基于小波去噪和WNN-ARIMA组合模型的年径流预测

为解决单一的小波神经网络预测精度不高的问题,提出一种新的基于小波去噪和WNN-ARIMA组合模型,应用小波阈值去噪法对小波神经网络的输入值进行预处理,同时对模型残差值进行ARIMA模型修正.利用该组合模型对洮河流域下巴沟站年径流量进行预测,预测趋势和预测值与原始实测数据吻合度高,表明此组合模型可靠性强,可以有效预测年径流量,以期为洮河流域和其他流域的年径流量预测提供新方法,为水利工程建设和水资源优化配置提供依据.     

Trace determination of safranin O dye using ultrasound assisted dispersive solid-phase micro extraction: Artificial neural network-genetic algorithm and response surface methodology

In this study, ultrasound assisted dispersive solid-phase micro extraction combined with spectrophotometry (USA-DSPME-UV) method based on activated carbon modified with Fe₂O₃ nanoparticles (Fe₂O₃-NPs-AC) was developed for pre-concentration and determination of safranin O (SO). It is known that the efficiency of USA-DSPME-UV method may be affected by pH, amount of adsorbent, ultrasound time and eluent volume and the extent and magnitude of their contribution on response (in term of main and interaction part) was studied by using central composite design (CCD) and artificial neural network-genetic algorithms (ANN-GA). Accordingly by adjustment of experimental conditions suggested by ANN-GA at pH 6.5, 1.1 mg of adsorbent, 10 min ultrasound and 150 μL of eluent volume led to achievement of best operation performance like low LOD (6.3 ng mL⁻¹) and LOQ (17.5 ng mL⁻¹) in the range of 25–3500 ng mL⁻¹. In following stage, the SO content in real water and wastewater samples with recoveries between 93.27–99.41% with RSD lower than 3% was successfully determined.     

HIV-1逆转录酶的分子对接及运动功能相关性分析

目的研究逆转录酶的运动性和生理功能的关系,以及N-乙酰基-β-芳基-1,2-二脱氢乙胺类衍生化合物与其的分子识别,方法采用高斯网络模型和各向异性网络模型研究了p66和p66-DNA的运动模式差异,并用分子对接方法研究化合物与逆转录酶的识别.结果 DNA的结合对p66各区域的运动方向影响不大,但其运动的幅度大大降低.分子对接结果发现Y115和M184的疏水结构在识别的过程中起到重要作用.结论基于各个区域的运动方向分析,推测手指区和RNase H区的开合运动可能是逆转录酶发挥逆转录功能的重要原因.并且,N-乙酰基-β-芳基-1,2-二脱氢乙胺类衍生化合物的N-甲基取代和反式的双键结构更有利于与逆转录酶的识别     

调度自动化机房网络配线管理软件设计与实现

针对公司调度自动化机房网络配线无图纸管理和标签标识不规范的情况,自主研发了一套机房网络配线管理软件。首先,分析了配线可视化管理软件应对网络配线绘图和标签信息自动生成的功能需求,并运用MVC模式理论进行软件架构设计;其次,重点阐述了基于QT图形库的关键功能实现,包括核心图元类的构建、元件库组件可配置生成、图形序列化反序列操作、拓扑查找、设备图元属性管理及标签信息自动生成功能等;最后,通过举例说明该软件在实际机房管理中的使用方法和应用成效。应用结果表明,通过绘制整个机房的网络连接图并录入相关设备属性信息,有助于提高机房网络故障的诊断效率和降低机房系统的运维风险。     

面向低强度无线网络信号接收谱参数估计研究

针对以北斗卫星导航信号为代表的亚纳秒级的低强度无线网络信号在定位中难以获取精确时间估计及角度估计,且易受环境噪声影响,使其定位精度不高等难题,本文提出了基于亚纳秒级的低强度无线网络信号接收谱参数估计方法。首先通过抽样方式,将发射信号抽样为多维独立子信号并独立建模,通过构造噪声空间与子信号空间在对应列向量正交化的基础上精确获取TOA估计;随后利用复数域映射,在获取TOA估计基础上采取比对方式精确地获取DOA估计。最后对本文参数估计方法进行了精度分析。测试数据显示：与 PM算法、ESPRIT算法相比,本文技术在TOA及DOA估计上更为精确;同时在信号强度低且背景噪声干扰严重的情况下,本文方法仍可有效的维持参数估计精度。     

基于非均匀分簇的无线传感器网络路由协议

在无线传感器网络中,分簇技术是一种有效延长网络生命周期的方法。但是这种多跳的网络模型,如果节点均匀分布并且簇的大小相等,则靠近基站的簇头由于要中继更多的数据,则会导致能量空洞现象。因此提出一种非均匀分簇方法来缓解能量空洞问题。首先,通过节点的剩余能量、到基站的距离以及邻居节点数量来选择簇头。簇一旦形成之后,通过单跳和多跳的混合机制将数据发送到基站。实验结果表明,此协议能有效的延长网络的生命周期,均衡网络能耗,有效延缓能量空洞的形成速度。     

基于径向基神经网络的航空发动机气路故障诊断

基于径向基神经网络对民用高涵道比航空发动机风扇、增压级、高压压气机、高压涡轮、低压涡轮5大气路部件的效率降低故障进行诊断。采用Gasturb进行故障训练样本和测试样本库的生成,诊断结果显示,采用径向基神经网络进行航空发动机气路故障诊断的计算时间短、精度较高,不仅能定性的定位故障部位,而且在大多数情况下可以定量的给出该部件的性能衰退程度。某些情况下诊断结果与测试样本不尽一致,但都是方程的合理解,这是因为航空发动机的数学模型是一个多解的复杂方程,一个总性能的衰减对应着多组部件性能衰退的组合。随噪声幅值加大,诊断精度变差,同时研究发现诊断精度受噪声影响的敏感系数在不同的噪声幅值水平下是不同的。     

基于多维状态参量和时间序列对电机的异常检测

针对传统对电机的异常检测常常出现误判或滞后的情况,采用基于时间序列对电机单一状态参量用AR拟合,同时利用SOM神经网络无监督的方式量化电机数据。然后,利用得到的量化序列结合AR曲线得到序列的转移概率,及早发现某种状态参量的异常变化;之后,DBSCAN算法挖掘多维参数之间特征关系来确定电机是否出现异常。最后结合实例说明该方法的检测过程,并对比验证了该方法的优越性。     

基于OPNET的星地光网络性能测试仿真平台研究

为了测试星地光网络的性能,设计了一种基于OPNET的星地光网络性能测试仿真平台。介绍了平台的总体技术架构,探讨了星间链路建立的条件。采用最大接入仰角与最长服务时间加权的方式,完成星地链路的卫星接入服务;按照切换呼叫优先的策略完成业务传输中的卫星切换服务,确保星地链路不间断的通信能力。根据最小链路代价和首次命中原则,实现星地光网络的路由与波长的动态分配。最后,利用平台的OPNET软件测试了三种星座下的星地光网络性能,测试结果表明：在LEO、MEO和GEO星座下,星地光网络的网络阻塞率分别为10%、40%和54%,平均网络时延分别为0.1s、0.07s和0.054s。测试结果对星地光网络的工程应用具有一定的指导意义。     

基于贝叶斯网络推理的起落架系统故障诊断技术研究

民机起落架系统结构复杂,是典型的故障多发系统,实际诊断过程主要依赖于排故手册流程和工程经验积累,存在诸多不确定性因素。贝叶斯网络是用有向无环图的形式表达变量间因果关联关系,可以充分利用专家知识和试验信息进行基于概率的统计推断,适于处理复杂系统的不确定性问题。通过深入分析某型民机起落架技术资料,建立了基于贝叶斯网络的起落架系统诊断架构,结合专家知识和维护经验提出了基于贝叶斯网络的起落架系统故障诊断方法,并给出了网络推理流程,提升了起落架系统故障诊断效率和精度。