面向车联网边缘计算的智能计算迁移研究

为了满足车联网中车载任务所面临的服务迁移时间优化与边缘设备的资源负载优化需求,提出了一种面向车联网边缘计算的智能计算迁移方法（intelligent computingoffloading method,ICOM）.首先构建了车联网边缘计算系统资源模型、执行时间模型、边缘设备负载均衡模型;然后利用非支配排序遗传算法（non-dominant sorting genetic algorithm,NSGA-II）实现了对车载计算任务的迁移时间和边缘设备的负载均衡进行联合优化,从而为车载计算任务找到有效的计算迁移策略;最后根据多目标决策准则（multi-criteria decisionmaking,MCDM）和逼近理想解排序法（technique for order preference by similarity to anideal solution,TOPSIS）选择出最优的计算迁移策略.实验结果表明,ICOM方法能够使车载计算任务在期望时间内完成,同时也保证边缘设备的负载均衡.     

基于有限时间LaSalle不变集的PMSM混沌控制

为有效地抑制永磁同步电动机系统的混沌行为,基于有限时间理论和LaSalle不变集定理设计了一种自适应控制器。分析了永磁同步电动机系统的混沌动力学特性,确定了系统处于不同运动状态的参数域;在理论上证明该控制器能够在有限时间内稳定到平衡点且能自动跟踪系统平衡点;仿真实验证明,该控制方案形式简单,快速性更好,稳定性更高。研究结果对保证永磁同步电动机的稳定运行具有重要意义。     

基于LMKL和OC-ELM的航空电子部件故障检测方法

针对航空电子部件故障样本获取困难以及检测准确率不高的问题,提出基于局部多核学习(localized multiple kernel learning, LMKL)和一类超限学习机(one-class extreme learning machine, OC-ELM)的故障检测方法。仅运用正常状态的小样本数据,给出了LMK-OC-ELM的数学表达形式,并在不同的门模型下推导了LMK-OC-ELM中局部核权重的优化方法;在获取局部核权重的基础上,定义了离线故障检测所需的统计检验量与阈值,以便工程实现。将所提方法应用于某型接收机,结果表明,在训练时间可控的前提下,与4种常见的一类分类(one-class classification, OCC)算法相比,所提方法可均衡地提高召回率、查准率和特异度,以LMK-OC-ELM-sig为代表,其在F1、曲线下方面积(area under curve, AUC)、G-mean和准确率4个指标上,比最近提出的局部多核异常检测(localized multiple kernel anomaly detection, LMKAD)方法分别提高了1.60%、1.57%、1.53%和2.23%。     

基于高维特征选择的跳频电台细微特征识别

将高维特征用于跳频电台细微特征个体识别具有很大优势,为了增强对跳频电台的分类识别能力,需要增加特征类型和维数,提高特征集的表征能力,但同时会引入大量冗余特征,导致分类器计算时间过长,分类正确率降低。为了降低高维特征集维数,首先采用相关性快速过滤特征选择算法,删除高维特征集中的不相关冗余特征,得到最优特征集。然后利用经过参数优化的支持向量机(support vector machine, SVM)分类器进行训练分类。实验表明,所提算法能够对高维特征集进行合理的降维,提高了SVM的分类器的分类性能,在保证分类正确率的基础上,降低了运算量,提高了跳频电台细微特征识别的时效性。     

对称降冰片二烯二羧酸二酯的高选择性单水解

半酯是有机合成中非常重要的中间体,大体积对称二酯的选择性单水解高产率制备半酯的研究具有重要意义.本研究采用THF、DMSO、CH3CN作为共溶剂,在0℃碱溶液中将对称结构的降冰片二烯衍生物进行选择性单水解反应,考察了三种共溶剂比例、不同碱及碱的用量对水解反应的影响.结果表明,当共溶剂与H2O体积比为1∶10的情况下,T...     

An efficient algorithm to generate candidates in discovering frequent episodes

0 IntroductionData mining is widely used in many research fieldssuch as decision supporting systems[1], bio-informationanalysis[2]and knowledge engineering[3-5]. Most data col-lected from scientific experiments or telecommunicationnetworks have inherent sequential nature inthemand canthus be abstractly viewed as a sequence of events . Onebasic problemin miningsuchevent sequencesis discoveryof recurrent combinations of events , which are calledepisodes. Once frequent episodes are discovered,rul…     

Temperature modeling and control of Direct Methanol Fuel Cell based on adaptive neural fuzzy technology

Aiming at on-line controlling of Direct Methanol Fuel Cell （DMFC） stack, an adaptive neural fuzzy inference technology is adopted in the modeling and control of DMFC temperature system. In the modeling process, an Adaptive Neural Fuzzy Inference System （ANFIS） identification model of DMFC stack temperature is developed based on the input-output sampled data, which can avoid the internal complexity of DMFC stack. In the controlling process, with the network model trained well as the reference model of the DMFC control system, a novel fuzzy genetic algorithm is used to regulate the parameters and fuzzy rules of a neural fuzzy controller. In the simulation, compared with the nonlinear Proportional Integral Derivative （PID） and traditional fuzzy algorithm, the improved neural fuzzy controller designed in this paper gets better performance, as demonstrated by the simulation results.     

基于损伤原理的搅拌桩复合地基加固区变形分析

对搅拌桩复合地基加固区在柔性荷载作用下的性状进行了分析,将复合地基的沉降分为加固区的压缩变形和下卧层的压缩变形,加固区的压缩变形又分为桩体的压缩变形和加固区桩间土的压缩变形.从受力平衡的角度出发,将加固区的受力状态分为桩体和桩间土的受力平衡,并引入损伤理论将其与传统的计算方法相耦合,建立了以加固区桩体损伤变形为主要因素之一的加固区压缩变形计算模式,并用实例验证了该模型的可靠性.     

单片机多机串行通讯的设计

介绍MCS-51单片机所构成的主从式多机型结构的串行通讯原理及通讯软件的设计方法,并给出原理图及通讯软件程序和流程图。     

接种密度对Vero细胞在微载体表面生长的影响

研究了接种密度对Ｖｅｒｏ细胞在微载体表面生长行为的影响,发现培养过程中所获得的细胞最高密度随接种密度的增加而有所提高,当细胞的表面接种密度高于１．０×１０＾５ｃｅｌｌｓ／ｍｇＭＣ时,因贴壁后细胞扩展受到限制而不利于进入对数生长期。就整个Ｖｅｒｏ细胞培养过程,适宜的表面接种密度为３×１０＾－４－７×１０＾４ｃｅｌｌｓ／ｍｇＭＣ,此时可以获得较高的比生长速率和细胞增殖倍数。