基于神经网络的模糊理论在桥梁状态评估中的应用

探讨了模糊数学中的隶属函数在桥梁技术等级状态评估中的应用.在研究现有桥梁状态评估方法的基础上,把人工神经网络和模糊数学理论结合起来应用于大跨度预应力斜拉桥的等级状态评估,建立了基于三层神经元的模糊神经网络模型,并建立结构损伤度函数及等级隶属度模型,通过样本学习训练,获取评估专家的知识及直觉思维,最终确定桥梁所对应的技术状态等级.以检测的480组索力数据作为学习样本,另外4组作为验证样本进行了索力状态评估预测.计算结果表明,网络预测值与期望值吻合良好.     

大整数乘除运算在PC机上的实现

大整数在要求高精度的应用中非常有用.特别是大质数和一般大整数有一个极为重要的应用,就是关于计算机数据加密.在计算机数据加密技术中,常会遇到大整数的算术运算问题.由于所使用的机器和所用语言的限制,大整数的"乘""模"两种运算很难运用高级语言中的"乘""除"运算.提出了一种逐位存储、按字节运算的方法,并用C 实现了大整数的十进制乘除法运算,之后将提出的算法与类似算法的时间复杂度进行了比较,最后给出了算法的运行时间.     

区块链在车联网中的应用综述

针对当前车联网系统面临的网络安全与可信以及数据大规模同步共享挑战,提出利用区块链技术提升车联网系统的安全性水平与协同共享能力.首先从概念特征与技术架构两个层面对区块链技术进行了整体概述,并结合区块链去中心化存储、共识安全防护、数据不可篡改等特点,探讨了区块链与边缘计算协同应用的互补优势与研究现状.进而从协作同步、安全信...     

基于小波分析的子带特征提取与选择方法

在研究了目标图像多尺度小波分解特性的基础上,提出了基于小波多尺度分解子带主成分的特征提取的算法。该算法利用图像在不同尺度的小波变换域中能量局部集中性,选择各子带能量较集中的局部小波系数构成图像目标特征向量。这种特征包含图像目标的主要边缘、纹理、灰度、结构等多种信息。由于对图像目标的特征信息的分布没有任何限制,因而适用于多种类型的图像的特征提取,可以解决单一特征提取方法中必须面对的所提取特征不明显的难点。这种特征向量对噪声有较好的鲁棒性。     

计算机控制小工具抛光技术中磨盘材料对去除函数的影响

研究了计算机控制小工具抛光(CCOP)加工中三种常用的磨盘材料对去除函数特性的影响,进一步完善材料去除模型,用以指导光学零件的加工。利用自行研制的AOCMT光学加工机床及接触式测量系统进行实验和分析。从去除函数形状、去除效率及稳定性、表面形貌三个方面进行了研究。实验结果表明:聚氨酯材料适用于粗抛光阶段;阻尼布材料适用于精抛光阶段;沥青材料适用于最后的修形加工和表面处理。     

二维拉格朗日和欧拉结合法在流处理器MASA上的实现与评测

现代半导体工艺技术的发展使得在单芯片上放置数百个运算单元成为可能,但是全局片上片外带宽受限。通用处理器体系结构不能较好地适应变化,仍然依靠全局片上结构,少量的运算单元。而流体系结构拥有大量的运算单元、鲜明的存储层次,使得在有限的片外带宽下,用高的本地带宽来满足大量运算单元的需求。首先介绍了原型MASA流体系结构,然后给出了爆轰流体力学中的二维拉格朗日和欧拉结合法(Ygx2)在流体系结构上实现的实例研究,最后用时钟精确的模拟器来评测应用的运行性能,结果表明Ygx2应用在500MHz的MASA上运行结果与1.6GHz的Iantium2的比较快近4倍,证实了流体系结构在高性能计算领域的极大潜力。     

具有拟周期外力的非自治发展方程的时滞惯性流形与近似惯性流形

研究了一类具有拟周期外力的非自治发展方程,通过延伸相平面将非自治系统转化为自治系统,再证明相应的自治系统的时滞惯性流形的存在性,并在时滞惯性流形的基础上构造了非自治发展方程的近似惯性流形。     

参数化滤波器逼近问题的全局最优算法

基于Lipschitz下界估值和分枝定界技术,给出了一维参数化小波滤波器逼近问题的全局最优算法。由于充分利用了滤波器逼近问题的特点,本方法将原来的Lipschitz算法的线性收敛速率提高为二次收敛速率。     

Sensor radiation interception risk control in target tracking

This paper is mainly on the problem of radiation interception risk control in sensor network for target tracking. Firstly, the sensor radiation interception risk is defined as the product of the interception probability and the cost caused by the interception. Secondly, the radiation interception probability model and cost model are established, based on which the calculation method of interception risk can be obtained. Thirdly, a sensor scheduling model of radiation risk control is established, taking the minimum interception risk as the objective function. Then the Hungarian algorithm is proposed to obtain sensor scheduling scheme. Finally, simulation experiments are mad to prove the effectiveness of the methods proposed in this paper, which shows that compared with the sensor radiation interception probability control method, the interception risk control method can keep the sensor scheduling scheme in low risk as well as protect sensors of importance in the sensor network.     

A split target detection and tracking algorithm for ballistic missile tracking during the re-entry phase

In the re-entry phase of a ballistic missile, decoys can be deployed as a mean to overburden enemy defenses. This results in a single track being split into multiple track-lets. Tracking of these track-lets is a critical task as any miss in the tracking procedure can become a cause of a major threat. The tracking process becomes more complicated in the presence of clutter. The low detection rate is one of the factors that may contribute to increasing the difficulty level in terms of tracking in the cluttered environment. This work introduces a new algorithm for the split event detection and target tracking under the framework of the joint integrated probabilistic data association (JIPDA) algorithm. The proposed algorithm is termed as split event-JIPDA (SE-JIPDA). This work establishes the mathematical foundation for the split target detection and tracking mechanism. The performance analysis is made under different simulation conditions to provide a clear insight into the merits of the proposed algorithm. The performance parameters in these simulations are the root mean square error (RMSE), confirmed true track rate (CTTR) and confirmed split true track rate (CSTTR).