光纤布拉格光栅传感技术在隧道火灾监测中的应用研究

针对公路隧道存在潜在的火灾问题,提出一种利用环氧树脂封装而成的光纤布拉格光栅传感器对隧道火灾进行监测,分析了其基本原理及温度传感特性,实验结果表明封装后的光纤光栅的温度传感灵敏度约是裸光栅的2.75倍.再利用光纤光栅多区波分复用技术,设计了一套基于光纤布拉格光栅传感技术的隧道火灾报警监测系统.结合现场模拟监测实验,证明该系统灵敏度高、数据准确,能够对隧道火灾报警方位进行精确判断,为隧道火灾的预警和救灾赢得时间.     

一个基于积件基思的新一代多媒体辅助教学系统的设计与实现

从我国当前多媒体辅助教学软件的发展情况出发,在积件思想的多多体著作系统设计思想推导下,介绍了一个多媒体辅助教学的设计与实现,其中主要讨论了系统总体结构,积件平台的选取,提出了一个平台制作的课件的结构模型。     

泛系再现法:科技教育军事经济变革——缘学研产商医美乐八达结合·生命扩变

泛系再现法是复述重证再发现创造和发明的因缘与过程的方法,是在新的平台上对创造过程的泛系模拟QSS*和泛系仿生的扩变life* *,它显生数专多能贵精奇的博才教育理念,也是许多大师泛系生命活力扩变的理法的集成整合.结合作者参与的教学和实践(计算机、互联网、高新技术、军事后勤、现代C10KISR*后勤网络战//科索沃战争等等),在泛系再现法框架下,以美国STEM规划为原型,论述当代科技、教育、军事、经济等等的变革趋势.同时网联千题万技的原创性开拓机理,善憾巧次现实显生,泛系模拟、诠释或解读许多学者大师的智慧.有关的理法包括;泛系运筹原理、泛系控制论、泛系生命说、网络战和缘学研产商医美乐八达结合等等理念.     

无人机电力线路安全巡检系统及关键技术

近年来架空输电线路架设规模日益扩大,由于其覆盖范围区域广、穿越区域地形复杂并且自然环境恶劣,采用人工定期巡检的方式越来越不能满足现代电力系统安全稳定运行的需要。无人机技术的发展为架空输电线路巡检工作提供了新的平台,借助无人直升机,通过遥感技术应用,采用多传感器集成的方法,可实现电力线路安全巡检工作的高效和全自动化开展。本文介绍了基于遥感技术的电力线路安全巡检系统的基本概念和组成部分,重点分析了主要的关键技术,包括无人机飞行姿态控制、多传感器间高精度时间同步、缺陷探测和智能诊断、机载传感器检校、无线通讯、地面数据处理等,将无人直升机用于电力线路巡检工作的技术要点进行了较为全面的阐述。     

高维数据相似性度量方法研究

将低维空间中的距离度量方法(如Lk-范数)应用于高维空间时,随着维数的增加,对象之间距离的对比性将不复存在。研究高维数据有效的距离或相似(相异)度度量方法是一个重要且具有挑战性的课题。通过对传统的距离度量或相似性(相异性)度量方法在高维空间中表现出的不适应性的分析,并对现有的应用于高维数据的相似性度量方法进行总结,提出了高维数据相似性度量函数Hsim(X,Y)的改进方法HDsim(X,Y)。函数HDsim(X,Y)整合了各类型数据的相似性度量方法,在处理数值型、二值型以及分类属性数据上充分体现了原Hsim(X,Y)处理数值型数据、Jaccard系数处理二值数据以及匹配率处理分类属性数据的优越性。通过有效性及实例分析,充分论证了HDsim(X,Y)在高维空间中的有效性。     

基于粒子熵的参数自适应变异PSO算法研究

为了避免普通粒子群算法（PSO）可能出现的局部收敛及精度不高现象,围绕影响PSO算法性能的两个重要参数[w]和[pgd],提出了一种面向全局优化的参数自适应变异PSO改进算法。算法定义了粒子熵集概念,可以精确反映粒子群数据的全局聚集特性,由粒子群各维数据的熵值大小决定是否对各维数据的惯性权重[w]进行回归变异,对全局变量[pgd]进行随机变异,并采取引入变异次数因子等方法来避免寻优发散。仿真研究表明该算法比常用算法在寻优精度、摆脱局部陷阱、稳定性等方面均有明显提高,在求解复杂多峰问题上有着良好的表现。     

输出信号量化的双率采样系统参数辨识方法

针对双率采样和信号量化(signal quantization)[BFQB]的控制系统,采用随机重复性试验测量信息,提出基于辅助模型的双率采样量化控制系统辨识方法.分析了在随机重复试验和放松估计误差方差条件下,双率采样量化系统的模型特征并给出了分两步辨识的策略,推导了进行参数辨识所满足的持续激励条件,并给出了基于辅助模型的双率采样量化控制系统量化辨识递推算法;接着分析了所给出量化辨识递推算法的收敛性,得到了双率采样量化系统参数估计误差上界的计算式,最后数字仿真验证了该算法及结论的有效性.     

基于极值滤波和OTSU的票据纤维特征提取

针对票据纤维特征提取的难题,提出基于极值滤波和OTSU的票据纤维特征提取方法,包括采用极大值滤波方法增强纤维特征并整合复杂背景对象。采用优化流程的OTSU算法分割图像,提取纤维特征。实验结果证明,该方法提取票据纤维特征效果好、速度快,一致性指标达91％以上。     

用于ZigBee网络的同步休眠与唤醒算法

时间同步对于大多数的网络应用来说都是很重要的,特别在无线传感器网络中.由于无线节点的大小、成本,特别是能源都非常有限,所以节省能耗对于整个网络的正常运行尤为重要,而休眠是降低能耗的最主要的方法.基于对TPSN算法的研究,提出了一种适用于ZigBee网络的先分簇再同步的时间同步算法.实验结果表明,新同步算法能很好地应用于ZigBee网络,提高了同步的精确度和稳定性,能够满足ZigBee网络中节点同步休眠与唤醒的需要.     

一种基于元启发式策略的迭代自学习K-Means算法

类内误差平方和最小化的聚类准则求解是NP难问题,K-Means采用的迭代重定位方法本质上是一种局部搜索的爬山算法,因此聚类结果对初始代表点的选择非常敏感,只能保证局部最优.为此,引入元启发式策略,通过建立评估函数对K-Means初始代表点和目标函数之间的依赖关系进行近似,然后利用近似评估函数指导新的初始代表点的选择,构成一种迭代自学习框架下的K-Means算法.实验表明算法可以很好地克服K-Means对初始代表点的依赖性,获得较高质量的聚类结果.