Research on network integration technology of observation stations

According to the phenomenon of "four more"and"four low "problems in the observation stations,the surface-based meteorological observing system can't adapt to the change of the adaptive observation equipment and reduce of business intensification. A station integrated system is proposed,w hich can be configured,connected and extended to all kinds of observation equipment. And the integrated processor is designed,supporting a variety of communication interface standards. Flexible configuration,connection and expansion betw een conventional and new type of meteorological observation equipment are supported. It is capable for online calibration and maintenance of observation equipment. The effectiveness of automatic observation equipment is totally achieved to provide basic information support for disaster prevention and mitigation and national economic development.

APPLICATION OF GENETIC NEURAL NETWORK IN Zn-27 % Al-Mg ALLOY

A genetic neural net work m odel about design of Mg content in the alloy , based on tested databetw een Mg and tensile intensity or elongation in Zn 27 % Al alloy , has been established . Theresult has sho w n that the genetic neural netw ork is a better an d m ore applied method for m a terials design than the regress analysis .

基于神经网络的早期先兆流产妊娠结局预测

目的:基于神经网络预测早期先兆流产孕妇的妊娠结局,以期找到一种针对早期先兆流产孕妇妊娠结局的高精度预测方法。方法:以120例先兆流产孕妇的孕酮(P)、雌二醇(E_(2))、人绒毛膜促性腺激素(β-HCG)、孕周和最终妊娠结局为研究样本数据,将P、E_(2)、β-HCG、孕周作为输入向量,将保胎结局作为输出向量,利用学习矢量量化(LVQ)神经网络建立早期先兆流产孕妇妊娠结局预测模型。从研究样本数据中随机提取480份数据作为训练样本,对预测模型进行训练,将其余120份数据作为检测样本输入已训练好的预测模型,检测预测模型的准确率。结果:以P、E_(2)、β-HCG、孕周的定量数据作为输入向量,利用LVQ神经网络对早期先兆流产孕妇的妊娠结局进行预测,结果显示保胎成功预测的正确率为78.43%,保胎失败预测的正确率为94.20%,总体妊娠结局预测的正确率为87.5%,该预测模型具有较高的预测精度。结论:将与妊娠结局具有相关性的P、E_(2)、β-HCG等指标作为输入向量,利用LVQ神经网络建立预测模型,可实现对早期先兆流产孕妇妊娠结局的高精度预测。

面向异构无线传感器网络的节点调度算法

针对传感器网络中的节点冗余问题,提出了一种冗余判别方法来关闭冗余节点,以达到延长网络生命周期的目的.首先按邻居节点的不同位置对节点进行分类,研究了每组邻居节点的网络覆盖率与工作节点数k之间的约束关系,在此基础上,按不同的冗余法则对节点进行判断,关闭冗余节点.理论分析和实验结果表明,提出的算法能关闭网络中的冗余节点从而有效地延长网络的生存时间.

基于Linux的网络系统管理及其Internet服务的配置

基于Linux 操作系统开放性的特点,选用Linux 做为Intranet的网络管理平台. 介绍了实验室中Intranet的结构以及如何在Linux 平台上实现的Internet服务管理及其资源共享.

智能点焊专家系统集成策略的研究

研究了基于神经网络的点焊专家系统集成性 ,提出了点焊专家系统的数据库集成、知识库集成和控制集成策略 ;采用结构化程式语言VisualBasic(VB) ,构造了视窗 (Windows 98)环境下的智能点焊专家系统集成框架和子系统功能模块 ,实现了点焊工艺参数智能选取和焊点质量智能评估 。

基于SIS模型的网络群体性事件传播及防控研究

[目的/意义]网络群体性事件爆发性强,社会影响大,是近年来众多学者关注的焦点。研究网络群体性事件的传播规律,对政府进一步完善网络治理有一定的理论价值及现实意义。[方法/过程]利用SIS传染病模型中的动力学原理,综合考虑社会环境和各种影响因素,构建网络群体性事件传播的数学模型。模型可转化为一个可分离变量的微分方程,利MATLAB求解出网络群体性事件参与人数的变化轨迹。[结果/结论]模型表明,在促进函数和阻止函数的作用下,网络群体性事件的参与者和未参与者可以相互转换;根据网络群体性事件爆发前、爆发时、爆发后模型的仿真研究结果,认为在事件传播过程中存在着阈值;政府及相关职能部门可以参照阈值采取不同干预措施,有效控制网络群体性事件的发展。

虚拟网络映射高效节能运输模型及算法

网络虚拟化使得智能能量感知网络部署成为可能,已有研究忽略了节点映射能耗最优化.本文把节点映射能耗优化问题转化为生产地与销售地之间物资运输代价最优化问题,建立高效节能节点映射运输模型.根据最大元素法,提出了混合一阶段与两阶段映射算法,在链路映射的约束下找到节点分配最小能耗代价最优解;利用主动休眠策略,提出了基于运输模型的主动休眠虚拟网络映射节能算法;利用节点可重复映射技术,提出了基于运输模型的节点可重复映射算法,进一步提高了底层网络资源休眠数量.仿真结果验证了本文所提算法能够显著降低系统能耗,适合大规模高效节能虚拟网络映射.

山东500kV电网安全稳定控制系统

阐述了山东500 kV 电网安全稳定控制系统的配置思想和技术方案。在控制思想上,该系统对500 kV 电网N- 2 故障提供了控制手段,为防范无法预计的严重故障造成电网崩溃瓦解配备了解决措施。在设计理念上,该系统具有高容错性,解决了误动和拒动的问题;各站之间均采用双通道联系,信息可相互转发,保证了整个系统的完整性和对突发事件的适应性。该系统的投运,使山东电网的安全稳定运行达到了可控和在控的水平。

基于模糊数学与神经网络的刀具材料选择研究

为了实现对刀具材料的自动选择,在深入解析了影响刀具材料选择的各项因素的情况下,对各项影响因素进行模糊化处理,得到其隶属度作为神经网络的输入。在研究了神经网络的结构及各项参数后,完成了神经网络的设计。继而通过模糊理论与神经网络算法的有机结合,得到一种刀具材料的自适应选择模型。经过实验验证,该模型能够模拟实际情况,对刀具材料的选择做出快速且准确的判断。

江苏校企专利合作网络演化研究

高校与企业合作申请发明专利是区域协同创新的重要实现途径之一。基于国家知识产权局公开的1985-2015年江苏省校企合作申请发明专利数据,运用社会网络分析方法,分析专利合作网络结构及空间分布演化路径。研究发现,1985-2015年间江苏校企专利合作网络演化呈现明显的三阶段特征,各区域内部、外部校企专利合作的规模、频次、密度越来越大,网络集聚程度越来越高,苏南、苏北、苏中地区的发展差距逐渐缩小。在此基础上,对江苏校企合作申请发明专利的区域协同创新模式进行了探讨。

基于统计分布的小麦农田多径衰落信道建模研究

为预测无线传感器网络通信质量并指导节点部署与拓扑控制,研究提出小麦农田信道多尺度建模方法.根据农田作物生长态势及其与信号传播路径的相对关系,提取环境关联参数.按作物遮挡程度不同,分别提出和采用对数模型与概率分布模型进行描述分析,结合实测样本数据对模型因子进行拟合,建立了小麦农田多径衰落信道下的经验模型并进行模型评价.结果表明,无遮挡条件下采用环境关联参数拟合的大尺度模型结果的相关系数在0.98以上;遮挡条件下,采用多尺度概率分布模型描述的平均偏差在0.04以下,达到了对小麦农田多径信道准确描述的预期研究目标.

EMS/DMS一体化通信系统设计

随着配电自动化工作的深入开展，配电自动化系统与调度自动化系统的通信系统设计显得十分重要。文中介绍了现有的集中式通信模式，指出其不足之处，提出了一种分层式网络化的通信模式，能够将 Ｄ Ｍ Ｓ， Ｅ Ｍ Ｓ， Ｍ Ｉ Ｓ等系统通过路由器接入广域网，实现信息共享，并就该通信方案在配电自动化系统的可扩性、规范自动化系统内的通信协议、充分利用高速宽带通信媒介等方面，以及该通信模式的优越性和实现方式进行了分析，同时探讨了网络数据库的概念及网络数据的交换方式。

河流与含水层水力耦合模型及其应用

本文在分析河水与地下水相互作用规律的基础上，提出了河流－含水层相互作用水力耦合模型的建模思路、数值解法及应用实例。河流模型采用忽略河槽调蓄作用的圣维南连续方程，含水层模型为潜水二维渗流方程， 二者通过动态水量交换机制实现耦合； 模型的水量交换机制可以分别模拟含水层顶托排泄、河流压力渗漏和淋滤渗漏等不同方式的水量转换过程。河水模型和地下水模型分别用欧拉法和三角网格差分法来求解。实际应用表明耦合模型能较准确地模拟河流－地下水系统的水量平衡与动态变化过程，能有效避免地表水和地下水水量的重复计算，可作为河水与地下水相互作用地区水资源评价、规划与管理以及地表水。

基于并行RBF神经网络的机器人逆运动求解

机器人逆运动求解的传统方法因为需要大量公式推导往往繁琐复杂,新出现的基于神经网络的算法又存在一定的局限和不足,所以,文章在分析现有神经网络模型的基础上致力于找到一种简单快速的求解方法。考虑到RBF神经网络在非线性函数逼近中的优秀表现,文章将两个相同结构的RBF神经网络应用于机器人逆运动求解中。以NACHI-MZ04型机器人为例,首先建立其运动学模型并在此基础上得到用以训练和测试神经网络的数据,然后基于Matlab nntool搭建网络模型并分别对网络进行训练和测试,最后得到满足精度要求的网络模型。结果表明,该方法在逆运动求解问题中应用效果良好,具有一定的推广价值。

基于单控制方的可控量子网络编码方案

本文提出了基于单控制方的可控量子网络编码方案,实现对传统量子网络编码方案中接收方的解码控制.该方案以经典XQQ(Crossing Two Qubits)协议为基础,引入可控隐形传态的控制方到网络编码模型当中,对两个接收方的解码实现控制.方案分析表明,这种新型方案实现了在没有控制方允许的情况下,即使攻击者获得了接收方全部信息也无法解码获得传输的量子信息,从而提高了量子网络中信息传输的安全性.

基于IMF熵的多传感器网络融合滚动轴承故障诊断方法研究

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法可使滚动轴承振动信号根据自身尺度自适应的分解为若干个固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),信息熵能反映系统的不确定程度,滚动轴承发生故障会导致信息熵发生变化,结合EMD与信息熵,提出了EMD空间状态特征谱熵和IMF奇异谱熵,将其作为概率神经网络的特征向量,构建多传感器系统的多个概率神经网络的初级诊断网络。由于概率神经网络累加层输出结果为属于每一种模式的概率值,用概率神经网络的累加层输出结果构建D-S证据理论的mass函数,通过D-S证据理论进行决策级融合诊断。将该方法用于滚动轴承故障模式分类,试验结果表明该方法的可行性与有效性。与单一传感器诊断相比,提高了故障诊断精度。

应用ITD分形模糊熵的自动机早期故障诊断

通过以某口径高射机枪自动机为研究对象,提出一种运用固有时间尺度分解(ITD)分形模糊熵与RBF神经网络进行故障诊断的方法。由于自动机振动信号短时、非平稳、高冲击的特性,将ITD引入自动机的故障诊断中,通过对ITD分解得到不同频段的合理旋转(proper rotation简称PR)分量,然后分别提取分形维数和模糊熵组成组合特征向量。由于RBF神经网络结构简单、收敛速度快具有很高的分类准确率,所以采用RBF神经网络分类识别。最后得到理想识别效果的同时验证了ITD分形模糊熵与RBF的自动机早期故障诊断方法的优越性。

基于量子纠错码的小型量子网络路由通信协议

在小型量子网络中采用量子隐形传态通信从物理机制上保证通信信息的绝对安全,但是由于量子信道存在噪声,干扰信息的正确性从而产生误码.为保证通信信息的可靠性,本文提出基于量子纠错码的小型量子网络路由通信协议.根据小型量子网络的路由特点构建路由表;依据路由表实现源量子节点到一跳、两跳目的量子节点的量子隐形传态;利用量子纠错码纠正因噪声产生的误码信息;对该协议的安全性进行理论证明.

数据挖掘技术在运动目标轨迹预测中的应用

该文提出了一种利用数据挖掘技术对运动目标的轨迹进行预测的方法,给出了具体的预测算法和实例。并在传统的人工神经网络和遗传算法的基础上,提出了一种新的方法:混配。采用混配的方法,克服了遗传算法中所存在的种群内过早收敛的缺点,极大地提高了预测算法的准确度。