摘要：: 事务管理是分布式工程数据库管理系统中核心部分。介绍自行研制的基于的工程数据库管理系统中事务管理子系统设计,包括其 C/S实现结构、原理以及功能模块设计。

摘要：为了更快速且精确地诊断出大规模多处理器系统中的故障单元,该文首次将改进的烟花算法和反向传播(BP)神经网络相结合,提出一种新的系统级故障诊断算法-烟花-反向传播神经网络故障诊断算法(FWA-BPFD)。首先,在烟花算法中引入双种群策略、协作算子以及最优算子,设计新的适应度函数,优化变异算子、映射规则和选择策略。然后,利用烟花算法全局搜索能力和局部搜索能力的自调节机制,优化BP神经网络中的权值和阈值的寻优过程。仿真实验结果表明,该文算法相较于其他算法不仅有效地降低了迭代次数和训练时间,而且还进一步提高了诊断精度。

摘要：为了在L1频段上有效发射多个高精度的导航信号,GPS全球导航卫星系统设计在同一中心频率上发射多个信号,各信号频谱严重重叠,因此内部干扰成为系统首要考虑问题。通过详细分析GPS L1频段上M码、L1C码、C/A码和P(Y)码的载噪比衰减值,发现除C/A码受到的干扰较严重外,其它三个信号受到的干扰较小,CDMA干扰是主要内部干扰源。分析结果表明,通过有效设计信号参数来减小CDMA干扰,使各信号功率谱主瓣相互错开,并合理设置信号接收功率,可以有效控制系统内干扰。

摘要：提出一个用于基坑支护工程优化设计的协同演化模型 ,并给出相应的协同演化算法 利用基坑支护系统各子系统之间既相互独立又相互联系的特点 ,提供了问题空间与外空间不断演化的协同机制 ,实现了基坑支护方案和细部结构的协同优化设计 通过一个简化的基坑支护参数优化问题———“锚杆 +排桩”支护体系的应用实例 。

摘要：为了处理协同设计中多个分布、异构的组织和个人的复杂数据交互,利用沉浸式可视化技术提供高质量的无间距协作。通过对访问网格进行分析,提出基于访问网格的沉浸式可视化协同设计系统框架,研究系统实现及通过网格服务进行任务智能分解的关键技术。系统实现表明,比传统基于Internet的协同设计系统具有更高的设计效率和更好的设计效果。

摘要：分布式工程数据库事务的特性不同于常规的分布式事务 ,基本的两阶段提交 ( B2 PC)协议已不适用 .文中建立了基于嵌套结构的分布式工程数据库事务管理子系统的体系结构 ,并提出了适用于分布式工程数据库的事务两阶段提交协议 ,包括该协议的原理、算法以及对故障的处理方法 ,能够较好地支持分布式工程设计过程的进行 .

摘要：针对密集分布的荔枝花遮挡严重导致检测困难,现有研究方法忽略了非极大抑制过程中密集建议框之间的相互作用的问题,为提升检测精度、降低漏检率,提出了一种基于polyphyletic损失函数的检测方法。该方法在损失函数中包含一个聚合损失项,以迫使建议框接近并紧凑定位相应目标,同时增加专门为密集作物场景设计的边界框排斥损失,使预测框远离周围对象,提高密集荔枝花检测鲁棒性。与Faster R-CNN、Focus Loss、AdaptiveNMS和Mask R-CNN进行对比,实验表明,该方法在标准苹果花数据集上识别精度比其他方法高2个百分点,验证了该方法检测的通用性,同时,该方法在自建荔枝花数据集的平均精度均值达到87.94%,F1值为87.07%,缺失率为13.29%,相比Faster R-CNN、Focus Loss、AdaptiveNMS和Mask R-CNN分别提高20.09、14.10、8.35、4.86个百分点,具有较高检测性能。因此,本文提出的方法能够高效地对密集荔枝花进行检测,为复杂场景下的密集作物检测提供参考。

摘要：对无线传感器网络进行有效的组网设计和部署是决定其生存寿命、降低网络成本的首要和关键步骤,对此,在引入非线性电池能耗模型评估节点能耗的基础上,结合网络非均匀部署策略、时分多址技术以及节能优化的正交频移键控数据调制技术,提出了一种基于节点轮流工作机制的新颖组网方法.仿真结果表明,该组网方法不仅可以减少网络部署所需的节点数,降低部署成本,同时还可提高能量利用效率,延长网络的工作寿命.

摘要：无线Mesh网络的吞吐量受路由策略、无线干扰等因素影响,基于最短路径的传统路由协议并不能获得良好的性能.为此,提出了1个在单播通信中基于网络编码的无线Mesh网络路由协议.该协议引入条件链路消耗,采用马尔可夫链模型来设计路由判据,下一跳的路由消耗以上一跳为条件.网络中的节点对数据编码组合后,选择条件消耗值最小的路径传输编码后的分组.实验结果表明,优化后的路由判据能更好地支持网络编码,节省网络资源,使得网络吞吐量提高了大约20%.

摘要：在接收端进行预测和补偿的残差重建算法是一种高效的视频压缩感知重建算法.但是,残差重建算法没有应用当前图像的稀疏先验,算法性能完全依赖于预测结果的准确性.针对此问题,本文提出了一种基于联合总变分最小化的视频压缩感知重建算法以提升重建图像质量.为了联合应用待重建图像及对应残差值的稀疏先验,在所建立的重建模型中,分别计算目标图像块及其残差值的总变分范数;为求解最小化问题,引入新的变量,并基于split Bregman方法设计了一种迭代求解算法.实验结果表明,与同类算法相比,提出的重建算法可以在相同采样率下获得更高质量的重建图像.