计算机控制下智能铝母线焊接机研究 被引量：1

1

作者 曾博文 《世界有色金属》 2016年第12期64-65,共2页

随着科学技术的进步,焊接技术已在国民生产生活中的各个领域占有重要的地位,而复杂的焊接结构和不断出现的新型材料对焊接技术提出了更高的要求。本文在对焊接工艺进行深入细致分析的基础上提出了焊接机自动焊接的工艺,通过计算机控制... 随着科学技术的进步,焊接技术已在国民生产生活中的各个领域占有重要的地位,而复杂的焊接结构和不断出现的新型材料对焊接技术提出了更高的要求。本文在对焊接工艺进行深入细致分析的基础上提出了焊接机自动焊接的工艺,通过计算机控制自动焊接系统,该系统面向对象编程环境采用效率高、灵活性强的Delphi8实现铝母线焊接机在复杂空间曲线接缝的智能化焊接。 展开更多

关键词 计算机控制 自动焊接 Delphi8

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基于RFID与无线传感网的智能定位系统研究 被引量：3

2

作者 潘翔 《煤炭技术》 CAS 北大核心 2013年第1期192-194,共3页

随着无线传感器网络的发展和射频识别技术(RFID)的广泛应用,结合这2种技术将会提高空间定位的有效性。文章运用RFID技术与ZigBee无线传感网络,采用RSSI和DV-Hop算法,设计了一个智能定位系统。实验表明该系统的网络性能良好,定位效果显... 随着无线传感器网络的发展和射频识别技术(RFID)的广泛应用,结合这2种技术将会提高空间定位的有效性。文章运用RFID技术与ZigBee无线传感网络,采用RSSI和DV-Hop算法,设计了一个智能定位系统。实验表明该系统的网络性能良好,定位效果显著。结合煤矿监测系统的应用前景,该系统可用于矿工井下作业时的空间定位,具有重要的实际应用价值。 展开更多

关键词 RFID 无线传感器网络 ZIGBEE RSSI DV-HOP 空间定位

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改进的混响数据分段Itakura距离估计算法 被引量：1

3

作者 郑羽洁 《科技通报》 北大核心 2014年第10期202-204,共3页

在主动探测自导系统设计中,混响数据分段Itakura距离的准确估计是实现自导系统测距,提高目标信号检测性能的基础,且Itakura距离可以评价对混响数据的局部平稳性。当前的混响数据Itakura距离估计算法采用基于局部高斯色噪声混响估计模型... 在主动探测自导系统设计中,混响数据分段Itakura距离的准确估计是实现自导系统测距,提高目标信号检测性能的基础,且Itakura距离可以评价对混响数据的局部平稳性。当前的混响数据Itakura距离估计算法采用基于局部高斯色噪声混响估计模型,当相邻数据段与需检测信号脉宽一致时,距离估计精度不好。提出一种基于Rayleigh分布分段副本相关检测的混响数据Itakura距离算法,构建混响数据包络模型实现对混响包络概率分布特征的准确描述,采用基于频率选择性衰落的自适应噪声抵消算法对混响数据包络模型进行简化,对混响数据进行Rayleigh分布下的概率密度特征分割,设计分段副本相关检测器,计算该组数据中相邻数据段之间Itakura距离,实现目标Itakura测距。实验结果表明,改进算法对Itakura距离估计精度较高,局部平稳性影响较小。在精确探测制导等领域具有很好应用价值。 展开更多

关键词 混响 自导系统 距离估计 RAYLEIGH分布

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基于用户历史行为的协同过滤推荐算法 被引量：14

4

作者 王志虎 黄曼莹 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2017年第5期132-136,共5页

协同过滤推荐是数据挖掘一个重要方向,传统协同过滤推荐算法受到数据稀疏性和冷启动制约,难以获得理想的推荐结果,为了改善协同过滤推荐的准确性,提出了基于用户历史行为的协同过滤推荐算法.首先根据用户的历史行为预测用户对每一个项... 协同过滤推荐是数据挖掘一个重要方向,传统协同过滤推荐算法受到数据稀疏性和冷启动制约,难以获得理想的推荐结果,为了改善协同过滤推荐的准确性,提出了基于用户历史行为的协同过滤推荐算法.首先根据用户的历史行为预测用户对每一个项目的偏好程度,并采用标签描述用户对项目的偏好程度,建立相应的特征向量,然后根据特征向量计算项目相似度实现个性化推荐,最后采用多个经典数据进行了仿真测试,以验证算法的优越性.测试结果表明,该算法大幅度降低了推荐的误差,提高了协同过滤推荐的准确率,克服了传统协同过滤推荐算法存在的局限性,而且可以加快推荐速度,具有更高的实际价值. 展开更多

关键词 数据挖掘 协同过滤 用户偏好 项目相似度 个性化推荐

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一种基于蚁群算法与粗糙集的混合BP神经网络 被引量：8

5

作者 洪月华 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2014年第4期156-159,共4页

为了解决BP神经网络对高维冗余样本分类时收敛速度慢、易陷入局部极小值问题,提出基于蚁群算法与粗糙集的混合BP神经网络分类模型.该混合BP神经网络用粗糙集对样本进行约简和降维,输入层神经元个数得到减少,降低了训练神经网络的计算复... 为了解决BP神经网络对高维冗余样本分类时收敛速度慢、易陷入局部极小值问题,提出基于蚁群算法与粗糙集的混合BP神经网络分类模型.该混合BP神经网络用粗糙集对样本进行约简和降维,输入层神经元个数得到减少,降低了训练神经网络的计算复杂度,用蚁群算法解决了选取神经网络权值和阈值的随机性,避免了因其而导致的易陷入局部极小值的不足.对UCI数据库中数据集的测试结果说明,提出的混合BP神经网络对高维冗余复杂样本进行分类是可行的,性能远远比传统BP神经网络和蚁群神经网络优越. 展开更多

关键词 蚁群算法ACA 粗糙集 BP神经网络

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蜂群K-means聚类算法改进研究 被引量：11

6

作者 洪月华 《科技通报》 北大核心 2016年第4期170-173,共4页

针对经典K-means聚类算法过于依赖初始聚类中心和易陷入局部最优的不足,提出一种带有学习能力的人工蜂群算法(ABC)与K-means迭代相结合的聚类算法。该算法通过能动态调节的学习权重因子来平衡人工蜂群算法的全局探测与局部搜索能力,同... 针对经典K-means聚类算法过于依赖初始聚类中心和易陷入局部最优的不足,提出一种带有学习能力的人工蜂群算法(ABC)与K-means迭代相结合的聚类算法。该算法通过能动态调节的学习权重因子来平衡人工蜂群算法的全局探测与局部搜索能力,同时结合K-means聚类快速的优点,来提高聚类算法的全局寻优能力,降低初始聚类中心对算法聚类质量的影响。通过仿真试验验证,该算法克服了K-means算法的缺点,具有收敛速度快、稳定性强和聚类精度高的优势,得到良好的聚类效果。 展开更多

关键词 人工蜂群算法 K-MEANS聚类算法 学习能力 聚类

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SQL注入攻击及其预防方法研究 被引量：5

7

作者 王志虎 《煤炭技术》 CAS 北大核心 2011年第1期95-97,共3页

SQL注入攻击是黑客常用的网络攻击手段之一。文章分析了SQL注入攻击的原理和攻击步骤,针对性地提出了从程序编写和服务器设置两方面有效预防SQL注入攻击的方法。

关键词 SQL注入攻击 SQL注入攻击预防 网络安全

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无线传感网络监测数据分类算法仿真分析 被引量：3

8

作者 洪月华 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2013年第10期149-152,共4页

研究无线传感网络数据的准确分类问题.针对无线传感网络监测得到的数据属性呈现高冗余特征,用传统的BP神经网络进行分类易陷入局部最优解、泛化能力差、收敛速度慢与精度低等问题,造成数据很难被准确分类,提出用免疫算法优化BP神经网络... 研究无线传感网络数据的准确分类问题.针对无线传感网络监测得到的数据属性呈现高冗余特征,用传统的BP神经网络进行分类易陷入局部最优解、泛化能力差、收敛速度慢与精度低等问题,造成数据很难被准确分类,提出用免疫算法优化BP神经网络的分类算法.该算法利用免疫算法所具有的全局收敛特性和个体多样性保持机制,全局搜索优化BP神经网络的权值,再用BP算法对其开展局部搜索工作.仿真实验结果证明,该算法能够有效克服训练经典BP神经网络时容易陷入局部极值的不足,加快了网络的收敛速度,传感器网络数据分类识别的准确率也得到了大幅度提高. 展开更多

关键词 免疫算法 BP神经网络 无线传感器网络 数据挖掘

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基于神经网络的物联网设备环境监测技术研究 被引量：3

9

作者 潘翔 《现代电子技术》 北大核心 2017年第3期12-14,共3页

通过物联网的相关技术方法对设备工作环境中的烟雾、水浸、温度和湿度四个参数进行采集和处理,再经过BP神经网络的分析对设备工作的环境情况进行评价。仿真结果表明,采用该方法可以对环境参数进行有效的监控和预警,使得系统的使用者可... 通过物联网的相关技术方法对设备工作环境中的烟雾、水浸、温度和湿度四个参数进行采集和处理,再经过BP神经网络的分析对设备工作的环境情况进行评价。仿真结果表明,采用该方法可以对环境参数进行有效的监控和预警,使得系统的使用者可以清楚明确地了解到当前环境的状态。 展开更多

关键词 物联网 BP神经网络 环境参数监测 设备环境

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传感器网络分布式免疫遗传聚类算法研究 被引量：2

10

作者 洪月华 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2013年第3期156-159,共4页

本文研究无线传感器网络数据的聚类分析问题.针对传统k-means对初始聚类中心敏感和易于陷入局部次优解的缺点,提出一种基于传感器网络的分布式免疫遗传k-means聚类算法.该算法将聚类中心作为染色体,通过遗传算法来优化传统k-means聚类... 本文研究无线传感器网络数据的聚类分析问题.针对传统k-means对初始聚类中心敏感和易于陷入局部次优解的缺点,提出一种基于传感器网络的分布式免疫遗传k-means聚类算法.该算法将聚类中心作为染色体,通过遗传算法来优化传统k-means聚类算法的初始聚类中心,将免疫算法的选择操作引入染色体的遗传进化中,使染色体的浓度和适应度共同对其在进化中被选择产生影响,实现了染色体种群的多样性保持机制和自我调节功能,将搜索工作引向全局最优,较好地解决了k-means算法的早熟现象问题.实验结果证明,本文算法改进了数据的聚类划分效果,能够把聚类结果快速收敛至全局最优,聚类准确率较高. 展开更多

关键词 聚类分析 免疫算法 遗传算法 无线传感器网络

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一种具有学习能力的人工蜂群优化算法 被引量：2

11

作者 洪月华 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2015年第6期154-158,共5页

针对传统人工蜂群算法对高维多峰问题优化时常常易陷入局部最优解,导致算法早熟收敛,而对单峰问题优化时收敛速度不够快的不足.为了使算法的性能得到进一步的优化,提出了一种带有双重学习能力的人工蜂群改进算法(DLABC).DLABC算法中采... 针对传统人工蜂群算法对高维多峰问题优化时常常易陷入局部最优解,导致算法早熟收敛,而对单峰问题优化时收敛速度不够快的不足.为了使算法的性能得到进一步的优化,提出了一种带有双重学习能力的人工蜂群改进算法(DLABC).DLABC算法中采蜜蜂对蜜源邻域进行局部搜索时,增加个体对其自身最优值的自我学习能力和对种群中的其他个体最优值的社会学习能力,使用随着迭代次数动态变化的学习权重因子来平衡种群的局部搜索和全局探测能力,防止算法早熟收敛和加快收敛速度.通过对标准函数仿真测试验证,和几个改进的人工蜂群算法比较,DLABC算法的优化性能有了较大程度的提高. 展开更多

关键词 人工蜂群算法 优化 学习能力

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一种非结构化数据的多牵度分配存取实现方法 被引量：2

12

作者 黄远鸣 《科技通报》 北大核心 2014年第8期161-163,共3页

非结构化数据随着信息时代的发展呈现爆炸式增长,非结构化数据存取的难点在于数据没有非常统一的规律便于系统查询和访问。传统的非结构化数据存取方法沿袭了结构化数据存取的方法,通过建立相应的特征关键字进行存取,由于非结构化数据... 非结构化数据随着信息时代的发展呈现爆炸式增长,非结构化数据存取的难点在于数据没有非常统一的规律便于系统查询和访问。传统的非结构化数据存取方法沿袭了结构化数据存取的方法,通过建立相应的特征关键字进行存取,由于非结构化数据的模糊特征性,对大量数据的兼容性很差。提出了一种非结构化数据的多牵度分配存取实现方法,将数据特征提取,根据特征将数据存储在不同的牵度区域,在数据合成时,通过牵度索引,建立不同的数据拼接顺序,从而实现很好的数据恢复。通过实际的海量数据进行测试实验,结果显示,采用多牵度分配存取的方法,非结构化数据的存取速度大大提高,具有很好的应用价值。 展开更多

关键词 非结构化数据 多牵度分配 数据存取

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基于粗糙k-均值的分布式聚类算法 被引量：1

13

作者 洪月华 《广西工学院学报》 CAS 2013年第1期89-93,共5页

针对传统k-均值聚类算法中每个属性聚类作用相同而导致的聚类效果不佳,以及不适宜在传感器网络中使用等问题,在传感器网络中采用粗糙k-均值算法对数据进行分布式聚类,可减少网络负载和传感器节点能量的消耗.实验结果证明:该算法在聚类... 针对传统k-均值聚类算法中每个属性聚类作用相同而导致的聚类效果不佳,以及不适宜在传感器网络中使用等问题,在传感器网络中采用粗糙k-均值算法对数据进行分布式聚类,可减少网络负载和传感器节点能量的消耗.实验结果证明:该算法在聚类速度、聚类正确率、网络传输通信量等方面均优于传统k-均值算法. 展开更多

关键词 K-均值 粗糙集 无线传感器网络 分布式聚类

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面向对象数据库触发器的实现研究

14

作者 郑羽洁 黄远鸣 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2010年第5期217-220,共4页

利用OO(Object-Oriented)语言中事件这一结构,实现了面向对象数据库触发器事件的注册、订阅及触发过程,模拟实现了面向对象数据库的触发器功能.相比其他一些面向对象数据库触发事件,提出的触发器订阅、引发事件实现方法不会污染用户定... 利用OO(Object-Oriented)语言中事件这一结构,实现了面向对象数据库触发器事件的注册、订阅及触发过程,模拟实现了面向对象数据库的触发器功能.相比其他一些面向对象数据库触发事件,提出的触发器订阅、引发事件实现方法不会污染用户定义的对象模型. 展开更多

关键词 面向对象数据库 触发器 触发器的实现 触发器事件

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启发式的多层客户-服务器排队网络模型的分析方法

15

作者 郑羽洁 《煤炭技术》 CAS 北大核心 2011年第5期225-227,共3页

提出了一种启发式的多层客户-服务器排队网络模型的分析方法,适用于分析和预测运行在多处理器上或网络上的分布式软件系统的性能。首先提出多层客户-服务器排队网络的基本模型的概念,通过把基本模型分解为可以直接使用MVA方法求解的客... 提出了一种启发式的多层客户-服务器排队网络模型的分析方法,适用于分析和预测运行在多处理器上或网络上的分布式软件系统的性能。首先提出多层客户-服务器排队网络的基本模型的概念,通过把基本模型分解为可以直接使用MVA方法求解的客户子模型和服务器子模型,提出一个迭代求解方法。然后将解决基本模型的方法扩展到多层客户-服务器排队网络模型。该方法具有收敛快、与具体的子模型求解算法无关等特点。 展开更多

关键词 客户-服务器网络 分层排队网络 软件性能建模

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网络云数据滤波融合存储访问机制研究与仿真

16

作者 曾博文 《科技通报》 北大核心 2013年第4期133-135,共3页

针对物联网环境下云数据的可信存储、用户隐私信息的可靠保护和访问控制的有效性等问题,提出了基于网络云数据滤波融合存储访问机制。在该机制中,首先对云数据库中的数据信息进行有效地观测,采用卡尔曼滤波融合的方式,对数据进行过滤存... 针对物联网环境下云数据的可信存储、用户隐私信息的可靠保护和访问控制的有效性等问题,提出了基于网络云数据滤波融合存储访问机制。在该机制中,首先对云数据库中的数据信息进行有效地观测,采用卡尔曼滤波融合的方式,对数据进行过滤存储,克服由于云数据过大带来的存储困难。更加有利于网络数据的访问。实验证明,该机制具有良好的执行效率,当资源规模较大时,该访问机制更具有优势。 展开更多

关键词 云数据 滤波融合 数据存储

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基于增量约束与重构代价的路由控制算法优化

17

作者 黄远鸣 《科技通报》 北大核心 2014年第6期94-96,共3页

结合分布式多媒体业务的应用需求,提出低消耗负载均衡的QoS路由技术,通过建立表征路径资源消耗的损益模型,将资源消耗的增量约束引入路径选择。研究了快速QoS重路由技术,引入重构代价计算模型,以此约束备选路由选择过程。理论分析表明... 结合分布式多媒体业务的应用需求,提出低消耗负载均衡的QoS路由技术,通过建立表征路径资源消耗的损益模型,将资源消耗的增量约束引入路径选择。研究了快速QoS重路由技术,引入重构代价计算模型,以此约束备选路由选择过程。理论分析表明该方法可有效提高路由恢复的时间效率,降低恢复延迟。建立了QoS需求变化动态感知的方法,通过自学习的样本训练原则建立统一的评价模型体系屏蔽参数间的差异性适应不同QoS能力参数的监测。理论分析表明该方法可有效提高检测的精确度,降低误检测率。 展开更多

关键词 覆盖网络 QoS路由技术 分布式应用

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一种基于密度的分布式聚类改进算法 被引量：1

18

作者 刘恒 苏静 +3 位作者 唐咸艳 卢佳佳 梁志胜 洪月华 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2018年第5期128-132,共5页

基于密度分布式聚类算法(DBDC)在分布式聚类运算中运用广泛,但具有较高的算法时间复杂度.本文提出了一种基于代表点交互的全局聚类方法,利用数据网格运算方法将数据对象映射到空间网格,改进基于密度的分布式聚类算法,优化原算法的空间... 基于密度分布式聚类算法(DBDC)在分布式聚类运算中运用广泛,但具有较高的算法时间复杂度.本文提出了一种基于代表点交互的全局聚类方法,利用数据网格运算方法将数据对象映射到空间网格,改进基于密度的分布式聚类算法,优化原算法的空间搜索过程,从而改进生成本地聚类的效率.同时在全局聚类层面可利用中心点作为代表点来降低聚类误差.通过实验,表明该方法能够改进基于密度的分布式聚类算法,较传统分布式聚类算法提高了准确性度并降低了算法时间复杂度. 展开更多

关键词 聚类 分布式 数据挖掘 代表点

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