摘要：针对射频识别技术(RFID)迅猛发展的需求,采用0.18μm CMOS工艺设计并制造了一种电容式传感器接口电路。该接口电路为全数字结构,能将传感器电容值转换到频域进行处理。它采用了一种新型的内部限幅的环形振荡器结构,比传统反相器结构振荡器降低了约30%功耗。后期测试结果显示,所设计的集成接口电路获得了良好的线性度和稳定性能,占用0.21 mm^2芯片面积,1 V电源电压下仅消耗0.92μW功率,尤其适合于无源RFID传感器标签设计中。

摘要：以上海软土地区三角形深大基坑为背景,采用有限元软件,分析了基坑开挖过程中围护结构和周围土体的变形规律。同时结合三角形基坑的特殊结构形式,分析了不同边长、角点对于基坑变形的影响。研究表明:建立的有限元数值模型可以很好地预测基坑开挖引起的结构和地层变形;地下连续墙侧向位移呈现"鼓肚型"模式,墙后地表沉降在一定距离处出现沉降槽,且地下连续墙侧向位移和墙后地表沉降均随开挖深度的增加而增加;地下连续墙侧向位移和墙后地表沉降表现出显著的空间特性,在三角形长边中点处变形达到最大值,而在基坑角点附近,变形相对较小;角点角度越小,测点离角点越近,则变形越小。所得结论对于基坑工程的设计和优化具有一定的指导意义。

摘要：优化木瓜蛋白酶改善蛋清蛋白起泡性能的工艺。在单因素试验基础上,确定自变量酶解时间、木瓜蛋白酶添加量、酶解温度、pH值的试验水平,以起泡性和泡沫稳定性为响应值,采用Box-Behnken试验设计方法,研究各自变量及其交互作用对蛋清蛋白起泡性和泡沫稳定性的影响。然后利用Design Expert软件进行响应面分析,模拟得到二次多项式回归方程的预测模型,并确定蛋清蛋白酶改性的最佳条件组合。结果表明:蛋清蛋白泡沫稳定性酶解模型不显著,而起泡性酶解模型显著,在最佳工艺参数酶解时间45min、酶添加量38.2mg/5mL蛋清、酶解温度47.5℃、pH6.3的条件下,蛋白起泡性可达2.09,此条件下可使蛋清蛋白起泡性提高140%左右。

摘要：纤维材料的形变与力学行为之间的关系密切。在自然条件下蛛丝会被反复拉伸,但其被拉伸后的力学行为被搁置的时间与形变效应鲜见报道。为此,本工作采用METS电子万能试验机测试研究了反复定伸长拉伸松弛后的间隔时间与形变对蜘蛛大壶状腺丝的力学行为的影响。结果表明,不论天然的还是经水最大限度超收缩干燥后的大壶状腺丝被定伸长反复拉伸过屈服点和屈服区甚至拉至加强区的力学行为曲线都能很好地重叠;经长时间(≥20 min)间隔后也只需一次拉伸就能不受拉伸历史的影响重现之前的力学行为,具有良好的纵向拉伸的形状与力学行为记忆。通过增加应变值对蜘蛛大壶状腺丝进行一系列的加载-卸载循环试验,并分析这些循环中其应力-应变曲线,计算每个循环中它的弹性模量、屈服应力、吸收和耗散的能量,以评估这些力学性能参数随循环增加的微观进化与演变。研究表明,蜘蛛丝力学行为的记忆与变异可以通过不可逆和可逆两种变形微观机制及其组合来解释,其中材料的粘弹性起主导作用。这些研究对人们进行新型功能纤维材料的仿生设计具有重要的指导意义。

摘要：由于光照的变化、遮挡、阴影、及图像噪声等因素的影响,使得传统方法人脸识别效果不理想,针对人脸识别中遮挡问题,提出了一种基于RPCA和低秩投影的人脸识别算法。先利用RPCA把每类训练样本分解成低秩数据矩阵和稀疏误差矩阵,构建每类原始人脸图像矩阵和低秩数据矩阵之间的低秩映射矩阵。将任意幅测试图像通过每类低秩映射矩阵进行投影,得到测试图像在不同类下的低秩数据矩阵和稀疏误差矩阵,为提取稀疏误差矩阵包含的人脸类别信息,对误差图像计算平滑度和边缘检测,设计了利用平滑度和边缘检测的加权和的判别规则。在AR人脸数据库和Extended Yale B数据库上进行实验,表明了提出的方法的有效性,识别精度得到了有效的提高。

摘要：基于球磨机系统的强耦合和时变性的特点,提出了一种改进的大脑情感学习模型(BEL)控制方法。采用分数阶微积分对BEL模型的感官输入函数和情感暗示函数进行描述,使得BEL模型输入信号选择更为合理,提高了BEL控制器的控制精度。利用多变量逆向解耦的方法,设计了基于分数阶BEL的智能控制器。仿真结果表明:该方法具有较好的控制性能、良好的抗干扰性能及模型不敏感性。

摘要：为将数据的全局结构信息引入特征选择中,提升特征评分机制的有效性,提出一种基于低秩评分的非监督特征选择算法。利用"干净"字典约束的低秩表示模型,获得权值矩阵,该权值矩阵能够揭示数据全局结构信息,具有一定的鉴别能力,将其引入拉普拉斯评分机制,构建低秩评分机制,用于数据的特征选择。在不同的数据库上进行聚类和分类实验,实验结果表明,同传统的特征选择算法相比,该算法的性能更优。

摘要：可变光照和有遮挡人脸识别是人脸识别问题中的一个难点。受到鲁棒主成分分析法(RPCA)和稀疏表示分类法(SRC)的启发,提出一种基于低秩表示(LRR)中稀疏误差图像的可变光照有遮挡人脸识别算法。在训练阶段,利用LRR计算每类人脸低秩数据矩阵,在此基础上求解每类人脸图像低秩映射矩阵,通过各类低秩映射矩阵将未知人脸图像投影得到每类下的低秩数据矩阵和稀疏误差矩阵,为了有效提取稀疏误差图像中的鉴别信息,分别对稀疏误差图像进行边缘检测和平滑度分析,设计了基于两者加权和的类别判据。在Extended Yale B和AR两个数据库上进行了详细的实验分析,实验结果与其它算法相比较有明显提高,证实了所提算法的有效性和鲁棒性。

摘要：针对关系数据库关键词查询系统中的结果排序问题,提出了一种新的排序方法。该方法结合了查询相关性和结构权重,将单个元组看作是一个虚拟文档,通过对元组引入信息检索(information retrieval,IR)式评分方式,采用标准化词频和标准化逆文档频率说明元组与查询条件之间的相关性程度,对整个结果采用结构权重来反应结果的语义强度。相比于以往只考虑结构权重的排序方法,该方法能更有效的将与查询高度相关的结果排在前面。实验结果表明,结合查询相关性的排序方法可以有效的对结果进行排序。

摘要：针对云计算环境下如何高效分配资源,实现资源供应者利润最大化这一难题,提出了一种基于服务级别协议(SLA)的动态云资源分配策略。该策略通过将SLA中的计算力、网络带宽、数据存储等属性作为优化参数,构造了一种服务请求与资源的映射模型,同时设计相应的效用函数,并结合改进的与模拟退火算法相融合的混合粒子群算法(SA-PSO),实现云环境下的优化资源分配。实验分析结果表明,基于SLA参数的SA-PSO算法具有更好的全局最优值,在给定虚拟资源相同情况下,调用该算法完成用户任务实现的利润更高。