基于蚁群算法的Ad Hoc网络QoS组播路由研究

在解决Ad Hoc网络QoS组播路由问题上,针对蚁群算法缺点,提出了一种融合粒子群优化思想的改进蚁群算法.该算法融合PSO思想以加速蚁群算法在路由发现及维护时的收敛速度.仿真结果表明,该算法具有较好的性能,是解决Ad Hoc网络QoS组播路由问题的有效方法.     

关于智慧广电业务中的CDN应用研究

广电运营商不断研发、运营各类智慧广电业务,以实现企业数字化转型。基于广电运营商自身特点,目前智慧广电业务大部分以视频形式为主。随着智慧广电业务的广度和深度不断拓展,其对CDN等媒体分发提出了新的挑战。本文结合工作实际情况,探讨如何优化CDN技术以适应智慧广电业务发展的需要。     

机械式冷藏车蒸发器结霜特性的研究

机械冷藏车蒸发器结霜会增加传热热阻和减小换热量,必须对结霜过程进行深入了解。建立了一个机械冷藏车蒸发器结霜的数学模型,并计算了结霜量、蒸发器换热量随时间的变化过程。获得了各个入口空气参数对蒸发器结霜厚度和换热量的影响规律。研究发现结霜严重地影响了蒸发器换热性能。     

融合QPSO思想的多行为蚁群算法在QoS路由问题上的应用

在解决QoS(quality of service)单播路由问题上,针对蚁群算法缺点,提出了一种融合量子粒子群算法(QP-SO)思想的多行为蚁群算法.该算法采用QPSO作为前期搜索,根据各粒子历史最优值来初始化路径信息素浓度,后期利用多行为蚁群算法来优化路径.仿真结果表明:该算法寻优能力强,可靠性高,是解决QoS路由问题的有效方法.     

基于感兴趣区域轮廓的图像分割方法

针对耗时和区域边界不精确的图像分割问题,对边缘检测方法和区域生长方法进行研究、改进,提出以边缘检测和区域生长相结合的感兴趣区域轮廓的图像分割方法,该方法能够更加精确地对图像进行分割。实验结果表明,该方法对复杂环境下感兴趣区域的图像分割具有良好的效果。     

一种低信噪比环境下的语音端点检测方法研究

传统的端点检测算法常以短时平均能量、短时平均过零率等特征作为判决参数,但是这些方法在实际应用中,特别是强背景噪声环境下,准确率下降.为此,在利用帧间的倒谱系数距离作为判决方法的基础上,提出改进方法.首先用加权功率谱减法降噪,然后直接计算各帧的倒谱系数相对于原点的距离,再根据预设的判决门限进行判决,降低了因对应系敷异号而导致计算帧间倒谱系数距离时产生误判的可能.实验表明,该算法能在低信噪比环境下有效地检测出语音信号的起始住置.     

基于分形技术与神经网络的数字水印算法

提出了一种基于神经网络和分形技术的频率域数字图像水印新算法.将含有版权信息的灰度图像作为水印,利用分形技术对其进行特征提取,再利用对称加密算法对特征值进行加密.利用人类视觉系统和神经网络的特性,实现了水印在原始宿主图像频率域中的自适应嵌入,从而兼顾了水印的不可见性和鲁棒性.大量仿真结果证明了该算法的有效性.     

液化天然气(LNG)冷藏车冷量回收换热器的设计

液化天然气(LNG)用做优质"绿色"汽车燃料的同时,还具有大量的冷能,该冷能可回收用于冷藏车制冷,LNG冷藏车是一种节能环保型汽车。在LNG冷藏车冷量回收系统中,传统的方式是将LNG在换热器中直接气化,并向空气释放冷量,但这种方式中的换热器表面易结霜,对其性能造成很大危害。文中提出了采用热管技术回收LNG冷量并用于冷藏车制冷的方法;设计了新型的热管式LNG冷量回收换热器,该新型换热器具有高效、紧凑等特点。     

基于光谱重建技术的壁画颜色复原与评价

为了在给定的照明和观察条件下，用相机响应信号重建物体表面光谱反射率，实现颜色的高精度复原，采用了多光谱成像技术采集物体表面的多光谱图像，使用主成分分析、 R 矩阵和正则化 R 矩阵方法进行了光谱反射率重建的理论研究，并对壁画色块颜色复原进行了实验验证，取得了壁画色块的重建光谱和颜色复原数据，同时对基于正则化 R 矩阵方法的壁画色块颜色复原结果进行了评价。结果表明，正则化 R 矩阵方法进行光谱重建的光谱精度和色度精度更高，与主成分分析和 R 矩阵方法相比，色差降低了0.0732，适应度系数提高了1.10%，均方根误差降低了0.0035，光谱匹配偏指数降低了0.0225。该方法能够满足高精度颜色再现的需要，适用于文物艺术品数字化存档、文物艺术品修复等领域。     

冷藏汽车制冷方式及其特点

冷藏汽车在易腐食品产、贮、运、销中起着重要的作用,文中分析了我国食品冷藏链的现状,介绍了冷藏车的发展概况,阐述了冷藏汽车在食品链中的作用和地位,系统论述了冷藏汽车的各种制冷方式及其特点,介绍了冷藏汽车的技术状况。提出了发展我国冷藏车的建议,对我国冷藏车的设计与运行管理具有一定的参考价值。