基于Minitab统计分析软件的地铁车辆车门可靠性评估方法研究

地铁车门的可靠性关系到乘客的人身安全。现有车门可靠性研究缺少对车门可靠性评估,难以为车门的维护提供指导。提出了以Minitab统计分析软件中的AndersonDarling统计量最小原则来确定车门系统各部件寿命的最优拟合分布的可靠性分析方法。对车门失效数据进行筛选,剔除无效数据;对车门失效数据进行分布拟合,应用Anderson-Darling统计量最小原则得到最优分布;估计寿命最优分布的有关参数,检验拟合分布是否合理;最后,计算可靠度R=0.95时车门系统的寿命。计算结果表明,当R=0.95时,车门的可靠寿命t0.95=92.14 d,与地铁维修部门的现场经验一致。本方法能为地铁公司维修决策提供技术支持。

云计算环境下基于属性和信任的RBAC模型研究

基于角色的访问控制(Role-Based Access Control,RBAC)是一种经典的访问控制模型,其将用户与权限通过角色关联起来,使得访问控制更加灵活并易于管理。然而,在云计算环境中,RBAC会出现用户权限滥用和访问控制粒度较粗等安全问题。为解决以上问题,提出一种基于属性(Attribute)和信任(Trust)的RBAC模型,即ATRBAC。ATRBAC采用基于密文策略属性基加密(CP-ABE)的思想和信任评估的方法,一方面,为用户授予一个包含信任值属性的属性集合,另一方面,为角色嵌入一种包含信任阈值的访问结构。只有当用户属性集合匹配角色访问结构时,用户才可以获得角色及对应的权限。实验结果表明,ATRBAC模型能够实现动态授权、权限自动化授予以及更细粒度的访问控制,增强了云环境下数据资源的安全性。

基于干扰观测器的波浪升沉模拟及自适应补偿策略研究

海洋装备的快速升级使得海上吊装应用广泛,但吊装设备易受风浪影响,导致系统控制精度降低。为提高海上吊装设备的控制精度,提出了基于干扰观测器的波浪升沉自适应反步补偿策略。以波浪升沉补偿系统为研究对象,对三级海况下的船舶升沉运动轨迹及其电液提升系统的非线性模型进行推导;利用波浪模拟平台模拟船舶的升沉运动,采用基于干扰观测器的自适应反步补偿策略对电液提升系统的非线性误差进行抑制;通过Lyapnov判据验证自适应反步补偿策略的稳定性,并通过仿真和试验对控制器性能进行验证。试验结果表明,相较于传统的PID(proportion integration differentiation,比例积分微分)控制策略,基于干扰观测器的波浪升沉自适应反步补偿策略具有更好的控制效果。对于海上吊装设备的控制系统,基于干扰观测器的自适应反步补偿策略可有效地抑制外界干扰及系统非线性干扰对控制器的影响,提高对海上吊装设备升沉运动的位置补偿精度。

一种云环境下的高效异常检测策略研究

针对虚拟机进行异常检测是提高云计算系统可靠性的重要手段之一。然而,云环境中虚拟机的性能指标数据具有维度高、信息冗余等特点,会降低检测效率和准确度。同时,传统异常检测方法难以定量刻画系统的异常状态,而局部异常因子(Local Outlier Factor,LOF)算法虽可量化其异常程度,但它以相同权重计算不同维度变量对系统状态的影响,导致算法对异常的区分能力减弱。针对以上问题,提出一种高效的异常检测策略。该策略以最大相关最小冗余算法和主成分分析法对性能指标进行筛选降维,提高了异常检测的效率;为LOF算法中不同维度的变量赋予不同权重,强化了不同指标对异常的区分度。实验表明,该策略相对于传统异常检测方法,效率和检测率都有显著提高。

面向高分遥感影像的快速解译系统设计与实现

高分遥感影像可用于快速监察和跟踪突发事件,然而海量影像数据对系统的处理效力及解译的实时性提出更高要求。基于B/S架构设计一套高分影像快速解译系统,采用多并发、多节点、多线程、多任务的计算模式,实现大规模高分影像的快速入库及预处理;通过模块化的方式构建部署深度学习训练平台,以智能学习为主、人工校验为辅,交互可视化地实现高分影像的高效解译;结合影像金字塔、分块瓦片及改进的Nginx服务器技术,实现对目标影像的快速加载及可视。测试结果表明,对单幅12 GB的高分影像进行解译,从入库、信息录入、目标检测算法的运行到最终完成解译,解译时间得到显著缩短,且机器自动识别的正确率达95%。

全息合成孔径雷达的概念、体制和方法

合成孔径雷达技术经历了二维SAR、二维半SAR(InSAR)、三维SAR,已发展到如今的多维度SAR,取得了巨大的技术成就。该文在简要总结合成孔径雷达及其成像技术发展历程的基础上,提出了全息合成孔径雷达的概念并首次给出了明确的定义,指出该定义与现有全息雷达、多基线圆迹SAR、多维度SAR等概念的区别与联系。并且基于现有多维度SAR模型框架,给出了全息SAR的成像体制和信号模型,提出了初步的成像思路,为全息SAR技术的发展提供了初步的理论和技术框架基础。

基于拟牛顿内点法的认知车联网能效优先资源分配算法

为了提高认知车联网中多用户资源分配的能效及实时性,提出了一种在信道状态信息不理想情况下最大化系统能效的资源分配算法.联合考虑额定系统传输功率、主用户干扰阈值、最低通信速率以及用户间比例公平性等约束条件,将主用户的干扰约束条件转换成概率型约束条件.然后,采用Bernstein近似的方法处理该概率型约束,通过设置公平门限来解决用户间的比例公平性问题.最后,分别采用高、低复杂度的子载波分配算法,配合拟牛顿内点法进行功率分配.仿真结果表明,所提算法的能效约为最优解上界的93%,既能满足系统能效要求,又降低了计算复杂度,适用于对实时性要求较高的车联网系统.

一种栅格化矢量地图的拾取交互方法

针对纹理法渲染的栅格化矢量地图难以直接进行交互的问题,设计了一种栅格化矢量地图的拾取交互方法。基于实际面型矢量顶点数目多、多边形分离、空洞多边形等特性,改进了传统的射线求交判断点是否在多边形内的算法,使其可适用于实际面型矢量拾取;同时,提出了一种基于半平面连续链的新型内角和算法,可大幅降低传统内角和算法的计算量,实现了栅格化矢量地图的拾取交互。应用不同复杂程度的矢量数据进行相关实验,结果表明,在明显提高矢量渲染效率的同时,避免了在三维场景下矢量渲染不贴地的情况下,可以实现矢量兴趣要素拾取,且所提矢量拾取方法实时性良好,拾取响应时间只取决于矢量数据本身复杂度,与三维地形复杂度无关,可以满足GIS的需求。

基于共享特征相对属性的零样本图像分类

在利用相对属性学习实现零样本图像分类中,现有的方法并没有考虑属性与类别之间的关系,为此该文提出一种基于共享特征相对属性的零样本图像分类方法。该方法采用多任务学习的思想来共同学习类别分类器和属性分类器,获得一个低维的共享特征子空间,挖掘属性与类别之间的关系。同时,利用共享特征来学习属性排序函数,得到基于共享特征的相对属性模型,解决了相对属性学习过程中丢失属性与类别关系的问题。另外,将基于共享特征的相对属性模型用于零样本图像分类中,有效提高了零样本图像分类的识别率。实验数据集上的结果表明,该方法具有较高的相对属性学习性能和零样本图像分类精度。

智能针灸机器人研发进展及关键技术分析

目的:探究针灸机器人开发的主要技术难点。方法:检索目前国内外公开的专利及文献,并参照团队自身科研成果进行对比分析。结果:穴位的自动定位及智能配穴等是智能针灸机器人研发的关键技术和难点。结论:智能针灸机器人的研发技术已经相对成熟,但缺乏规范化临床试验的数据支持,整合成熟技术的针灸机器人系统研究较为匮乏,而共融机器人理念在医疗机器人开发中具有重要的指导作用,尤其是人机交互理念对提高医疗机器人临床疗效具有重要价值。

一种基于误差反向传播优化的多通道SAR相位误差估计方法

方位向多通道合成孔径雷达(SAR)可实现高分辨率宽测绘带成像,准确估计通道间相位误差是保障成像质量的关键。该文提出了基于误差反向传播训练优化的通道相位误差估计方法,该方法根据多通道SAR回波生成的物理过程,构建含有通道间相位误差待估计参数的观测矩阵,通过初始化的通道误差和初始化的目标散射系数参数生成初始化的SAR回波,并计算该回波与多通道SAR实测回波之间的误差,通过深度学习中常用的误差反向传播的方法,不断训练优化上述参数,最终获得通道间相位误差的估计值,同时也得到了对稀疏目标散射系数的估计。该方法基于误差反向传播方法,并将该方法与通道误差的形成原理相结合,在稀疏假设下同时完成了相位估计和成像,为多通道SAR误差估计提供了一种全新的思路。多通道SAR仿真数据验证了该文算法的有效性。

目标依赖的作者身份识别方法

作者身份识别任务旨在判断一篇文档的作者,但目前已有的作者身份识别方法都是目标独立的,意味着这些方法在预测作者身份时假设没有任何限定条件,这与实际情况不相符合。为了解决限定条件下的作者身份识别问题,提出了一种目标依赖的作者身份识别方法TDAA。首先,使用用户评论对应的商品ID作为限定信息;其次,为了使文本建模过程更加具有普适性,使用BERT提取预训练的评论文本特征;然后,使用卷积神经网络(CNN)进行深层次的文本特征提取;最后,为了将两种不同的信息融合起来,讨论了两种不同的融合方式。在亚马逊电影评论(Amazon MovieandTV)和CD评论(CDsandVinyl5)两个数据集上的实验结果表明,所提出的方法在精确率评价指标上较对比方法提高了4%~5%。

基于嵌入式GPU的SAR实时舰船检测算法CUDA设计

为了实现对合成孔径雷达(SAR)图像中舰船目标的实时检测,本文以双参数恒虚警(CFAR)算法为例,提出一种基于ARM+GPU架构的SAR图像舰船目标检测算法的实现方案。该方案在NVIDIA Jetson TK1开发板上的测试结果表明,与传统基于CPU的SAR图像舰船检测算法相比,该方案能够达到数百倍的速度提升,有效解决了利用CPU平台进行舰船目标检测耗时长、效率低的问题。Jetson TK1作为嵌入式处理平台,相对于工作站或服务器,在功耗和便携性方面都具有明显的优势。

基于维基百科类别图的推特用户兴趣挖掘

以Twitter为代表的社交网络在人们的生活中发挥着重要作用,其庞大的用户群体给社交网络数据挖掘带来了巨大的价值。社交网络用户兴趣建模方法被广泛研究,并被用于提供个性化推荐。文中提出了一种基于维基百科类别图的Twitter用户兴趣挖掘和表示方法。首先,该方法根据用户活跃度的差异,分别采用基于推文内容的方法和基于关注账号信息的方法来实现活跃用户与非活跃用户的兴趣挖掘。然后,在维基百科类别图上使用个性化PageRank算法进一步拓展用户兴趣,生成维基百科类别表示的用户兴趣画像。在推文推荐的应用背景下,对用户兴趣建模策略进行了实验分析和比较。实验结果表明,与现有的Twitter用户兴趣挖掘方法相比,所提方法显著提升了推文推荐效果,能够有效地改进用户兴趣挖掘效果。

Redis集群性能测试分析

Redis是一个非关系型数据库,属于内存级数据库。但是由于数据量的不断增大,单机的Redis物理内存远远无法满足大数据的需要,因此需要搭建分布式的Redis,可以动态扩展内存,弥补单机Redis物理内存不够的缺点。本次测试旨在对Redis各方面性能有深入的了解,为今后的工作打好基础。本次实验的目的主要是搭建Redis Cluster和Twem Proxy Redis两种集群,分别对其进行性能测试,测试出集群性能的拐点,找出性能的瓶颈有哪些,并对两套集群进行比较,以便于在不同业务场景下择优选择。

基于ZigBee技术的局域通讯系统设计

为了解决无专用通信基础设施或者通信基站失效地区内的局域通讯问题,提出一种基于msstatePAN协议栈的无线自组织网络的通信系统的设计思路。该协议栈建立于IEEE802.15.4通信标准的基础上,并且针对使用场景参照ZigBee技术做了相应的修改与优化。文中设计了一款自组织网络模块,该模块以STM32F103CBT6为硬件平台并可通过USB与手机相连进行数据交互,详细讨论了基于A7190芯片的模块的硬件设计方法及组网设计中的通讯数据收发的软件设计方法,最后给出了该设计方案在室内环境下组网实例及室外环境下的通讯质量测试结果。实验结果证明该系统具有稳定性,可靠性,可重复性,可以用于实现手机处于无LTE信号状态下的局域通讯。

数据中心服务器资源监控系统的设计与实现

服务器是数据中心的核心组成部分,对服务器中的资源进行监控是保障数据中心正常运行的必要手段之一。随着数据中心设备数量和数据存储规模的不断增加,直观、高效地对服务器资源进行监控已经是一个亟待解决的问题。设计并实现一套服务器资源监控系统,实时监控服务器的计算、信息、服务资源运行状态,实现海量监控数据的实时处理和统计分析,满足数据中心服务器资源的全面监控和安全保障要求,并展示了监控系统的运行效果。

大数据环境下基于用户属性的细粒度访问控制

为解决大数据环境下统一授权管理的问题,分析开源组件Apache Ranger的模型与授权方式,综合考虑授权用户数量、策略管理难度等问题,提出基于用户属性的访问控制模型。将CP-ABE算法引入Ranger原生访问控制模型中,通过算法的加、解密为Ranger策略添加访问控制树,实现用户属性级别的授权和基于用户可变属性的动态访问控制。通过开发原型系统,实现权限管理、用户管理、属性管理等功能。在实验部分,通过对不同量级用户进行访问控制,验证模型的有效性。

时空大数据资源集成框架设计与应用

随着地理空间信息技术的快速发展,产生了大量形式各异的时空数据资源与服务应用。针对资源共享存在的服务互操作、消息传输、数据同步和数据传输等技术瓶颈问题,提出一种时空大数据资源集成框架(STDRIF)。采用松耦合模块化的方式,形成一套从数据资源集成到服务调用的完整技术体制,可以有效整合各类时空数据资源。以J2EE架构应用为例,验证了STDRIF的可用性并进行性能分析。实验结果表明,STDRIF具有较高的性能和良好的用户体验。

改进的基于日志聚类的异常检测方法

针对基于日志聚类的异常检测方法(LogCluster)处理的日志类型单一的问题,提出一种改进的基于LogCluster的日志异常检测方法,SW-LogCluster。通过使用滑动窗口(sliding window)的方式将日志划分为日志序列,将划分后的日志序列向量化来进行特征提取,使其既能检测带标记符的日志,也能检测不带标记符的日志,扩展原始方法的应用范围。实验结果表明,SW-LogCluster方法能对所有类型的非结构化日志进行检测,有效扩展了LogCluster方法的适用性。