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基于在線社交網(wǎng)絡(luò)的輿論傳播模型研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

考慮了真實(shí)社交網(wǎng)絡(luò)中的輿論傳播過程中存在與輿論大方向相悖的劣勢觀點(diǎn)，在MORENO Y等人研究的謠言傳播模型的基礎(chǔ)上，提出了一種新的輿論傳播模型，研究了擁有劣勢觀點(diǎn)節(jié)點(diǎn)的存在對輿論演化帶來的影響。接著對模型建立動(dòng)態(tài)方程并進(jìn)行分析求解，得到輿論傳播的最終規(guī)模的表達(dá)式。最后，在Facebook用戶數(shù)據(jù)構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行仿真分析，得出輿論演化過程中的狀態(tài)變化情況，并分析最終規(guī)模的影響因素。

發(fā)表于：12/26/2016

車輛自組織網(wǎng)絡(luò)中緊急信息的自適應(yīng)廣播機(jī)制研究[模擬設(shè)計(jì)][智能交通]

道路交通的高速發(fā)展在創(chuàng)造巨大社會財(cái)富的同時(shí)，也令人類社會承受著交通事故帶來的慘痛代價(jià)，為減少交通事故的危害，人們對智慧交通系統(tǒng)的研究日益重視。針對車流量多變化的城區(qū)道路交通環(huán)境，基于車輛自組織網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)了一套信息廣播機(jī)制，能將道路交通的緊急信息快速有效發(fā)布到危險(xiǎn)區(qū)域內(nèi)各車輛進(jìn)行預(yù)警，以便駕駛?cè)藛T能提前回避。仿真結(jié)果顯示，該機(jī)制可靠度達(dá)到預(yù)期，并能有效地降低通信網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載。

發(fā)表于：12/26/2016

基于概率的并行粒子群AKO-RVM入侵檢測[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

AKO-RVM算法不僅具有高分類精度的特點(diǎn)，相對于RVM算法其在一定程度上降低了性能對初始參數(shù)的依賴性,在入侵檢測網(wǎng)絡(luò)安全的方法研究中優(yōu)于經(jīng)典RVM算法。然而AKO-RVM樣本訓(xùn)練與分類用時(shí)較長，為此提出一種基于概率的主輔式并行粒子群AKO-RVM方法，即將訓(xùn)練樣本進(jìn)行分組，先采用并行主輔式粒子群算法確定AKO-RVM核寬參數(shù)并進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)而構(gòu)造RVM分類模型，繼而采用一對一分類方法應(yīng)用于多類檢測中。入侵實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出方法在具有高精度與性能、低依賴性等特點(diǎn)的同時(shí)，較大程度上降低了訓(xùn)練所需迭代次數(shù)與檢測時(shí)間。

發(fā)表于：12/26/2016

VLD遠(yuǎn)程編譯系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[EDA與制造][數(shù)據(jù)中心]

為了解決VLD(Visual Logic Design，VLD)工具在軟件知識產(chǎn)權(quán)方面保護(hù)薄弱的問題，設(shè)計(jì)了一個(gè)VLD遠(yuǎn)程編譯系統(tǒng)架構(gòu)，核心資源代碼部署在構(gòu)建服務(wù)器端，客戶端只提供交互界面，兩者通過分發(fā)服務(wù)器建立連接，編譯工作只在構(gòu)建服務(wù)器端完成，可有效控制工具使用范圍，避免資源代碼外泄。該系統(tǒng)采取模塊化的實(shí)現(xiàn)方式，對系統(tǒng)功能進(jìn)行抽象，將其封裝為資源庫函數(shù)，提高了系統(tǒng)的擴(kuò)展性和重用性。按該架構(gòu)開發(fā)的VLD遠(yuǎn)程編譯系統(tǒng)通過了可靠性和時(shí)效性測試，驗(yàn)證了該方法的可行性。

發(fā)表于：12/26/2016

基于雙目視覺的立體匹配算法研究[其他][其他]

根據(jù)立體匹配原理，采用雙目攝像頭對圖像進(jìn)行采集，通過對攝像機(jī)的標(biāo)定和圖像立體校正、圖像分割與立體匹配得到最后的視差圖；根據(jù)最后的視差圖以及算法的速度來評價(jià)算法的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，圖像的視差圖十分接近真實(shí)視差圖，效果明顯。

發(fā)表于：12/23/2016

遙感圖像目標(biāo)多尺度特征分析[測試測量][智能交通]

地面目標(biāo)在不同尺度的遙感影像中表現(xiàn)出不同的特征，對自動(dòng)目標(biāo)識別的準(zhǔn)確性有很大影響?；诙喾直媛蔬b感影像，研究典型圖像目標(biāo)的識別技術(shù)，給出了多尺度圖像目標(biāo)識別框架。首先針對不同尺度的遙感影像，分析了每個(gè)尺度上目標(biāo)識別的有效特征。然后在提取典型目標(biāo)的多種特征基礎(chǔ)上，對這些特征進(jìn)行尺度相關(guān)性分析，并研究不同的尺度對目標(biāo)形狀結(jié)構(gòu)等特征產(chǎn)生的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于多分辨率遙感影像的識別框架可以有效地實(shí)現(xiàn)圖像目標(biāo)的分析與識別。

發(fā)表于：12/23/2016

機(jī)載C波段高性能低噪聲放大器的研究設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][消費(fèi)電子]

研究低噪聲放大器的設(shè)計(jì)方法，運(yùn)用射頻理論，結(jié)合當(dāng)前民航機(jī)載C波段雷達(dá)接收前端的要求，設(shè)計(jì)了一款高增益、低噪聲、性能穩(wěn)定的放大器，能滿足C波段機(jī)載接收前端的要求。

發(fā)表于：12/23/2016

大功率電磁感應(yīng)發(fā)生系統(tǒng)電源設(shè)計(jì)[電源技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

以電磁感應(yīng)發(fā)生系統(tǒng)為應(yīng)用背景，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)一種可輸出直流、交流電壓的程控大功率數(shù)字電源。電源采用單相全橋主功率拓?fù)?，以DSP作為控制核心，實(shí)現(xiàn)與上位機(jī)的交互和電源輸出地靈活控制。直流輸出采用電流閉環(huán)，交流輸出采用電壓前饋，以簡單可靠的控制方式實(shí)現(xiàn)磁場電流的高精度控制。實(shí)際應(yīng)用表明，該電源系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定，精度高，可操控性好。

發(fā)表于：12/23/2016

高速1553總線分立器件收發(fā)器設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][物聯(lián)網(wǎng)]

提出了一種適用于高速1553總線的分立器件收發(fā)器電路設(shè)計(jì)方法，解決了傳統(tǒng)1 MHz 1553收發(fā)器無法與10 MHz協(xié)議處理器接口的問題。與其他方案相比，由于采用的是分立器件搭建，不改變原有的總線結(jié)構(gòu)，不用改換線纜及接口方式，節(jié)省了大量成本與時(shí)間，實(shí)現(xiàn)起來靈活方便，同時(shí)具有很好的通用性和強(qiáng)大的可擴(kuò)展性。

發(fā)表于：12/23/2016

淺析IC測試開發(fā)流程及量產(chǎn)數(shù)據(jù)對產(chǎn)品設(shè)計(jì)的影響[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

集成電路行業(yè)作為信息產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)，其應(yīng)用領(lǐng)域上至國防軍工下至家用電器。測試技術(shù)是檢測集成電路質(zhì)量好壞的重要環(huán)節(jié)，對集成電路進(jìn)行測試可有效提高芯片的成品率。測試的主要目的是保證芯片在惡劣環(huán)境下能完全實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)規(guī)格書所規(guī)定的功能及性能指標(biāo)。主要論述半導(dǎo)體后道測試對產(chǎn)品工藝的影響，旨在降低測試成本，提高測試質(zhì)量及測試精度。

發(fā)表于：12/23/2016

基于隱馬爾科夫模型的J波自動(dòng)識別檢測[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

J波檢測在臨床上可以作為判定某些心臟病的一種非創(chuàng)性的標(biāo)記手段。主要定義了5個(gè)精確反映J波特性的特征向量，包括3個(gè)時(shí)域特征向量和兩個(gè)基于小波的特征向量，并使用主成分分析減少特征向量的維數(shù)，作為分類器的輸入。利用這些特征向量訓(xùn)練隱馬爾可夫模型作為分類器，輸出最終的判定結(jié)果。結(jié)果表明，提出的方法提供了93.8％的平均準(zhǔn)確度、94.2％的平均敏感性、93.3％的平均特異性和93.4％的平均陽性預(yù)測值，揭示了很高的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，表明該方法有能力準(zhǔn)確地檢測識別J波，并且可以利用該方法檢測心電圖中的其他病變波形。

發(fā)表于：12/22/2016

基于主方向的行人自主定位航向修正算法[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

無信標(biāo)環(huán)境下的行人導(dǎo)航問題是目前導(dǎo)航領(lǐng)域的難題和研究熱點(diǎn)，考慮到系統(tǒng)的便攜性和實(shí)用性，行人自主導(dǎo)航系統(tǒng)多采用慣性器件進(jìn)行定位解算。針對當(dāng)前的行人慣性導(dǎo)航系統(tǒng)航向角發(fā)散問題，在啟發(fā)式漂移消除算法（HDE）的基礎(chǔ)上，提出一種基于主方向的航向修正算法，根據(jù)室內(nèi)的行走方向大多分為8個(gè)主方向的事實(shí)，當(dāng)檢測到行人軌跡為直線時(shí)，將當(dāng)前的航向角與主方向角的差值作為觀測量進(jìn)行卡爾曼濾波，對航向角進(jìn)行修正，并利用腰部PDR的方案進(jìn)行了單圈和兩圈矩形軌跡實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在航向修正方面具有一定有效性，且重復(fù)性好，定位誤差為總路程的1%～2%。

發(fā)表于：12/22/2016

一種三相不控整流電路APFC校正方法[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

為提高三相不控整流電路的功率因數(shù)，降低輸入電流的諧波含量，穩(wěn)定輸出電壓，提出了一種三相不控整流電路的APFC校正方法。首先采用三相六開關(guān)Boost APFC 整流電路消除相間相互耦合；然后用帶前饋的平均電流數(shù)字控制方法控制PWM整流電路，前饋環(huán)節(jié)為PWM比較器提供主要占空比信號，電流環(huán)則在主要占空比信號附近調(diào)節(jié)小的高頻動(dòng)態(tài)信號，負(fù)擔(dān)較輕且響應(yīng)快；最后調(diào)整采樣時(shí)刻及PI調(diào)節(jié)器參數(shù)實(shí)現(xiàn)APFC校正。仿真實(shí)驗(yàn)表明，帶前饋的平均電流數(shù)字控制方法控制的三相六開關(guān) Boost APFC 整流電路功率因數(shù)接近于1，諧波含量較低且直流側(cè)輸出電壓穩(wěn)定波動(dòng)很小。

發(fā)表于：12/22/2016

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代新消費(fèi)APP開發(fā)思路探討[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)的蓬勃發(fā)展促進(jìn)了消費(fèi)APP的廣泛使用，但目前消費(fèi)APP存在個(gè)性化差、數(shù)據(jù)不能有效溝通、無法提供全方位人性化服務(wù)等問題。提出了新消費(fèi)APP開發(fā)思路，它綜合各網(wǎng)站消費(fèi)記錄和最新消費(fèi)數(shù)據(jù)，按照用戶所處網(wǎng)絡(luò)環(huán)境進(jìn)行個(gè)性化和人性化服務(wù)。首先考慮智能手機(jī)特點(diǎn)，該APP界面更簡潔。首次登錄，后臺統(tǒng)計(jì)該用戶歷史消費(fèi)記錄確定其消費(fèi)頻率等級和物品消費(fèi)等級矩陣?？紤]消費(fèi)觀和消費(fèi)行為存在變動(dòng)性，將歷史統(tǒng)計(jì)值和最近消費(fèi)記錄相結(jié)合，提供個(gè)性化服務(wù)并根據(jù)所處網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，自適應(yīng)調(diào)整數(shù)據(jù)交互量以此提高用戶體驗(yàn)質(zhì)量。

發(fā)表于：12/22/2016

多徑信號的相干性及對測向的影響[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

在無線電測向領(lǐng)域，相干信號對測向精度和分辨性能有著較大影響，如果將相干信號和多徑信號之間的關(guān)系相互混淆，會產(chǎn)生較大的測向誤差。首先建立了空地多徑效應(yīng)三徑模型，對多徑信號之間的關(guān)系和多徑信號對測向的影響進(jìn)行具體分析；采用相關(guān)性理論，對信號的相干性進(jìn)行了詳細(xì)分析，進(jìn)而討論了多徑信號的相干性；最后，在SystemVue軟件環(huán)境下對空地多徑效應(yīng)三徑模型進(jìn)行了仿真建模，由仿真結(jié)果得出了多徑信號之間的相干規(guī)律及其對測向的影響規(guī)律。

發(fā)表于：12/22/2016