基于稠密度聚类的船载通信微弱信号自动增强方法

船载通信信号在传输过程中受各种因素的影响存在被削弱的现象,使得原始信号变成了微弱信号,如果不进行增强处理,会延长数据传输时间以及造成信噪比过小,影响通信质量。针对上述问题,提出一种基于稠密度聚类的船载通信微弱信号自动增强方法。该方法主要分为3步:第一步进行小波去噪处理,降低噪声对原始信号的干扰;第二步利用稠密度聚类方法对微弱信号进行聚类检测,加快信号增强处理效率;第三步对检测出来的信号进行补偿,增强信号特征。结果表明:与传统船载通信微弱信号自动增强方法相比,本方法处理后,数据传输延时值缩短3.8 s,信噪比增大8.3 dB,解决了传统方法存在的问题。     

云环境下舰船周期性任务容错调度算法研究

舰船周期性任务的容错调度对保证船舶安全航行,避免发生碰撞事故具有重要作用,因此针对舰船周期性任务容错调度问题进行研究,在求解环节对传统容错调度算法进行改进优化,以期提高可靠性和实时性。任务容错调度算法设计需要经历2个阶段:第一阶段,构建舰船周期性任务容错调度模型;第二阶段,将遗传算法与蚁群算法相结合,完成模型2次求解,先使用遗传算法,得到初步容错调度可行方案,后使用蚁群算法,完成模型精确求解,有效实现舰船周期性任务的容错调度。结果表明:与单一遗传算法与蚁群算法相比,本算法可靠性降低幅度低(1.89%),说明可靠性更好;100个任务的完成所需时间最少,仅花费11.5 s,证明其实时性更佳。     

舰船局域网络大规模入侵实时取证方法研究

传统检测取证方法存在大规模入侵检测数据误差大的问题。提出舰船局域网络大规模入侵实时取证方法,依托信号滤波技术,创建卡尔曼信号滤波单元,对网络波束内部干扰源进行滤波处理,利用Hybrid入侵特征提取算法,对滤波后信号进行提取运算。实现对局域网内的入侵数据信号干扰滤波与入侵信号提取。通过对比实验证明:提出的舰船局域网络大规模入侵实时取证方法,能够有效滤除局域网入侵干扰信号波,快速筛选、锁定、提取入侵数据信号,实现实时提取入侵信号证据的效果。     

基于视觉显著性的船舶结构缺陷检测研究

针对船舶结构缺陷图像中背景结构复杂,缺陷不易检测的难题,提出基于视觉显著性的缺陷检测算法。该算法采用自适应全变分模型替代FT算法的高斯滤波器并融入H分量来构建改进型FT算法,以增强缺陷图像背景的平滑和缺陷局部颜色对比度的表达能力;利用SMD算法捕捉图像结构信息及分解图像特征矩阵,凸显船舶缺陷与背景的差异性;通过自适应融合算法将改进型FT算法和SMD算法生成的显著图融合为综合显著图。对船舶缺陷进行对比实验,结果表明,提出的算法能够有效检测出船舶缺陷区域,提高缺陷检测精确率。     

基于改进蚁群算法的装配序列规划研究

针对复杂装配产品的装配序列规划问题,构建了包含零部件装配方向、重量、尺寸、装配关系数以及装配连接方法的装配序列评价体系函数.提出一种改进的蚁群算法,建立了算法寻优的数学模型和以零部件为对象的启发式函数,将启发式函数值作为引导蚂蚁进行零部件选择的信息素,并在蚂蚁逐步寻优过程中加入候选零部件筛选规则、装配方向规则和装配阻碍规则等计算规则,辅助蚂蚁摒弃劣质解选择最优解,直到获得产品的整条装配序列.最后以船舶某机型柴油机气缸盖模型为例,验证了改进蚁群算法在求解复杂产品装配序列规划问题的可行性和有效性.     

基于DSRC的车辆防追尾预警算法CSCD

为弥补传统防追尾预警算法在兼顾虚警率与及时性方面的不足,提出一种新的基于前方车辆的防追尾预警算法。利用专用短程通信技术(DSRC)实现车车之间的信息交互;通过安全车距预警模型计算临界安全车距,自车车载单元(OBU)利用自适应广播算法将安全情况信息发送给前车OBU;通过运用移动节点轨迹的生成工具(Vanet Mobi Sim)和面向对象的网络仿真器-2(NS2)进行联合仿真分析,以及主动安全系统开发工具Pre Scan与Matlab/Simulink进行联合仿真分析。结果表明:自适应广播算法的可行性和有效性得到验证;预警算法较好地解决了传统预警算法在虚警率和报警及时性方面的矛盾,这对发展与完善汽车防追尾预警系统具有重要意义。     

基于广义自洽理论的岩石统计损伤模型研究

为考虑岩石内微裂纹间相互作用对岩石损伤的影响,基于广义自洽理论研究岩石材料的损伤效应,建立了反映荷载作用下的岩石微裂纹发展变化损伤本构模型;采用概率统计理论,对岩石损伤模型中微裂纹密度演变过程进行探讨;以模式分层优化算法反分析确定模型参数,并结合工程实例对岩石微裂纹统计损伤模型及参数确定方法进行了验证。研究结果表明,基于广义自洽理论的岩石微裂纹统计损伤本构模型能够反应岩石内微裂纹间的相互影响的工程实际,模式分层优化算法确定的模型参数真实可信,在工程应用中具有一定适用价值。     

数据挖掘技术在汽车销售领域的应用研究

汽车销售企业经过多年的运作,在操作型数据库中保存了大量的历史数据,对这些数据进行必要的分析,可以反映出汽车销售过程中的一定规律.本文对数据挖掘技术在国内外汽车销售中的应用情况进行了研究,总结了数据挖掘技术在汽车销售各阶段的应用情况,提出了不同销售阶段可以利用哪些数据挖掘技术进行分析,得到的结论对汽车销售相关企业有着一定...     

基于多阶段多模型微粒群算法的非线性方程组解法

多阶段多模型的微粒群优化算法是一种改进的微粒群优化算法,具有较强的全局搜索能力。将非线性方程或非线性方程组的求解问题转化为函数优化问题,应用多阶段多模型的微粒群优化算法求解非线性方程组的解。计算中不需要使用目标函数的导数信息和初始点的信息,数值实验结果表明了该算法的有效性和可行性。     

基于网页分块思想的PageRank算法研究与优化

PageRank是一种典型的搜索结果排序算法。本文首先分析了PageRank算法的工作原理及网页分块的基本思想;然后研究了一种基于VIPS分块技术的块级PageRank改进算法,并提出了简化网页分块过程、融合计算PageRank排名值等优化措施;最后对该算法的应用实现进行了必要的展望。