基于PHP技术的网页自动生成工具

主要阐述了基于PHP技术的网页自动生成工具的设计与实现。网页自动生成工具是为了解决传统建站方法的不足,在市场需求的大环境下应运而生的,从而降低了制作网页的技术门槛,使非专业技术人员也可以快速、高效地完成自己的网页,实现自助建设、管理和更新网站。     

入场汽车煤智能采样控制系统的设计

针对入场汽车煤人工采样方式劳动强度大、单纯的人为操作机械采样装置很难控制入场煤弄虚作假等问题,文章介绍了一套入场汽车煤智能采样控制系统的设计。该系统由车厢定位选点子系统、采样点坐标转换子系统、现场控制子系统、数据库子系统和通信子系统组成,采用数字图象处理技术和改进的模糊边缘检测算法实现车厢自动定位选点,采样点坐标经转换处理后,由PLC完成现场自动采样控制。实际应用表明,该系统精度高,可靠性好,操作简便,能满足实际需要。     

一种基于FPGA的自动曝光算法与设计

随着数字图像处理技术的发展,自动曝光算法在图像获取领域扮演着重要的角色。针对自动曝光问题,设计了一种基于FPGA的自动曝光算法。该算法利用FPGA强大的并行计算能力和灵活的可配置性,实现了快速高效的自动曝光过程。首先对原始图像数据进行预处理,包括数据对齐、数据采样和串并转换,然后利用乒乓操作对图像数据进行连续不间断的缓存和读取,最后对像素进行采样,同时计算图像灰度均值,并依此来计算曝光时间,从而实现自动曝光功能。经过仿真验证,可以证明该自动曝光算法具有可行性,在数字图像处理领域具有一定的参考价值和广泛的应用前景。     

一种低功耗系统芯片的可测试性设计方案

低功耗技术,如多电源多电压和电源关断等的应用,给现代超大规模系统芯片可测试性设计带来诸多问题。为此,采用工业界认可的电子设计自动化工具和常用的测试方法,构建实现可测试性设计的高效平台。基于该平台,提出一种包括扫描链设计、嵌入式存储器内建自测试和边界扫描设计的可测性设计实现方案。实验结果表明,该方案能高效、方便和准确地完成低功耗系统芯片的可测性设计,并成功地在自动测试仪上完成各种测试,组合逻辑和时序逻辑的扫描链测试覆盏率为98.2%。     

模糊算法在WiNCS死区采样中的应用

针对无线网络控制系统(WiNCS)常规死区采样算法导致的系统控制性能QoP和网络服务质量(QoS)下降的缺陷,提出一种模糊自适应死区采样算法.该方法利用系统控制误差和系统网络时延设定死区阈值,能实时自适应网络负载变化,自动在系统Qop和QoS指标范围内尽可能减少数据包传输量,更好地捕捉到网络流量变化和网络QoS变化.实验证明:所提方法不但能减少数据包传输量,而且可以高效地保证系统控制性能.模糊自适应死区采样结构简单,易于实现,具有一定的推广价值.     

基于自适应几何分析的高效交互式导航

三维场景的虚拟导航需要同时保证相机视角的光滑性和智能性,在算法设计上极具挑战。文章研发了一套实时自动生成光滑连续且高效的相机路径导航系统。首先通过线下模型几何分析和语义分析,包含分析场景中建筑物模型、道路模型以及非建筑的重要模型等,求得模型重要性值;其次是自适应地获取路线采样点以及高效存储采样点的视角图片;最后是利用动态规划的方式求出每个采样点的最佳视角并光滑地连接这些采样点形成相机运行轨迹。4 个不同三维场景的实验结果表明了所提算法的高效性和智能性,同时文章所进行的用户调查也充分反映了所提方法具有的明显优势。     

基于模型的FIR滤波器设计及DSP实现

介绍了基于模型的设计流程,利用Matlab/Simulink的FDATool工具设计滤波器,在Simulink中建立滤波器模型,通过模型验证滤波器的正确性,在Matlab2013上完成开发板参数设置并通过自动代码生成技术在CCS中自动建立新工程。研究表明,利用基于模型设计方法可以快速、高效地进行产品开发,具有开发难度低、代码可移植性强等优点。     

基于距离变换的PRM路径规划算法

当环境中存在窄通道时,传统的概率路图(PRM)路径规划算法很难高效地建立能通过窄通道的无向图。针对该问题,利用图像处理中的距离变换技术,提出一种基于距离变换的PRM路径规划算法(DTPRM)。首先基于距离变换地图,设计一种定量计算工作空间中障碍物稠密度的方法,利用该方法自适应地计算总采样点数目;然后利用距离变换地图识别不同区域,并采用不同密度的采样策略,使采样点在窄通道内密集分布,构建能通过窄通道的无向图。仿真结果表明,DTPRM算法能够根据不同障碍物环境自适应地计算总采样点数,得到合理的采样点分布,有效解决了窄通道问题。     

一种高效的基于采样的关联规则挖掘算法

在事务数据集中发现项目间的关联规则是数据挖掘的一个经典问题,但传统的关联规则挖掘方法对于大事务数据集而言,执行效率相对较低。已经有研究表明,采样技术能有效地改善挖掘效率。在分析现有采样方法的基础上,提出了一种新的基于采样的高效关联规则挖掘算法ESMA。该算法采用了更加有效的双向采样策略。通过实验分析表明,该算法明显地加快了大事务数据库中采样的速度,从而降低了CPU时间,而且具有很好的可扩展性。     

基于强化学习的安全协议形式化验证优化研究

使用形式化方法能够找到安全协议设计中存在的漏洞,但高效地对安全协议进行自动的形式化分析仍然是一个挑战。针对现有形式化自动验证工具无泛化性和效率低的不足,对基于强化学习的安全协议形式化验证框架smartVerif进行优化。使用无人工特征、完全进行自我学习的蒙特卡洛树搜索与深度神经网络相结合的强化学习框架,同时设计能够保留形式化数据结构信息的数据转换方法。实验结果表明,利用该优化方案训练的强化学习模型具有泛化性且能高效地验证安全协议。     

关联规则挖掘的取样误差量化模型和快速估计算法

在关联规则挖掘过程中,现有的取样误差量化方法和快速估计算法存在着不足,对此提出了一种新的取样误差量化三元组模型,并在实验观察和理论分析的基础上给出了一种取样误差的快速估计算法--主误差区间估计法.理论分析和实验结果均表明,此方法不但可以精确、有效地度量出样本集与原始数据集包含的频繁模式信息间的差异,而且,主误差区间估计法还可以精确、快速地估计出取样误差,并能灵活地嵌入到关联规则挖掘的各种取样方法之中;其核心思想还可以用于改进分布、并行关联规则挖掘方法的效率.     

用自调整S函数提高神经网络BP算法

学习算法是BP前馈神经网络研究中的核心问题。文中阐述了几种重要的BP算法的改进算法，提出了一种新的学习算法，即自动调整S型函数形状的算法，从理论上证明了此方法在一定前提条件下的可行性，给出了进行S型函数形状自动调整的公式。仿真实验证明了新学习算法用于非线性系统建模时的有效性。     

Hybrid real-code ant colony optimisation for constrained mechanical design

This paper proposes a hybrid meta-heuristic based on integrating a local search simplex downhill (SDH) method into the search procedure of real-code ant colony optimisation (ACOR). This hybridisation leads to five hybrid algorithms where a Monte Carlo technique, a Latin hypercube sampling technique (LHS) and a translational propagation Latin hypercube design (TPLHD) algorithm are used to generate an initial population. Also, two numerical schemes for selecting an initial simplex are investigated. The original ACOR and its hybrid versions along with a variety of established meta-heuristics are implemented to solve 17 constrained test problems where a fuzzy set theory penalty function technique is used to handle design constraints. The comparative results show that the hybrid algorithms are the top performers. Using the TPLHD technique gives better results than the other sampling techniques. The hybrid optimisers are a powerful design tool for constrained mechanical design problems.     

Dynamic Slicing of Petri Nets Based on Structural Dependency Graph and its Application in System Analysis

Petri net models are frequently complex and difficult to understand and modify. Slicing technology is very useful in analyzing programs, and has been widely used in specification level for model reduction. So it is necessary to explore slicing methods for Petri nets. This paper proposes a dynamic slicing technique for Petri nets based on the structural dependency graph (SDG). Firstly, the SDG is constructed from the slicing criterion by a backtracking algorithm. Secondly, based on the SDG and a given marking, the dynamic slice can be acquired. As a case study, the proposed method is applied to a control system, and a simulation tool is developed for validating this method and automatically generating the slice. The algorithms can be useful in automatically identifying the parts of the model that affect a state of interest, and provide the basic technical support for alleviating the difficulty of formal verification and analysis.     

一种可寻得全局最优解的改进变异算子

文献[1]分析了典型遗传算法不成熟收敛的起因,据此提出了一种改进的遗传变异算子,计算机仿真实验证明改进后的遗传算法能有效地克服不成熟收敛,进而搜索到全局最优解。     

传输触发体系结构指导下的ASIP自动生成

提出传输触发体系结构（TTA）指导下的专用指令集处理器自动生成方法,可有效地解决指令集生成、可重定向编译和微结构设计等问题. TTA只包括一种指令即传输指令,避免了指令集生成的问题;在该方法的软件工具链中,语义翻译和调度相互独立,调度器无需关心语义,解决了可重定向编译的问题;微结构设计遵循统一模板,其寄存器传输级描述可自动生成.另外,针对应用的性能优化与连接优化过程是自动完成的.在密码算法领域的应用验证了该方法的有效性.     

VHDL编译型事件驱动模拟算法

VHDL模拟器在VLSI高层设计验证中起着重要的作用，设计正确性的快速有效检索对加快整个设计流程至关重要，模拟算法从根本上决定了模拟验证的效率，是构造高效模拟器的关键。文中讨论了VHDL的各种不同模拟算法，提出了将编译型实现算法与事件驱动调度算法结合的模拟算法，并提出了将VHDL设计源描述转化为等价C＋＋代码再编译为机器目标代码的模拟算法实现方法。此算法结合了事件驱动调度算法的模拟元件数少和编译型实现算法执行速度高的优点，并巧妙利用了面向对象的多态性特点，具有速度快、直观和易于扩弃的优点。文章最后给出了试验结果，进一步说明了算法的效率和优点。     

Grammar-based generation of stochastic local search heuristics through automatic algorithm configuration tools

Several grammar-based genetic programming algorithms have been proposed in the literature to automatically generate heuristics for hard optimization problems. These approaches specify the algorithmic building blocks and the way in which they can be combined in a grammar; the best heuristic for the problem being tackled is found by an evolutionary algorithm that searches in the algorithm design space defined by the grammar.In this work, we propose a novel representation of the grammar by a sequence of categorical, integer, and real-valued parameters. We then use a tool for automatic algorithm configuration to search for the best algorithm for the problem at hand. Our experimental evaluation on the one-dimensional bin packing problem and the permutation flowshop problem with weighted tardiness objective shows that the proposed approach produces better algorithms than grammatical evolution, a well-established variant of grammar-based genetic programming. The reasons behind such improvement lie both in the representation proposed and in the method used to search the algorithm design space.     

平稳Tetrolet变换算法研究

为了得到有效的图像多尺度几何表达,提出一种有效的基于Haar小波变换的平稳Tetrolet变换算法.平稳Tetrolet变换是一种由四个单位正方形通过边连接起来的新的自适应Haar类小波变换,对应的滤波器组简单而有效.与标准二维小波变换相比,平稳Tetrolet变换是一种新型基于四格拼板的多尺度几何变换工具,能够通过多方向选择有效地捕获图像中各向异性特性.本文对平稳Tetrolet变换的分解和重构算法进行了详细描述,对利用平稳Tetrolet变换对图像的分解进行了仿真与分析.实验结果表明,与传统算法相比,提出的算法在保留原始图像边缘和纹理信息的同时,可以有效地取得较好的稀疏表达,能消除Tetrolet变换算法对图像融合存在方块效应的缺陷.     

一种滑动导向钻井工具面自适应控制方法

滑动导向钻井过程中，由于钻柱滑动摩擦阻力较大，工具面角的调整速度较为缓慢，且大多依赖司钻的经验，大大降低了钻井工作效率.论文建立了滑动导向钻井系统工具面控制对象的简化传递函数模型，并针对该模型提出一种具有自适应性的工具面动态控制方法.该方法采用微分正反馈控制律以提高工具面角的调整速度，并利用自适应方法对模型参数进行在线辨识，实时修正控制参数.最后通过动力学仿真验证了该方法能实现工具面角无超调无稳态误差的快速响应，且能根据参数辨识结果自动调整控制参数，无需依赖司钻经验，从而有效提高滑动导向钻井的工具面调整效率.