基于向量升维的农情异常数据实时检测方法

为提高农业物联网的数据感知质量,提出了基于向量升维的异常农情数据实时检测方法.首先采用滑动窗口机制将标准化后的时序农情数据转换为观测向量,接着将相邻向量元素差值之和作为新向量元素对观测向量进行升维,最后构建了异常数据实时检测框架.采用畜禽养殖物联网环境数据进行实验,开展滑动窗口大小取值、分类模型的异常数据检测性能与敏感性分析.结果 表明,滑动窗口大小取2为宜,提出的向量升维方法能够有效提升分类模型的异常数据检测能力,且线性核支持向量机具有较优的异常数据检测性能和计算耗时,其检测效果与数据波动性和采样间隔负相关、与异常值偏离幅度正相关.     

基于可信多数投票的快速概念漂移检测

数据流因具有数据持续到达，概念漂移产生时刻无法预测、概念的数量不确定等特征，使得滑动窗口的大小很难事先确定，滑动窗口包含概念的数量对概念漂移检测存在影响.本文提出了基于可信多数投票的快速概念漂移检测算法（CMV_SEA），该算法使用SEA算法中的基分类器淘汰方法，使用可信多数投票实现滑动窗口中基分类器的集成.仿真实验表明：相比于SEA算法，CMV_SEA算法提高了泛化能力；能在新概念产生的第一时间内检测到概念漂移；对概念漂移的检测能力和新概念的学习能力不受滑动窗口大小的影响.     

融合降采样的复基带脉冲压缩算法研究

针对脉冲压缩过程运算复杂度高的问题,提出一种融合降采样的复基带脉冲压缩波束合成方法.该方法首先对波束合成信号进行频谱搬移及低通滤波,然后降采样得到复基带数据,再采用降采样的压缩滤波器实现脉冲压缩得到用于成像的扫描线数据.通过对所提出的脉冲压缩算法进行推导,并采用Chirp码进行脉冲压缩仿真成像与误差分析.实验结果表明:该方法不仅能够完整地保留编码激励信号各项特性,克服图像信噪比低的缺陷,还能大幅度降低脉冲压缩环节的运算复杂度,从而为超声编码技术的应用提供了一种高效的脉冲压缩方法.     

移动数据库中客户复制与缓存机制研究

讨论了数据广播对客户端复制与缓存策略的影响,重点研究了通过对滑动窗口法的改进,提出一种适合移动计算环境下广播环境的客户端缓存策略.     

模幂运算的窗口NAF方法

将椭圆曲线的定点标量乘的窗口NAF方法应用在模幂运算中,通过采用预处理技术,与SMM算法进行组合得到一种新的求模幂乘算法窗口NAF方法.     

基于形态学的机载LiDAR点云滤波研究

SMRF算法又称改善的简单形态学滤波算法,该算法相比以往算法有较高的滤波精度,效率高.该研究从点云格网化、迭代开运算和原始点云滤波3个方面分析SMRF算法的优势,并针对该算法最大窗口半径参数确定难的问题,提出了基于高次曲线极值的滤波窗口探测的形态学机栽云滤波,通过程序自动寻找最优最大滤波窗口半径,摆脱了以往需要人工确定形态学滤波开运算的最大滤波窗口问题.实验表明该方法是可行的,这不仅降低了参数输入的门槛,而且滤波精度较高,这对机载激光雷达点云数据后处理向着自动化处理发展具有重要的意义.     

对Cohen-Sutherland线段裁剪算法的一点改进

针对Conhen-Sutherland线段裁剪算法不能有效地判断出线段是否完全在窗口外及可能求解出无效交点的问题提出改进，通过添加判断条件使得所有完全位于窗口外的线段都能快速的过滤出来，并明确直线与窗口的哪条边相交，从而避免无效交点的求交运算，提高了裁剪运算效率。     

农机产品寿命预测的基因表达式编程-滑动窗口算法研究

提出了一种用于农机寿命预测的改进的基因表达式编程-滑动窗口（Gene Expression Programming-sliding windows,GEP-SW）算法,该方法通过滑动窗口动态地获取进行寿命预测的有效试验数据,运用改进的基因表达式编程计算预测时段的寿命值与前一时段寿命数值的依存程度,通过依存程度加权和对寿命进行预测。实例表明,改进的GEP-SW算法在获得4个及以上数据后便可以建立模型,解决了传统方法需要大量试验数据才能建模的不足,是一个解决农机产品寿命预测问题的途径。     

基于改进支持向量机的林业资金投资预测方法

针对林业资金投资变化的定量预测,提出一种基于改进支持向量机的预测方法.利用滑动时间窗口方法将历年林业资金投资数据构造成时间序列,将其做为数据样本集并由改进支持向量机加以训练以得到预测模型.通过某省近20年的林业资金投资数据实验验证了预测方法的有效性,实验结果表明:与传统预测方法相比,基于改进支持向量机的预测方法明显提高了投资变化预测精度.     

基于预测模型的异常农情数据在线检测方法的研究

为保证农业物联网传感器的数据感知质量,构建了基于滑动窗口和预测模型(支持向量回归、K近邻、梯度提升回归和随机森林)的异常农情数据在线检测框架,提出了基于数据特征的滑动窗口尺寸计算方法,运用熵权逼近最优排序法评价预测模型适用性。采用羊圈环境数据(空气温度、相对湿度、CO_2和H_2S体积分数)进行试验,结果表明,滑动窗口尺寸计算方法优于仅基于采样间隔和特征周期的计算方法;模型预测误差与其异常检测性能负相关,且对误检率影响更大;支持向量回归模型对空气温度和相对湿度异常数据检测适用性最好,贴近度达0.8以上,梯度提升回归和K近邻模型分别对CO_2和H_2S体积分数异常数据检测适用性较优,两者贴近度均在0.6左右。     

基于模糊聚类的农村微网负荷控制策略研究

针对农村电网独立运行模式下,即农村电网处于孤岛运行状态,当分布式电源发电功率不满足负荷需求时,存在优先切除负荷或优先调节负荷的顺序不确定的问题,提出了基于模糊聚类的农村智能电网负荷控制策略,以多代理系统为基础,利用模糊聚类方法,将农村电网独立运行模式下的负荷按负荷等级、可控特性及位置3个属性进行聚类,得出负荷的控制顺序。依据该控制策略,能够实现在满足技术指标的前提下,提高农村电网的供电可靠性和经济性。     

大兴安岭地区樟子松林地表可燃物模型

为了掌握森林地表可燃物的栽量分布，预防森林火灾，运用Spss 11．0 for windows统计软件系统，对樟子松林的林分因子和各类地表可燃物栽量进行后向逐步线性回归分析，建立了一套数学模型，并且进行了方差分析。利用数学模型可以通过林分因子推算各类地表可燃物栽量。     

杨凌地区日光温室土质墙体失效机制分析研究

为了研究杨凌地区日光温室土质墙体发生失效的原因,将其失效形式总结为墙体表面不均匀脱落、墙体发生开裂变形与墙体失稳发生滑移三种类型,对杨凌地区发生失效的日光温室土质墙体取样,对土样进行含水率试验、直剪试验与无侧限抗压试验,并通过设计杨凌地区代表性日光温室进行受力分析并进行验算。经试验测定含水率低于5%时墙体表面较易发生不均匀脱落现象,后墙土坡下部含水率相较于中部与上部高2%左右。验算结果表明在含水率为15%、20%时后墙土坡摩尔-库伦曲线与土样抗剪强度曲线均为相离,当含水率为15%时,后墙土坡中部也有发生剪切破坏的危险;含水率在18%以上时,墙体容易在荷载下发生破坏。土质墙体日光温室发生较多的失效形式为表面不均匀脱落与剪切破坏,通过控制墙体的含水率来防止墙体失效是一种有效的方法,本研究对杨凌地区日光温室土质墙体的建造和使用与对温室内作物生长环境的保护具有一定的指导意义。     

用VC++实现Windows屏幕保护程序的方法

阐述了Windows屏幕保护程序的工作原理及使用VisualC 编制屏幕保护程序的方法。     

一种面向多核环境加速算法的研究

在共享存储器的多核环境中,锁住共享资源是完成同步操作的有效方法之一.为了提高同步对象工作效率,借鉴windows同步对象工作原理,利用windows原子操作的不可分割性和高效性,提出了一种用户级轻量级自旋锁(CSpinLock)算法,该算法具有执行速度快的特点.在实验中,将该算法与windows同步对象分别实施于射线跟踪程序.理论分析与实验结果表明,在基于windows系统的共享存储多核环境中和在同步操作频繁的情况下,采用用户级轻量级自旋锁的程序性能较windows同步对象有明显的提升.     

湘潭湘江四大桥模型试验的加载方法研究

基于ANSYS软件建立了湘潭湘江四大桥有限元模型,通过有限元理论分析研究了桁架式拱肋组合受力特点,提出了关于桁架拱肋拱桥活载试验的一种活载加载方法.该方法将拱肋实腹段(拱脚)断面与桁架段断面分别按弯矩影响线与应力影响线布置活载.然后分别按传统方法和本文提出的新方法进行模型试验.理论与试验结果表明:新方法更能准确找出危险断面的最不利工况加载位置,这种新的活载布置方法也可为同类钢管混凝土桁架拱桥的试验提供参考.     

冬季新疆和田地区某羊舍内自然通风的数值模拟

采用CFD(Computational fluid dynamics)方法对南疆地区的羊舍内自然通风下的室内环境进行数值模拟.模拟时对整个计算区域采用六面体网格进行划分,对羊舍天窗和北窗附近区域的网格进行加密处理,生成的网格数约为453 360个.羊舍CFD数值模拟以室内外空气作为研究对象,外界气象条件、羊舍外维护结构和室内地面等作为边界条件处理.对冬季南疆地区羊舍北窗开启和关闭两种情况下室内的速度场、温度场进行数值模拟.根据数值模拟的结果表明在白天可以开启北窗进行通风.     

工程机械波动载荷分析与模拟方法研究

波动载荷对工程机械的动力性、燃油经济性以及系统的安全性有着重要的影响.试验在分析波动载荷的基础上,利用随机统计关系提出工程机械波动载荷试验数据的处理方法,将波动载荷非平稳试验数据分解为非平稳的确定性分量与平稳的随机性分量两部分,并提出了相应的函数表达式以及对影响因素进行了分析.最后通过AMESIM仿真软件对波动载荷试验数据进行仿真模拟,给出了仿真方法.     

Elman神经网络在农网短期负荷预测中的应用

为提高负荷预测精度,更好地反映负荷的动态特性,提出了一种基于Elman神经网络的预测方法。先对负荷样本进行数据预处理,消除伪数据,然后把不同日各时刻的负荷序列作为样本,对未来时刻的负荷进行短期预测。预测实例表明,基于Elman神经网络的预测方法比基于BP神经网络的预测方法具有更好的预测效果。     

《分子生物学》Authorware课件的设计与开发

提出利用Authorware编程实现Windows标准的二重菜单以及在Authorware中控制Flash动画的思路,并以其作为关键技术开发了《分子生物学》多媒体课件。