摘要：环状N边洞经常产生于零件端部的大半径过渡或光滑填充操作中,现有的基于四边形分割或约束求解的方法对此难以得到法向或更高阶连续的过渡曲面.本文首先对环状N边洞的边界进行保持Gn连续的重新参数化,以确保相邻边界跨越切矢曲线在连接处的相容性.然后根据极点处的Gn连续充分条件和通过参数连续曲面延伸,分别得到周期B样条曲面的内外两侧控制顶点.该方法仅生成单个填充曲面,控制顶点少,可直接通过插节点转化为标准B样条曲面,次数仅相对原边界曲线升n次.其构造方法简单快速,不涉及大方程求解和迭代,在几何相容条件下曲面连续性可达到Gn.本文提供了过渡实例来说明其有效性和实用性.

摘要：无线传感器网络有着广泛的应用前景,然而由于传感器节点能量有限,因此传感器网络上运行的协议必须具备能量有效性以获得较长的生命周期.而媒质接入控制子层是节点能量消耗的主要所在,因此无线传感器网络设计的关键问题之一是媒质的接入控制.提出了一种自适应低延迟的节能MAC协议——SEEL协议,根据当前的网络负载自适应地调节竞争窗口的大小,从而减小节点数据传送的碰撞几率和由于碰撞而导致的能量消耗;采用了快速退避机制,减少了节点在退避过程中的空闲监听时间;扩展了RTS/CTS消息机制,可减少节点在每帧活动阶段的时间以及减小数据的延迟,两者都能节约能量的使用.实验结果显示,SEEL协议具有比S-MAC和TEEM协议更好的性能.

摘要：工业互联时代,每天数以亿计的传感器源源不断生成时间序列,用以记录工业设备的温度、振动、压力、曲度和张力等参数.如何从这些非结构化的时间序列中挖掘出有价值信息,并运用于状态监测、故障诊断和控制决策,引起了广泛的关注和研究.随着数据规模日益增长,能够提供较为完备数据分析算法库的主流单机环境如Matlab、R等已无法较好地应对大规模时间序列分析场景下的数据处理需求.而现有的并行分析算法数量有限,常与平台相互绑定,更换平台需对算法进行二次开发,可扩展性较差.本文旨在设计一种通用的近似解分析框架,支持第三方算法快速实现并行化,解决因数据规模过大而导致的算法适用性问题.分析框架主要包含任务划分、治理和合并三个步骤.任务划分通过冗余保留了数据的局部相关性,生成相互独立的子任务,减少分布式节点之间的数据通信和同步开销.对于任务划分问题,本文提出了近似解代价模型,得到了最优的任务划分方案.基于Spark平台设计并实现了原型系统,实验结果表明,该系统在确保分析结果准确性的前提下,其加速能力随着并行程度保持近似线性的增长,解决了单机算法的数据规模受限问题.同时,该系统易于集成与扩展,使数据分析人员免于算法重复开发.

摘要：针对城市环境大气污染的监测,设计一种基于TinyOS的多跳式传感器网络。该网络采用层次化结构,基于TinyOS操作系统,实现传感器网络的多跳式通信。为对大气污染数据进行分析,将一种分布式k-mean聚类算法应用于该传感器网络的数据挖掘。仿真实验表明,该系统能有效地实现数据的多跳传输和分布式数据挖掘。

摘要：工业控制、航空电子、车载网络、移动前传网络等很多行业领域应用都需要确定性低延时的网络传输.为了实现此类业务的传输需求,IEEE 802时间敏感网络(time-sensitive networking,TSN)工作组将标准以太网扩展为TSN,受到学术界和工业界的持续关注.流量调度是TSN标准中的核心机制,通过调度算法在所有交换机出端口确定数据帧传输顺序和时间,满足流量各自的延时和带宽要求并同时优化传输性能.首先对TSN流量调度问题进行形式化描述,介绍了TSN网络与流量模型,并对调度约束和目标进行归纳;进而对现有TSN流量调度机制进行分析与总结,重点阐述每种调度机制解决的具体问题、关注的流量类型、优化的性能指标和求解算法;最后讨论了未来TSN流量调度的设计空间和发展趋势,并针对现有调度机制存在的问题提出了静态规划与动态调节联合的调度思路.

摘要：为了提高半脆弱图像水印算法的认证能力,提出了基于边缘检测与Zernike不变矩的半脆弱图像水印认证算法。引入离散小波变换(disceret wavelet transform,DWT)机制,对归一化后的载体图像进行三级分解,获取10个子带LL_3、HL_3、LH_3、?HH_3、HH_2、HL_2、?LH_2、?HL_1、LH_1、HH_1;再利用Sobel算子与Zernike矩方法对LL_3子带进行处理,输出边缘映射与量化特征的Zernike矩,将二者视为水印信息;随后,设计水印嵌入机制,将Sobel边缘映射嵌入到载体图像的LL_3子带对应的DWT系数中,形成初始水印图像;并再次利用Sobel算子对初始水印图像进行检测,获取边缘映射,确定嵌入位置,将Zernike矩隐藏到这些位置,获取最终的水印图像;建立水印复原方法,提取完整的水印信息。最后,基于权重欧式距离,设计了水印认证方法,以认证图像与定位篡改区域。实验结果显示,与当前水印技术相比,所提算法具有更强的鲁棒性与更低的篡改率。

摘要：开发一个面向产品全生命周期的工艺流程管理系统,目的是建立与实施一条通贯产品全生命周期的工艺全局的过程链,这样可以对产品工艺的整个形成过程进行灵活的控制。工艺流程管理系统模型是整个管理系统的基础,通过面向产品全生命周期的整个工艺过程,针对企业工艺过程自身的特点,论述了工艺流程管理系统的模型设计,分别介绍其中的过程模型、组织模型、资源模型和工作流相关数据,并着重对过程模型及其相应的对象设计进行了详细介绍。

摘要：窄带移动自组网在同一时隙内只能有一个节点发送数据,否则会导致碰撞,降低网络吞吐量性能。移动自组网中引入码分多址技术可以显著提高吞吐量,将网络状态建模为马尔可夫链。提出一种多址干扰和噪声共同影响下的吞吐量性能分析方法,综合考虑了扩频码同步和解调误码率的影响。数值仿真表明,提高信噪比、编码纠错能力以及增加扩频码长度,均能提升网络吞吐量性能,低信噪比时编码纠错能力对性能提升比高信噪比时明显。编码纠错能力和扩频码长度均存在最佳的取值范围,超过此范围继续提高则对吞吐量性能的提升作用不再明显,因此需要根据实际环境优化网络参数。提出的新的分析方法具有更加普遍的适用性,更符合网络的真实情况。仿真实验对网络设计具有参考价值,可以用做网络参数选取的理论依据。

摘要：农作物叶部病害已经严重影响农作物的产量和质量,为提高农作物叶片病害识别的效果、减少经济损失、提高种植者的收益,提出基于超图的双模态特征融合的农作物病害识别算法BimodalFINet。BimodalFINet由文本模态分支、图像模态分支和超图神经网络构成。首先利用循环神经网络和改进的卷积神经网络构造图像文本双分支并行结构,提取语义特征信息和富含空间位置信息的特征表示,得到2种模态特征,然后利用特征融合方法实现各分支特征信息的互补与融合,得到包含更加丰富的病害双模态特征信息。最后利用超图神经网络将上述融合后的双模态特征信息进行编码以获得数据之间的相关性和数据表示,提升模型识别准确率。结果表明,BimodalFINet的文本模态分支TextRNN取得91.28%的识别准确率,图像模态分支RexNext50-CA取得89.20%的识别准确率,相比于单个ResNext50模型提高了1.08百分点,联合模态分支取得92.32%的识别准确率,相比于图像和文本单模态模型分别提高了3.12百分点和1.04百分点,加入超图后模型取得94.83%的识别准确率,相比于联合模态模型提高了2.51百分点。嵌入超图后的模型具有更好的特征提取能力,能够为田间环境下农作物的病害识别提供有效技术支持。

摘要：本文对汽车产业集群的分析评价现状进行了调研,构建了安徽省汽车产业集群的评价体系,从LQ系数方法、全要素生产率法和集群重点发展方向3个方面对安徽省汽车集群进行了分析,设计并开发了安徽省汽车产业集群评价分析平台。