高阶SRC-KF SINS对准模型算法

基于SINS初始对准误差参数计算精度要求,利用Gauss-Hermite积分和Gauss-Lagerre积分数值逼近方法,证明了Bayesian最优估计理论的高阶球面径向联合积分数值逼近的五阶SRC-KF算法.通过状态向量坐标变换开展高阶球面径向数值积分逼近计算,根据获得2n2个球面径向采样点,利用高阶矩匹配方法设计采样点权值展开系统状态后验概率密度函数逼近计算,来达到非线性系统状态参数五阶SRC-KF最优估计算法高精度计算目的.采用四元数姿态建模方法构建新型SINS初始对准非线性误差模型,引入Lagrangian乘子算法计算四元数估计加权均值,最后利用SINS粗对准实验数据开展初始对准高阶SRC-KF模型算法仿真验证研究.通过UKF、CKF和五阶SRC-KF算法估计数据比较,五阶SRC-KF算法计算精度较高,数值计算稳定性好,验证了五阶SRC-KF算法的可行性及计算精度优势.     

一种宽带光纤拉曼放大器数值模拟的新算法

以后向泵浦的宽带光纤拉曼放大器为模型,基于平均功率的思想,运用矩阵迭代法模拟信号光和泵浦光在光纤中的传输特性,数值计算出拉曼增益曲线.这种算法结合了平均功率法的快速和矩阵迭代法的简单易控制的优点,在保证计算精度的情况下能提高计算速度.理论分析结果和实验结果均显示该算法可以准确模拟拉曼放大过程.该算法可以为设计制作光纤拉曼放大器提供参考.     

模糊小脑模型神经网络在多辊冷连轧机轧制力预报模型中的应用

针对宽带钢多辊冷连轧机组特点,为提高轧制力的预报精度,在结合传统轧制压力模型的基础上把模糊算法和神经网络有机结合,设计出基于模糊小脑模型神经网络的多辊冷连轧机轧制力预报模型.通过对传统轧制力模型计算值、小脑模型预报计算值与实测值进行对比分析可知,基于模糊小脑模型神经网络的多辊冷连轧机轧制力预报模型具有较高的计算精度,更适合于多辊轧机在线计算机过程控制的应用,满足现场在线生产的要求,取得良好的板形板厚控制效果.     

采用卷积神经网络的烟火智能识别算法

相较于传统烟火、烟雾检测,基于卷积神经网络算法的烟火检测具有更高检测精度和效率,提出基于改进YOLOv3算法的烟火识别方法,应用高斯参数设计损失函数并建立YOLOv3边界框模型,实现边界框置信度计算以减少负样本.为充分利用图像局部特征信息,对网络结构进行改进,以实际烟火现场图片为待检对象,完成烟火识别过程计算.结果表明,与基础YOLOv3对比,本研究提出的改进YOLOv3算法平均精度提高5.5%,该方法有助于提升智能烟火预警、人员救助和险情跟踪作业水平,最终提升事故灾害应急和管理能力.     

基于微分进化算法的导弹起飞质量优化设计

为快速准确地计算导弹起飞质量,对优化算法进行了研究,提出了基于微分进化算法的导弹起飞质量设计方法.以单室双推力固体火箭发动机类型的导弹起飞质量作为算例进行了优化设计.确定了设计变量及约束条件,建立了导弹起飞质量优化模型.根据优化模型选取微分进化算法中的种群规模、最大进化代数等参数,最终通过不断迭代获得最小起飞质量.优化结果显示,与遗传算法相比,微分进化算法在导弹起飞质量计算方面具有更快的收敛性和更高的计算精度.     

基于遗传算法的TOPMODEL参数优化

模型参数的确定是模型研制与应用成功与否的关键.一般采用人工经验率定和自动率定两种方法来确定.遗传算法和一般的优化算法不同,它具有全局寻优能力,是一类优秀的非线性函数优化算法.利用遗传算法来进行TOPMODEL参数优化,并和人工率定的计算结果作了简要的对比,明显地显示该方法的优点.采用遗传算法所得到的精度较高,可以类推到其他水文模型的参数优化中去.     

桁架式可展开天线反射面精度试验

为了验证一种桁架式可展开天线结构设计方法的正确性,制作了一个口径为2 m的天线模型,设计了由上部中心立柱加三支杆悬挂支撑天线的试验悬挂方案,用基于PhotoModeler软件建立的摄像测量系统对天线抛物面反射面进行精度测量,将测量数据带入基于浅壳理论推导出的精度计算方程计算反射面误差.模型的反射面精度与设计值接近,表明该结构设计方法适合于设计更大口径的该类型天线.设计制作了6 m×2.8 m口径的天线,并对此天线进行了两种姿态下的展开精度试验,精度测量结果表明反射面精度符合设计要求.     

基于二次场算法的大地电磁二维有限单元法正演

推导了同时考虑电阻率与磁导率变化的大地电磁二维方程,并应用有限单元法进行数值模拟.为了提高计算精度与效率、简化计算节点生成,采用格林定理处理二次场方程源项,并设计实现了一种基于二叉树结构的收缩网格剖分算法;采用基于最少填入元思想的稀疏矩阵符号分析方法,实现了稀疏线性方程组的LDLT求解.利用二次场算法进行模型试算,结果表明所采用的新计算方法大大减少了计算单元数量,提高了计算精度与效率.     

基于Kriging代理模型的苯乙烯流程优化

针对苯乙烯工艺流程的设计及控制复杂性,使用Kriging代理模型方法,对由Aspen plus构建的苯乙烯工艺流程模拟系统进行建模,并且使用分布估计算法对目标函数进行优化。结果表明,基于Kriging模型的分布估计算法,在保证较高精度要求的前提下,明显减少了计算时间,有效地化解了精度和效率之间的矛盾,具有理论意义及实用价值。     

数控仿真中切削面计算的并行化研究

针对高离散精度模型与刀具包围体进行切削计算的情况,由于三维图像重建的计算量大,基于传统CPU实现的数控加工仿真系统不能满足实时性的三维绘制。本文利用GPU的并行性特点,提出并行方式数控仿真切削面显示算法:通过线程并行处理基于MC算法的实体构造模型中体素与刀具包围体的切削计算,根据切削后体素角点信息和边的状态查找建立的构型索引表和交点数目索引表,加速数控仿真切削面的提取,从而提高三维图像的绘制速度,满足实时性显示要求。     

移动云计算之Android餐饮服务系统开发

移动云计算之Android餐饮服务系统发挥Android系统的富有创造力和想象力的“云”应用开发,实现一套Android 客户端软件和完善的后台服务功能来完成餐饮服务功能.该系统主要包括后台数据库服务器、Web服务器、无线网络、Android前端等部分.客户端Android系统智能手机具有前端处理与计算能力,而且通过无线网络访问Web服务器.如果需要数据访问,则访问后台数据库.介绍了该系统系统架构的设计与搭建、技术选型、后台数据库的设计与实现、基本实用的餐饮服务功能的分析、设计与开发.     

道路平面线形设计对象模型

以计算几何，微分几何，数据结构理论为基础，动用面向对象技术思想，探寻了道路平面线形设计的特点，分析了现有国内道路软件平面设计对象模型的局限性，提出了道路线形平面设计对象模型。本模型首先建立道路中心线设计对象模型，然后以此为依托，利用平面法向曲线原理，运用层次分析法，建立了中央分隔带模型，边线模型，机非分隔带模型，交通岛模型，雨水口模型等。     

DroidDetector: Android Malware Characterization and Detection Using Deep Learning

Smartphones and mobile tablets are rapidly becoming indispensable in daily life. Android has been the most popular mobile operating system since 2012. However, owing to the open nature of Android, countless malwares are hidden in a large number of benign apps in Android markets that seriously threaten Android security. Deep learning is a new area of machine learning research that has gained increasing attention in artificial intelligence. In this study, we propose to associate the features from the static analysis with features from dynamic analysis of Android apps and characterize malware using deep learning techniques. We implement an online deep-learning-based Android malware detection engine(Droid Detector) that can automatically detect whether an app is a malware or not. With thousands of Android apps, we thoroughly test Droid Detector and perform an indepth analysis on the features that deep learning essentially exploits to characterize malware. The results show that deep learning is suitable for characterizing Android malware and especially effective with the availability of more training data. Droid Detector can achieve 96.76% detection accuracy, which outperforms traditional machine learning techniques. An evaluation of ten popular anti-virus softwares demonstrates the urgency of advancing our capabilities in Android malware detection.     

动视觉原理在公路线形设计中的应用

在运动和静止状态下,驾驶员的视觉心理有很大差异。根据驾驶员的动视力、动视野与行驶速度的关系,分析了驾驶过程中驾驶员的动视觉特点。基于驾驶员动视觉的直线长度、平曲线、平面线形组合、平纵组合等公路线形参数,提出了满足动视觉特点的直线长度的合适范围、满足视觉条件的平曲线半径计算公式以及平纵设计中应该注意的问题。     

高校移动学习智能终端平台的设计与实现

设计了一个高校移动学习系统,该系统以基于Android的移动学习终端为载体,借助统一教育资源平台的支持,实现学习者能够随时随地获取信息,进行信息处理和交互会话,将高校学生的学习时间和学习地点无限扩展。其主要功能模块包括教育资源在线阅读智能检索子系统、移动学习邮箱交互子系统、基于Socket的移动学习小组子系统和基于移动WebService的学习资料库子系统。     

一种安卓系统手机恶意软件链接串行联合检测方法

恶意软件链接将给人们的财产甚至生命安全带来极大威胁.为了保障移动终端通信的安全性,提出了一种安卓系统手机恶意软件链接串行联合检测方法,该方法设计了基于域名的黑白名单检测模块、敏感关键词检测模块及基于逻辑回归算法的检测模块.逻辑回归检测模型基于6种链接特征构建;3个检测模块以串行的方式递进工作,一旦得出检测结论即终止本次检测.实验测试结果表明,该方法可有效识别安卓系统手机恶意软件下载链接,检测准确率达98.5%以上;且检测速度较快,一个典型链接的平均检测时间约0.181 s.     

基于蓝牙4.0温湿度的监测

为解决传统PC 机等电子设备不易携带且读取精度不高的问题, 结合最新的低功耗蓝牙4. 0 技术与Android移动终端, 设计了温湿度监测、数据传输和数据显示系统。该系统以NRF51822 低功耗蓝牙模块为核心, 对SHT20 传感器末端的温湿度进行采集, 利用Android 移动终端对数据进行读取并显示。相比于传统的PC机监测, Android 移动终端更加方便、快捷。     

Android软件安全攻防对抗技术及发展

Android占据着移动互联网智能操作系统的主导地位,系统高度开放性和广泛普及性使其面临严重的安全挑战.文中从技术的角度探讨Android软件安全渗透攻击与加固保护技术的最新研究方向和成果,阐述了Android软件渗透攻击典型技术和手段.从保护加固系统性分类归纳Android软件安全问题解决的关键技术并展望了未来Android软件安全领域的发展方向.      

基于Android的移动警务系统开发

本文基于Android系统开发,实现一套Android客户端软件和完善的后台服务功能来完成警务系统功能。该系统主要包括后台数据库服务器、WEB服务器、无线网络、Android前端等部分。客户端Android系统智能手机具有前端处理与计算能力,而且通过中国移动无线网络访问WEB服务器,如果需要数据访问,则访问后台数据库。本文介绍了系统架构的设计与搭建、技术选型、后台数据库的设计与实现、基本警务服务功能的分析、设计与开发。     

基于Android移动终端的车辆导航地图匹配算法研究

基于Android移动终端设计了一种基于路网拓扑结构的地图匹配算法,将地图匹配分成定位数据预处理、确定车辆所在路段、确定车辆匹配位置和出错检测等4个相对独立的过程.算法在过滤掉异常定位数据后采用航位推算进行补偿,使用考虑距离和方向两种要素的加权评估模型确定匹配路段,在确定匹配位置时对常用的垂直投影进行改进,得到一种优化方法.结果表明,该算法具有较高的路段识别正确率,优化方法相对于垂直投影法在位置精度上有所提高,地图匹配效果好.