基于sEMG的特征包络线提取与动作识别研究

针对表面肌电信号模式识别在康复器械以及智能假肢中的应用问题,通过平方调解法来提取多通道sEMG特征包络线,以提高手指动作识别速率与正确率;首先将手指动作采集实验获取的表面肌电信号进行平方处理,再经低通滤波形成包络线;利用幅值乘方法对不同的动作类型的包络线进行处理并形成学习用的教师样本标签,最后通过BP神经网络完成动作的识别分类;实验结果显示,屈拇指、屈食指、屈中指、屈无名指、屈小指和屈五指这6种动作的平均识别正确率为94.93%,每次动作识别的平均延时为50.7ms。

基于灰色遗传BP神经网络的大坝变形预测

提出了一种基于灰色预测模型的遗传算法优化BP神经网络的组合预测模型。通过对原始大坝序列进行灰色拟合,弱化原始序列的随机扰动影响,增强数据的线性规律,并采用遗传算法优化BP神经网络的连接权值和阈值,之后将灰色拟合后的残差作为优化后的BP神经网络的输入样本进行训练和测试,进而建立灰色遗传BP神经网络预测模型。组合模型充分结合了BP神经网络自适应学习的优点,避免了灰色方法及模型在非线性预测方面的缺陷;同时集成了遗传算法的全局寻优性能,弥补了神经网络容易陷入局部极值点的缺陷。与灰色GM(1,1)和单一BP神经网络对比表明,组合模型能保证较优的局部预测值和较高的全局预测精度,应用于复杂的大坝变形预测中是可行的。

DWNAF:带门限的动态窗口的NAF标量乘法

为了提高水声信道传输数据的安全性,针对非对称加密对节点性能要求较高的问题,提出了一种带门限的动态窗口的NAF标量乘法(DWNAF)。该方法通过"门限"对经典的窗口法的窗口大小进行动态控制,优化了预处理过程,有效降低了预计算和标量乘计算的开销。实验表明,在预计算量相同的情况下,DWNAF的点加次数仅为RWNAF的25%。在安全性方面,DWNAF采用窗口法、平衡能量法与masking方法相结合的方式,能有效抵御SPA,DPA及其变种RPA和ZPA等常见的边信道攻击。

交错群图AGn的5类子图可靠性研究

交错群图AGn具有多种优良性能.该文对其5类子图进行界定和分类,进而以一个具体的案例分析这5类子图的可靠性.分析结果表明,交错群图AGn的5类子图具有非常理想的可靠性,适用于拓扑网络的故障诊断.

机场巴士线网可靠性优化模型及算法设计

建立了基于BP神经网络的机场巴士行程时间可靠性预测模型,量化了机场巴士线网可靠性程度,并以可靠性最大化为目标,综合考虑时间、站点、服务等约束条件,构建了机场巴士线网优化模型.然后采用爬山算法获取线路初始解,以可靠性建立适应度函数,采用不同变异率、交叉率设计混合遗传算法进行求解.实例研究结果显示:高峰时段南京禄口机场巴士线网可靠性仅为0.62,城区内路段可靠性较城区外低约15%,整体可靠性水平偏低;采用混合遗传算法的优化过程受交叉率、变异率影响大,较低的交叉率和较大的变异率会增加寻优过程的不稳定性;采用交叉率0.9、变异率0.05的模型时目标函数值为0.79,可靠性水平较优化前提升了11.5%,优化效果显著.该方法为优化机场巴士线网、提升机场对外交通服务效率提供了科学依据.

网络中心化C^4ISR系统中的协同决策

结合信息化条件下体系对抗协同决策能力建设需求,研究了网络中心化C^4 ISR系统中的协同决策问题。首先,描述了网络中心化C^4 ISR系统中协同决策特点;然后,分析了基于网络中心化C^4 ISR系统协同决策能力建设的关键问题;最后,给出了基于网络中心化C^4 ISR系统协同决策能力建设建议。

深圳虚拟大学园知识创新网络关系研究

深圳虚拟大学园作为"飞地"型国家级大学科技园,在具有一般大学科技园普遍性特征的同时,成功走出了一条新型科技园发展道路。该发展道路不再局限于促进大学母体科技成果转化这一基本功能,还包括知识转移、知识共享、知识创造等多种知识活动,并逐渐形成以各成员院校的深圳研究院为核心组织的知识创新网络。由此,引入知识网络分析视角,考察虚拟大学园各类知识活动中不同组织间的知识创新网络关系特征,并分析其未来发展趋势。

基于软件定义网络的抗毁网络仿真

为了在网络毁伤时能迅速恢复通信,提出一种基于软件定义网络的抗毁网络技术。通过抗毁控制器实时感知网络毁伤情况,重新规划端到端传输路径,实现网络抗毁恢复。同时,提出了最短路径恢复和最快速度恢复2种算法。仿真试验表明,2种算法具有恢复速度快和恢复能力强的特点,可降低网络毁伤对上层传输的影响。

基于卷积神经网络的石刻书法字识别方法

针对石刻及书法字识别时笔迹特征提取复杂且缺乏通用性的问题,提出一种基于深度学习的卷积神经网络(CNN)的自学习特征的书法字识别方法。对拍摄的笔迹图像进行预处理,分割出单个字体并提取字体骨架;利用基于RPReLU(随机参数化修正线性单元)改进的卷积神经网络,分别对笔迹图像和骨架图像提取特征;将两种特征融合成新的特征后,利用三层神经网络提取更高层次的特征实现笔迹的准确识别。实验结果表明,该方法对石刻和书法字的识别率达到99.1%,是一种高效的石刻书法字识别方法。

一种基于地理位置的无线传感器网络路由算法

针对基于地理位置信息的不同节点密度算法(GLIDND)在能量有效性上的不足,为无线传感器网络提出了一种改进的基于地理位置信息的不同节点密度算法Enhanced-GLIDND.该算法从如下几个方面对GLIDND算法进行了改进:(1)根据能耗比在不同区域撒布不同密度的备用节点;(2)簇头的更替采用消息通知机制;(3)簇间蚁群路由算法将下一跳节点所在簇的累计能耗作为影响因子.仿真试验将Enhanced-GLIDND与EEF,GLIDND,LEACH和BCDCP算法作比较.结果表明,Enhanced-GLIDND算法在网络生命周期和能量有效性上都明显优于其他各算法.

复杂构造区顶板水害预测研究

为了准确预测回采工作面顶板水害,在分析确定构造复杂区顶板突水主要影响因素为顶板含水层富水性、导水裂隙带发育高度及断层密度等的基础上,充分分析水文地质条件,收集各因素数据信息。应用地理信息系统(GIS)建立各专题图层,并对含水层富水性、导裂带高度及断层密度等多源地质信息进行复合叠加处理,建立BP神经网络模型,计算顶板突水可能性指数,最终实现对顶板突水的预测评价。皖北某矿应用实例表明,该矿7_231工作面切眼处存在顶板突水的可能。