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基于風(fēng)險處理機制的醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘算法研究[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

針對現(xiàn)有醫(yī)療IT技術(shù)在診斷及預(yù)防措施方面的漏洞，設(shè)計了一種基于風(fēng)險處理機制的醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘算法。在最佳風(fēng)險處理機制的前提下，引入病情特征碼值，通過帶有一定權(quán)重的風(fēng)險處理數(shù)據(jù)算法來定義病情特征碼值的權(quán)重參數(shù)。經(jīng)醫(yī)療數(shù)據(jù)信息集測試實驗表明，此醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘算法能夠從海量醫(yī)療數(shù)據(jù)信息中抽取最具說明性的病情特征碼值，并給予一定權(quán)重參數(shù)，得到高效的數(shù)據(jù)挖掘效率。

發(fā)表于：5/19/2015

基于局部更新策略的DBR路由協(xié)議改進算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

DBR協(xié)議是水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的一個基于深度信息的路由協(xié)議，該協(xié)議算法采用節(jié)點的深度信息作為轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)的依據(jù)，并通過簡單廣播的形式來轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)。提出了改進算法，引入了局部更新概念，從而增強了DBR協(xié)議的節(jié)能效果，并且在一定程度上防止路由空洞。仿真結(jié)果表明，改進后的DBR協(xié)議能有效地減少網(wǎng)絡(luò)耗能，并且沒有出現(xiàn)路由空洞。

發(fā)表于：5/19/2015

基于人臉識別的應(yīng)用程序登錄助手設(shè)計[嵌入式技術(shù)][信息安全]

為了提高移動智能終端中應(yīng)用程序登錄過程的快捷性和安全性，設(shè)計了一種基于人臉識別技術(shù)的應(yīng)用程序自動登錄方法。通過事先注冊人臉特征信息，并與應(yīng)用程序及其登錄信息關(guān)聯(lián)，這些關(guān)聯(lián)信息經(jīng)加密后以本地文件存放；當(dāng)啟動應(yīng)用程序時，只要通過了人臉特征信息認證，就能自動提取并填寫登錄信息。應(yīng)用表明，該方法增強了應(yīng)用程序登錄過程的便捷性和安全性。

發(fā)表于：5/19/2015

交流接觸器溫度場仿真及試驗驗證[電源技術(shù)][汽車電子]

將ANSYS有限元熱分析應(yīng)用到交流接觸器熱特性分析中，模仿其實際工作環(huán)境，構(gòu)建交流接觸器三維穩(wěn)態(tài)熱分析模型，確定熱源、導(dǎo)熱系數(shù)和表面散熱系數(shù)，對接觸器的穩(wěn)態(tài)溫度場進行分析；進一步改變施加的邊界條件，研究不同散熱方式下接觸器的溫度分布。

發(fā)表于：5/19/2015

基于量化表的圖像篡改檢測算法[其他][其他]

數(shù)字圖像盲取證技術(shù)是近年來研究的一個熱點問題。提出一種利用量化表來進行定位和檢測數(shù)字圖像雙重JPEG壓縮的篡改檢測算法。首先對數(shù)字圖像進行壓縮消除圖像本身的噪聲，然后利用圖像壓縮模型來描述圖像首次壓縮與第二次壓縮之間的關(guān)系進而估計首次壓縮量化表，最后提出一種高效率的方法通過利用量化表來定位圖像篡改區(qū)域。

發(fā)表于：5/19/2015

基于數(shù)據(jù)挖掘的呼叫中心IVR客戶細分研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

語音應(yīng)答業(yè)務(wù)利用率低、人力需求成本高是一大問題，對此，結(jié)合案例，運用CRISP-DW方法，采用Clementine工具對所得數(shù)據(jù)進行分析處理，得到IVR客戶與地區(qū)分布、ARPU值和入網(wǎng)時長的關(guān)系；對IVR客戶進行聚類分析，總結(jié)出其重要特點；提出相應(yīng)對策，幫助提高IVR客戶的滿意度和利用率。建立一個C5.0決策樹模型，分析預(yù)測客戶是基于什么情況才進入IVR系統(tǒng)的。分析IVR客戶與入網(wǎng)時長、地區(qū)、ARPU值之間的規(guī)則，有助于更準確地了解IVR客戶并對其細分。

發(fā)表于：5/18/2015

交流濾波場電容器噪聲測量與分析[模擬設(shè)計][其他]

為了驗證電容器的振動噪聲頻率特性，首先對交流濾波場內(nèi)的電容器進行測量，分析電容器塔的噪聲輻射特性。由于電容器與電抗器在濾波場相距較近，因此通過相干分析法研究了電容器的振動與噪聲的關(guān)系，得出了電容器振動和噪聲的相干系數(shù)頻譜以及產(chǎn)生電容器噪聲的頻率特性。

發(fā)表于：5/18/2015

粒子群離散算法在無線傳感網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)通過少數(shù)確定錨節(jié)點計算到其他節(jié)點距離，確定節(jié)點坐標(biāo)。其中DV-Hop定位算法通過最小二乘法求解坐標(biāo)，累計誤差隨節(jié)點平均距離誤差呈指數(shù)增長，定位精度較低。提出了用粒子群PSO離散算法替代DV-Hop中的最小二乘法, 既發(fā)揮PSO全局搜索能力，又避免標(biāo)準PSO算法過早收斂的問題。實驗結(jié)果表明，新算法定位精度很高，受距離誤差影響不大，能很好地應(yīng)用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的定位過程。

發(fā)表于：5/18/2015

一種基于文件預(yù)測的分布式緩存模型[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

在分布式存儲中，客戶端的數(shù)據(jù)訪問請求并非完全隨機，它是由程序或者用戶的行為驅(qū)動，因此文件訪問順序是可以預(yù)測的；服務(wù)器端收到的訪問請求在時間軸上也非平坦分布，因此服務(wù)器有時繁忙有時空閑。為此，提出了一種基于文件預(yù)測的分布式緩存模型，在客戶端預(yù)測將要訪問的文件，并利用服務(wù)器空閑時間傳輸預(yù)測文件。

發(fā)表于：5/18/2015

一種新型無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點設(shè)計[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)WSN（Wireless Sensor Network）是一種將傳感技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)結(jié)合起來的新興技術(shù)，可以使人們方便快捷地監(jiān)測、采集、獲取信息，能夠滿足軍事、環(huán)境監(jiān)測、環(huán)保、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)等多領(lǐng)域的應(yīng)用需求。

發(fā)表于：5/18/2015

自適應(yīng)PID控制在試驗電源組中的應(yīng)用[電源技術(shù)][工業(yè)自動化]

目前風(fēng)力發(fā)電試驗系統(tǒng)所使用的電源控制系統(tǒng)，其調(diào)節(jié)對象具有時變性、多樣性、不確定性和非線性等特點，因此針對該試驗電源組控制系統(tǒng)難以建立精確的數(shù)學(xué)模型，而且試驗電源組控制系統(tǒng)的動態(tài)特性及運行參數(shù)依賴于它的運行環(huán)境與運行工況。由于其控制參數(shù)是在一定條件（如環(huán)境、工況等）下設(shè)定的，當(dāng)條件發(fā)生變化時，原整定參數(shù)不再適應(yīng)于當(dāng)前對象的動態(tài)特性，以至于使控制品質(zhì)下降。而常規(guī)的PID控制的參數(shù)是根據(jù)調(diào)節(jié)對象的數(shù)學(xué)模型來進行整定的，所以對于風(fēng)力發(fā)電試驗系統(tǒng)電源組控制采用常規(guī)的PID控制器難以取得理想控制效果[1]。為了克服常規(guī)PID 控制存在的缺點，將神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制器引入風(fēng)力發(fā)電試驗系統(tǒng)電源組控制中。

發(fā)表于：5/18/2015

僵尸網(wǎng)絡(luò)如何躲避檢測機制的研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

僵尸網(wǎng)絡(luò)是一種新興的互聯(lián)網(wǎng)威脅，其數(shù)量、規(guī)模和危害級別正在迅速增長，已經(jīng)使全球網(wǎng)絡(luò)進入新的警戒狀態(tài)。僵尸網(wǎng)絡(luò)(BotNet)作為攻擊者的一個攻擊平臺，可以發(fā)起多種攻擊事件，無論對整個網(wǎng)絡(luò)還是個人用戶都會造成極大的威脅。僵尸網(wǎng)絡(luò)被黑客用來進行分布式拒絕服務(wù)攻擊(DDos)、擴散垃圾郵件、植入惡意軟件、竊取敏感信息、安裝廣告條等[1]。

發(fā)表于：5/17/2015

一種基于PAM算法進行分簇的LEACH_P協(xié)議[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

在LEACH協(xié)議的基礎(chǔ)上提出了一種LEACH_P算法，該算法使用基于劃分的聚類算法PAM對初始拓撲進行分簇。首輪選擇距離簇質(zhì)心最近的節(jié)點作為簇頭，后面各輪選擇簇頭鄰域內(nèi)剩余能量最大的節(jié)點作為簇頭。每當(dāng)死亡節(jié)點增量達到節(jié)點總數(shù)的5%時，重新進行分簇，同時簇頭領(lǐng)域半徑增大25%后再進行簇頭選擇。仿真結(jié)果表明，LEACH_P算法分簇更加合理，節(jié)點能耗更加均衡，整個網(wǎng)絡(luò)生存周期（第一個節(jié)點死亡時間）延長了30%左右，有效地提升了網(wǎng)絡(luò)性能。

發(fā)表于：5/17/2015

基于以太網(wǎng)的壓縮機實驗測試系統(tǒng)設(shè)計[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為了滿足多用戶同時進行空氣壓縮機性能實驗的要求，設(shè)計了基于數(shù)據(jù)采集單元和計算機網(wǎng)絡(luò)的實驗測試系統(tǒng)。數(shù)據(jù)采集單元由16位微控制器MC9S12XET256和以太網(wǎng)控制器組成，測量空氣壓縮機的壓力和轉(zhuǎn)速，接收來自網(wǎng)絡(luò)的命令并上傳數(shù)據(jù)。計算機網(wǎng)絡(luò)采用客戶機/服務(wù)器的結(jié)構(gòu)，客戶機通過服務(wù)器分時共享硬件資源。服務(wù)器負責(zé)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)和客戶機的采集命令，接收和保存客戶機的實驗結(jié)果；客戶機負責(zé)數(shù)據(jù)的處理，繪制示功圖并上傳實驗結(jié)果。實際應(yīng)用結(jié)果表明，該系統(tǒng)可以滿足多達253個用戶共同實驗，實驗教學(xué)的質(zhì)量和時效性大為提高。

發(fā)表于：5/17/2015

基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的目標(biāo)識別方法[可編程邏輯][工業(yè)自動化]

顏色是物體表面的基本特征, 外部世界提供了豐富的顏色信息,因此通過顏色對目標(biāo)進行識別[1-2]是一種常用的方法。然而，同一顏色在變化環(huán)境下所接收到的光照并不完全一樣，不同于人眼識別的靈敏性。機器人視覺系統(tǒng)所感知到的目標(biāo)顏色會隨著光照的變化發(fā)生顏色畸變，降低識別精度。目前自然光線已經(jīng)被逐漸引入到RoboCup中型組足球機器人比賽[3]中，因此在自然光照條件下的魯棒性識別是當(dāng)今研究的重點。

發(fā)表于：5/17/2015