切换网络下加速分布式在线加权对偶平均算法

研究了切换网络下加速分布式在线加权对偶平均算法,提出了A-DOWDA算法。首先利用加权因子对对偶变量进行加权,其次在有向切换网络是周期强连通,且对应的邻接矩阵是随机的而非双随机的条件下,加速了算法的收敛速率,最后通过数值实验验证了算法的可行性。     

基于视觉相关性的无线多媒体传感器网络节能策略

针对资源受限的纯相机无线多媒体传感器网络的能量消耗问题,改进了视觉相关性算法,并提出了一种新颖的基于视觉相关性的完全分布式节能策略.首先,根据视觉相关性系数算法计算相机的视觉相关性系数向量;其次,利用视觉相关性系数向量得到相机的竞争筹码并以此确定相机的角色;然后,运行两个并行且相互交互的操作:簇头相机根据簇头权重向量确定下一跳并完成路由建立;非簇头相机计算亲密度向量并且得到自己的簇ID.最后,实验结果表明本文提出的节能策略能有效地延长资源受限无线多媒体传感器网络的生命周期.     

含分布时滞的变系数退化微分系统解的稳定性

利用Razumikhin定理讨论一类含有分布时滞的变系数退化时滞微分系统解的稳定性,建立了零解稳定性的判定定理.     

基于DSP和CPLD的数粒机计数系统设计

为提高数粒机的的计数速度和精度,设计了一种计数系统。该系统以光电传感器作为检测机构,使用CPLD、DSP双核控制系统,采用多通道相互独立、并行采集的工作方式。系统可实现颗粒药品包装前的计数,并在一定程度上进行残缺药品的检测与识别。理论上每通道计数速度可达3 000粒/min以上,实际计数速度为1 000粒/min左右。对药品直径在3~20 mm的不规则物体均可实现准确计数。     

分布式资源环境下基于云服务的设计知识服务资源平台

 为高效地解决分布式资源环境下产品设计中的技术需求问题，开发了一种利用互联网、基于云服务的产品设计知识服务资源平台。依据现代产品设计和知识服务的特征，设计了资源平台的知识服务流程及其体系架构与功能，采用JAVA、J2EE技术和HTTP/Web Service/JSON技术实现了资源平台的构建，资源平台由基础支撑层、服务平台层、功能层和用户层等构成，其主要功能包括用户功能、管理功能、IOS/Android接入功能以及第三方平台入驻功能。以“滑动轴承磨损试验”技术服务为例简述了资源平台的应用全过程，持续2年的应用结果表明分布式资源环境下基于云服务的设计知识服务资源平台具有显著的可靠性和实用价值。关键词设计知识服务；资源平台；分布式资源环境；产品设计     

基于压缩感知的心电信号稀疏采样与重构算法

实时心电监测的数据量过大，给系统的传输和存储带来很大压力.为降低采集端的功耗，达到既减轻采样复杂度又降低传输数据量的目的，使用压缩感知技术对心电信号进行压缩采样及重构.以信号重构时间和重构误差为关键指标，研究不同重构算法和小波基的性能表现.结果表明，当压缩率在30%以内时，基追踪作为信号重构算法的百分比均方根差小于4%，同时其重构耗时最短;当压缩率在70%以内时，子空间追踪的误差小于10%，且始终保持较低的重构耗时.最优小波基往往和具体压缩率有关.     

便携式电务基础数据采集系统研究

对电务基础数据采集现状进行了分析,研究了在GPS定位技术支持下的便携式电务基础数据采集系统,包括系统软硬件设计、功能实现。     

海堤渗压神经网络分布模型的建立及规律分析

为有效揭示海堤渗压的分布特征,掌握其在临海工作环境下的特殊规律,在利用神经网络建模优点的同时,采用多测点渗压监控信息,并将测点坐标因素加入到输入层,综合前期潮位因子、积分型降雨因子、时效因子,形成海堤渗压神经网络安全监控分布模型结构,以实测信息进行建模训练计算;在获得合理训练结果基础上,根据输入层因子补充插入坐标样本,获得不同位置的渗压模型值及渗压分布曲线.文中以广义回归神经网络为例,结合浦东海堤实测资料,以实例说明以上述方法在神经网络不提供显式的情况下,建立可获得分布曲线的监控模型,并以此对海堤渗压分布规律特色加以分析.     

可持续发展的外语学习能力探析

综合哲学、教育学、心理学和二语习得等不同角度对学习能力的理解,对可持续发展的外语学习能力内涵进行阐释。外语学习能力系统既包括智力因素,也包括非智力因素。外语学习能力应由基本学习能力、拓展学习能力和调节学习能力三大要素构成,三大要素中又包含一系列子要素,其中语言学习的迁移能力、自主学习能力和持久动机是外语学习能力可持续发展的重要指标。     

基于双层多粒子群算法的HDEHR系统资源分配

为解决集中式区域医疗信息集成系统存在的访问瓶颈问题,设计了一种层次化分布式EHR集成模型HDEHR(hierarchical distributed EHR).介绍了HDEHR模型的总体架构,指出了该模型中的系统资源分配问题.为HDEHR系统资源分配问题进行了形式化定义,提出一种采用平均等待时间和网络与节点资源利用均衡度的调和模型作为最优化目标函数.根据HDEHR模型层次化的特点设计了一种双层多粒子群算法BLMSPSO(bi-level multi-swarm PSO),并用其解决了模型资源的最优化分配问题.采用HDEHR-Sim仿真平台进行了试验,对HDEHR算法和集中式EHR模型进行了比较.结果表明,该系统具备线性响应能力,能很好地解决集中式EHR集成模型存在访问瓶颈的问题.