基础上,利用Matlab/Simulink设计出一种基于SVPWM PMSM的变频调速(VVVF)系统的新仿真模型,给出了各子模块的具体设计模型,提出了一种"积分斜率法"产生三角波脉冲的方法。由仿真结果可见,系统在高、低速情况下都能平稳运行。在该仿真模型基础上,采用XC164CM芯片作为控制核心,设计了一套SVPWM的PMSM变频调速控制系统。实验结果表明,该控制系统具有良好的动、静态控制特性,它为分析和设计PMSM控制系统提供了有效的手段和工具,也为实际电机控制系统的设计和调试提供了新的思路。

基于CNDLS的空中多编组时限约束任务分配方法

针对空中多编组任务分配具有整体任务完成时间限制和个体任务完成时窗限制的特点,以最高任务执行效率为目标,建立了包含时限约束的多编组任务分配数学模型。分析编组在作战过程中的资源损耗,构建了编组资源能力动态更新模型,使所建模型更为符合实际作战。在动态列表规划选择任务、量子遗传算法分配编组的基础上,设计了用于求解该模型的循环嵌套动态列表规划(CNDLS)的任务分配方法。针对作战想定进行仿真计算,仿真结果表明所建模型和所提方法能通过多次迭代可实现一定资源和时限约束下的最佳多编组任务分配。

多编组任务分配动态优化模型及IVFSA算法求解

针对作战智能体多编组协同作战中任务分配的动态优化问题,考虑到空中突击作战中部分任务的时间窗口属性和编组资源能力损耗的特点,建立了以任务执行效率为目标、满足上述约束问题的数学模型。设计了一种改进快速模拟退火对动态优化模型予以求解,给出解方案表达、邻域解生成、冲突消解等步骤,采用高温随机贪婪搜索、回火技术、禁忌设计和精英保留策略,避免算法陷入局部最优,提高算法的计算效率。仿真表明,所提方法可对多编组任务分配动态优化模型进行快速有效求解。

基于动态影响网的任务联盟演化过程行动策略优选

优化选择一定的行动策略能促使任务联盟向期望的目标效果演化。考虑部分事件/行动在不同时段下影响强度不相一致,使用考虑影响值时变的动态影响网对联盟演化过程行动策略优选问题进行建模,给出因果强度逻辑下概率传播参数设计的一致性条件,并基于因果强度逻辑进行影响值计算。基于物种进化中存在基因漂流的特性,设计一种学习型遗传算法(learnable genetic algorithm,LGA)对行动策略优选模型进行优化求解,通过染色体种群对优秀染色体优势基因位学习,结合有效的遗传和选择算子,加快算法收敛寻优速度。结合空中进攻作战想定案例进行仿真验证,计算结果表明,在部分事件/行动节点影响值变化下进行策略优选,提高了对因果关系的建模能力,所提的学习型遗传算法具有良好的收敛性和较好的寻优能力。

关于有人机/无人机编队协同作战决策

在有人/无人机编队决策控制过程中,为充分发挥有人机指挥优势与无人机自主决策的优势,需合理分配两者之间的决策功能。难点在于复杂因素影响下各因素在决策分配中影响权重的确定。划分有人/无人机协同作战的决策等级,分析影响决策等级的属性因素并构建决策矩阵,利用正态区间交叉熵理论计算相似度,并构建动态权重模型确定各因素权重。用算例对算法进行仿真,结果表明,算法得出的结果与预先分析结果相一致,验证算法解决决策分配问题的合理性。

浅谈多传感器信息融合技术

多传感器的集成与融合技术已经成为智能机器与系统领域的一个重要的研究方向。它不仅可以描述同一环境特征的多个冗余的信息,而且可以描述不同的环境特征。多个传感器的使用还可以使信息采集和处理过程并行化,不仅可以得到更全面、更准确的信息,而且减少时间和成本,提高整个系统的性能。本文对信息融合技术的概念及重要融合方法进行初探。

基于Sobel算子含噪低对比度图像的边缘检测方法

在分析噪声图像、低对比度图像的各种边缘检测方法及Sobel算子检测原理的基础上,提出了一种以Sobel算子为基础,应用直方图均衡化和二值化的改进算法。经实验证明,改进过的算法对含噪低对比度图像具有较好的检测效果,与传统的Sobel、Canny算法相比,具有边缘连续、清晰的优越性。

电磁辐射作用下人体比吸收率的研究

从电磁学的玻印廷矢量和麦克斯韦场方程出发,推导了人体组织比吸收率的近似表达式,并讨论了生物电磁效应的机理.

任务联盟演化过程行动策略优选的DINs建模

优化选择一定的行动策略能促使任务联盟向期望的目标效果演化。考虑部分事件/行动在不同时段下影响强度不相一致,使用考虑影响值时变的动态影响网(DINs)对联盟演化过程行动策略优选问题进行建模,给出因果强度逻辑下概率传播参数设计的一致性条件,并基于因果强度逻辑进行影响值计算。结合空中进攻作战想定案例进行仿真验证,计算结果表明,通过部分事件/行动节点影响值变化下进行策略优选提高了对因果关系的建模能力。

基于影响网的战场威胁强度评估建模

为对UAV航迹规划过程提供科学有效的参考,考虑到战场环境的不确定性以及战场态势的多变性,针对航迹规划中航迹的威胁强度评估问题,采用影响网络分析威胁因素与威胁强度之间的影响关系,建立直观的影响因素结构模型,给出威胁概率值求解方法。通过仿真验证了战场威胁强度评估模型以及模型求解方法的可行性与有效性,为航迹的选择提供参考。

基于蓝牙模块ROK 101 007/1的小区安全监控系统设计

介绍了蓝牙模块ROK 101 007/1的主要特性、硬件结构及其接口规范;并对基于蓝牙模块ROK 101 007/1的小区安全监控系统的硬件体系结构及系统蓝牙电路设计方法进行了详细地分析和讨论;最后对该系统的应用前景作了说明。

ROK 101 007/1型蓝牙模块的特性及其应用

蓝牙是一种迅速发展的小范围无线多媒体通信技术,蓝牙模块是蓝牙技术的硬件基础。ROK101 007/1型蓝牙模块是Ericsson公司的产品,具有安全可靠、支持多种接口类型和传输多媒体信息等特点,在各种电子设备中广泛应用。首先简要描述蓝牙技术,接着介绍ROK 101 007/1蓝牙模块的主要特性和硬件结构及其在医院病房监护系统中的应用,最后说明ROK 101 007/1的应用前景。

Ad Hoc网络多播路由协议分析

归纳了自组网环境对多播路由协议提出的新要求,重点分析了几个有代表性的多播路由协议的思想及优缺点,最后对不同结构的多播路由协议进行了比较.

基于结构熵和IGSO-BP算法的动态威胁评估

针对传统超视距空战威胁评估不能根据各类威胁因素的变化动态调整其对应权值的问题,引入前向反馈(back propagation,BP)神经网络,采用综合考虑主客观因素的结构熵权法确定各威胁指数权值并作为神经网络训练参数进行训练,提出了改进萤火虫算法(improved glowworm swarm optimization,IGSO)和BP神经网络相结合的空战动态权值计算方法。该算法采用改进萤火虫算法优化BP网络的权值和阈值,优化后的BP网络能更好地计算不同态势下的威胁指数权值,从而根据威胁估计模型进行威胁评估。以某一时刻预测多无人机空中对抗时的威胁度为想定,分别采用结构熵权法和IGSO-BP进行仿真计算。结果表明:结构熵权法能够科学合理地计算各威胁指数权值,IGSO-BP算法可有效解决空战目标威胁评估问题,且所提算法与现有几种算法相比在可靠性和准确性上都有明显提高。

基于结构熵和PSO-RBF的空战动态威胁评估

针对传统威胁评估方法不能很好地体现空战过程中各类威胁因素作用变化的问题，引入了径向基神经网络，采用结构熵权法优化了神经网络训练参数，提出了基于粒子群和径向基神经网络（PSO-RBF）算法的空战动态权值计算方法。以某一时刻预测多无人机空中对抗时的威胁度为想定，分别采用结构熵权法和PSO—RBF算法进行仿真计算。仿真结果表明所提方法可有效解决空战目标威胁评估问题，提高了决策的客观性、科学性。

Internet中图像检索技术研究

提出了一种在Internet网上基于关键字和内容相结合的图像检索新方法,并引入用户的相关反馈来优化检索结果,结果表明,该方法提高了检索的效率,为用户提供了一个在Internet网上搜索感兴趣图像资源的有效手段.

多编组协同任务分配模型及DLS-QGA算法求解

为解决多智能体编组协同任务分配问题,定义任务、智能体编组和相关的分配过程变量,建立以最高任务执行效率为目标的数学模型.在问题模型中设计考虑资源损耗的编组资源能力更新机制,提出用于求解该模型的动态列表规划和量子遗传算法的混合任务分配算法,使用动态列表规划选择处理的任务,利用量子遗传算法为选定任务分配最合适编组.最后通过算例表明,所提出的方法在解决时序逻辑任务分配时能够得到更优更稳定的方案.