全自动汽车检测系统

介绍了将计算机通过MOXA卡与各检测设备进行数据通讯，使得汽车检测在计算机的控制下自动完成，从而提高了汽车性能检测的正确性，加快了检测速度，大大地提高了检测的效率。     

内嵌区域震荡搜索的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法早熟收敛现象,提出了一种改进的粒子群优化算法。新算法在粒子群中的每个粒子吸引子的基础上引入了区域震荡搜索因子。每个粒子在协同收敛的同时,震荡搜索粒子极值位置周围区域,增加种群的多样性,提升算法的全局寻优能力,有效避免算法陷入局部收敛。仿真结果表明,改进后的算法在收敛精度上得到显著的改善。     

反向自适应高斯变异的人工鱼群算法

针对人工鱼群算法存在易陷入局部最优、鲁棒性差以及寻优精度低的问题,提出了反向自适应高斯变异的人工鱼群算法。改进后的算法引入了反向解,根据反向解调整人工鱼的移动方向以及位置,从而提供更多的机会发掘潜在的较优空间,使人工鱼群快速跳出局部最优,从全局角度提升算法的搜索性能。同时提出了一种非线性自适应视野步长策略,更好地平衡了全局搜索与局部搜索之间的关系。为了增加鱼群的多样性,降低人工鱼陷入早熟的可能性,提出了一种最优解引导的高斯变异机制。仿真实验结果表明,该算法能有效地提高人工鱼群的寻优精度、寻优质量及鲁棒性,并且避免了人工鱼群过早收敛。     

移动云计算环境下多工作流任务调度的联合优化方法

传统移动云计算环境下的任务调度通过random算法来决定任务执行位置,通过动态电压调节技术来调节工作频率,通过任务间的差异性判别进行任务的整合,这往往带来了很多不合理的任务迁移,并导致CPU负载严重,造成了系统损害和大量能耗。针对多工作流任务提出了CCS算法,它包括consolidation算法与多任务并发算法,通过增加任务之间传输与执行的并发性,增加任务集整合的概率,提高任务的处理速率,减少任务的响应时间,增加CPU使用率的同时将主机和内核CPU使用率控制在阈值上限以下,避免CPU过载并根据多任务并发来优化local算法,调整任务执行位置,提高迁移效率的同时也避免了随机算法的局限性,实验结果表明该算法可以有效地提高系统性能,避免CPU过载问题,并且优化了能耗和工作流的完成时间。     

自适应半监督模糊谱聚类算法

半监督聚类利用少部分标签的数据辅助大量未标签的数据进行非监督的学习,从而提高聚类的性能。大部分的谱聚类算法都需事先确定聚类数目,利用半监督机器学习技术和自适应聚类算法,解决算法中存在的聚类数目需要事先确定、易陷入局部最优、收敛速度缓慢、对孤立点敏感等缺陷。实验证明该算法有很好的聚类效果。     

基于Spring及JSF框架的订单信息管理系统

针对汽车零部件制造企业生产销售过程中销售订单多、生产协作单位多、资金流动量大、接口管理复杂等情况,提出了一种基于Spring[1]及JSF框架的以订单为主线的订单信息管理系统的解决方案,建立一个包括表示层、业务逻辑层和数据存储层的多层应用体系,采用工作流与消息机制,Spring及JSF框架的结合减轻了软件开发的工作量和复杂性,提高了软件的可重构性和可用性,并作为一个数据集中的集成应用系统,实现了多个订单、多个生产协作单位和大量资金、材料、进度等信息的实时集中与共享,从而提高企业的整体管理水平.     

开采沉陷GPS监测数据消噪处理

提出一种基于小波分解技术的监测数据处理方法，首先用小波技术把GPS双差残留分解为低频偏差与高频噪声部分，然后提取偏差成分直接用于改正同样误差成分所导致的GPS测量结果。讨论分析了所提方法用于监测实践时的结果，表明本文所提方法对于模糊度解算和基线的估计精度均有很大的提高。     

智能遥控监视系统

论述了利用单片机实现智能遥控监视的系统硬件组成及软件设计,介绍了一种单一遥控器对多台监视仪遥控的技术。     

畦编组织编织方法的探讨

针织横机有平型畦编机之称,故畦编组织是针织横机的主要编织物之一。 畦编组织可分为半畦编(鱼鳞)和畦编(双鱼鳞)两种,都属于罗纹型的双面集圈组织结构。     

多最小支持度的加权关联规则挖掘算法

针对数据集中交易记录和数据项的重要性不同问题,提出了一种多最小支持度的加权关联规则挖掘算法,允许用户设定多个最小支持度,给出交易记录不同的权重,从而发现有价值的关联规则。该算法按项目的最小支持度升序对交易记录进行分类,按类别依次求出每一类别内的加权频繁集。在挖掘过程中由于剔除了冗余项目并对相同项集累加计数,且不需多次重复扫描数据库,从而提高了挖掘效率。实验结果表明,新算法能有效地从数据集中挖掘出加权关联规则。