基于嵌入式的食品中重金属光电检测系统设计

基于光电传感方法和MSP430单片机控制技术实现对食品中的重金属进行快速检测。介绍了光电传感检测方法的基本原理和系统光控制电路设计,使光强按照不同波长自动调整到最佳状态并稳定不变,解决了传统分光检测系统在恶劣环境条件下性能下降的问题。实验对比分析说明,该检测系统具有良好的准确性和可靠性,可对现场食品样品进行快速粗筛,节省了测试时间。     

论庙际网络、社会资本与两岸关系———以泉州天后宫为例

改革开放后泉州天后宫与闽台妈祖庙以及其他宫庙之间构建起密切的关系网络。通过获取蕴藏于庙际网络中的社会资本,泉州天后宫进一步巩固了它在闽台妈祖信仰圈中的中心位置。由于庙际网络是通过信众间的往来构建起来的,庙际网络在给宫庙带来社会资本回报的同时,也很自然地惠及两岸信众,由此促进两岸关系的发展。     

基于A适应遗传算法的无线传感网络节点布局优化

无线传感器网络的传感节点布局优化,直接关系到无线传感器网络覆盖率的提高。文中提出自适应遗传算法求解无线传感器网络覆盖率优化问题。自适应遗传算法的编码方式是传感器节点二维坐标的二进制表达式,交叉方式为字符串整体交叉,变异方式为位变异,交叉概率和变异概率根据个体适应度自动重构。仿真实验结果表明,自适应遗传算法有效解决了无线传感器网络节点布局优化问题。与传统遗传算法相比,本算法进化收敛速度快,网络覆盖率显著提高。     

六维力压电天平研制与静态性能测试研究

风洞天平是空气动力学试验的重要测力装置,针对压电天平动态响应速度快、跟随特性好、结构简单、量程范围大的特点,研制了一种可应用于风洞试验中动态气动荷载测量的压电天平.对压电天平的静态校准方法进行了研究,推导出其校准公式.在风洞天平校准台上,完成了压电天平的静态单分量校准与复合加载试验,得到压电天平的标定矩阵,压电天平的非线性误差和重复性误差分别为0.06%、0.19%,最大向间干扰1.94%.对试验结果进行误差分析,给出了压电天平测试系统的不确定度.试验结果表明:压电天平主要性能指标良好,满足测试精度要求.     

基于时空特性的短时交通流预测模型

根据交通流的历史周期性和空间相关性,文中综合SARIMA模型在历史周期性预测上的优势和RBF模型在空间相关性预测上的优势,提出了SARIMA-RBF模型.该模型采用SARIMA模型通过历史数据预测下一时刻的交通流,然后将预测值与该点上下游关联的交通流数据相结合,采用RBF神经网络模型得出输出值,并将该输出值作为SARIMARBF模型对下一时刻交通流的预测结果.实验结果表明,该模型因同时考虑了交通流的历史周期性和空间相关性,相比SARIMA模型和RBF模型具有更好的交通流预测效果.     

金矿浮选回收率预测模型

浮选回收率是金矿选矿过程重要的生产指标,目前主要是通过人工化验的方法检测获得,人工检测周期较长,造成金矿厂不能及时把握浮选工艺水平.在大量现场生产数据的基础上,分别采用多元线性回归和BP神经网络的方法,建立了金矿厂浮选回收率的预测模型.预测误差分析表明,BP神经网络预测模型能较好地预测金矿厂的浮选回收率,当预测相对误差在±3%范围内时,模型的预测精度达到91%,对于实际生产具有良好的参考作用.     

发动机动态特性组合神经网络建模新方法

针对现有发动机组合神经网络建模方法对不同数组结构的样本数据泛化能力较差的不足,提出一种多步线性插值法的组合神经网络建模方法. 该方法基于有限元建模思想,以具有丰富样本数据的某一维输入量构造网格线,对多维输入样本空间进行划分. 在网格线上,样本数据按照BP算法对网络模型进行训练,得到高精度神经网络函数,而在网格线中间,所求输出根据相邻的两条网格线的神经网络函数进行多步线性插值. 与传统组合神经网络建模方法的对比结果表明,在处理不同数组长度的多维发动机动态特性试验数据方面具有很好的适应能力.      

BAM神经网络的稳定性分析

本文研究了BAM神经网络的稳定性问题,通过构造新的Lyapunov泛函,给出了此类系统平衡点渐近稳定的充分条件,并举例说明了结果的有效性和保守性.该充分条件对丰富和完善了神经网络的稳定性理论体系,具有积极的意义.     

网络传感器阵列目标定距定向的影响因素研究

基于声阵列信号时延估计、双曲线目标定位方法,推导了平面任意三元阵目标定向、定距计算公式,并采用该公式对声传感器阵列定位应用中的时延估计误差、阵列孔径大小、阵元布放误差等因素造成的目标定距、定向误差进行了计算和分析研究. 计算结果表明:在同样的初始误差条件下,采用大孔径阵列可以显著降低定距及定向误差,且定向精度的需求比较容易满足而定距精度的需求较难满足.      

一种无线视频传感器网络的协同目标追踪算法

无线视频传感器网络由嵌入摄像感知装置的无线传感器节点组成。节点可以获得图像视频等更加直观的客观物理量,通过参数标定直接获取目标位置坐标,实现快速精准的目标定位。相比传统传感器网络, WCSN使得目标跟踪内容更加丰富。基于WCSN的特点,提出了运动趋势动态分簇目标追踪算法。该算法在网络中形成一个动态簇,根据目标的移动而动态更新簇内成员,选举新簇头对目标进行追踪,直到目标走出监测区域。仿真实验结果表明,WTDC算法较传统目标追踪方法计算简单、效率更高。