基于SOINN的在线物联网设备识别方法

针对传统设备识别方法存在模型动态更新困难、训练数据不足和运算存储开销大等问题,提出了一种基于自组织增量学习神经网络(SOINN)的在线物联网设备识别方法.首先,设计了基于交互页面DOM树的设备品牌特征,具有特征易提取、特征维度小和覆盖设备广等优点.结合SOINN和SVM构建增量式监督学习方法SOINN-SVM,实现设备品牌分类器的增量学习,避免反复使用完整数据集训练分类模型,加快模型更新速度.然后利用TF-IDF技术优化正则匹配结果,给予型号字段高权重值.结合Jaro距离与权重值计算待识别设备与型号特征库的匹配度,实现设备型号识别.实验结果表明:该方法的设备识别准确率为95.9％,与其他方法相比能多识别出37.05％的设备;该方法可以动态更新分类模型,同时降低了计算存储开销.     

基于 VANETs 下的决策树多副本机会路由协议

在车载自组织网络（vehicular Ad hoc networks,VANETs）中,当节点缓存和消息副本数目被限制的情况下,如何合理地选择车载网络的路由节点是实现VANETs高效转发和投递的关键问题。为此提出了一种基于学习方法的决策树理论的多副本VANETs机会路由协议（D-Tree）。D-Tree将VANETs中节点间的传输和连接因素看做多个属性的集合,并与决策树方法得到一个消息转发规则,同时结合多副本路由与机会路由的“存储─携带─转发”优势进行消息投递。真实数据集上的实验结果表明,在场景密集的情况下,D-Tree相比于Bubble和S＆W路由算法投递成功率提高了近10％,同时在投递延迟等方面也具有明显优势。     

黔东南下古生界碳酸盐岩台地演化

位于上扬子地块东南缘的黔东南石阡地区,下古生界地层连续发育,地质现象丰富,是研究扬子台地演化最有利的地区之一。根据野外勘查、实测剖面以及镜下薄片观察资料,识别出陆棚相、台地边缘相、台地相、潮坪相4种沉积相类型,并对扬子碳酸盐岩台地的演化过程进行精细刻画,建立其台地演化模式,研究台地由出现至成熟至衰亡的发展过程。结果表明,黔东南地区下古生界碳酸盐岩台地演化经历过建设期、发展期、逆演化期3个明显阶段。第二世早期(清虚洞组沉积期)黔南地区开始出现碳酸盐岩沉积,晚期完整的台、坡、盆格局形成;特马豆克期,碳酸盐岩沉积累计厚度达千余米,为发展期的顶峰;早奥陶世大坪期,受郁南运动影响,黔东地区由局限台地向开阔台地转变,受郁南运动的持续影响,台地逐渐向缓坡相过渡,沉积了大套的碎屑岩以及碎屑岩与碳酸盐岩混积的缓坡相岩石组合,拉开了碳酸盐岩台地逆向的序幕。晚奥陶世末,黔中隆起、雪峰隆起相继形成,毕节—遵义—石阡—铜仁一线以南抬升遭受剥蚀,五峰组、龙马溪组地层缺失,中上扬子碳酸盐岩台地的演化迎来终结。     

有限元法油水两相油藏数值模拟研究

 研究了利用迦利金有限元方法模拟油藏中油水两相渗流问题,提供一种油藏数值模拟方法。研究方法从数学模型出发,严格推导了油藏油水两相渗流方程的有限元弱形式,在井边界处理及上游权选择等非线性处理方面给出了可行的策略。采用商业性有限元代码生成平台FEPG,生成六面体八结点有限元软件代码,模拟三维两相油藏的油水渗流规律。为验证有限元方法及软件的正确性,与基于有限差分的商业软件进行对比,结果表明有限元方法模拟计算结果有效可靠,同时网格弥散现象有所控制。     

基于改进势场法的移动机器人避障路径规划

分析了机器人路径规划方法中的人工势场法的不足,提出了改进势场法.该方法改进了斥力函数,增加了安全距离并将障碍物的影响距离根据障碍物的密集程度设置成一个动态值,并解决了抖动问题.针对局部极小问题采用虚拟障碍的概念,虚拟障碍是靠近局部极小点,用于把机器人从局部极小点区域驱逐出去,从而脱离局部极小并成功绕过障碍物到达目标点.改进势场法成功地应用于未知复杂环境下移动机器人的路径规划中,仿真实验证明了该方法的正确性和有效性.     

工业搬迁区常见乔木树种重金属累积特征分析

以沈阳市铁西工业区常见绿化乔木为研究对象,经野外采样和实验室分析,对8种植物的根、枝条和叶片内的4种重金属元素铜(Cu)、镉(Cd)、铅(Pb)和锌(Zn)的含量进行分析测试和统计学分析.结果表明,调查区域土壤中4种重金属的变异程度均较大,其中Cd的变异系数最大,为75%,其次为Pb,变异系数为54%,这与历史上该区域受工业活动影响程度较大有关.不同种景观植物根、枝条和叶片对重金属的蓄积能力差异显著(p<0.05),同种植物不同部位的重金属提取能力也有所差别.综合分析,对Cu、Cd、Pb和Zn 4种重金属蓄积能力均较好的植物为垂柳、旱柳、国槐和银中杨.     

基于压缩感知信号重构的间歇采样转发干扰对抗方法

间歇采样转发干扰是一种针对大时宽带宽线性调频(linear frequency modulation, LFM)信号的新型相干干扰样式,通过不同的参数设置可以形成逼真多假目标以及具有压制效果的密集假目标干扰。根据间歇采样转发干扰“存储转发存储转发”的干扰特点,给出了能量函数的定义,并根据目标回波信号和干扰信号能量函数的特征差异,提出了一种提取未受干扰影响的目标回波信号数据的方法;然后将其看作目标回波信号的压缩数据,利用其与解线调处理后的目标回波信号稀疏频域之间的线性关系,构建了压缩感知最小问题求解模型;最后,利用正交匹配追踪算法重构了目标回波信号,实现了对间歇采样转发干扰的抑制。蒙特卡罗仿真结果表明:通过设置合适的阈值,所提方法可以获得较好的干扰抑制性能和较高的抗干扰成功概率,并且不仅适用于中带LFM匹配滤波体制雷达,而且适应于宽带LFM去斜体制雷达。     

新型八取代基酞菁锌的合成与表征

首次使用苯二甲腈和硫酸锌反应合成新型的八取代基酞菁锌.合成方法:苯二甲腈和硫酸锌在DMF中搅拌恒温加热,并加入适量的催化剂1,8-二氮杂-双环(5,4,O)十一碳烯-7(DBU),反应完毕后,得到目标化合物.通过时产物进行红外、紫外可见光谱、荧光和X-RD的测试,表征其结构,从而证实产物就是目标化合物.     

基于信号重构的频谱弥散干扰抑制方法

频谱弥散(smeared spectrum, SMSP)干扰是专门针对线性调频脉冲压缩雷达的密集多假目标干扰。依据SMSP干扰信号的周期性特征,提出了一种基于信号重构的SMSP干扰抑制方法。首先,采用奇异值比谱法估计SMSP干扰的子脉冲个数和调频斜率,采用相关运算法估计SMSP干扰的脉冲前沿位置、幅度以及相位参数,得到重构的SMSP干扰。其次,将其从接收信号中减去即可达到抑制干扰的目的。最后,仿真结果表明,即使在较低的干信比和干噪比条件下,干扰抑制比仍可以达到20 dB以上,说明所提方法对SMSP干扰具有较好的干扰抑制效果。     

筛分和破碎工序对系统的影响浅析

在复合肥生产过程中,各工序之间相互影响,只有各道工序均正常运行才能保证整个生产系统稳定。分析了筛分工序对系统返料、成品粒度分布、造粒和系统投料量的影响以及破碎工序对造粒和产品外观的影响,并介绍了筛分和破碎工序日常维护经验。