摘要：针对经典模糊C均值聚类算法中模糊加权指数对聚类的影响及其取值范围不确定性问题,提出了一种区间型模糊加权指数的设计模型。分析该模型设计的理论依据及对聚类结果的影响,推导出包括模糊隶属度划分矩阵、模糊聚类中心等基于该模型的模糊化参数表示方法。理论分析和实验证明,区间型模糊化参数模型的设计在基于模糊划分的数据处理中取得了很好的效果。

摘要：设计了一种高增益、宽带限幅放大器,最大速率为1.25Gb/s。限幅放大器包括多级放大级、输出驱动级、失调消除和信号检测电路,提供固定的正参考发射机耦合逻辑(PECL)输出电平,且可通过编程设定信号丢失(LOS)指示。当输入信号降低到设定门限时关闭输出以达到静噪之目的。放大器采用3.3V单一电源,采用TSMC0.35μmBiCMOS工艺设计版图,放大器版图面积为1.3mm×1.1mm。测试结果显示,在3.3V电源下具有超过52dB的动态范围,功耗仅60mW。

摘要：针对动态计算网格资源调度问题,结合多Agent系统(multi agent syste,MAS)协同技术和市场竞价博弈机制,对计算网格资源分配技术进行了深入研究,提出了能够反映供求关系的基于市场经济的网格资源调度模型,该模型一方面能够充分利用消费者Agent的协商能力,另一方面能够充分考虑消费者的行为,使得消费者的资源申请和分配具有较高的合理性和有效性.同时,设计了消费者的效用函数,论证了资源分配博弈中Nash均衡点的存在性和惟一性以及Nash均衡解.基于所提资源调度模型,设计了一种网格资源调度算法.仿真实验表明,资源调度算法能够为消费者的资源数量提供参考,规范消费者竞价,从而使得整个资源的分配趋于合理.

摘要：针对“新工科”背景下单片机课程中课程设计教学模式和教学技术平台落后的问题,提出以项目应用为导向、网络科技为手段的教学理念,改革课程设计教学环节,项目应用贯穿所有实践环节,采用工程项目模块化的实验教学,校企合作式的课程设计教学,全面培养学生在工程实践中研发的综合能力,最终使学生达到基于“新工科”建设的单片机课程设计教学的培养要求。教学改革首先进行教学目标改进,细化课程目标和毕业设计的对应关系;其次进行单片机课程设计教学方案的设计改革,实施校企合作将企业项目和工程师引入教学,根据学生能力不同实施项目差异化教学;通过考核方式的改革,更全面客观地体现学生的学习效果;建设网络教学仿真平台进一步扩展单片机课程设计教学。试点班级进行的单片机课程设计教学改革,学生普遍提高了工程实践应用能力,教学效果良好。该教学改革方案执行推广有较可行性,能够达到“新工科”建设的单片机课程实践教学的目的。

摘要：为了解决粒子退化问题,提出一种基于正交实验设计的粒子滤波算法.在粒子滤波算法中引入正交实验设计思想,利用构建的正交实验设计方案将粒子进行重新组合、粒子评估和最优选择,以改善粒子性能.该方法类似于遗传算法中的交叉和变异,但产生的新粒子更具有代表性.在数值仿真实验中,利用两个常用仿真模型,比较了提出算法与经典粒子滤波,进化粒子滤波算法的性能,探讨了相关参数对状态估计性能的影响.大量的实验结果表明提出的粒子滤波算法性能要好于其他四种粒子滤波算法.

摘要：简要介绍了并在底层设计实现了基于数据驱动的4D设备描述模型;在此基础上,构建通用的物联网设备监控平台架构和实例,阐述了监控边缘服务器实现设备智能监控的原理,设计实现了设备接入管理、任务管理、智能监控管理等核心功能。通过小范围的长期运行结果表明,该监控方法兼容未来各类复杂的监控设备,可用于众多物联网相关行业的设备监控应用,具备系统运行稳定、扩展性强、集成难度低、操作方便、对操作人员技术要求低等特点;通过灵活的任务设置和监控配置,实现设备系统的高度自动化运行。

摘要：针对现有的P2P系统信任模型在信任度的计算上过于复杂的问题,提出了一种基于模糊理论的动态可信度等级模型DTD(dynamic trust degree model)。该模型在通过对信任度的传递进行细粒度的分析,设计了一种计算对信任值传递的计算方法,并结合对直接信任度和推荐信任的多级别综合评价而获得最终的信任度。模型将P2P系统中信任的计算转换为了一种可计算的表达式,简化了信任的计算过程,使信任的计算变得更加灵活。

摘要：结合二项分布和小概率原理进行理论推导,提出了Minwise Hash的动态双重阈值过滤器,将比对过程划分为多个比对点,并设置各比对点的动态阈值,过滤相似度低于下界阈值TL(k)的文档,输出相似度高于上界阈值TU(k)的文档.该提前过滤的方法减少了后续的比对次数,降低了工作量,并设计了多组实验,结果显示过滤器在选取了适当的参数时,计算时间仅为原Minwise Hash的31%或原b位Minwise Hash的36%,较大地提升了原算法的时间效率.动态双重阈值过滤器不仅能应用于Minwise Hash,也能用于它的变种算法(如b位Minwise Hash),乃至所有符合二项分布的估计子.

摘要：在实际应用中,支持向量机的性能依赖于参数的选择。针对支持向量机的参数选择问题进行了研究和分析,提出了基于均匀设计的支持向量机参数优化方法。与基于网格搜索、粒子群算法、遗传算法等支持向量机参数优化方法进行了比较与分析,采用多个不同规模的标准的分类数据集进行测试,比较了四种方法的分类正确率和运行时间。仿真实验表明,四种方法都能找到最优参数,使支持向量机的分类正确率接近或超过分类数据集的理论精度,本文方法具有寻参时间短的特点。

摘要：针对现有属性词抽取方法的准确率和覆盖率偏低问题,利用百度百科和分词后相邻词语同现比例识别专业领域生词,降低分词错误对属性词识别的影响,在中文产品评论语料中通过设计词性序列模板获得候选属性词集,该词性序列模板包含名词和名词短语模板、动词和动词短语模板,采用统计技术和自然语言处理技术筛选候选属性词。实验结果表明,对于3 623篇手机评论文章,利用该方法可获得1 732个属性词,准确率为0.565、召回率为0.726、调和平均值为0.636,具有较好的抽取性能。