基于传感器的建筑施工能耗智能监测系统设计

为了提高医院临床管理的精细化程度,更好地满足临床诊疗、科研和医疗质量的需求,需要构建基于医院数据中心的临床全视图系统。当前的临床全视图构建方法,是以数据分块存储的方式进行构建,导致临床医护人员无法获得完整有效的医疗数据,存在临床数据分散、数据不完整等问题。为此,提出一种基于医院数据中心的Paxos算法临床全视图构建方法。该方法首先对医院数据中心的结构进行设计,然后以该结构为基础,利用扩展树状知识库对医院临床数据进行清洗,最后采用神经网络集成算法对清洗过的数据进行集成,并依据DDM对医院敏感数据完成脱敏操作,由此实现了基于医院数据中心的临床全视图构建。实验结果证明,所提方法可以将医疗数据有效地应用到医务人员的临床工作中,达到数据资源利用最大化,帮助医院实现医疗信息化改进和服务创新,使各个异构系统之间的数据进行交互,实现了医疗数据共享,为临床工作的发展提供了可用工具。     

医院网环境数据中心机房网络设计

为了确保医院环境下数据中心机房网络的安全、稳定的运行,需要对数据中心机房网络进行优化设计;采用当前方法进行数据中心机房网络设计时,未考虑到数据中心机房网络路径传输能耗、路径传输距离等影响,会造成网络寿命减少,影响数据中心机房网络的生存时间;为此,提出一种基于数据传输速度优化的医院网环境数据中心机房网络设计方法;该方法对数据中心机房网络供配电系统、机房监控系统和VPN虚拟系统等三大子系统进行设计优化,在医疗数据传输过程中,考虑医院网络节点能量优化理论对数据节点进行分簇,以需要传输的医疗数据节点为初始节点,汇聚节点作为医疗数据接收目标节点,采用蚁群优化方法对数据中心机房网络进行多路径搜索,搜索过程中考虑了数据中心机房网络路径传输能耗、路径传输距离以及医院网带宽等因素,最终选择满足多种条件的数据中心机房网络数据传输最优路径,完成医院网环境数据中心机房网络设计;实验结果表明,所提方法设计的医院网环境下数据中心机房网络具有耗能低、扩展灵活、周期短等优点。     

基于有限穿越水平可视图的短时睡眠心率变异性研究

心率数据是最易于获取的人体生理数据之一,基于心率变异性的睡眠分析是近年来各种用于日常健康管理的可穿戴设备功能的一个重要发展方向,需要不断探索可以应用于标准睡眠分期时间窗(约30 s)的各类短时特征参数.利用近期报道的有限穿越水平可视图,并进一步提出一种加权有限穿越水平可视图,将不同睡眠状态下的短时心率变异序列映射为网络,进而提取平均集聚系数、特征路径长度、集聚系数熵、路径分布熵、加权集聚系数熵和加权路径分布熵等网络特征参数进行统计分析.结果表明,各网络参数值在醒觉、浅睡期、深睡期和快速眼动期的幅度水平具有显著差异,体现了所述方法在基于短时心率变异数据的睡眠分期中的有效性.同时,进一步研究了健康年轻人和中老年人在不同睡眠状态下的网络参数值,发现两者虽然存在整体的水平差异,但是在不同睡眠状态间的变化仍具有相同的趋势,反映出相对于正常的年龄老化,睡眠调制对心脏动力学系统具有更显著的影响,也说明所述方法可作为基于心率变异性的睡眠研究的一种新的辅助工具.     

某小型数据中心气流组织的试验研究

简要阐述了数据中心空调供冷特点及能耗现状,论述了气流组织在改善数据中心热环境方面的重要性。进一步分析了机房空调上送风方式与下送风方式的优缺点,并就某小型数据中心的气流组织进行了试验研究,分析实际测得的温度场及速度场,得到服务器热流密度的大小对机柜进风温度、速度有显著影响的结论。     

基于有限穿越可视图的时间序列网络模型

提出了一种改进的时间序列有限穿越可视图建网方法,并对三种可视图(可视图、水平可视图、有限穿越可视图)网络度分布进行了评价.结果表明:水平可视图网络均无法有效识别各类时间序列信号(周期、分形、混沌);对分形信号,可视图及有限穿越可视图网络均具有无标度幂律形式,但抗噪能力较差;对周期信号及混沌信号,有限穿越可视图网络比可视图具有更强的抗噪性.在此基础上,采用有限穿越可视图网络从油气水三相流电导波动信号中提取了度分布特征参数,通过其特征参数组合实现了对三种典型三相流流型(水包油泡状流、水包油泡状-段塞过渡流型及水包油段塞流)较好的辨识效果.     

挡板对数据中心热环境影响的模拟研究

针对数据机房高架地板下静压箱内送风压力不平衡导致地板格栅送风不均匀而引起机柜过热的问题,以某大型数据中心内气流组织为研究对象,采用6SigmaRoom软件进行数值模拟,求解获取地板静压箱内架设挡板时数据中心内机柜进口温度分布,温度场分布和不同高度平面的速度场分布,进而对比静压箱架设挡板末端不同高度对数据中心内机柜最大进口温度的影响,最后运用供热指数(SHI)、回热指数(RHI)、机架冷却指数(RCI)和回风温度指数(RTI)详细分析其优劣.研究结果表明:静压箱架设挡板能改善数据中心的气流组织,且架设的挡板末端越高,其节能程度越高.与未架设挡板的数据中心相比,静压箱挡板末端为0.56 m时SHI降低43.1％,静压箱中压力分布更均匀,可有效解决数据中心近空调端机柜过热的问题.     

挡板对数据中心热环境影响的模拟研究

针对数据机房高架地板下静压箱内送风压力不平衡导致地板格栅送风不均匀而引起机柜过热的问题,以某大型数据中心内气流组织为研究对象,采用6SigmaRoom软件进行数值模拟,求解获取地板静压箱内架设挡板时数据中心内机柜进口温度分布,温度场分布和不同高度平面的速度场分布,进而对比静压箱架设挡板末端不同高度对数据中心内机柜最大进口温度的影响,最后运用供热指数(SHI)、回热指数(RHI)、机架冷却指数(RCI)和回风温度指数(RTI)详细分析其优劣.研究结果表明:静压箱架设挡板能改善数据中心的气流组织,且架设的挡板末端越高,其节能程度越高.与未架设挡板的数据中心相比,静压箱挡板末端为0.56 m时SHI降低43.1％,静压箱中压力分布更均匀,可有效解决数据中心近空调端机柜过热的问题.     

虚拟现实中基于图像的三维空间漫游方法

最近几年基于图像的虚拟现实技术渐渐引起人们的兴趣。它是一种通过实景拍摄获取图像来表示虚拟场景的技术。提出了一种基于图像的三维空间漫游方法 ,它是基于视图变形技术的原理 ,在三维空间中选定三幅视图构成一组图像基 ,再由这组基插值中间任何姿态视图 ,最后这些视图以视频方式显示出来。它避免了 3D重建问题 ,人们可以从任何视点或视向来观赏对象。     

基于反应显微成像技术的物理实验平台构建与研究

物理的发展与应用,旨在推动人们更好的认识世界与改造世界。在物理探究的环节中,各种技术手段的出现与发展,为物理探究工作奠定坚实的基础。尤其在疫情期间,线上教学平台尤其是线上的实验教学倍受教育者关注,因此强化研究与构建物理实验平台已经成为目前众多学者研究工作的重点。反应显微成像技术能深入发现微小的物理世界,为物理实验提供技术支撑。所以本文重点研究在反应显微成像技术之下如何构建物理实验平台,通过本文的研究能够掌握显微成像技术的原理,并且在物理实验平台构建领域能有所助益。     

基于多路可视图的健康与心梗患者心电图信号复杂网络识别

可视图(visibility graph, VG)算法已被证明是将时间序列转换为复杂网络的简单且高效的方法,其构成的复杂网络在拓扑结构中继承了原始时间序列的动力学特性.目前,单维时间序列的可视图分析已趋于成熟,但应用于复杂系统时,单变量往往无法描述系统的全局特征.本文提出一种新的多元时间序列分析方法,将心梗和健康人的12导联心电图(electrocardiograph, ECG)信号转换为多路可视图,以每个导联为一个节点,两个导联构成可视图的层间互信息为连边权重,将其映射到复杂网络.由于不同人群的全连通网络表现为完全相同的拓扑结构,无法唯一表征不同个体的动力学特征,根据层间互信息大小重构网络,提取权重度和加权聚类系数,实现对不同人群12导联ECG信号的识别.为判断序列长度对识别效果的影响,引入多尺度权重度分布熵.由于健康受试者拥有更高的平均权重度和平均加权聚类系数,其映射网络表现为更加规则的结构、更高的复杂性和连接性,可以与心梗患者进行区分,两个参数的识别准确率均达到93.3%.     

基于Hadoop平台的地铁NCC数据中心方案研究

线网指挥中心是地铁管理控制中的承上启下的重要环节,接入线网各线路的控制中心,实时的监测线网整体的运营状况。并通过与上级政府交通管理部门系统的对接,将相关数据提交至交通管理系统,配合交通管理部门的工作。数据中心是线网指挥中心的核心环节,存储线网所有线路的生产数据和业务数据。目前线网指挥中心的数据中心都是基于传统的数据仓库的架构来创建的,而随着线路的不断增多,数据的种类和数量都在不断增加,传统数仓暴露出成本高,扩容难,维护困难的缺点。本方案提出的基于Hadoop大数据平台的数据中心建设方案,极大了降低了使用和维护成本,Hadoop生态圈包含了各类的组件模块,能够解决建设和使用中遇到的各类问题,提高了数据中心的性能。     

基于数据驱动的弹射救生可视化软件开发

以第三代弹射救生系统为基本仿真对象,根据实际座椅系统的工作过程,基于Unity3D游戏引擎,数据驱动3DsMax建模软件建立的三维仿真实体模型,结合基于C#编程开发语言的Visual Studio 2010开发平台,利用计算机图形图像生成技术,将弹射救生过程中的相关信息以三维图像直观地显示出来,表现人椅系统出舱过程、离机过程和人伞系统工作过程在真实的实验数据驱动下弹射救生全过程。通过开发弹射救生可视化软件系统,把弹射救生这一复杂过程直观形象地展现出来,为研究防护救生技术提供一条行之有效的手段。     

基于迭代寻址的试飞FC数据快视分析技术

航空总线光纤通道FC成为新一代航电系统的构架协议;FC总线测试单次试验数据激增,试飞工程师对总线数据的即时处理提出了要求;对试飞试验总线数据的快速浏览、快速分析一直是数据分析的难题;针对试验FC总线数据的特点,设计了基于迭代寻址的海量FC试验数据帧分析技术,实现了对试飞FC总线数据快进、后退、实时拖动等操作,并实时将关心的参数、时间等关键信息以图表动态显示,实现了FC总线数据的动态快视,解决了海量试验FC总线数据快视处理难题,满足了现代飞行试验FC总线数据即时处理需求。     

基于图像集拓扑中心的群体配准方法

传统的图像配准通常指定一幅参考图像在配准过程中保持不变,将另一幅图像变换到参考图像空间,使得两幅图像在空间上互相匹配,从而可以精确比较两者之间的差异.针对多幅个体差异较大的图像配准问题,如果指定一幅作为参考,将其他图像配准到参考图像空间,则会引入该幅参考图像的个体形状偏差,从而影响最终的对比结果.为此,本文首先介绍了目前针对该问题的主要解决方法,然后提出了基于图像集拓扑中心的群体配准方法——TopologyCenter.为验证所提出的群体配准方法的性能,通过使用国外公开的数据集,详细比较了本文提出的方法与当前两种主要方法的群体配准结果的差异.实验结果表明,本文提出的方法具有更小的群体配准偏差,群体配准结果更好;同时,在对实验结果的评价中,本文还提出了一种简捷的群体偏差度量指标.     

数据机房热管空调系统的实验研究

结合数据机房环境的特点,选取R22和R134a为工质,实验研究了数据机房热管空调系统的换热性能和工质的最佳充液率。结果表明,热管空调系统具有工作温差小、制冷能效比高的特点,随着热负荷的升高,所需排热温差逐渐增大;对比实验发现,工质为R22时空调系统的平均换热能力比R134a为工质时高19.2%,而两种工质的最佳充液率均为80%左右。通过对热管回路中工质温度分布的测量与分析,阐明了充液率过大或过小引起系统换热性能下降的原因。     

基于无人机红外光谱技术的影像数据匹配方法研究

无人机加载红外光谱载荷对区域内影像进行获取现已成为遥感领域一种重要的技术手段,可通过对携带位置信息的影像进行分类提取,得到植被盖度、温度指数等一系列因子指标。利用FREE BIRD(自由鸟)小型低空无人机系统挂载Tetracam红外相机(310万像素)对新疆玛纳斯县一河道进行影像获取。无人机飞行面积约为20.5 km2,为了得到更加精确的植被、温度等因子,需要对无人机红外影像进行配准,通过优化SIFT匹配参数和RANSAC粗差剔除后,获取了可靠的匹配结果,即经过算法匹配后的影像与原影像进行了误差比对,能够满足后期的应用需要, 这也是本文的创新点之一。将影像进行配准后进行二维影像拼接,将多张红外影像按照航向重叠度不低于60%,旁向重叠度不低于50%的概率进行拼接,得到拼接后的红外影像图。另外比较了SIFT和SUFT两种算法,利用优化的SIFT算法及改进的FLIR传感器获取1 600张热红外影像,利用地面同步测量数据对拼接后的红外影像进行算法匹配,并利用ENVI(完整的遥感图像处理平台)软件进行温度及植被盖度的影像反演,得到了研究区域的单一影像及红外影像的温度反演图及植被反演图。通过对两种算法的对比得到更加优化的算法模型,并对该模型进行回归分析和精度检验,得到该模型的相关系数R2为0.767,匹配精度为81.51%,模型精度较高。本模型的建立对日后无人机红外影像的配准及提取反演奠定了理论和实践基础。     

基于条纹中心线的载波散斑条纹解调方法

针对传统傅里叶变换法在处理含有多突起的载波散斑条纹图时,由于存在频谱展宽会出现严重的解调相位失真,提出了一种基于条纹中心线的载波散斑条纹解调方法.根据载波调制时所采用平行调制方式和倾斜调制方式,分别从理论上对相关的中心线解调法进行数学推导,并进一步采用最小二乘三次曲面拟合法获得被测物面全场的离面位移信息.实验结果表明:利用上述中心线解调法和曲面拟合法能解调出复杂的载波条纹图,并获得具有亚像素定位准确度、连续光滑的全场离面位移信息.     

基于无穷单应的大视场摄像机标定方法

在大视场摄像机标定中,常常会出现由于场景过于单一而很难达到自标定所需要的场景约束和运动约束条件、立体标定所需要的强立体条件或者平面靶板标定所需要的绝对共面条件,如指向高空区域的摄像机标定任务就很难满足上述要求,因而大视场摄像机标定需要较为弹性的标定算法。提出一种基于无穷单应的大视场摄像机标定方法,该方法最少只需要4个非共线控制点和摄像机粗略的位置即可求解无穷单应,并且提出一种坐标变换方法以保证线性求解和优化无穷单应时的稳定性。从无穷单应中分解得到摄像机参数初始值,通过Levenberg-Marquardt(LM)优化算法最终实现摄像机的标定。在优化过程中,通过假设图像中心为主点和采用一阶径向畸变模型,相对增加了优化过程中的剩余自由度,能够实现4个像点为观测值的参数优化。相比于强立体或共面的条件,此方法所需条件很容易满足。仿真和实际实验验证了此方法的正确性和高精度,以及重复测量实验的灵活易实施。     

基于PSO的二阶段光谱模糊聚类研究

在海量的天体光谱数据中利用无监督聚类学习方法将天体自动分类具有更加诱人的前景。针对当前聚类方法存在的缺点,提出一种高效的高维数据硬划分算法,在此基础上提出了一种分阶段模糊聚类方法。第一阶段,利用硬划分算法对数据聚类,克服了模糊聚类算法对初始值敏感的缺点。第二阶段,以第一阶段运算结果作为初始值,进行模糊聚类的,并将微粒群算法引入模糊聚类,从而保证了聚类结果的全局最优性。实验结果表明,该方法用于天体光谱聚类是可行的、有价值的。