煤粉掺氨空气分级燃烧排放特性及炉内过程烟气特性试验

以往针对氨煤掺烧研究多集中在数值模拟及小型试验炉,大型试验炉上多为技术可行性的点工况试验。在一台50 kW自持燃烧下行试验炉中在不同工况下针对燃煤掺氨燃烧产物的排放和过程分布特性展开研究,重点分析了不同掺氨比例、燃尽风率及运行氧量的影响。为充分了解氨与煤燃烧过程中对NO生成的贡献,针对纯氨燃烧进行一系列试验。试验结果表明,空气分级燃烧可大幅降低燃煤掺氨燃烧NO的排放,掺氨比例为10%~90%时NO排放质量浓度在170~215 mg/m^(3),同纯煤燃烧NO排放质量浓度处于同一水平;最佳燃尽风比率维持在38%附近,继续增大燃尽风比率不会进一步降低NO排放,反而会导致燃烧不充分等负面影响。纯氨燃烧利用空气分级技术可以很好地控制出口NO浓度,但纯氨燃烧稳定性远不及氨煤掺混燃烧,运行氧浓度较低时易出现氨逃逸现象。燃煤掺混氨燃烧既可解决氨燃烧困难、出口NO排放浓度过高的问题,又可减少燃煤CO_(2)排放,是一项极具潜力的技术路线。

基于运动区域划分的H.264低复杂度模式选择

为降低H.264编码器的复杂度,提出基于运动区域划分的模式选择算法.首先利用已编码宏块的运动信息识别运动对象的内部区域和边界区域,然后利用已编码宏块的模式信息对边界区域的运动剧烈程度和细节复杂程度进行进一步的划分,从而将视频内容划分为运动性质不同的区域,并选择合适的模式对其进行编码.实验结果表明,该算法平均节省编码时间达47.95%,有利于实时应用;同时PSNR平均下降约0.06dB,不影响主观视觉效果.

Rayleigh信道下Turbo码误比特率模型

研究Turbo码编码参数和无线信道统计特性对信道误比特率的影响.在实验基础上,通过曲线拟合等数学工具,建立通信系统端到端的误比特率模型.利用该模型,在给定编码参数和信道统计特性的条件下,可以在编码端准确预测出信道误比特率.实验结果表明该模型具有很高的精度,平均预测误差不超过0.34%,具有较高的应用价值.

启发式教学方法在微机原理课程教学中的运用研究

微机原理课程理论性及实践性强,内容枯燥抽象,学生学习兴趣普遍不高。针对此问题,笔者结合自身的教学经历,以努力培养学生学习兴趣为切入点,对微机原理课程教学中启发式教学的基础及采用的方法进行深入研究,实践证明,所提出的方法取得了较好的教学效果。

无线移动环境视频编码动态功耗模型研究

移动终端在进行视频编码时往往受到功耗的制约。为了延长电池寿命周期,视频编码系统应能根据应用需求动态调节其编码复杂度。详细分析了典型视频编码系统各个主要模块及技术的复杂度,建立针对无线移动环境下的视频编码功耗模型。接着对该模型进行修正,并以量化参数和帧内刷新率作为参数,实现对功耗模型的动态调整。实验结果表明,该模型具有较高的精确性和鲁棒性,为实现可伸缩的功耗控制及优化提供理论指导。

移动环境视频编码功率-码率-失真模型研究

在前期建立视频编码动态功耗模型的基础上,将功率因子引入到经典率失真理论,并对经典码率模型及失真模型进行修正,进而建立视频编码功率-码率-失真模型.实验结果表明,该模型具有较高的精确性,为实现功耗约束条件下视频质量、带宽、功耗达到动态平衡的最优提供理论指导.

微机原理课程教学改革研究

计算机新技术的不断出现,给微机原理课程教学提出了新挑战。本文针对微机原理课程特点,提出从突出基本原理的普遍性、注重课程内容的层次性以及强调教学方法的多样性三方面来对课程教学进行改革,使之更适应当前提倡的通识教育和素质教育的要求。实践证明,所提出的方法取得了较好的教学效果。

模板匹配和神经网络法用于车牌识别的比较研究

车牌字符识别是智能交通系统的核心内容。对车牌字符识别的两种重要方法,即模板匹配法和神经网络法进行研究,并在Matlab平台上实现两种算法,得到了真实有效的仿真结果。最后比较两种方法的优缺点,得出一些有意义的结论。

数据库设计在网站管理系统中的应用

随着科学技术的进步和发展,网络技术也呈现突飞猛进之势,在进行网站系统的运行管理中数据库是必不可少的因素。数据库设计的优良与否直接影响着网络应用系统的运行效率和效果。所以,合理的选择数据库并对数据库进行科学设计是整个网站的优化设计和安全稳定的重要保证。优秀的数据库结构设计,不仅能够大幅度的提高数据存储和传递的效率,还能更完整的保证数据信息的一致性。本文针对网站管理过程中,数据库方面易出现的问题,列举了实际生活中数据库在网站管理系统中应用,进而提出切实可行的改进建议。

基于JSP的个人博客系统

博客是一种由个人管理、不定期的发表文章的网站,是网络时代的"个人文摘"。该文对博客进行研发,以MVC为模型,采用Servlet、JavaBean以及JSP来设计和实现博客系统。该系统基于B/S模式,功能模块可分为前台和后台。前台为博客显示,对象为游客,可进行阅览、搜索、评论、留言等功能。后台是数据操作,对象是用户,可进行一些权限操作包括发表文章、管理博文、添加分类、管理分类、管理评论、留言以及修改密码等功能。系统具备了博客的核心功能。

基于运动复杂度分类的快速模式选择算法

为降低H.264编码器的复杂度,本文提出了基于视频运动复杂度分类的模式选择算法。该算法首先利用已编码宏块的运动信息识别出视频运动的平稳区域,然后利用模式信息对运动复杂区域进行细分,从而将视频划分为复杂性不同的区域,并对其进行相应的编码。实验表明,该算法平均节省编码时间达63%,有利于实时应用;同时,PSNR平均下降约0.15dB,不影响主观视觉效果。

基于隶属云模型蚁群算法与LK搜索的TSP求解

提出一种求解TSP的算法,采用"问题无关的进化算法与问题相关的局部搜索相结合"的策略。采用基于云模型的蚁群算法来产生足够好的解;改进传统的LK算法,新加入5种搜索删除集与添加集元素的准则,以此细化搜索。将该算法用于求解TSPLIB中不同类型、城市数从48到33810内变化的TSP,比较该学派与其他学派算法的偏离率与运行时间,结果均显示该算法更优,有效求解了TSPLIB中的非对称TSP、哈密尔顿圈问题。

用于多指数拟合的一种混沌免疫粒子群优化

为了更好地逼近真实物理场景,对传统的多指数模型作了一些改进,将权因子设置为噪声方差平方的倒数,提出一种基于循环矩阵(CM)的算法用于估计衰减项数.为了求解上述改进模型,提出一种混沌免疫粒子群优化(CIPSO)算法.该算法将人工免疫系统中的克隆、交叉、变异和接收器修正算法嵌入粒子群算法中,并采用混沌算子实现变异,然后将惯性因子改为自适应变化.实验表明:提出的权因子设置更符合实际;用于估计项数的CM算法在估计精度与运行时间上均优于传统的ILS算法;CIPSO算法在收敛精度与运行时间上也优于传统的优化算法,如可信域法、LM法、高斯-牛顿法、差分进化算法和粒子群算法等.

一种能量高效的Ad hoc网络路由协议

传统的Ad hoc网络路由协议以最少跳数作为路由选择的标准,导致部分节点过早死亡.为此,文中提出了一种新的基于能量高效的按需路由协议.该协议以AODV路由协议为基础,在路由发现阶段考虑了节点剩余能量情况,将瓶颈节点能量和路径剩余能量平均值作为路由选择度量,选择总体能量充足的路径以避开剩余能量较小的瓶颈节点的影响.仿真结果表明,该协议能够保护能量低的节点,延长其服务时间,实现网络中能量的均衡消耗,延长网络生存时间,提高分组平均投递率,具有较强的实用性.

基于粒子群神经网络的细胞图像分割方法

为了更好地分割细胞图像,对传统的BP神经网络进行改进:首先将输入神经元设置为一个3×3窗口,以代替传统的单像素通道;其次采用一种基于信息熵的方法估计隐层神经元的个数;最后采用一种改进的PSO算法来保证网络权值收敛到最优。对血细胞和肠细胞的分割结果表明,本文方法得到的隐层神经元数大幅减少,误判率也优于BP与LM算法,耗时较BP算法少且近似接近LM算法。本文提出的估计隐层神经元的方法有效,且改进的PSO算法能够跳出误差函数局部极小点,收敛到全局最小点。

智能算法求解TSP问题的比较

目前TSP问题的求解方法不仅种类繁多,而且模型迥异。集中讨论求解TSP问题的智能算法,将其分为进化算法、Hopfield神经网络和自组织映射3类,对每类方法进行了原理研究、性能分析和优缺点比较。最后通过不同规模的实验进行验证,发现进化算法与局部搜索的组合求解TSP性能最好。今后的研究将集中在如何寻找更优的局部搜索。

一种改进的Grover量子搜索算法

Grover量子搜索算法以O(N^(1/2))的时间复杂度进行非结构化数据库穷举搜索,但当问题的解的个数增加,得到解的概率反而减少.本文分析了这种现象的原因,并提出了基于扩大搜索空间的改进算法.同时,为了在成功概率与迭代次数之间折中,增加一个新参数i使得算法可调。求逆问题的仿真实验表明该方法在同等迭代次数的条件下,成功概率高于传统Grover算法;且如果迭代次数不限,则成功概率可以更高。因此,本文算法更加有效。

最大模糊互信息用于图像分割

为了更好地选取图像阈值,将最大模糊熵(MFE)准则与最大互信息(MMI)准则结合,提出最大模糊互信息(MFMI)准则。同时为了有效确定最佳分割类数,提出根据模糊互信息差(dFMI)来判别的准则。综合上述的两点改进,提出一种新的多阈值分割算法——最大模糊互信息量分割算法(MFMI)。对合成图像、无损检测图像、标准测试图像进行仿真,同时对比结合前的MFE与MMI,经典的阈值分割法如OTSU和MET,以及流行的模糊C均值算法(FCM),可以发现MFMI误判率最小,代价是运行时间较长。综上,MFMI是一个有效的图像分割方法。

多态细菌趋药性的传感器图像自动配准

传统的图像配准的相似性测度函数对噪声过于敏感,且需要先验知识约束。对此加以改进,提出一种新的相似性测度模型。为了对模型求解,引入一种新的优化算法——细菌趋药性算法,并对其做出改进,得到多态细菌趋药性算法。实验表明,修正的相似性测度模型对噪声免疫;同时多态细菌趋药性算法比精英遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、细菌群体趋药性算法等收敛更快,且能以更大概率收敛到全局最优。

能量高效与移动预测的路由算法分析

传统的无线移动自组网路由协议无法实现能量均衡消耗,也不能很好的适应网络拓扑动态变化,为此提出了一种新的基于能量高效与移动预测的按需路由算法。该路由算法在路由发现时排除不稳定链路,让能量较多的节点优先参与路由请求分组的转发,同时通过预测链路连接时间采用主动式局部路由修复策略,在路径实际失效之前就完成修复工作。仿真实验表明,和传统的AODV协议相比,文中提出的算法在路由控制开销略有增加的情况下,提高了分组平均投递率,降低了数据分组端到端平均时延,同时能够实现网络中的能量高效,延长了网络寿命,因此具有较强的实用性。