基于遗传算法的MVB周期调度表优化

提出一种基于遗传算法的多功能车辆总线（MVB）周期信息实时调度算法. 先根据IEC61375 1国际标准确定约束条件和优化目标, 再以MVB周期信息群体为操作对象, 通过调整调度表的宽度和梯度等参数, 获得优化调度表, 以解决现有调度算法在数据传输能力和总线利用 率方面存在的不足. 仿真实验表明, 该算法相比其他算法对周期调度表的构建具有更佳的优化效果, 并提高了总线利用率.     

陕西府谷杜松自然保护区杜松种群结构与生命表分析

为了阐明杜松（Juniperus rigida）种群的年龄结构和未来发展趋势,合理保护现有资源,编制了该种群的静态生命表,绘制了存活曲线和死亡率曲线,以及4种生存函数曲线.结果表明：杜松种群数量少,幼苗更新不良,属于衰退型种群.杜松种群的存活曲线属于左偏正态型,该种群的死亡率与消失率变化趋势基本一致.龄级Ⅰ与Ⅱ的值为负,在Ⅵ龄级达到最大.导致种群衰退的原因有种子萌发和幼苗生长困难和比较严重的人为干扰.应当提高种子的萌发率,人工培育幼苗,形成不同龄级的种群更新体系,减少人为干扰,以达到保护杜松的目的.4个生     

速率仿真转台波动力矩抑制问题的研究

针对某型速率仿真转台调试中存在的波动力矩干扰问题,分析了其产生的机理,实验测试确定了波动力矩的频率成分并给出了具体的数学表达式。通过重复控制器的设计,实现了对此类扰动的有效抑制。系统调试结果表明,设计的重复控制器能够克服周期性的波动力矩干扰,性能优于常规的控制器。     

基于区块链的物联网节点位置隐私保护模型

物联网正在改变消费者的行为和业务流程.针对物联网设备的信息隐私及安全问题,提出基于区块链技术的物联网设备位置信息保护模型.该模型首先借助区块链技术将记录设备标识,保证物联网设备信息不可篡改;然后基于白名单技术实现分布式哈希表网络,并对设备位置信息进行异或处理以隐藏物联网的网络拓扑,保护物联网设备的位置信息;最后根据k-匿名算法泛化数据的敏感属性为用户提供区域信息统计服务.实验结果证明该模型可以有效隐藏设备位置信息,同时能够提供定制的区域统计服务并且保护用户信息安全.     

在Windows95 下CD-ROM节目盘自动播放的实现

本文阐述了CD－ROM节目盘的自动运行方式,分析了在Windows95下自动播放的工作原理,提出了制作自动播放CD－ROM节目盘的基本原则,并给出了一个实用的调试方法。     

空气摇床分选废旧电路板

分析了国内外废旧电路板处理技术与空气摇床分选机理,选择来自废旧电器的电路板与来自生产电路板产生的线路板物料进行实验,重点进行分粒级入选和混合粒级分选。实验结果表明,可回收70％的铜、铁和合金,金属的品位为53．48％,树脂与塑料的回收率可达78．57％,质量分数为85．51％;废旧电路板1．2—0．5mm粒级的物料分选效果较好,金属的质量分数为84．87％,回收率高达为94．64％。     

基于关键点的点对特征三维目标识别算法

针对复杂场景下的三维点云目标识别速度慢,准确率低的问题,提出了一种基于关键点的点对特征三维目标识别算法. 通过直接对关键点建立点对特征,避免了周围邻域局部曲面的特征计算,具有空间维度小和计算速度快的特点. 使用哈希表存储,加快了特征匹配的时间. 利用快速投票方案对模型点云和场景点云进行匹配识别,生成候选位姿,利用贪婪算法对候选位姿进行聚类与筛选,采用ICP算法对物体位姿进行优化,基于配准后的点云重叠情况完成目标识别. 对提出的算法在多个数据集以及真实场景下进行了实验,验证了所提出的识别方法具有可行性和有效性,且对噪声的鲁棒性较强,具有一定的实际工程应用价值.      

基于本体归集的全凭证域现金流量表制作模型设计

由于权责发生制会计分录会在转账中改变现金的最终实际流向,因此,有必要对全部的会计分录实施全凭证域现金流量分析.借助复式记账的借贷平衡结构和现金流量表本身的勾稽关系,设计建立"经营类、投资类、筹资类和汇率变动现金流量进出"模型和"经营活动产生现金流量净额与净利润间调整"模型,可以实现现金流量表及其附表项目的全部凭证直接法归集.在本体中间件理论及方法的支持下,能够通过表及其谓词演算的快速定义,实现现金流量表项目的归集,进而实现电算化操作,并能够随时查询和分析归集结果,从而能有效跟进企业经营业务的变化,实现对现金流量的控制运筹.     

一种基于模糊决策表的知识获取方法

本文描述了一种基于模糊逻辑的决策表方法，该方法可用于构造知识库。     

基于变换域注意力机制的压缩伪影去除的方法

图像有损压缩过程往往会导致图像质量退化,使图像出现压缩伪影。针对现有基于深度学习的方法缺乏对联合图像专家组(Joint Photographic Experts Group,JPEG)压缩算法先验信息的利用,提出一种基于变换域注意力机制的去伪影方法。该方法利用卷积神经网络在像素域和离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)域分别提取特征,再将双域学习的特征信息进行融合。利用量化表设计了DCT注意力机制,该模块根据DCT系数的损失程度给予各频率系数不同的权值,使网络自适应补偿量化引起的误差。于此基础上,在像素域引入通道注意力机制,从而更好地利用量化表的先验信息。在主要数据集上,提出的去伪影方法以固定的模型参数对多种质量因子的压缩图像进行伪影去除实验。实验结果表明,所提出的方法在各评价指标和主观视觉上取得较好的效果。