基于荧光光谱的空间高等植物叶绿素含量测量技术

开展高等植物光合作用过程参数的实时检测技术研究,对于深入开展空间生物学效应具有重要意义。作为光合作用重要参数的高等植物叶绿素含量与其荧光光谱具有较好的相关性,为此,可以通过探测分析植物荧光光谱,建立其与叶绿素的相关性模型,间接表征其中的叶绿素含量。介绍一种新的建模方法即支持向量机（SVM）,通过实验验证,方法预测叶绿素含量是可行的,相对于一般采用的线性回归法具有更好的预测效果和更高的测量精度。     

基于面阵图像传感器的带材对中检测系统

为克服现有带材对中检测技术的不足,提出一种采用线形激光配合面阵CMOS图像传感器的新型带材对中检测方案.根据新型对中检测的特点,设计了高速嵌入式图像处理系统,通过传感器硬件开窗技术减小数据量并提高帧率,采用亚像素技术提高了检测精度,克服了传统面阵图像传感系统帧率低、滞后大、分辨率不足的问题,使系统可适应高速带材的对中检测与控制的需要.     

未知饱和控制系统有穷域最优控制

针对带有饱和执行器且局部未知的非线性连续系统的有穷域最优控制问题,设计了一种基于自适应动态规划(ADP)的在线积分增强学习算法,并给出算法的收敛性证明.首先,引入非二次型函数处理控制饱和问题.其次,设计一种由常量权重和时变激活函数构成的单一网络,来逼近未知连续的值函数,与传统双网络相比减少了计算量.同时,综合考虑神经网络产生的残差和终端误差,应用最小二乘法更新神经网络权重,并且给出基于神经网络的迭代值函数收敛到最优值的收敛性证明.最后,通过两个仿真例子验证了算法的有效性.     

金标试纸条的尿素酶快速定量检测仪研制

研制了一种基于CMOS传感器的胶体金免疫层析试纸条的尿素酶定量检测系统。该系统由硬件和软件两部分组成,硬件部分利用CMOS传感器和条码扫描仪来获取检测图像和病人的个人信息。软件部分除了实现免疫层析试纸条光信号的分析和诊断还实现病人信息采集和建立病人信息数据库等关键功能。该软件采用了k-means聚类算法,实现采集图像的精准分析。通过检测200例尿素酶样品试纸条,验证了设备的稳定性和准确性。该系统体积小、便携性强且具有优秀的续航能力,可用于长时间的临床、野外和社区体检。     

支持QoS的无线传感器网络容错拓扑控制算法

针对附加QoS需求的无线传感器网络,给出一种满足生命期和干扰服务要求的无线传感器网络无标度容错拓扑控制算法（scale-free fault-tolerance topology supporting quality of service,简称QoS-SFT）.通过分析无标度拓扑的度分布属性与其生命期和干扰性能的关联关系,量化出生命期和干扰联合优化的无标度拓扑度分布表达式,进而以无标度拓扑的度分布表达式为设计目标,采用偏好依附规则实现QoS-SFT算法设计,形成能够满足生命期和干扰联合优化要求的容错拓扑.理论分析和仿真结果表明,QoS-SFT算法不仅能够保证无标度拓扑的强容错性,还有效提升了无标度拓扑的生命期和干扰性能.     

云化元件区域重要度的构建与认识

为了使SFT中的相关概念和计算式更便于应用,且能表示原始故障数据的不确定性,使用云模型对SFT的相关概念进行云化。论文是云化环节中的一部分,即云化元件区域重要度,包括云化元件区域概率重要度和云化元件区域关键重要度。云化后的元件区域重要度能充分反映数据的模糊性、随机性和离散性,并且其计算过程较原方法更为实用。应用SFT一贯算例,结果表明各元件的云化元件区域概率重要度和云化元件区域关键重要度排序相同,即 。最后论述了云化元件区域重要度的必要性和意义。     

基于云化ANP的巷道冒顶影响因素重要性研究

为了解巷道冒顶事故影响因素之间的关系及导致事故发生的重要性排序,根据专家评判语言的特点及各因素之间存在的语义网络联系性,提出了将云模型嵌入ANP来解决上述问题,即云化ANP模型。该模型既有云模型处理不确定信息的能力,也具有ANP处理网状因素系统的能力,尤其适合处理冒顶这类具有不确定性数据的分析问题。给出了云化ANP的构建过程和分析步骤。结合专家调查所得数据分析了影响冒顶因素的重要性排序,所举实例分析的因素重要性排序为:稳定岩层距巷道顶板表面的距离 >地下水渗水量 >巷道的跨度 >稳定岩层厚度 >顶板岩石的抗压强度 。最后将云化ANP算法应用于类似算法所处理的例子,通过这些例子的结果分析了云化ANP算法的正确性。     

云化SFT下的径集域与割集域的重构与研究

为了克服原有SFT体系中径集域和割集域处理具有模糊性、随机性和离散性故障数据能力不足的问题,使用云模型和SFT相结合的方法来解决该问题。首先使用云模型云化SFT特征函数,得到云化特征函数,进而云化径集域和割集域,最终得到云化径集域和云化割集域。云化径集域和云化割集域没有严格的分界线,分布区域是通过云滴表示的。若云滴表示的元件/系统故障概率小于P_b,这些云滴存在的区域即为云化径集域;反之大于P_b的云滴存在的区域为云化割集域。通过实例分析了元件X₁和系统的云化径集域和云化割集域,得到了他们适合工作的环境因素变化范围组合。分析过程和结果表明云化径集域和云化割集域能克服原始故障数据的不确定性。     

多虚拟机实时迁移中自适应的迁移算法选择框架

IaaS云计算平台中主要通过实时迁移多台虚拟机来实现资源的动态调度、管理与优化。虽然Pre-copy和Post-copy是单虚拟机实时迁移的两种主流算法,且各有优缺点,但现有的多虚拟机实时迁移系统只是单一地使用其中一种迁移算法,无法根据各虚拟机的不同负载情况灵活选择最有效的迁移算法,降低了整体迁移效率。提出一种自适应的实时迁移算法选择框架,利用模糊聚类方法对待迁移的多虚拟机进行分类,按类别选择最适合的迁移算法。实验结果表明,所提出的迁移算法选择框架能够在多虚拟机实时迁移中发挥两个迁移算法的各自优势,有效提高整体的实时迁移性能。     

难解问题的固定参数近似算法研究进展

固定参数近似算法采用参数计算方法寻求问题的近似解,是实际中处理难解问题的一种新的有效手段。根据难解问题的参数计算复杂性类别,综述了固定参数可解问题、参数计算复杂性未定问题和W[t]-难问题(t≥1)固定参数近似算法近年来的研究进展。对于上述每一类问题,分别归纳了当前的主要研究结果,分析了其中的主要算法设计技术并探讨了有待研究的相关问题。