基于支持向量机的石油期货价格预测

建立了基于支持向量机技术的石油期货价格预测方法.该方法使用价格序列一阶差分及其滞后值建模,采用径向基(RBF)核函数和序贯最小优化(SMO)算法,通过综合验证方式确定包括嵌入维数在内的各参数.实证研究表明,支持向量机方法比RBF神经网络和ARIMA模型预测精度更高,具有很好的应用前景.     

基于PSO的信息熵数据融合非均匀分簇路由算法

针对无线传感器网络分簇算法中能量分布不均衡导致的"热区"和簇头负载过重问题,提出了一种基于PSO算法优化簇头选举的非均匀分簇算法。在候选簇头选举和竞争半径计算过程中综合考虑节点动态能量、节点密度和节点距基站距离,将网络进行非均匀分簇,并引入PSO算法进行最终簇头选举。根据节点能量、节点密度和距基站距离确定簇间单跳多跳结合的路由规则,选取代价函数小的节点作为下一跳节点。基于节点信息熵确定融合阈值,进行簇内数据融合剔除冗余数据。仿真结果表明,改进算法的数据传输量比EEUC算法和UCRA算法分别提高了20%和10%,提升了数据的融合效率,有效延长了网络生命周期,簇头能量消耗得到均衡,减少了网络能量消耗,网络的整体性能显著优于其他对比算法。     

一种引入参数无需确定聚类数的聚类算法

针对传统k-均值聚类算法的两大缺点,即算法中需要知道确定的聚类数和初始种群选取的随机性,提出了一种新的聚类算法,即基于k-均值聚类算法的无需确定聚类数的聚类算法。这种算法是基于递增思想的聚类算法,最大的特色是无需事先知道聚类数,初始聚类数取1,初始聚类中心为所有数据点的聚类中心,算法中首先设定一个惩罚参数,对于确定的惩罚参数,运算时聚类数逐渐增加,直到收敛,即聚类数不再发生变化,就得到了所需的聚类数以及最终的聚类结果。运用于茶叶分类和各省市平均工资水平分析的2个实验也验证了这种算法的可行性,通过实验可知,这种聚类算法具有较好的全局收敛能力和较高的正确率,稳定性强,收敛速度快。     

GNSS抗干扰中LCMV算法研究及仿真

由于GNSS卫星信号强度极小,容易受到强信号干扰,针对如何有效抗干扰问题,将基于功率倒置天线阵列LCMV算法在一定的数学模型基础上利用理论进行推演,并稍加改进避免了矩阵求逆,然后通过Matlab仿真加以验证,最后为该算法的实现进行了硬件设计。提出了以FPGA结合DSP的处理方案,利用FPGA完成射频采集,由DSP进行抗干扰处理以及LCMV算法实现。     

基于WOA-LSTM的窄带通信网网络时延预测算法

为了给窄带通信网的链路选择及协议的智能切换提供实时参考,设计了 一种基于鲸鱼优化算法(WOA)和长短期记忆神经网络(LSTM)的窄带通信网网络时延预测算法.首先对实测数据样本进行标准化处理,以LSTM神经网络算法的均方根误差函数的倒数作为适应度函数;其次采用鲸鱼优化算法对LSTM神经网络的学习率、隐含层神经元个数进行优...     

基于改进粒子群的分布式通信干扰资源分配

为了解决分布式通信干扰场景下面临的资源分配效率低、干扰效益无保障等问题,结合通信干扰资源分配数学模型,设计了一种改进的粒子群算法。首先设计了分布式通信干扰场景并构建了通信干扰资源分配模型,以最大化干扰效益作为目标函数;其次采用自适应惯性因子和学习因子,并引入遗传变异策略和精英保留策略,提出一种改进的粒子群算法,最后对不同场景规模的通信干扰资源分配进行仿真实验。结果表明,相比小生境遗传算法、粒子群算法、遗传算法,改进的粒子群算法在不同场景规模下,均能获得更优的干扰效益,性能方面具备整体干扰效益更高、算法收敛速度更快、算法收敛误差更小等优势。所设计的改进粒子群算法可应用在分布式通信干扰场景中,为指挥决策提供参考。     

基于YOLOv3的H型钢表面缺陷检测系统

为了提升H型钢的表面质量和安全系数,设计了一种基于YOLOv3算法的型钢表面缺陷检测系统。设计的检测系统由硬件系统和软件系统组成:硬件系统包括八角架式图像采集装置、电动控制系统和通信系统;软件系统采用YOLOv3目标检测算法。现场测试结果表明:1)检测系统可实时采集图像,并根据H型钢的规格型号能够自动调节图像采集装置结构,准确快速地跟踪被检测目标,获得H型钢的高清全景图像;2)检测系统可对H型钢表面缺陷进行在线检测、分类和定位,并兼顾检测精度与检测速度,检测精度为81.25%,检测速度为30.78帧/s; 3)检测系统能够准确识别H型钢的结疤、凹坑、划伤和击伤等4类典型缺陷,满足生产过程中表面缺陷检测的实际需求。开发的型钢表面缺陷检测系统为H型钢表面质量智能化检测工作提供了新的选择。     

基于改进SSD-MobileNet算法的AGV动态目标检测方法

为了提升自动导引运输车(automated guided vehicle,AGV)动态障碍物视觉检测的精度和帧率,提出了一种基于单镜头多盒检测器（single shot multibox detector,SSD）的改进算法。将轻量级MobileNet网络引入到SSD网络结构中,然后利用K-means算法对训练数据集中真实框的AR值进行聚类并更新,最后利用Jeston Nano嵌入式平台搭建了AGV实验系统,引入TensorRT加速引擎,分别对改进前后的SSD-MobileNet模型进行加速优化,并对比分析。结果表明：改进的SSD-MobileNet模型在AGV上使用TensorRT加速引擎的mAP值为79.1%,相比优化前提升了10.8%,对精度影响很小,而帧率达到了25 f/s,较原SSD模型提升了近4倍,且改进后模型规模也比优化前缩小了37%。采用改进算法能够使AGV在运输过程中完成动态障碍物检测任务,可代替人工实现货物高效运输,并节省运输成本,为智能化运输提供了一种新的思路。     

基于改进遗传算法的沥青路面再生工厂布局优化

为了帮助沥青路面再生工厂获得更好的经济与环境效益,提出一种基于改进遗传算法的布局优化方法。首先,确定再生工厂布局的约束条件,并以非物流相关性最大、物料搬运成本最低和碳排放最少作为优化目标建立工厂布局优化模型;其次,基于初始布局方案,采用实数分层编码及排列组合方法对各功能区的初始位置进行交叉互换,并根据约束条件进行筛选,得到合适的初始种群;再次,针对横坐标层与纵坐标层进行算数交叉,变异时坐标层采用多点变异,放置方式层采用单点变异,并引入模拟退火算子;最后,以某再生工厂为例对改进算法进行验证。结果表明：改进后的遗传算法迭代次数较传统遗传算法减少34次,目标函数值较文献中遗传算法减小0.009 9,提高了算法的寻优能力;优化后的方案每日物料搬运成本减少14 468.85元,碳排放减少30.59 kg,验证了方法的有效性。研究中所提出的优化方法效率较高,可为沥青路面再生工厂的建设提供技术支持。     

基于改进YOLOv3模型的接触轨表面缺陷检测方法

为实现接触轨表面缺陷的高效检测，提出了一个基于改进YOLOv3模型的缺陷检测方法。一方面，采用轻量化的Ghost组件代替原始YOLOv3模型Darkent-53网络中的残差模块，来减少模型的尺寸和提高推理速度。另一方面，使用GIoU解决IoU在检测框和真值框不相交时损失函数无法反向传播的问题，并使用GIoU损失作为边界框损失加快模型收敛速度。利用在上海地铁16号线采集到的接触轨图像进行实验，精确率和召回率达到90.21%和89.64%，检测速度达到每张图片0.015 s，模型尺寸压缩到59.5 MB。     

Measuring efficiency and ICT ecosystem impact: Hardware vs. software industry

The ICT industry is reshaping itself through convergence and coopetition across the ecosystem. In particular, many ICT companies have been trying to achieve both hardware and software capabilities to accelerate innovation. To understand the changes in the ICT industry, we empirically study the hardware and software industries using the ecosystem framework. We estimate the efficiency levels of the hardware and software industries in China, Japan, South Korea, and the United States (US) using stochastic frontier analysis and meta frontier analysis, and we examine the effects of the ICT ecosystem structure on efficiency levels using a Tobit regression. We find that the US, which is the global ICT leader, performs significantly better than other countries, with the biggest technology gap ratios in both hardware and software, and South Korea, which has the most hardware-centric industrial structure among the four countries, has the biggest efficiency gap between the hardware and software industries. Tobit results further reveal that a well-balanced ecosystem is important in achieving high efficiency in both hardware and software, and the effect is much higher in the software industry than in the hardware industry.     

基于RBF神经网络的微机械陀螺仪温度控制系统

为了避免微机械陀螺仪受温度影响产生较大波动,设计了基于RBF神经网络的微机械陀螺仪温度控制系统。首先,构建了微机械陀螺仪温度控制装置的数学模型;其次,鉴于控制模型参数会随温度改变而发生变化,提出了基于RBF神经网络的自适应PID控制算法,利用径向基函数的局部逼近能力调节微机械陀螺仪环境温度。结果表明,设计方案基于RBF神经网络,可实时整定PID参数,且能够准确控制微机械陀螺仪的温度。与传统PID控制相比,基于RBF神经网络的自适应PID控制算法具有更快的调节速度和较强的鲁棒性,实现了微机械陀螺仪温度的无静差控制,降低了模型参数变化对控制效果的影响,满足温度控制系统的要求。     

网络化会计数据的安全措施

网络化信息系统中，数据的安全是一个重要话题。章从网络的硬件系统，操作系统，数据系统及应用软件几方面阐述了数据安全的具体措施。     

网络课程素材的处理方法分析与研究

通过对网络课程特点的分析,探讨了网络课程研制中的主要问题;分析了文本、图像、动画、视频等素材的文件格式,指出了制作网络课程素材所需的硬件设备、应用软件和采集方法;对于一些典型的CAD应用软件的浏览技术及用三维虚拟模型的造型技术控制模型动态显示也进行了尝试和研究。     

INDIRECT NETWORK EFFECTS AND THE PRODUCT CYCLE: VIDEO GAMES IN THE U.S., 1994–2002*

We examine the importance of indirect network effects in the U.S. video game market between 1994 and 2002. The diffusion of game systems is analyzed by the interaction between console adoption decisions and software supply decisions. Estimation results suggest that introductory pricing is an effective practice at the beginning of the product cycle, and expanding software variety becomes more effective later. We also find a degree of inertia in the software market that does not exist in the hardware market. This observation implies that software providers continue to exploit the installed base of hardware users after hardware demand has slowed.     

高校基于云服务的网络学习空间建设研究

基于云服务提出在高校校园网内建设网络学习空间。网络学习空间包括数据中心、软件平台和学习平台。数据中心提供IaaS服务,向用户提供虚拟机。在虚拟机上安装软件、存放教学资料,提供统一的教学软件平台。学习平台提供虚拟机申请、虚拟实验室、网络课程和资源共享等功能。首先完成了网络学习空间架构分析,然后进行了系统设计,最后深入分析了学习平台中不同服务的工作流程或实现方式。为实现基于云服务的网络学习空间的建设提供了可行思路和具体的设计方案。     

仿CTCS-2级列控中心的设计

为了更好地研究列车控制系统,采用ARM Cortex-M3内核结构的低功耗、高性能嵌入式芯片LPC1768作主控制器,对石家庄铁道大学仿高铁信号系统实验室中的列控中心系统(TCC)进行了硬件电路设计,并以μCOS/Ⅱ操作系统为系统级软件开发平台,使用keil编程环境对列控中心进行了软件设计。     

RBF人工神经网络在纬编摇粒绒保暖测试中的应用

本文在纬编摇粒绒织物的保暖性能测试中,利用RBF人工神经网络的智能鉴别和预测功能,在实验测试中进行实验数据的预测、鉴别和修订,排除错误的数据;利用RBF人工神经网络强大的数据处理能力,来进行数据分析,保证数据处理的准确性,以便得到更加客观真实的结论。     

ICT diffusion and production in ASEAN countries: Patterns,performance, and policy directions

ICT has become an increasingly crucial catalyst for economic development, but the transition to more sophisticated technologies is a challenging process requiring prudent vision, strategy, and policy. This paper investigates the dynamics of ASEAN countries’ performance on embracing the ICT revolution for development. Several findings stand out. First, ASEAN experienced a faster pace of convergence, compared to the rest of the world, in level of ICT diffusion over the past 10 years. Second, all ASEAN countries, including Singapore – the leading player, face increasing challenges in competing with income-level peers on ICT diffusion performance. ASEAN is a global hub of ICT hardware production and a fast-growing center of ICT services exports. In terms of revealed comparative advantage, ASEAN as an economy is strong in ICT hardware but remains weak in ICT services. The paper discusses policy insights drawn from the study and proposes a strategic policy framework to guide ASEAN’s concerted efforts to embrace the ICT revolution for development.