基于光散射法的烟尘发生及浓度测量系统设计

目前烟尘浓度测量仪广泛应用在环境监测系统中,但是在实验阶段,烟尘采样部分不易取到烟尘、实际工况中烟道中的浓度不能随实验的需求调节。针对此问题,设计了一种定量浓度烟尘发生装置,该装置使用微量进料器与多种元器件、仪器仪表搭成烟尘发生装置,实现了定量浓度烟尘的发生,通过上位机进行实时监控。并在Mie散射的基础上,基于光散射法设计搭建实验装置,将前向和后向散射法相结合,利用CCD采集光信号,较准确地实现了实时测量颗粒物浓度。     

基于反相对称法的相邻频带噪声的相关性研究

针对如何在频域使用反相对称法来进一步提高通信中的信噪比问题, 给出了一种计算噪声相关性的办法, 研究了不重叠和有部分重叠两种情况下的相邻频带噪声的相关性.证实了相邻频带的噪声具有相关性, 且这种噪声的相关性及其稳定性随着带宽的增加而减小.论证了相邻频带的噪声相关性随着频带重叠程度的减小而线性减弱, 为使用反相对称法来进一步提高通信中的信噪比提供了指导, 并为通信噪声理论增加了新的内容.     

量子雷达及其研究进展

量子雷达是近年来发展起来的一种新体制雷达,诞生之初便引起了国内外众多学者和研究机构的浓厚兴趣.本文首先从量子雷达技术特点出发,精炼了量子雷达的科学内涵,给出量子雷达基本概念与分类方法,指出其相对于传统雷达的性能优势;然后着眼于量子雷达起源、发展和现状,综述了量子雷达发展历程,总结归纳其具备突破传统雷达在探测、测量和成像等方面性能极限的应用潜力;最后,展望量子雷达的发展前景,提出了量子雷达走向实际应用的若干开放性问题.     

乙酰胆碱酯酶抑制剂的研究进展

胆碱能假说为阿尔茨海默病的治疗提供了初步可行的方法,在增强胆碱能传递的不同治疗方法中,抑制乙酰胆碱酯酶(AChE)是目前改善本病胆碱能缺陷与症状的最成功的方法。本文综述了乙酰胆碱酯酶抑制剂(AChEI)的研究进展,分别介绍了用于药物治疗的乙酰胆碱酯酶抑制剂,以及一些尚在实验阶段的新型乙酰胆碱酯酶抑制剂。     

基于LSTM-FCN的并发查询执行计划选择

查询是数据库系统的主要负载,为查询选择合适的执行计划是提高数据库系统性能、最终提升应用系统性能的关键。针对当前查询优化器为并发查询选择的执行计划准确率较低、动态性不足的问题,利用长短期记忆（long short-term memory,LSTM）网络的时域特性和全连接层网络（full connected networks,FCN）对特征的融合及分类优势,提出基于LSTM-FCN的并发查询执行计划选择方法。设计并编码查询组合的执行计划特征和交互特征,将其作为网络的输入,为查询动态选择适合实际运行场景的执行计划。在PostgreSQL上的实验验证了所提方法可行有效,LSTM-FCN在不同查询组合及并行度为3、4、5、6、7的情况下,以97.06%的平均准确率为查询选择合适的执行计划。     

并行查询交互度量及执行计划选择

查询是数据库系统的主要负载,查询的执行效率直接影响着系统的性能。目前,由于查询交互（query interaction,QI）复杂多变,查询优化器不能准确地评估查询进入系统产生的影响,很难为并行查询选择较优执行计划。将查询的平均响应时间、平均执行时间、平均I/O时间和平均缓冲区命中率作为QI的特征参数,表示QI;提出多维度查询交互度量（multi-dimensional measurement of query interaction,MMQI）模型和执行计划选择（execution plan selection,EPS）模型,采用深度神经网络,在度量QI的基础上,把QI作为主要因素,为并行查询选择较优执行计划。考虑到查询执行计划是由一系列关系运算组成的,以及QI具有时域特性,MMQI采用双向长短期记忆神经网络（bidirectional long-short term memory,Bi-LSTM）度量QI,从查询执行计划提取特征作为输入,将QI特征参数的改变作为输出,预测查询采用不同执行计划进入系统后QI特征参数的改变;EPS把预测到的查询特征参数的改变作为查询交互特征（feature of query interaction,FQI）,与查询候选执行计划特征（features of candidate plan,FCP）融合,作为另一个Bi-LSTM的输入,为查询动态地选择较优执行计划。在PostgreSQL上的实验表明,MMQI-EPS比查询优化器选择较优执行计划的平均准确率提高38.6个百分点。     

一种摄像头自动聚焦方法及硬件实现

提出了一种基于数字图像处理技术实现自动聚焦的方法,给出了一种改进的灰度差分法作为图像聚焦是否清楚的评价函数。对图像质量进行比较,根据比较结果由单片机驱动镜头到达聚焦点,实现自动聚焦。     

基于SOM-VPRS的平衡机故障诊断

针对平衡机故障的特点,采集了振动信号进行故障诊断;设计了故障信息采集系统,解决了故障信息提取困难的问题,减少了噪声信号;融合自组织(SOM)网络和变精度粗糙集(VPRS)形成了SOM-VPRS算法,实现了平衡机的故障诊断。运用SOM网络进行了连续属性的离散化,采用变精度粗糙集的近似依赖模型进行属性约简,得到故障诊断决策规则,属性约简后,属性集由20个减少为7个,规则集由70个减少为34个,计算复杂度降低;对决策规则进行了验证,诊断正确率可以达到95%以上,且模型和算法具有普遍适用性。     

区间模糊相似性度量的离线签名验证

为优化离线手写签名验证,提出了一种基于区间符号表示和模糊相似性度量的高效离线签名验证方法。在特征提取步骤中,从签名图像及其欠采样位图计算一组基于改进局部二值模式（LBP）与灰度共生矩阵（GLCM）相融合的特征。然后获得每个签名类中每个要素的区间值符号数据。为每个人的手写签名类创建由一组间隔值（对应于特征的数量）组成的签名模型。为了验证测试样本,还提出了一种新的模糊相似性度量来计算测试样本签名和相应的区间值符号模型之间的相似度。为了评估所提出的验证方法,使用了不同类型的中文手写签名笔迹图片进行测试与比对,识别率可以达到92.75%。实验结果表明当训练样本的数目是10或更多时,有效提高了识别率,所提出的方法优点在于当向系统添加新类时不需要被重新训练,并在内存使用和计算时间方面与神经网络比较是廉价的。     

基于复杂网络的自动化专业知识体系分析

本文以自动化专业的课程、知识单元、知识点为节点,以其先学关系为连边构建自动化专业有向知识网络.利用复杂网络的理论和方法,对自动化专业知识网络的拓扑结构进行分析,挖掘其统计特性、社团结构等.将挖掘的特性与教学设计和学习引导相结合,有利于创新教学方法和提高学生学习能力,以期对自动化专业的本科教学产生积极影响.