边坡极限荷载的统一滑移线解

采用统一强度理论和统一滑移线场理论对两种边坡的极限荷载进行了分析 ,得到了统一滑移线解 ,以往的经典塑性力学的解均为文中解的特例。利用此解可合理地得出不同材料的相应解 ,并能考虑材料的拉压异性和中间主应力效应。

基于ZigBee的船舶智能照明系统设计

船舶照明系统是实现安全航行的重要保障,传统的船舶照明系统在节能方面仍有局限性,为了有效提高照明系统的电能使用效率,文中提出一种基于ZigBee的船舶智能照明系统。智能照明系统通过ZigBee网络将所有灯具联网,实现灯具之间无线控制。灯具在白天自动关闭,夜晚繁忙时段高亮,夜晚空闲时段低亮,有人进入区域则高亮,灯具之间可以相互通信,按区域提前开启。经验证,该系统可以提高电能的使用效率,灯具易于维护和管理,实现绿色照明。

一种高精度大气压力和温度无线监测系统

在气象监测、工农业生产、军事控制等领域,大气压力和温度是非常重要的物理参数。文中提出一种基于ST89C52单片机和BMP180传感器的高精度大气压力和温度无线监测系统。该系统采用STC89C52单片机作为核心控制元件,发射端通过BMP180大气压力传感器采集实时的压力与温度数据,再经过nRF2401射频模块发射数据,接收端通过nRF2401射频模块实时接收发射端发射的数据,经过STC89C52单片机进行数据处理,最后在LCD1602液晶上实时显示。经测试,该系统能对大气压力和温度进行实时的监测和报警,最大无线传输距离达到10 m,压力测试相对精度为±0.01 kPa,平均相对误差在0.008%左右。

基于Selenium+Python的高校统一身份认证自动化验收测试技术研究

传统的验收测试方式主要基于人工手动完成,测试结果保存不方便、测试报告需人工整理、测试文档不能自动且及时地发送给多位相关人员。尤其是对于需要进行多轮验收测试的系统,其测试工作更加繁琐重复,无法高效率地完成。文章基于Selenium+Python对西安交通大学统一身份认证系统的登录功能进行自动化功能测试,实现了自动化登录多类型账户、自动保存登录结果快照、自动生成HTML测试报告、自动将测试报告发送相关人员邮箱等,为测试人员跟踪测试结果、技术人员修复系统bug、相关人员查看测试报告提供了极大的方便。

基于语音情感计算的情绪识别电路研究与设计

研究利用人类语音相关特征参数会随人类情绪波动的特点,设计一种能够通过语音识别进行语音情感计算,从而分析出人的情绪变化的电路。根据语速变化时汉字的浊音部分基音频率也会发生变化,且浊音部分语音具有基音周期的特点,综合设计出能根据语音信息进行情感计算的硬件电路系统。设计过程中利用Matlab处理与分析语音信号,使用Multisim进行电路的仿真。电路充分考虑了信号处理各个模块的鲁棒性,能有效捕捉、判断人的情绪状态并通过报警装置进行情绪提醒,为后续医学信息相关实验的开展提供了硬件基础。

基于FPGA高精度多参数传感器存储设备设计

为了提高多参数传感器信号存储的精度及可靠性,设计了一种以FPGA为主控芯片的高精度多参数传感器信号存储模块,采用AD7767作为加速度计传感器信号采集工作核心,AD7492作为高频传感器信号采集工作核心,AD7767与ADA4941 1组成高精度ADC以确保传感器信号的高精度存储,实现多参数传感器信号的高精度存储。通过多次实际测试显示,模块对多参数传感器信号的存储精度高,且具有很高可靠性,已成功运用于实际工程中。

自适应线性神经网络LMM算法的谐波辨识技术研究

介绍了组合适应线性神经网络最小平均值评估法(Adaline-LMM)对脉冲控制信号的拟合分析方法,用于对电力控制系统中的信号评估。通过对系统信号中的各个谐波分量的幅值和相位进行谐波辨识,并对Adaline的权重向量进行更新,同时对目标函数进行技术估计。其中,自适应神经网络中的权重向量由LMM算法进行迭代更新,通过最小平均值估计算法的引入,减小由于脉冲噪声引起的暂时波动的影响。通过对给定脉冲信号进行拟合,可以发现所提方法具有较高的计算精度。

改进型协同过滤的API服务推荐方法研究

在构建用户兴趣模型时,为了充分挖掘用户间的信任度和关注度,针对现有的API服务推荐算法,提出一种基于用户信任度和关注度的改进型协同过滤API服务推荐算法。该算法在传统算法的基础上引入用户间的信任度和关注度概念,以此提升准确性,优化推荐顺序。针对矩阵的稀疏性和用户客观原因造成的推荐误差,分别采用改进的空值填补法和均值中心化法进行处理。通过实现模型和算法的实验仿真,证明了改进的算法比传统算法具有更高的准确性及更优的推荐顺序。

一种单相电压型全桥逆变器控制策略的研究

传统的单相并网控制策略会使得系统的输出含有大量的谐波,该文对单相全桥逆变器的拓扑以及工作的基本原理进行分析,采用基于虚拟矢量的控制方式,利用对实际量的延迟,构建与实际电流、电压相正交的虚拟矢量,分别在两相静止坐标和同步旋转坐标下建立了数学模型,利用前馈补偿的框图等效方法,对LCL型滤波器在dq坐标轴上相关的耦合分量,进行了解耦,确定了基于虚拟矢量的电容电流与并网电流双闭环控制策略,并利用Matlab仿真软件进行仿真验证。最后,搭建基于TMS320F28335的DSP实验平台,对控制策略进行了实验验证,其实验结果验证了控制策略的正确性和有效性。

智慧校园学生数据画像生成方式研究

大数据成为当下智慧校园建设的重点,目前的数字化校园拥有的数据量远远不足以实现大数据分析,厂商鼓吹的数据挖掘应用也存在各种问题,并且学生大数据并不是短时间能够建立完善的。文中研究学生数据画像生成方式,通过采集数据形成数据画像模型主框架,建立评估模型生成能力数据,利用数据表达生成雷达图,逐步建立"精英模型"等方式完善学生数据画像,并利用主动采集和人工智能辅助形式进行改进研究,探讨可行的智慧校园数据挖掘模式与应用。

多尺度储能系统负荷跟踪互补控制

该文为压缩空气 超级电容混合储能系统设计了负荷跟踪的互补控制结构及控制器。压缩空气储能蓄电量大、无污染,但其系统惯性大,难以满足用户快速变化的需求。通过设计压缩空气 超级电容混合储能系统的互补控制,充分发挥压缩空气储能装置的电力续航能力和超级电容的反应快速性能。考虑压缩空气压力变化对膨胀机发电侧的影响,采用自适应控制器确保系统的跟踪性能。仿真结果表明,电网需求突变时,采用互补控制的多尺度储能系统具有快速响应能力并消除储气罐压力变化带来的影响。

基于小波变换和Zernike不变矩的CT/MRI医学图像处理技术

仅采用小波变换技术融合CT/MRI医学图像时,只单次剔除CT/MRI医学图像不重要信息,残留大量冗余信息。为此,结合小波变换和Zernike不变矩方法处理CT/MRI医学图像,基于Zernike不变矩边缘检测算法构建较为理想的阶跃边缘模型,融合修正的CT/MRI医学图像放大效应后,通过Zernike不变矩检测图像亚像素边缘,首次剔除部分不重要信息;在此基础上采用小波变换方法将CT/MRI医学图像分割成3N个高频子带和1个低频子带,再次剔除CT/MRI医学图像中的不重要信息,最后依据图像区域方差值确定融合值,实现多个源CT/MRI医学图像信息融合。经过实验分析发现,融合后的CT/MRI图像能精准体现融合前图像信息,清晰度显著高于融合前图像。

大数据环境下基于云计算的图书馆用户信息挖掘技术研究

为了应对大数据环境下图书馆个性化信息服务的发展趋势,提供更加精准的用户服务,构建基于Hadoop云计算平台的图书馆数据挖掘系统,并设计一种新型混合决策树算法。首先,设计包含4个层次的数据挖掘系统架构。然后,在算法层提出一种采用混合策略的决策树算法,该算法结合分布式改进的SPRINT算法和并行化的朴素贝叶斯算法,以便满足HDFS和MapReduce的运作方式,从而能够在Hadoop平台上进行实现。Hadoop集群环境的用户信息测试结果表明,相比单一的SPRINT算法和朴素贝叶斯算法,提出的新型混合决策树算法具有最佳的数据挖掘分类性能。

一种无电解电容隔离型Cuk逆变器及其功率解耦策略

基于隔离型Cuk变换器具有电气隔离、结构简单、输入电流连续等优点,提出一种新型隔离型Cuk逆变器及其功率解耦策略。首先给出Cuk逆变器的拓扑结构及控制策略,详细分析了工作原理,该结构不需要中间母线电解电容,减小了变换器的体积,可提高功率密度与可靠性。针对输入直流侧存在二次电流纹波,进一步提出在逆变器输入端并接一个有源功率解耦单元以消除二倍频脉动电流,详细分析解耦单元工作原理、特性、关键参数设计及控制。搭建500 W的实验仿真电路,仿真结果证明了所提逆变器及其控制策略的可行性。

基于容流匹配的机场群流量分配策略研究

对造成机场群航班延误和空中交通拥堵因素中的流量分配不均衡的问题进行研究,通过流量均衡分配解决机场群内航班延误和空中交通拥堵的问题。文中主要通过多目标规划的数学方法,采用规划模型来优化机场群内各成员机场的流量分配。首先对机场群多样化与统一化的特点进行分析。其次,针对机场群内的航班流量,采用目标规划法建立存在机场容量限制的空中交通均衡配流模型,对机场群内的航班流量进行协同配置与整体优化。最后,通过对机场数据的算例,证明该模型能够对机场群的流量进行合理分配、优化。

基于嵌入式的FFU控制系统设计

针对大量使用空气净化设备的市场需求,开发一种FFU远程集中控制系统。该系统具有巡检、报警、通信、风速设定、电流检测、分组管理、液晶显示、FFU驱动等功能。对于大量FFU设备,FFU驱动采用低功耗的设计,具有调速范围广、稳定、可靠、节能等优点,而通信网络结构采用分布式星型与总线混合结构。该控制系统操作简单、安装方便、扩展性强,主要用于工厂车间、地铁通风等大型场所。

基于ConvLSTM模型的短文本情感分类研究

CNN在处理短文本情感分类时,使用卷积层抽取局部特征,用最大池化层选取局部特征最大值,易忽略其长期序列特性。该文使用一种新的深度学习模型ConvLSTM,利用长LSTM替代CNN中的最大池化层,以减少局部信息的丢失并捕获句子序列中的长期依赖关系。在IMDB影评数据集和Amazon评论数据集上的实验表明,该模型较CNN和单纯的LSTM在准确率、召回率和F值等方面均有较明显的提高。

基于χ~2统计量的不良文本过滤特征选择方法

针对现有以χ^2统计量为基础的特征选择方法在不良文本过滤过程中效果欠佳的问题,利用双层分类对特征选择方法进行改良,提出一种不良文本过滤特征选择方法。首先通过改良逆文档频率来区分特征项在所属类别类内与其他类别之间的分布差别;其次,引入逆类别频率弥补抑制强度;最后,加入逆上层类别频率,清晰划分具有较高相似度的某两类二层类别。所改良的特征选择方法能够弥补现有χ^2统计量在类内/类间特征项分布情况判别能力的缺陷,将其应用于不良文本过滤过程,能够充分贴合不良文本过滤过程的特征选择需求。通过对比评估指标的结果,表明所提方法在不良文本过滤领域具有更好的效果。

距离度量学习算法的精确性研究

距离度量学习是机器学习领域较为活跃的研究课题之一,文中利用UCI(加州大学欧文分校)数据库的数据对度量学习算法进行比较研究。为了寻找一种可靠的没有明确定义标志的算法,选择四种算法在UCI的六个数据集上对距离矩阵进行比较。每个样本数据集的性质(尺寸和维度)是不同的,因此算法的结果也不同。编码相似度算法在大多数情况下表现良好。在未来的实际应用领域,对于提高无标记数据和相似集的距离度量学习算法的精确性提供了研究基础。

基于执行轨迹的软件缺陷自定位系统设计与研究

为了解决面向开源软件缺陷自定位系统存在定位精准度低的问题,在保留原定位系统结构的基础上,设计基于执行轨迹的软件缺陷自定位系统。在硬件结构部署方面,采用AM2301型号芯片设计信号传感器,联合校准系数,设置总线接口,实现信号自动传输。下位机内部镶嵌Galileo GN100型号定位芯片,通过NMEA-0183V4.1协议获取数据信息,设置固定标记点,集合线性部件进行软件缺陷位置定位与控制。通过通信接口电路,使上位机RS 232串口通信接收下位机传送的信息。依据下位机执行轨迹组织、轨迹选择、怀疑率计算结果,设计评价报告标准,获取缺陷位置坐标,经由上位机显示具体缺陷位置信息。在Windows平台进行系统测试,由测试结果可知,该系统定位精准度最高可达到93%,满足人们对软件可信度高标准的要求。