麦克纳姆轮农业机器人路径跟踪——基于改进野马算法

针对麦克纳姆轮农业机器人在智能大棚中的路径跟踪问题,建立了运动学模型和动力学模型,设计了一种新型的双环比例微分-分数阶比例积分导数(Proportional Derivative-Fractional Order Proportional-Integral Derivative,PD-FOPID)控制器对全局路径进行动态跟踪控制。对于控制器参数多且整定困难的问题,首先采用帐篷映射初始化种群策略、精英主义记忆策略、动态余弦权重策略和柯西—高斯变异策略对原始野马算法进行改进,然后利用略改进野马算法(Improved Wild Horse Optimizer,IWHO)对控制器最优增益参数优化。实验结果表明:所开发的算法在探索和开发阶段方面性能优异,且PD-FOPID控制器在整定工作中表现突出。路径跟踪仿真证明,设计的双环PD-FOPID控制器比FOPID控制器更具显著的优势,能够避免动态误差累积,快速响应调整到规划路径,在提高农业大棚机器人路径跟踪控制质量方面具有巨大的潜力。

改进海马优化算法的永磁同步电机多参数辨识

为解决永磁同步电机参数辨识速度慢、精度不足等问题,提出一种融合云模型和混沌变异的海马优化算法。该算法以海马优化算法为基础,引入混沌映射和随机反向学习策略,改善种群初始空间分布;采用自适应云模型,解决算法收敛精度低和减少陷入局部最优情况;加入混沌映射和高斯变异调节种群分布,以提高算法全局和局部开发能力。通过采集电机电压、角速度等信息,在永磁同步电机辨识模型中,使用改进后的算法对电机参数进行辨识。由仿真和实验对比,验证改进后算法在永磁同步电机电气和机械参数辨识上,具有更快速、稳定和准确的辨识效果,且辨识误差均在1.4%以内。

EHDE和WHO-SVM模型在齿轮箱故障诊断中的应用

针对现有齿轮箱故障诊断方法对数据长度敏感的缺陷,提出了一种基于增强层次多样性熵(EHDE)和野马算法(WHO)优化支持向量机(SVM)的齿轮箱故障诊断模型。首先,传统熵值特征提取方法在特征提取阶段对数据样本的长度比较敏感,为此提出了增强层次多样性熵,并将其作为特征提取指标用于提取齿轮箱的故障特征;其次,采用WHO算法对SVM模型的参数进行了优化,建立了参数最优的WHO-SVM分类器;最后,将故障特征样本输入至WHO-SVM分类器中进行了训练和识别,完成了样本的故障识别;利用齿轮箱数据集分别从数据长度敏感性、算法特征提取时间、模型诊断性能三种角度对EHDE、精细复合多尺度样本熵、精细复合多尺度模糊熵、精细复合多尺度排列熵、精细复合多尺度散布熵、精细复合多尺度波动散布熵进行了对比研究。研究结果表明:EHDE方法对数据长度的要求较低,在数据长度为512时即可以取得99.1%的平均识别准确率,在诊断稳定性和诊断精度方面均优于其他对比方法;在算法的泛化性实验中,EHDE方法能够以98%的准确率识别齿轮箱的不同故障类型,具有明显的泛化性和通用性。

基于人工智能算法的氯盐侵蚀混凝土预测模型

本文基于机器学习算法建立了输电塔桩基混凝土氯离子浓度预测模型,通过相关系数、均方根误差、绝对平均误差和方差比对模型进行检验,并根据蒙特卡洛模拟对模型的稳健性进行分析,同时基于海马优化器对模型进行优化。结果表明,支持向量机(SVM)模型、随机森林(RF)模型和梯度提升树(GBDT)模型都可以准确预测输电塔桩基混凝土中氯离子浓度,相关系数R^(2)均大于0.880,均方根误差小于0.009,绝对平均误差小于0.006,方差比大于0.890。根据误差和稳健性分析结果,建议混凝土中氯离子浓度的预测计算优先使用GBDT模型和SVM模型。根据优化结果,海马优化器能显著提升模型的性能。

效能提升视角下政府科研项目资助与管理机制分析:以“揭榜挂帅”“赛马制”和“首席制”为例

在当前财政收入增速放缓、社会经济发展对科技创新需求空前高涨的背景之下,如何有效选择科研项目的资助与管理机制,通过向管理要效率,提升政府科技投入效能成为政府项目资助与管理面临的重要问题。“揭榜挂帅”等新的科研项目管理机制自提出和进行实践探索以来,已有相关研究缺乏对其具体模式进行综合性比较分析,特别是缺乏对其使用条件和选择依据等方面的研究。为此,从政府科研项目的科学目标确定性与资源充分性出发构建政府科研项目资助与管理机制的二维分析模型(以下简称“二维模型”),并基于此以“揭榜挂帅”“赛马制”和“首席制”等3种典型的项目管理机制为例进行比较分析。根据二维模型,政府项目管理机制的重点,对于资源充足、资助目标明确具体的项目主要在于如何快速达成目标,对于资源充足、资助目标不够明确具体的项目在于过程管理,对于资源有限、资助目标明确具体的项目在于如何利用有限的资源最大限度完成资助目标,而对于资源有限、资助目标不够明确的项目则通常不考虑进行资助。综合比较来看,“揭榜挂帅”极其注重研究成果,属于出口竞争,适用于政府资源充足且资助目标明确具体的情境;“赛马制”将资源聚焦优势主体,偏向于出口竞争,适用于政府资源相对有限而资助目标明确具体的情境;“首席制”强调首席角色的战略眼光及个人能力,属于入口竞争,适用于政府资源充足而目标宏观的情境。最后,从理清政府资助目标与资源、基于实际需求有针对性地选择适宜模式并动态灵活调整管理机制,以及兼顾政府宏观指导与市场配置资源作用等方面,提出新形势下中国政府科研项目资助管理机制选择的政策建议。

Solidworks建模在箱涵一期开挖中的应用

云南省滇中引水石鼓水源工程进水箱涵与冲江河斜交,最大开挖深度为48 m,一期为箱涵出口段(冲江河右岸)。开挖为多级马道,最高处马道为七级,通过Solidworks为主要软件配合FastTFT和AutoCAD辅助软件进行高精度建模,可以实时了解现场工程量的开挖情况并给予后期技术支持。

特洛伊木马隐藏技术研究

主要研究Linux环境下的特洛伊木马隐藏技术,提出了协同隐藏思想,并给出木马协同隐藏的形式化模型。针对现有木马对抗实时检测的缺陷和通信隐藏能力的不足,采用实时检测对抗技术和隐蔽通道技术开发了一个内核级木马原型,改进了木马的隐藏能力。通过实验结果分析,这一木马体现了协同隐藏的思想,验证了实时检测对抗技术和网络隐蔽通道技术的有效性。

竹荚鱼热泵干燥数学模型研究

研究竹荚鱼热泵干燥特性,采用二次正交回归试验设计拟合干燥模型系数K、n与干燥温度和风速之间的关系,通过对试验数据进行统计分析,建立了竹荚鱼热泵干燥的数学模型。结果表明:适合竹荚鱼热泵干燥的数学模型为Page模型,预测值与实际值比较吻合,可以用来描述竹荚鱼的热泵干燥进程。

对两个改进的BLP模型的分析

安全性和灵活性是各种改进的BLP模型追求的目标.如何在保持安全性的前提下增加BLP模型的灵活性,一直是安全操作系统研究人员研究的重点.安全模型是系统设计的基础,如果在系统中实现了不安全的“安全模型”,其后果是严重的.结合多级安全(MLS)的核心思想,通过实例列举的方式深入分析了两个改进的BLP模型——DBLP(dynamic BLP)和SLCF(security label common framework).尽管这两个模型都提出了在系统运行时动态地调整主体安全级的规则,但是分析表明,它们还是不安全的.在这两个模型的规则控制下,特洛伊木马可以通过显式地读和写操作将高安全等级的信息泄漏给低安全等级的主体,从而违反了多级安全(MLS)策略.研究结果为人们避免选用不安全的模型提供了有意义的理论支持.

焉耆马公马体尺生长发育模型研究

【目的】研究焉耆马公马体尺生长发育状况，探讨其体尺生长发育模型，为焉耆马公马的科学饲养和育种提供数据参考。【方法】对252匹0～10岁焉耆马公马进行体高、体长、胸围和管围进行测定，并进行差异性分析和Logistic、VonBertalanffy及Gompertz3种生长曲线拟合。【结果】体高、体长、胸围及管围随着年龄的增长呈现极显著或显著的差异性（P〈0．01或P〈0．05）；对体高、体长、胸围及管围生长曲线进行拟合，拟合曲线较好，拟合度均在0．86以上。【结论】VonBertalanffy回归曲线拟合度最高，对焉耆马公马的实际生产具有一定的指导价值。

Windows系统Rootkit隐藏技术研究与实践

Rootkit是一组后门工具的集合,是特洛伊木马发展的高级阶段,其在特洛伊木马众多类别中危害性最大。深入研究Rootkit技术,做到网络攻防知己知彼,对防范木马攻击,减少网络破坏,保护重要信息系统有重要意义。通过研究Windows环境中Rootkit的隐藏技术,结合协同隐藏思想,提出了Rootkit的形式化模型,并在此基础上开发了一个Windows系统下的Root-kit原型。实验结果表明,该原型达到了较好的隐藏效果,可以避开目前大多数检测工具的检测。

反应抑制的心理加工模型与神经机制

反应抑制是指抑制不符合当前需要的或不恰当行为反应的能力,也是执行控制加工的重要成分。解释反应抑制的心理加工模型有两种:反应与抑制相互独立的赛马模型和交互作用的赛马模型。近年来对反应抑制神经机制的研究表明:额叶-基底神经节系统内的超直接通路和间接通路可能共同负责对优势反应的抑制,而额下回、辅助运动区/辅助运动前区和前部扣带回皮层等脑区可能是抑制控制的关键脑区;反应抑制与反应选择、工作记忆和注意的神经加工之间存在密切联系,它们的激活脑区既相互重叠,又相互区别;右背外侧前额皮层的激活可能反映与抑制任务相关的注意和工作记忆的加工。未来的研究需要将脑损伤、神经功能成像和经颅磁刺激等多种技术结合起来,进一步阐明上述脑区在反应抑制中的相互作用机制。

哈萨克马泌乳曲线的拟合研究

为研究新疆哈萨克马的泌乳规律,本实验以新疆富蕴县和布尔津县放牧状态下的哈萨克马(3~5胎次)为研究对象,最终收集得到57匹马3 420条泌乳期记录,分析比较Wood模型、IQP模型、六次多项式回归模型、ML模型4个模型对哈萨克马泌乳曲线的拟合效果。利用SAS 9.4软件对4个模型的参数进行拟合并计算拟合度,然后通过最佳拟合参数列模型方程,将每个时间点代入方程中得到产奶量,最终绘制泌乳曲线,同时计算校正系数。结果显示:4个模型对哈萨克马3个胎次泌乳曲线的拟合效果均较好,Wood模型的拟合度(R2)在0.817 9~0.972 9,IQP模型的拟合度在0.967 6~0.985 5,六次多项式回归模型的拟合度在0.989 1~0.993 0,ML模型的拟合度在0.9651~0.9736,其中六次多项式回归模型的拟合效果优于其他3个模型,为新疆哈萨克马第3、4、5胎次的最佳泌乳曲线模型,拟合度分别为0.993 0、0.989 1、0.991 1,同时利用六次多项式回归模型绘制出新疆哈萨克马的泌乳曲线,并制定出新疆哈萨克马3~5胎次产奶量的校正系数。根据泌乳曲线可得出,哈萨克马产奶高峰出现在泌乳的第60~70天,且产奶量大小依次为第3胎次>第4胎次>第5胎次。本研究可为高产哈萨克马的培育提供基础依据。

隐通道识别技术研究

一、引言计算机的广泛应用,在促进了社会的进步,为人类创造了巨大的财富的同时,也带来了计算机系统的安全性问题。目前,这个问题已越来越成为关系国计民生的重要问题,也引起了人们的广泛关注。根据TC-SEC,开发具有B2级及以上的操作系统或数据库管理系统必须进行隐通道分析。隐通道分析的关键在于隐通道的识别,只有在隐通道标识出来后才能估算隐通道的带宽,并采取一些策略消除隐通道、限制隐通道的带宽或对隐通道审计。在一安全的计算机系统中,采用了自主存取控制和强制存取控制来限制信息只通过合法的通讯通道(如文件、共享内存和进程信号等)

新疆伊犁马泌乳曲线影响因素的研究

【目的】通过拟合伊犁母马的最佳泌乳曲线来预测伊犁母马产奶能力。【方法】选取6~7岁、处于泌乳中期的伊犁母马60匹为研究对象,利用4种模型（高斯模型、Nelder逆多项式模型、立方模型和六次多项式模型）和3种日间隔方式（间隔0、10、30d）,对第3、4胎次的伊犁母马的泌乳曲线进行拟合,分析不同模型、日间隔和胎次3个因素对泌乳曲线拟合度及其参数值的影响。【结果】4种模型泌乳曲线拟合度变化范围为0.0777~0.8270,不同模型极显著影响参数b值、c值、拟合度R2（P〈0.01）,显著影响参数a值（P〈0.05）,日间隔、胎次水平对参数a值、b值、c值和拟合度均没有显著性影响（P〉0.05）。六次多项式模型拟合度最高,逆多项式回归模型拟合度最低,立方模型拟合曲线更接近实际产奶。【结论】该马场中第3胎次伊犁马间隔0d的产奶量的拟合效果较好,其中立方模型拟合曲线的泌乳潜力较高,达到泌乳高峰速度较慢,从泌乳高峰下降速度较慢,科学评定伊犁母马的泌乳能力,确定立方模型为第3、4胎次伊犁马最佳泌乳曲线模型,为伊犁马的产奶性能的科学选育提供前期基础。

一种四足马机器人的结构模型及其步行控制

参照马的生理结构,对四足马机器人的一种结构及其步行控制方法进行了研究。为验证该方法的有效性,首先,根据仿生原理设计出具有12个运动关节和4个球形脚部的四足马机器人结构模型,并求出了其运动学反解;其次,基于提出的结构模型,设计并实现了四足马机器人行走步态和对角小跑步态,并对步行稳定性进行了分析。步行实验表明,所提出的四足马机器人仿生结构及两种步态的实现方法具有可行性。

网络入侵行为模式研究

针对网络入侵行为模式进行分析,给出由图像函数定义的系统状态,包括主体和客体、主体和客体关系、保护设置和合法流矩阵,利用系统状态的所有直接和间接关系确定系统转换过程中行为模式的变化及其规则,在此基础上简单分析了"特洛伊木马"的检测方法.

计算机安全和安全模型

本文描述了计算机安全的总体概况，并对有穷状态机模型、存取矩阵模型、Ｂｅｌｌ－ＬａＰａｄｕｌａ模型以及信息流模型作了总体性论述。最后是特洛伊木马的例子。

基于序优化禁忌混合算法的配电网无功优化

配电网无功优化控制是解决配电网电能损耗大、电压水平低这一问题的有效手段。针对禁忌搜索(TS)算法的收敛速度对初始解有较强的依赖性这一明显不足,提出序优化禁忌(OOTS)混合优化算法,将基于赛马规则的序优化(OO)算法和TS算法相结合,利用OO算法较强的全局搜索能力为TS算法提供较好的初值。用OOTS混合算法对某28节点配电系统进行无功优化计算,并和OO算法及TS算法的优化结果进行了比较,结果表明OOTS混合算法具有更好的收敛性和更强的全局寻优能力。

青年伊犁马体尺综合评判模型探究

【目的】研究青年伊犁马体高、体长、胸围、管围对1 200 m竞赛速度的影响,拟合青年伊犁马体尺综合评判模型。【方法】测定30匹2岁伊犁马体高、体长、胸围、管围四项基本体尺及其1 200 m速度赛成绩。探究马匹体尺与速度的相关性,采用K-means聚类法将试验马匹分类,并拟合马匹体尺综合评判模型。【结果】在1 200 m速度赛中,马匹体高与马匹速度呈极显著正相关(P<0.01),体长与速度呈显著正相关(P<0.05)、胸围与速度没有相关性(P>0.05),管围与速度呈极显著负相关(P<0.01);试验马匹上、中、下三个类别的得分分别为2.34、2.20、1.26。利用判别分析得到马匹体尺综合评判模型。【结论】拟合青年伊犁马体尺综合评判模型能较好的判定其运动性能。