摘要：详细介绍了把现场检测数据存储到移动存储器的设计方法,探讨了如何使用单片机实现U SB移动存储的控制。设计了一个系统,能把现场检测的模拟信号转换成可以被移动存储器识别的数字信号,自动在存储器中建立文件并存储检测数据。给出了电路的整体框图和部分关键电路的连线图,简要说明了软件设计。最后,针对该系统进行实验,结果表明系统符合工况要求。

摘要：针对钢丝绳探伤检测中的数据存储,提出了一种用单片机实现USB移动存储控制的方案。设计了一个系统,它实现了把现场检测的模拟信号转换成可以被移动存储器识别的数字信号,自动在存储器中建立文件,存储检测数据,并在检测到断丝时作出报警。给出了关键电路的连线图,简要说明了软件设计。现场检测结果表明系统符合工况要求。

摘要：针对K均值算法在入侵检测中受初始聚类中心影响而不能获得全局最优,粒子群算法容易出现早熟收敛的问题,提出了一种基于改进粒子群的加速K均值聚类入侵检测算法(NPSO-AKM),对K均值算法和粒子群算法进行了改进和结合,使得算法具有较高的处理速度和全局搜索能力。针对NPSO-AKM是一种聚类算法的特点,设计了基于NPSO-AKM的入侵检测模型。针对实验数据集的特点,设计了交叉法用于构建高质量的训练数据集。通过实验分析和比较,该模型有较好较快的全局收敛能力,并能在入侵检测中获得令人满意的检测率和误检率。

摘要：针对入侵检测系统中报警泛滥的问题,提出了一种分层的报警数据处理模型,在不同层次对报警数据进行了过滤、归约、融合和关联。在过滤阶段,建立了知识库对误警进行了消除;在归约阶段,设计了归约算法,可以实时消除报警中的重复信息;在融合阶段,设计了一种基于聚类的融合算法,可以实时消除报警中的相似信息;在关联阶段,首先用频繁片段算法对训练数据进行了分析,发现其中的入侵模式,然后再以这些模式建立知识库,为基于聚类的关联算法提供攻击的相似信息以发现入侵模式。通过上述处理,减少了报警中的错误信息和无用信息,减轻了系统和管理员的负担,同时可以发现入侵的攻击模式,对入侵进行预警。实验证明所提出的模型是有效的。

摘要：设计模式描述了在软件开发过程中经常出现的问题及其解决方案,是软件复用的有效途径。在嵌入式系统软件开发中,设计模式的应用可以提高软件的质量。归纳了一个基于客户机/服务器结构的嵌入式通信软件设计模式,并进行了描述,然后给出了该设计模式的一个实现框架。最后通过一个实例表明该框架可以使嵌入式软件开发人员快速的构建许多不同的嵌入式通信软件。

摘要：嵌入式系统的广泛应用促使嵌入式系统软件开发者采用设计模式等先进技术来改善现有的软件开发方法。针对嵌入式系统软件的实际特性,提出在嵌入式软件开发中应用设计模式技术。首先对嵌入式系统软件开发现状及设计模式技术进行分析,然后详细讨论了设计模式技术在嵌入式系统软件开发中的应用过程。最后通过一个例子来阐述该方法的优越性。

摘要：钢丝绳的使用关系到企业财产和人民生命安全,针对目前基于单片机的检测系统大数据处理能力不足,而基于PC机的系统不利于现场检测,同时检测系统存在无法定量检测或检测精度不高的问题,设计了基于以太网传输的钢丝绳在线检测系统,研究了在线自动监控算法、局部损伤(LF)算法和金属截面积损耗(LMA)算法;系统通过现场检测模块进行无损检测,并把检测数据通过以太网快速、远距离传输至上位机,对数据进行存储和分析;实验证明,系统能够进行LF和LMA的定量评估,检测精度高,并且检测速度快,能准确地实时报警,实现在线检测,符合工况需求。

摘要：钢丝绳的安全使用关系到企业财产和人民生命安全,针对钢丝绳在线不间断检测和对断丝进行实时报警的问题,采用虚拟仪器的方法,设计了钢丝绳在线不间断检测报警系统;系统传感器采用了磁性无损检测的方法,对钢丝绳进行无损探伤检测,检测系统能够在线地进行人工监控和自动监控,对断丝做出报警,其中,自动监控能够进行在线不间断检测;另外,系统能够进行局部损伤和金属截面积损耗的定量评估,并产生相应的报告;实验证明,该系统检测准确,操作方便,适合工况需求。

摘要：随着越来越多的网民在微博等社交网站表达自我的意见,准确的预测舆情趋势发展,是一个亟待解决的问题。前人多构建传统的单模型来进行网络舆情趋势预测,随着网络舆情的发展,传统单模型较难收到好的效果。设计了一种基于RBF神经网络预测模型和ARMA时间序列预测模型的AR-RBF组合预测模型,首先以一段时间内的微博热门话题产生的时间序列数据为训练集,然后采用线性最优法来确定AR-RBF预测模型的组合权重。模型仿真结果表明,与RBF神经网络预测模型和ARMA时间序列预测模型相比,AR-RBF组合预测模型具备更好的舆情趋势预测成果。

摘要：软件中的逻辑规则和数据多,对其定义和修改的工作量大。为此,提出一种基于用户定义规则的软件平台。从业务逻辑规则的角度出发,结合软件需求变更的特点,以数据字典、知识仓库和解释器为核心,以软件业务规则灵活化为主要目的,实现不同数据来源和类型规则的管理和解释功能,设计随需应变的软件平台。实验结果表明,该平台的开发和维护效率均较好。