虚拟超市认知康复训练系统开发关键技术研究

基于EON Studio开发一个适用于脑卒中恢复期患者的虚拟超市认知康复训练系统,用于训练患者的上肢运动功能。在3DMAX中建立虚拟超市场景模型和虚拟手模型;通过VC++6.0开发在EON SDK中使用的 Glove和Tracker节点,以实现数据手套、位置跟踪器与系统的集成;研究了虚拟手抓取虚拟商品时的碰撞检测技术;定义虚拟手的抓取规则。临床实验表明,该系统不仅训练了患者的手指跟手臂的运动功能,也训练了患者的认知能力。     

网络认知——从认知无线电到认知网络

认知无线电(Cognitive Radio)和认知网络(Cognitive Network)的提出和快速发展源于日益增长的网络可靠性、可用性和适应性要求。本文从当前网络面临的问题出发,首先介绍了认知无线电的提出背景和技术特点,并说明了认知网络的概念和内涵。然后,归纳了当前有关认知网络研究的相关研究工作。在此基础上,给出了一种通用的认知网络体系结构并对其资源管理方式进行了阐述。最后,总结了全文并展望了今后工作。     

基于多角度多层次的认知无线电网络安全研究

认知无线电(Cognitive Radio)技术是为了解决无线网络中频谱资源短缺问题而提出来的新兴技术,它的提出有效的缓解了频谱资源短缺问题,但同时也引入了特有的安全威胁,针对认知无线的特点,从整体架构、协议栈和认知行为的多个角度和层次,研究其在无线网络中引入的安全隐患和已有的解决方案,并对认知无线电安全问题做进一步的展望.     

机器学习在认知无线电技术中的应用

认知无线电技术(CR——Cognitive Radio)是一种具有机器学习能力的智能无线通信系统,它可以自主寻找并且使用空闲的频谱资源,是一种较其他传统广播更加智能的无线电技术。本文首先介绍了认知无线电技术的定义和特征,分析了机器学习在认知无线电技术中的应用,分析了认知无线电技术在未来生活中可能存在的潜能及部分应用场景。     

认知障碍康复训练系统的设计与开发

随着人口的老龄化发展,认知障碍的发病率越来越高。为了满足患者的居家认知训练需求及改善患者训练体验,本文设计与开发了一个基于Android平台的用户不受地域限制的认知障碍康复训练系统。该系统不仅具有成人模式和儿童模式,还有认知评估、用药提醒、食物辅助和病情记录等功能。     

基于TRACEr失误辨识方法的电网调度人因风险认知分析

辨识和分析电网调度中的人为失误对于防范和控制人因风险、保障电网安全稳定运行至关重要。人为失误预测和确认方法在复杂系统的设计、评估和运行中已得到了广泛应用。结合电网调度业务知识和认知心理学模型,对认知差错追溯和预测技术(Technique for Ret-rospective and Predictive Analysis of Cognitive Errors,TRACEr)进行了分析和改进,研究了其在电网调度人为风险分析中的应用。运用提出的人为失误分析方法,对电网调度中的人因风险案例进行了分析,结果表明,基于TRACEr失误辨识方法能较为全面地分析电网调度员的人为失误,并为失误的补救和防范提供有效的改进措施。     

基于CR-NOMA网络的功率分配策略及中断性能分析

非正交多址接入技术(Non-orthogonal Multiple Access,NOMA)可以提高频谱效率,降低传输时延。另一种可以提高频谱效率的技术是认知无线电技术(Cognitive Radio,CR)。针对CR-NOMA中继网络,推导得到系统和次级用户的中断概率闭合表达式。为了最小化系统中断概率,研究了功率分配问题,并分析了功率分配因子对系统性能的影响。最后,通过蒙特卡洛仿真验证了理论结果的正确性。     

装备维修仿真训练系统设计与实现

针对实装维修训练成本高和效益低的问题,设计了具有三维交互功能的基于虚拟维修训练的维修仿真训练系统。仿真训练系统集装备学习、训练、考核和管理功能于一体,系统采用了C/S和B/S相结合的体系结构,应用软件采用了开放性和灵活性较高的分层软件体系结构。虚拟维修训练系统采用微软最新的基于Direct 3D的集成开发环境XNA技术和C#语言实现,给出了虚拟维修训练系统实现流程。     

基于斜床减重的平衡功能控制系统设计与实现

为了对患者进行平衡功能的康复,采用基于斜床减重训练,模拟人体下蹲站起、步行运功训练和虚拟游戏训练;使用面向对象程序设计语言Visual C++6.0设计了基于斜床减重的平衡功能训练软件系统;该软件采用多线程处理技术,实现对系统的总体控制、脚踏板运动控制、床身倾斜角度控制、双下肢同步屈伸与交替屈伸运动控制及虚拟游戏;实验结果表明:该软件系统运行良好,重心移动轨迹总长、重心移动总面积等参数数据测试准确,具有良好的临床应用价值。     

跳水运动员运动训练管理信息系统的设计与实现

论文根据跳水运动员训练的实际需要,结合网络、数据库、计算机、多媒体、图像处理等技术,提出了一个基于B／S模式的跳水运动员运动训练管理信息系统,并提供了一个训练信息处理平台。在基于Browse／Server结构的跳水运动员运动训练信息管理系统的设计与实现过程中,较为详细地分析了系统功能结构,功能子系统组成,系统信息来源、结构及流程,同时还阐述了系统功能结构、网络结构、连接方式和系统软件功能的设计,介绍了在该交互式Web系统设计中使用的Web—数据库以及ASP动态主页技术,并结合实例对有关设计工作进行了说明。     

基于协进化粒子群优化的认知决策引擎

提出基于协进化理论的认知无线电参数跨层优化体系结构和基于协进化粒子群优化算法的认知决策引擎。通过协进化技术将高维粒子降低为低维粒子,提高算法收敛速度和收敛效率。对多载波系统进行仿真分析,结果表明,基于协进化粒子群优化算法的认知决策引擎在收敛速度和运行效率上优于基于二进制粒子群优化和量子遗传的认知决策引擎。     

基于非合作博弈的改进型认知无线电功控算法

在认知无线电网络中,当认知用户（CU）与主用户（PU）共享频谱带宽时,需要对认知用户的发射功率进行控制,以确保认知用户在满足自己的QoS且不影响主用户的前提下与主用户共享频谱带宽。利用博弈论的方法,设计了一种基于链路增益和干扰温度的代价函数,并据此提出了一种改进型非合作博弈功率控制算法（IPC-NG）。通过数学理论推导分析,证明了新的净效用函数存在纳什均衡且均衡点唯一,同时还分析了该算法的收敛速度。仿真结果表明,该算法不仅避免了对主用户的影响,也保证了每个CU的QoS需求,同时还提高了认知系统的吞吐量和净效用。     

动态调整用户认知负荷的智能增强现实系统

把认知负荷测量技术集成进空间增强现实系统,提出动态调整用户认知负荷水平的智能空间增强现实系统（ISARS）系统。ISARS的目标是对用户在进行任务时的认知状态进行实时监测,并根据用户认知状态动态调整空间增强现实系统的增强信息,以使用户处于最佳工作状态并提高工作效率和保证工作质量。ISARS包含两个子系统：空间增强现实（SAR）子系统和认知负荷度量（CLM）子系统,SAR子系统把不同的增强信息投影到物体物理表面。CLM子系统对用户在工作过程中的认知负荷进行度量。实验结果表明,ISARS能够根据用户当前认知负荷水平对任务相关的要素进行自适应调整以更好适合用户实际工作能力,从而提高用户工作效率。     

混合编码粒子ABC算法的CR认知决策引擎

认知决策引擎是认知无线电（Cognitive Radio,CR）的核心。为适应CR参数的自适应重配置,提出了一种改进的二进制人工蜂群（Binary Artificial Bee Colony algorithm,BABC）算法。该算法在基本BABC算法的基础上,加入了反向学习初始化机制、混合编码规则以及社会认知策略,保证了个体的多样性、提高了搜索速度。给出了该算法的基本步骤,并在多载波通信系统中对算法性能进行了仿真。仿真结果表明,基于该算法的CR认知决策引擎的收敛速度和精度均优于经典的遗传算法（Genetic Algorithm,GA）和BABC算法,优化得到的系统参数具有更好的性能。     

认知无线电中基于博弈论方法的联合功率速率控制

在认知无线电网络中,认知用户在满足目标信干比的前提下,采用非合作博弈的方法以降低每个认知用户的发送功率。为解决认知无线电中共享频谱状态下的联合功率和速率控制问题,将系统中次级用户间的关系假定为非合作的竞争性关系,同时考虑次级用户对主用户的干扰容限,提出一种基于次级用户传输时延花费的非合作博弈联合功率速率控制算法,并证明该算法纳什均衡的存在性与唯一性。仿真结果表明,该算法可使用户在使用较小传输功率的情况下获得较高的效用值与较低的传输延时,同时使次级用户对主用户的干扰小于干扰阈值。     

基于层次灰色关联分析的舱室内环境HRA评价

舱室是操作者操纵和执行任务的工作空间,其内环境直接影响到操作者的工作状态和工作效率。为了在安全性要求较高的舱室设计中进行HRA（Ｈuman Reliability Analysis）分析,以人机工程学和认知心理学为基础,分析了影响人机交互效率的主要因素和认知失误原因,建立了人机交互综合认知模型,在此基础上改进了CPC（Common Performance Condition）评价因子,并采用层次分析法确定其权重。运用灰色关联分析改进CREAM（Cognitive Reliability and Error Analysis Method）方法计算出认知失误概率,实现了舱室内环境人因可靠性的定量评价。最后设计并编制了评价系统,使得评价决策过程数字化,并以石油钻机司钻控制室设计方案评价为例作为验证。     

基于噪声不确定性的双门限协作频谱感知算法

传统的双门限协作频谱感知算法忽略了两门限之间认知用户的本地感知信息,而利用这部分信息可以进一步提高认知无线电系统的感知性能。为此,在等增益合并的基础上,提出一种顺序自适应分步合并算法。两门限之间的认知用户根据接收信噪比分步上传本地感知信息,融合中心自适应地调整参与协作的认知用户数,以减小系统的上传数据开销。推导在Rayleigh衰落信道条件下,认知用户上传数据的平均比特数以及全局检测概率的闭式表达式。理论分析和仿真结果表明,该算法能以较小的数据开销获得较优的协作感知性能。     

适用于频谱重叠共享CRN的分组调度算法

为在降低认知用户对主用户干扰的同时保障认知业务的服务质量(QoS),提出一种基于干扰控制的分组调度算法,适用于以频谱重叠共享方式接入的认知无线电网络。该算法在MLWDF-IM算法的基础上进行改进,定义干扰控制因子和服务紧迫性函数,以此设计调度策略。仿真结果表明,该算法能在干扰抑制性能略有降低的情况下提高业务的QoS。     

采油生产作业区绩效考核系统的设计研究

系统使用ASP语言,采用SQL Server数据库和JavaScript技术,设计实现一套基于WEB技术的全面绩效考核系统。在系统中使用Rational统一过程（RUP）为软件开发方法,以统一建模语言（UML）为分析设计描述语言。阐述了本系统的各个模块的功能,以及各模块和后台数据库的具体设计与实现。     

认知行为计算模型结合DM的教学质量提升

为了根据认知及行为表现区分不同类别的学生以更好地提升教师教学质量,提出了基于认知行为计算模型的数据挖掘模型。基于各种重要的认知、行为输入参数,提出了认知、行为指数因子计算模型;依据所搜集的六个认知参数及三个行为参数,运用人工神经网络、灵敏度分析、数据挖掘及分类回归树算法对数据进行分类;将学生划分成三种不同的类别,从而更好地针对不同类别的学生实施不同的教学策略。实验结果表明,学生分类问题中,行为参数远比认知参数重要,分析结果表明了所提模型在教育系统教师工作支持领域的可行性。