日盲紫外LED实时视频传输系统设计

针对当前紫外光通信中气体灯与激光光源调制速率慢、体积较大,光电倍增管工作电压过高等问题,提出了一种基于现场可编程门阵列技术的日盲紫外LED实时视频传输系统,其发射光源采用波长为265 nm的单紫外LED,探测器采用紫外PIN;通过电路和逻辑模块设计搭建了视频传输系统,研究了系统的光功率密度与通信距离之间的关系;基于二进制开关键控调制方式,实现日盲紫外LED实时视频传输系统最大传输速率为2.88 Mbit/s,当通信距离为4 m时,传输速率达到1.92 Mbit/s。     

基于虚拟归约工作流三层决策模型的时间-质量优化算法

工作流的调度问题因为含有多个目标的限制因素,属于非确定性（NP）问题.本文通过将工作流模型分层,提出一种优化调度算法.算法分为两大阶段,检测阶段通过循环加工提高生产质量;虚拟阶段将各制约节点不断迭代虚拟成一个虚拟节点,将服务抽象化,最终简化服务的选择问题.对比发现,在相同实验环境下,本算法相比传统最小关键路径算法具有一定优越性.     

自动化分类型教育体系建设与实践的研究

随着高校扩招,使得高等教育由精英型向普及型、大众型过渡,根据自动化专业具体的生源类型与特征,建设两种模式和多类型的教育体系和人才培养模式势在必行。通过自动化专业进行分类型教学改革的试点和实践,对自动化领域人才培养模式做出重大的改革和创新,使培养的研究型或精英型人才更具有专业理论水平与技能,同时也使应用型的人才成为就业市场的主导,变被动就业为主动择业,对全面提高各类型人才素质具有现实与深远的意义。同时分类型体系的建设是一个科学化、系统化的系统工程,需要不断在实践中完善与丰富体系内容,从而体现出自动化专业的特色,突出人才培养的个性化。     

基于脑网络组图谱的阿尔茨海默病分类

结构磁共振影像(sMRI)作为一种非入侵式的脑成像方式为人们理解阿尔茨海默病(AD)的患病机制提供了很大的帮助,目前已有大量研究利用从sMRI中提取的特征进行AD的识别。为了充分利用图像信息提取AD相关的特征,提出了一种简单易用的基于人类脑网络组图谱的脑区划分进行特征提取的方法。选取美国阿尔茨海默病神经影像组织(ADNI)数据库中的226例正常被试(NC)和227例AD患者的sMRI数据作为研究对象,提取每个个体脑网络组图谱中各脑区的平均灰质密度作为特征,利用支持向量机(SVM)对NC和AD患者进行分类,通过10折交叉验证的方式得到了85.2%的平均分类准确率。后续的统计分析发现,海马、杏仁核及梭状回等脑区的平均灰质密度对NC和AD患者的识别贡献很大,且这些脑区的萎缩程度与患者的认知能力密切相关。利用最小绝对收缩选择算子(LASSO)对个体的简易智力状态评分(MMSE)进行预测,预测结果与真实值间存在显著的正相关(r0.65, p0.001)。研究结果表明,基于脑网络组图谱脑区划分提取的脑区平均灰质密度特征可以有效地对AD患者进行识别,并可以用来评估个体的认知水平。     

提高实践能力探索培养模式打造创新人才

针对目前大众化教育阶段特点,分析了目前自动化专业本科教学存在的问题;确定了教学研究性大学培养目标所要求的课程体系定位;制定了整合、优化与灵活性有机统一的教学内容;提出了特色的教学方法,编写了特色教材;通过基于科研团队的课程组建设探讨了科研与教学的结合方式,实现了理论学习与工程实践的有机结合;通过几年的实施实现了培养创新人才的目的。     

虚拟工作流约束的时间-精确率迭代规约优化算法

针对复杂产品生产业务调度这一问题,该文运用工作流技术并以完工时间为约束,提出一种虚拟迭代归约算法,能较好地在完工时间约束下优化生产精确率。通过将各制约任务抽象虚拟成一个虚拟节点,采用逆向迭代的求解方式,确定了一条兼顾完工时间与生产精确率的调度路径。对比发现,虚拟迭代归约算法对全局生产精确率有较大幅度的提高,且通过改变截止期、任务数等参数可以提高算法的效率。