利用证据神经网络的多分类器系统构造

为了充分利用数据信息进而提高分类正确率,提出一种证据神经网络的分类器,并据此构造了多分类器系统。首先将训练数据中的含混数据视为新类别——混合类,将原始的训练数据重组成含有混合类的训练数据,然后使用证据神经网络分类器系统用重组后含混合类的训练数据进行训练,对分类输出进行证据建模,并使用多种不同的证据组合规则实现多分类器融合。采用人工数据集和UCI数据集进行对比实验,结果表明:与其他采用神经网络的多分类器系统相比,采用证据神经网络的多分类器系统能有效提高分类正确率;在数据集Magic 04和Waveform2上,采用提出的多分类器系统比采用投票法的神经网络多分类器系统的分类正确率分别提高了6%和10%左右。     

超密集部署下绿色能源感知的用户关联算法

为了降低网络能耗,实现5G绿色蜂窝网络,考虑电力能源和绿色能源同时供电的混合能源供应的超密集异构网络模型.为了更准确地模拟密集部署下基站与用户之间的信道衰落,采用5G中的双斜率路径损耗模型对大尺度信道衰落进行建模,并在此模型下提出一种改进的基于绿色能源感知的自适应用户关联算法.该算法为基站设置优先级和权重因子,用户根据基站的优先级和权重因子自适应地调整自身的关联策略,并结合资源分配完成用户关联过程.仿真结果验证了所提算法在能耗和能效方面的优越性.     

基于DSP的Sobel算子边缘检测算法的实现

提出了一种基于DSP的边缘检测算法的实现方案,给出了以TMS320DM642为核心处理器的系统硬件设计框图,分析了图像信号采集、处理以及输出三个软件任务线程.实验结果表明:该系统设计简单、运行稳定,充分利用了DSP强大的数据处理能力,满足实时性要求,并且获得较好的边缘检测效果.     

直达声场试验平台的数值仿真方法研究

为了指导直达声场试验平台搭建,以替代成本较高的混响室试验,提出了一种速度边界等效扬声器声源的方法,并基于该等效方法建立了直达声场有限元模型,比较了不同区域内声压级响应,并与混响声场进行对比.研究表明,速度边界等效方法能准确模拟扬声器的指向性以及声压级响应,基于该方法建立的直达声场模型在靠近声场中心区域内响应结果与混响场吻合,能为直达声场试验中的可靠试验区域选取提供参考.      

细胞动作电位的线性重建

在强噪声干扰下恢复有阶跃点的奇异波形,并检测其参数在生物医学工程中具有重要的意义．利用矩形波重建方法,将带噪声动作电位信号通过低通滤波器建立相应的矩形波,然后再采用计算机辅助设计法设计一个波形形成数字滤波器,使矩形波通过此滤波器后重建出纯净的细胞动作电位．结果表明,这种方法能有效滤除光学采集动作电位上叠加的白噪声,从而实现无损检测．     

含吡啶基或苯基N,O-二齿配体化合物的合成

以2-甲基吡啶和N,N-二甲基邻甲苯胺为起始原料,经正丁基锂去氢后与不同的酮或苯甲醛加成,然后水解,进而合成一类含N,O-二齿配体化合物,该方法反应条件温和,后处理简便,产率高,并通过1H NMR和13C NMR对产物进行了分析和表征.     

边支承现浇混凝土蜂窝式空心双向板试验

为了研究周边支承的现浇混凝土蜂窝式空心双向板的受力与变形性能,进行了竖向均布荷载作用下4 m×4 m柱网、板名义厚度为90 mm的模型试验,并用弹性有限元法对试验模型进行了分析.试验结果表明,该板受力的全过程可分为未裂、带裂缝工作和破坏3个阶段.边梁跨中位置处板的顶面首先开裂,随后中心位置处板的下面出现裂缝.钢筋的屈服顺序为先支座负弯矩钢筋,后跨中的正弯矩钢筋.板在破坏前,底面的裂缝发展很充分,显示了板具有很好的塑性变形性能,板最后的破坏机构完全符合塑性铰线理论,并有足够的承载力.有限元分析结果表明,板在未裂阶段的理论变形与试验观测结果符合很好.建议现浇混凝土蜂窝式空心板可参照弹性薄板理论进行分析.     

复杂配电系统的可靠性评估

提出了一种将最小路法和等值法结合的复杂配电系统的可靠性评估算法。该算法首先通过对网络的分层处理,应用可靠性等值原理将复杂配电系统逐步等值为简单的辐射形配电网,再应用最小路方法计算方法的可靠性指标,从而提高了评估效率。实例计算验证了该方法的有效性。     

超密集部署下基于双向干扰图的资源分配算法

针对超密集部署时小小区用户之间在资源复用模式下将产生强烈干扰的情况,提出采用双向干扰图的方法建立小小区用户间的干扰模型,并在此基础上设计了基于势博弈的资源分配算法.为减小资源分配过程中的计算开销,同时进一步抑制干扰,提出了资源分配效用矩阵和效用值更新方法,在算法执行过程中对资源块状态进行分类,减少小小区用户在博弈策略空间中的尝试次数.仿真结果表明:与原博弈算法相比,提出的算法在保证蜂窝用户服务质量的条件下,进一步提高了系统容量,同时明显提升了边缘用户可获取的速率,大幅降低了计算复杂度.