智能建筑中谐波畸变的检测与防范

智能建筑三A系统(设备自动化系统、办公自动化系统、通信自动化系统)中大量自动化设备需要高质量的电源,但同时其中相当数量的设备由于具有非线性负载特性,又是引发谐波畸变的扰动源。因此对智能建筑中的自动化设备所产生谐波的检测是一项重要工作,它对谐波畸变的危害性分析和防范有着重要意义。     

地质雷达在隧道衬砌检测中的应用

隧道施工完成后用常规方法很难对衬砌质量作出系统评价,地质雷达检测以其精度高、快速、无损检测等优点,是近年来发展较为迅速、效果较为显著的隧道衬砌检测方法之一。本文介绍了天线中心频率的选择并通过对几幅典型雷达图像进行分析,介绍了不同的目标特征体在地质雷达剖面上的反映。     

基于FPGA的氯离子浓度自动控制系统的设计

在湿法冶锌工艺中氯离子的浓度严重影响着冶锌工艺,目前市场上采用的除氯法效果不是很好。本文探讨了以新的离子交换树脂除氯法为基础,采用FPGA为控制核心进行在线检测与实时控制,以应用较为广泛的CAN总线作为通讯模式,解决了工业除氯效果不佳故障率低。     

高光谱成像技术用于肝切片癌变信息的提取

利用自主研发高光谱成像仪,展开了对肝癌组织切片的检测研究。实验过程中采集25例肝癌病理切片,每例切片选择3个视野进行分析,每个视野均包含了肿瘤细胞、正常细胞及淋巴细胞。采集的高光谱图像数据合成假彩色图像中,正常细胞区域呈黄绿色,肿瘤细胞区域呈浅紫色,淋巴细胞呈黑紫色。对特定波长图像进行相减、相除多光谱融合处理后,正常细胞区域亮度较大,肿瘤细胞区域呈暗色。对高光谱图像数据进行光谱解混合运算后,正常细胞和肿瘤细胞区域的颜色呈现明显差异。以上结果表明,从肝癌切片高光谱图像数据中可获取一定的癌变信息,为病理人员诊断肿瘤提供一种有效辅助手段。     

适用于地毯编织图像处理的误差扩散改进算法

常规误差扩散方法会导致图像细节轮廓损失问题,为满足地毯编织图像处理中对图像细节处理的要求,本文提出一种基于HVS模型及边缘检测的像素点误差扩散半色调算法。该算法首先对图像进行边缘检测处理,提取图像的边缘点信息,然后采用基于HVS模型误差扩散系数对图像进行误差扩散处理,处理过程中对于边缘点不进行误差叠加,以保留图像边缘信息。仿真结果表明该算法能够更好地减少图像细节损失,保留图像细节信息,进而满足地毯编织图像处理的需要。     

网络入侵检测技术研究

入侵追踪系统是在网络上自动发现攻击者真实位置的系统,可以揭穿地址欺骗等攻击者常用的手段。本文介绍了入侵检测系统的概念,分析了入侵检测系统的模型;并对现有的入侵检测系统进行了分类,讨论了入侵检测系统的评价标准,并分析了一些入侵检测系该的不足,提出将防火墙、漏洞扫描等与入侵检测系统相结合,可以进一步提高入侵检测系统的性能。     

CdSe量子点作探针共振瑞利散射法测定葡聚糖硫酸钠

在乙酸-乙酸钠缓冲溶液中,以巯基乙胺为稳定剂在水相中合成CdSe量子点,巯基乙胺自组装在量子点的表面葡聚糖硫酸钠（Dextran Sulfate Sodium,简称DSS）靠静电引力及疏水作用力结合形成粒径较大的聚集体,这种聚集体的形成导致共振瑞利散射（Resonance Rayleigh Scattering RRS）强度显著增大,最大散射峰位于536nm．同时二级散射（second-orderscattering SOS）和倍频散射（frequency-doublingscattering FDS）的强度也显著增强,最大散射峰分别位于785nm、290nm．其中,RRS方法有较高的灵敏度和较低的检出限,它的线性范围为0．012～1．0μg·mL^-1,检出限为3．68ng·mL-1．从而建立用CdSe量子点作为探针RRS法测定葡聚糖硫酸钠的灵敏度高,简便、快速的新方法．应用于尿样的测定结果令人满意．     

基于数据挖掘关联规则Apriori改进算法的入侵检测系统的研究

在众多的关联规则挖掘算法中,Apriori算法是最为经典的一个,但Apriori算法有以下缺陷：需要扫描多次数据库、生成大量候选集以及迭代求解频繁项集。因而提出了一种新方法,使Apriori算法产生的候选项集再通过数据库查找是否为频繁项集,从而提高算法的效率。最后针对入侵检测系统形成关联规则。实验结果表明,改进后的算法...     

基于PSO-SVM的光伏阵列故障检测与分类

光伏阵列故障的精确检测是提高光伏电站运行可靠性和安全性的重要因素之一。本文提出了粒子群优化支持向量机(Particle Swarm Optimization-Support Vector Machine, PSO-SVM)的光伏阵列故障检测与分类的方法。分析了光伏阵列输出特性和故障类型,选择合适的特征向量及归一化方式。选用径向基核函数优化模型结构,并利用PSO算法对参数进行寻优,提高模型精确度。结合实验平台,获取光伏阵列正常工作和8种故障状态的实测数据,随机划分为训练集和测试集,并建立PSO-SVM故障检测与分类模型。实验表明应用本文模型进行故障检测准确率达99.89%,分类准确率达98.68%,优于BP (Back Propagation)神经网络以及决策树的检测和分类结果。     

完善我国行政检举体制的理论思考

在政治架构中,行政检举作为监督制度的重要组成部分,对于抑制公共权力组织和上级官员的腐败、将公共权力纳入到法治框架内的作用是非常显著的。但是现实情况检举面临很大的困境。检举的本质是公利与私利之间的冲突,而要走出困境,完善我国的行政检举体制,对我国古代政治体制带来的启示与不同学派提出的政策建议进行有益的理论思考则是必要的。