基于LabVIEW网络型实验教学系统开发方法

利用以太网交换机将教师机和多台学生机组建成局域网,基于LabVIEW实现了网络型实验教学系统。文中详细介绍了采用UDP协议和远程前面板对学生机和教师机进行网络编程的方法,并给出了具体程序。系统运行结果表明,教师机能实时查询学生机的登陆和离线信息,能同时监控多台学生机的实验情况。     

基于测量的主动队列管理算法

针对RED(Random Early Detection)队列管理算法不能实现业务流之间带宽公平共享,提出了基于测量的主动队列管理算法(MBAQM).这种算法采用基于测量和预测的方式估计不同业务流的输入速率,并根据队列大小计算出新到来包的丢弃概率,在维持较少的流状态情况下,通过队列的丢弃机制,实现了不同速率输入业务流之间的链路公平共享.通过对参数的调整还可以实现优先带宽分配机制.该文从理论上说明了该算法能够保证各业务流近似公平地共享输出链路带宽,同时给出相应的仿真结果.     

基于分辨矩阵的交通拥堵关键影响因素提取及解析

为了给规划、建设和管理不同阶段的决策者提供具备整体性和针对性的决策依据,提高决策的实效性,在全面分析提取交通拥堵影响因素集合的基础上,通过类比分析,选取处理多因素且不完备数据的粗糙集理论方法,构建基于分辨矩阵的属性约简算法模型,结合丰富的实测数据验证分析,提取出导致拥堵的关键因素,包括路段长度、路段车道数、区域出行量、出入口数及两端交叉口连接路段通行能力差。分析结果表明：交通供需平衡在交通运行中的关键作用是不容忽视的,应在设施的规划设计和需求的管控方面加强动态调整力度;分析结论对发展程度不同的城市提供确定宏观交通供需配置及微观精细一体化设计重点的理论及数据支撑。     

基于加权BP神经网络的场地连续化分类

本文以四类标准场地模糊分类二维隶属函数为基础，以BP神经网络为手段，建立了一种新的标准场地模糊化方法，训练了现行抗震设计规范中4类标准场地的模糊化神经网络，克服了二维隶属函数在转折边界处不平缓和有突变的不足；并以所建立的4个标准场地模糊化神经网络为基础，建立了基于加权综合的场地连续化分类方法，给出了该方法分类结果的空间分布图，实现了场地分类的连续化，使场地分类结果更符合工程实际；工程应用实例表明，基于BP神经网络的场地连续化分类方法，能更合理、更客观地对工程场地进行分类，为更科学地确定地震作用和进行恰当的结构抗震设计提供了可能。     

地中海果蝇鸣声特征分析

利用计算机鸣声分析技术,对地中海果蝇鸣声的声学特征进行了全面分析,探讨了果蝇鸣声特征及其生物学意义,并将果蝇鸣声区分为3个部分．结果表明,地中海果蝇召唤歌为正弦波,IPI（两相邻脉冲的时间间隔）均值为2．9ms,基频约为366Hz;而其求爱歌由脉冲串组成,每个脉冲串大约持续0．1s,求爱歌的IPI均值为3．2ms,基频约为146Hz．此分析为果蝇鸣声的系统研究提供了基础数据．     

基于多尺度特征融合的超分辨率重建算法研究

超分辨率重建技术可以提高图像质量,使原图像具有更丰富的细节信息。针对现有的超分辨率重建算法存在提取特征单一、不利于对图像信息进一步提取的问题,提出了一种基于多尺度特征融合的超分辨率重建算法。采用多特征提取模块获取更多浅层信息,并在网络中添加密集连接结构,增强特征的传播,减少相关参数计算,减轻梯度消失问题。在Set5和Set14基准数据集上进行了测试,并在电力巡检数据集上进一步验证了算法的有效性。与主流的超分辨率重建方法进行了对比,实验结果表明,该方法生成的图像有更加丰富的细节信息,能够有效地改善图像质量,峰值信噪比与结构相似度值较其他主流算法均有一定的提高。     

惯性积对光电设备减振性能的影响

在机动平台上一般采用被动减振系统来保护光电设备,设备的惯性积直接影响着减振系统的动力学特性和幅频响应特性,引起对应两角振动的耦合。为了定量确定惯性积的影响,根据动力学理论建立了系统的六自由度动力学模型并简化为两自由度模型,利用无量纲化方法,推导了固有频率与惯性积之间的数学关系,分析了在不同惯性积下系统的幅频响应。结果表明,系统的两阶固有频率随惯性积分别单调递增和单调递减,并且在惯性积为零处差值最小;系统对应的两阶固有频率差值随惯性积单调递增,在惯性积为零处最小;在低阶模态方向,惯性耦合系统的减振性能优于无耦合系统。     

基于改进YOLO的虹膜快速定位检测算法

虹膜定位是虹膜识别系统中不可或缺的环节,针对传统的虹膜定位方法对镜面反射、眨眼等复杂环境下质量差的虹膜图像定位准确率低、计算复杂度高和鲁棒性差等问题,提出了一种基于改进YOLOv3模型的虹膜快速定位方法。针对眼周图像中虹膜内、外圆尺寸变化不大,将YOLOv3网络的多尺度结构改进为双尺度检测;引入了轻量级网络Mobilev3中bneck块来改进特征提取网络,减小模型复杂度;利用K-means++算法对虹膜数据集进行类聚,获得更优的锚点框;模型边框损失函数采用Loss_GIoU改进原均方差(mean squared error, MSE)损失函数;利用虹膜特有几何特征,将模型矩形预测框更改为圆形预测框。在CASIA-IrisV4数据集验证表明,改进模型定位准确率为96.32%,平均精度均值(mean average precision, mAP)为99.37%,检测速度为49.4帧/s,模型参数减少到4.13×10⁶。结果表明改进后的模型较小,并且能够快速精准对虹膜区域定位,具有较高鲁棒性,能够满足虹膜实时定位的场景。     

管道缺陷超声导波监测信号匹配追踪去噪

采用超声导波进行管道缺陷监测过程中混入干扰噪声严重影响缺陷反射回波的提取和识别,提出了一种新的管道缺陷超声导波监测信号匹配追踪去噪方法。将Hanning窗调制的正弦波激励信号经过时间平移和幅值调制作为基本原子形成自定义过完备波形字典,对管道缺陷超声导波监测信号进行匹配追踪稀疏分解,提取其中有效成分进行信号重构,经多次迭代实现信号去噪。对有限元数值模拟和实际管道缺陷监测信号分别采用传统小波阈值和提出的匹配追踪法进行去噪处理,结果表明,当信噪比较低时匹配追踪法明显优于小波阈值法,即使在干扰噪声完全淹没缺陷反射回波的场合,仍然可以提取出清晰干净的缺陷反射回波信号,为正确分析和评估现役管道安全运行状况提供了一条新的途径。