集群政务专网业务需求分析与估算

建立了集群政务专网的业务需求预测模型,将政府部门分为业务量较大、中等和较小3个类别,分别分析和计算了其对应的业务带宽需求,为合理进行政务专网网络规划和建设奠定了理论基础。     

基于物联网的智能跑步计圈系统设计

针对传统比赛中人工计圈可能出现的漏计、错计等一些问题,设计了一种基于物联网云平台的智能计圈系统。系统采用物联网的结构模型,分别对感知层、网络层、应用层进行了设计。感知层使用语音感知的方式,收集运动员的数据并交给微处理器进行处理;基于TCP透传的方式,网络层采用GPRS模组把感知层采集的信息传输到应用层;应用层借助云平台对下层传来的信息进行加工处理并分析,最后将比赛信息在第三方平台上呈现。经测试表明:该系统受地域限制少、功耗较低、性能稳定、降低了人工计圈的一些问题,减少了裁判员的工作量,可广泛运用于学校、企业、政府机关等一些小型运动会上,在使用价值和市场价值方面具有一定前景。     

基于多主体建模的药品质量损失涌现模型

为深入研究药品生产过程中质量损失的演化机理,基于复杂适应系统(CAS)理论和CGP建模方法,先分析影响药品质量的因素,构建药品质量损失涌现模型,再利用Netlogo仿真平台,根据质量形成全过程的各个环节,动态模拟人、机、料、法、环、测6个方面的因素对药品质量损失涌现程度和趋势的影响,最后通过改变各因素对模型进行了基准模式和分析模式下的对比仿真。结果表明:药品质量损失是上述多种因素影响下的一种涌现现象,各种因素均会直接或间接影响其涌现的程度和趋势,不同因素对药品质量损失涌现的影响程度存在差异。     

高速实时可见光通信技术研究及应用

 介绍了可见光通信技术的发展历史及研究现状。基于带宽拓展技术搭建了1 W荧光型LED做光源、PIN光电二极管做探测器、单路速率610 Mb/s的实时传输演示系统，该系统在传输距离为6.2 m时的误码率为3.48×10^-5。在此基础上搭建了荧光型LED为光源、PIN光电二极管做探测器的、双向100 Mb/s无线光上网演示系统。     

民族认同对民族院校大学生孤独感的影响:学校归属感的中介作用

采用问卷调查法,对675名民族院校大学生进行调查,探讨学校归属感对民族认同和孤独感的影响,并基于学校归属感进行中介效应检验,以此构建三个变量之间的关系模型,探究促进民族院校大学生心理健康发展的机制.结果表明:民族认同感、学校归属感和和孤独感之间两两显著相关;民族认同感和学校归属感及其各维度,显著负向影响大学生的孤独感;民族认同感通过学校归属感影响大学生的孤独感水平.研究结果证实,学校归属感在民族认同感影响孤独感中起到完全中介作用的心理机制,为民族院校大学生心理健康教育提供了参考建议.     

温度和机械载荷联合作用下油田超深井中硬质涂层膨胀锥与套管的屈服挤毁压强及试验验证

在充分考虑温度载荷、机械载荷、硬质涂层膨胀锥硬度、套管硬度对膨胀锥与套管之间屈服挤毁压强影响的基础上,根据分形理论和接触力学推导出膨胀锥与套管之间屈服挤毁压强的计算公式.数值分析表明:膨胀锥与套管之间的屈服挤毁压强随最终温度、分形粗糙度、线膨胀系数、硬质涂层膨胀锥布氏硬度、中间主应力系数、套管壁厚的增大而增大;当分形维数从1增大时,膨胀锥与套管之间的屈服挤毁压强随分形维数的增大而减小;当分形维数增大到接近于2时,膨胀锥与套管之间的屈服挤毁压强随分形维数的增大而增大;随拉压强度比的增大,膨胀锥与套管之间的屈服挤毁压强减小.屈服挤毁压强的计算值与试验测试值之间的相对误差为-8.9253%～-0.9901%.     

远距离支援干扰下双隐身飞机自卫相参干扰对单脉冲雷达影响

以复杂电磁环境下双隐身飞机自卫相参干扰对抗单脉冲雷达为研究背景,针对单脉冲雷达角欺骗问题,提出了远距离多假目标干扰下双隐身飞机自卫相参干扰模型。首先构建双隐身飞机姿态敏感性模型,提取即时雷达散射截面序列,依据目标回波与干扰信号对应关系,建立复合等效信干比模型。在此基础上,采用脱靶与有效干扰最小即时距离对双机干扰模式下雷达角跟踪误差形成评判指标。仿真表明，该组网干扰模式使雷达角跟踪误差提高696.49倍,比单一干扰模式使单脉冲雷达角跟踪误差平均提高1.07倍,检验了组网复合相参干扰样式的有效性。     

考虑单元互测的测试性指标分配方法

测试性分配是将系统级测试性指标按照一定规则分配给各组成单元的过程。针对现有主流测试性分配方法未考虑单元之间的互测情形,导致分配结果不合理,尤其是部分单元分配指标虚高,难以实现或代价过高等问题,提出了在综合考虑单元故障率、故障危害度等多重影响因素基础上,进一步考虑单元互测因素的测试性指标分配方法。首先实施考虑多重影响因素的指标初次分配;然后基于单元测试性初步设计结果,实施测试性建模与分析,得到单元自检故障率与他检故障率;再利用这两个数据以及初次分配结果构造分配函数实施再次分配,进而得到最终的分配结果;最后应用该方法进行仿真和实例运算,证明了该方法的有效性和先进性。     

基于强化学习和共识融合的分布式协作频谱感知方法

在频谱感知中为了解决不同信誉用户网络节点之间的数据融合问题,提出了一种基于强化学习和共识融合的分布式协作频谱感知方法。该方法将每个感知用户认为是一个智能体(agent), agent通过强化学习算法从相邻节点选择合作用户进行共识融合,采用信誉值作为奖励,确保agent倾向于信誉高的节点进行融合,并同时降低恶意用户的信誉值,使其逐渐退出感知网络,最后采用一致性融合方法使整个网络达成共识,并与判决门限对比,完成协作频谱感知。仿真实验表明,该方法能够有效的识别恶意用户,并通过强化学习提高整个网络的感知性能,使协作频谱感知网络更具智能性和稳定性。