基于BP神经网络的煤矿地下水水位预报方法

煤矿地下水是威胁煤矿安全生产的重要因素之一。文章在阐述BP网络原理和分析地下水水位特点和影响因素的基础上,提出了基于BP神经网络的煤矿地下水水位预报方法,并利用历史数据对该网络进行了训练学习,建立了地下水水位特征模型,可预报未来一个时期地下水水位的变化趋势。实验表明该方法效果良好,相对误差小于2%。     

浅谈智能化预装式变电站

随着国内电力需求量的增加,用电负荷越来越重,企业建设土地资源的供应也越发紧张。预装式变电站具有体积小、占地少、重量轻、造价低、可选择性大、可靠等特点,是现在企业新建小型化变电站理想选择。重点分析预装式变电站类型、特点,结合项目实践应用说明预装式电变站的智能化运行方式,对预装式变电站的发展前景进行了展望。     

基于蚁群优化算法的云数据库动态路径规划

云计算是下一代计算网络模型的发展趋势。云中的存储资源如何快速地路由,更是研究的难点。蚁群算法是基于群体的仿生优化算法,具有智能搜索、全局优化、鲁棒性、分布式计算和容易与其他算法相结合等优点。根据这两种事物的特点,提出了合理的结合算法,该算法能够在云中快速、合理地找到所需访问的数据库,减少云数据库数路由的动态负荷,从而很大程度上提高云计算的效率。     

基于多尺度局部二值模式的人脸识别

提出了一种基于多尺度局部二值模式的人脸识别方法.局部二值模式已经被证明是人脸表示的一种有效算子,不过由于其太小以至于鲁棒性不高.在多尺度局部二值模式中,计算是基于块子区域的平均值,而不是基于单个像素值进行的.人脸图像首先被分成小的子区域,具有不同权值的BLBP算子抽取每一子区域的直方图,然后把它们连接起来,组成一个空域增强的特征直方图.在X~2统计量作为不相似度量计算的特征空间里,采用最近邻分类器完成分类识别.实验表明,该方法优于其它的基于LBP的人脸识别算法.     

基于MSR和融合理论的X射线安检图像增强算法

针对X射线安检图像噪声大、对比度低和边缘不清晰等问题,提出一种结合多尺度Retinex算法(Multi-Scale Ret-inex,MSR)算法和图像灰度最大值融合的双重能量X射线图像增强算法.首先,应用MSR算法对高能和低能X射线图像进行处理得到初步增强结果,然后采用空域灰度值最大融合算法融合经过MSR算法初步增强后的高能和低能X射线图像从而得到最终增强X射线图像.实验结果表明该算法能更有效地提高双重能量X射线图像的对比度,显著改善图像质量.     

车载信息仿真与测试系统研究

传统的串行开发模式制约车载信息系统的开发。为此,通过对车载设备和车载操作系统进行仿真,获取设备通信履历,实现一种基于消息的车载信息仿真与测试系统。该系统通过实时获取车载设备的运行信息,对车载设备的运行情况进行监控。仿真实验结果证明,该系统可有效降低开发的错误率,实现车载信息系统的并行开发和测试。     

自适应粒度的道路移动对象聚类算法

以往的聚类算法能够减少道路交通网络中移动对象与中心数据库的通信开销,但聚类粒度的大小是根据经验设定的.分析了影响距离聚类粒度大小的因素,提出用BP网络来训练历史数据,动态地获取距离聚类粒度值和时间粒度值,并把这些粒度值作为新的历史数据来训练网络,使得粒度值能够根据道路交通网络中因素的改变而动态改变,从而产生有效的道路网络聚类,减少通信开销,并预报道路交通的拥堵情况,为最优路径规划提供依据.     

基于光照线性子空间的人脸图像识别研究

以前的研究已经证明,在变化光照条件,甚至多个光源和阴影存在的情况下,对象（尤其是人脸）所形成的图像能够被低维线性子空间有效地表示。Lee证明了存在9个光源方向的统一配置,任一对象在这些统一配置光照方向下的9幅图像所组成的线性子空间,能够很好地表示该对象所有光照情况,并且达到了很好的识别性能。但它要求每一对象在统一配置光照方向下的9幅图像作为训练集,这一要求限制了它在实际中的应用。此外,商图像方法中简单的三维点光源模型无法很好地近似任意光照情况,因此,提出一种基于九维线性子空间的改进的商图像方法,并利用改进后的商图像方法合成对象在统一配置光源方向下的9幅图像,克服了Lee所提方法的不足。该文方法较好地满足了商图像方法的理论前提,从而达到了较好的图像合成和人脸识别性能。     

P2P环境下SOAP消息传输安全机制的实现

对P2P环境下SOAP消息传输安全机制进行了研究。提出了采用数字签名、加密、认证和授权来实现SOAP消息在P2P环境下的安全传输，通过实验对此安全模型进行了验证，证明了该安全模型的可行性。     

嵌入式数据库的现状和发展趋势

从嵌入式系统结构入手,阐述了嵌入式数据库的发展现状,并具体介绍了当前主流嵌入式数据库的共性、基本特点、关键技术、构件、分类,并提出了发展趋势和进一步研究的技术突破点。