摘要：目前的索引词选择算法大多是基于词频的,没有利用训练样本中的类别信息,为此提出了一种新的基于类别的特征选择算法。该算法根据某个词是否存在于文档中导致该类文档相似度的区别,来确定该词区分不同文档的分辨力,以此分辨力作为选取关键词的重要度。以该算法为基础,设计了一个英文文本自动分类系统,并对该系统进行了测试和结果分析。

摘要：针对参数已知和未知的Genesio混沌系统,根据Lyapunov稳定性原理,结合自适应控制方法,给出了自适应反同步控制器和参数自适应律的设计方法,实现了系统的反同步与参数辨识.基于Matlab的数值仿真结果表明了此方法对Genesio混沌系统的有效、可行.

摘要：本文介绍了ARM+uCLinux嵌入式系统的结构,重点分析了uCLinux操作系统启动引导过程,给出了基于一种实际应用系统如何设计uCLinux启动代码。该方法已成功应用于实际系统中。

摘要：把光传感定位技术、GSM无线技术和供电控制技术相结合,提出了一种用于光传输中继设备的光感智能供电系统,研究了智能供电系统的整体架构,分析了系统的工作原理,对架构中的各个模块进行详细设计并给出电机控制太阳能电池板运动流程和电量检测控制流程。

摘要：针对智能手机功能集成度与功耗的矛盾,提出了一种适用于射频和基带的微型电源管理IC新架构,并基于MOS器件的亚阈值特性,详细地给出其中具有低功耗零温漂的电流基准及电压基准电路的设计。基于TSMC 0.25μm CMOS混合信号工艺,通过Cadence公司的Spectre软件进行仿真验证。结果表明,在-20℃-110℃范围温度内,基准源在工作电压为3.6 V时,可输出50 nA±0.25 nA的基准电流;当电源电压在0.8-4 V变化时,可提供稳定的0.671 V基准电压,其中在0℃-50℃的常温内,具有1.49×10^-5／℃的温度系数；在0～100kHz频率范围内，基准源的PSRR可达到-74dB。

摘要：为了改善现有移动蜂窝网络在人口密集区域时常出现拥塞的现象,对Ad-hoc和蜂窝网络融合技术进行了研究,提出了一种融合Ad-hoc和蜂窝网络的中继设备实现方案。该方案采用S3C2440控制芯片、无线通信模块和GPRS通讯模块作为硬件开发平台,分析了硬件接口设计和配置,设计了软件系统,实现了Ad-hoc和GSM网络的互联。提出了一种改进的基于信号强度的切换算法,实现了异构网络无缝切换。通过搭建平台对设备进行了测试,结果表明了该设计的可行性。

摘要：为得到高速公路环境下的网络路由性能的最佳方案,综合运用了网络仿真软件和交通仿真软件,搭建了仿真度极高的高速公路环境,采用了不同类型的路由协议在车载Ad Hoc网络中进行数据传输和视频的通信,研究分析了各种路由协议在不同的应用和通信参数下的性能以及提出改进的通信方案,并提出了一种新的基于GPS位置信息与电子地图的预测路由协议GMPR,对实际场景的车载Ad Hoc通信性能的研究具有指导意义和应用价值。

摘要：为提高猪肉价格多步预测精度,基于组合预测思想,提出一种包含多时间尺度的组合预测模型.以日度价格为基准,将周度及月度预测值转化为日度频率数据,形成多时间尺度预测结果,反映价格时序的多维数据生成过程.针对短,中,长期预测需求,构造"日度+周度"以及"日度+周度+月度"组合方案,设计6种权重计算方法,探讨预测步长与时间尺度的匹配关系.以我国集贸市场猪肉平均批发价格为研究对象,实验结果表明:就权重计算方法而言,基于最小二乘的权重优化方法可取得优于单模型的组合预测结果;多时间尺度的组合策略不能改进短期预测性能,但能有效提高中,长期预测精度;组合策略中时间尺度的选择应与预测步长所包含时间跨度相匹配,以充分涵盖预测期限内的价格波动信息.

摘要：为了在通信资源有限的场合快速组建视频传输网络,设计实现了一种基于Ad-hoc无线网络的视频传输系统。采用S3C2440控制芯片和无线通信模块组建Ad-hoc无线网络进行实时视频传输,该系统研究了Ad-hoc网络的AODV路由协议,并对协议做了节能和多路径传输的改进,应用改进后的协议和非平衡多描述视频编码技术,提高了系统实时视频传输的质量。通过研制3台样机组建网络进行视频传输的实验,验证了该设计的可行性。

摘要：为解决高速以太网链路接口中软件方式实现的MAC层地址表机制在处理效率上受到制约的问题,提出了一种基于FPGA(现场可编程门阵列)硬件电路方式实现以太网交换机中MAC地址表的查找,学习和老化。该方法采用hashing算法建立地址表项索引值与MAC地址之间的对应关系,完成满足平均时间复杂度为O(1)的地址查找。由于实际交换机中地址表容量有限,地址学习只能是MAC地址的子集,通过优化hashing函数降低地址冲突发生的概率以及设计一种地址老化机制提高地址表查找能力。仿真结果表明,地址表机制采用硬件电路方式实现比软件方式处理效率更高。