陈四楼煤矿“123456双重预防体系”的建设与应用

针对煤矿“双重预防体系”如何落地生根问题，结合陈四楼煤矿在风险分级管控和隐患排查治理方面的实用方法和“双重预防体系”的建设经验，深入研究了“双重预防体系”的相关标准、风险隐患事故之间的关系及其各自的产生和发展机理、安全风险的有关辨识评估方法、事故隐患的排查和治理方法，分析了传统安全管理模式与“双重预防体系”的新型安全管理模式的差别，总结出了“123456双重预防体系”这个囊括了事前安全风险辨识、事中隐患排查治理、事后安全现状评估的创新成果，实现了“事前、事中、事后”的全过程控制，对夯实煤矿安全管理根基、促进矿井平稳有序发展发挥着越来越重要的作用，为煤炭行业“双重预防体系”的落地生根提供了借鉴和参考。     

基于NoC的容错路由算法

各种各样的软件和硬件上的错误都会破坏网络的数据传输,因此研究No C网络的容错算法是非常必要的。在基于XY路由算法的基础上提出了改进的容错路由算法,当链路或者传输节点之间发生错误时,可通过重新设置路由规则来获取一条有效的路由路径。在FPGA上进行路由容错算法的仿真,并和目前常用的几种路由算法在所适用拓扑、是否防止死锁等方面进行对比。仿真结果显示改进的路由容错算法性能优越,是可行的。     

基于张量分解融合RGB-D图像的物体识别

为了充分利用RGB-D图像的深度图像信息，提出了基于张量分解的物体识别方法。首先将RGB-D图像构造成一个四阶张量，然后将该四阶张量分解为一个核心张量和四个因子矩阵，再利用相应的因子矩阵将原张量进行投影，获得融合后的RGB-D数据，最后输入到卷积神经网络中进行识别。RGB-D数据集中三组相似物体的识别结果表明，利用张量分解融合RGB-D图像的物体识别准确率高于未采用张量分解的物体识别准确率，并且单一错分实例的准确率最高可提升99%。     

图书情报数据挖掘处理平台设计

针对传统平台一直存在对图书情报数据挖掘处理效果差、运行耗时长的问题,提出并设计了基于K-means算法的图书情报数据挖掘处理平台。该处理平台主要分为3部分进行设计:对硬件的数据挖掘模块、数据存储模块、数据分析模块进行设计,并在数据挖掘模块中引入K-means算法提高数据挖掘模块性能;给出软件设计流程及部分源代码;对设计平台的运行耗时进行验证。实验结果表明,采用改进设计平台可有效缩短运行耗时,且数据挖掘结果精度更高,具有一定的优势。     

基于能量检测的频谱感知算法性能研究

文章提出一种更精炼的能量检测算法(Improve Energy Detection,IED),该算法能避免瞬时信号能量下降造成的错误检测。实验结果表明,它能够在保持类似复杂度和计算成本水平的同时优于传统能量检测算法,精确判别信道中是否只存在噪声,有效地降低了能量检测的复杂度,提高了检测的可靠性。