摘要：区块链技术在电子健康记录安全共享上具有巨大潜力,然而,目前的解决方案存在着如存储空间大和共识效率低等问题。为此,提出了一种基于区块链和亲友节点的新方案。首先,采用分布式文件系统将用户完整的电子健康记录存储在线下服务器,并构建用户的亲友节点集,每个用户的数据由其亲友节点冗余存储,链上仅存储区块头信息,降低了存储空间;其次,设计了基于多签名技术的数据访问机制,采用Shamir秘密共享机制将用户的私钥分发给其亲友节点,亲友节点中的过半数可以利用自己的私钥重建出用户私钥,解决紧急情况下的数据访问问题;最后提出了基于信用的拜占庭容错共识机制,将信用值排名前10%的节点作为领导者节点集,采用随机算法在领导者节点集中生成主节点,提高了共识安全性。实验结果表明,所提方案所需的链上存储空间是现有方案的1/7,数据访问效率提高了15倍,同时在保证较好时延和吞吐量的情况下,具有更高的共识安全性。该方案可实现电子健康记录的安全高效共享,为区块链在医疗领域应用提供案例。

摘要：为了提高电机用轴承的安全运行稳定效率,通过ALIF算法自适应分解非平稳信号,再以MPE从IMFs中提取出非线性故障信号,将MPE降维处理后的故障特征量利用MPE-SVM思想智能故障的诊断功能,开发得到一种MPE-SVM故障诊断技术,再根据测试得到的电机轴承故障参数完成算法有效性验证。研究结果表明:大部分故障信息都出现于最初的三个IMF内,主成分比例超过80%,因此以前3个主成分作为特征量并将其代入MPE-SVM内实施训练。各组别都可以对故障损伤的准确识别,表明以MPE作为故障特征能够满足有效性要求。ALIF-MPE具备比EMD-MPE更优的分类性能,达到了较低的标准差,稳定的分类状态。该研究能够准确识别电机轴承不同故障程度,对提高同类机械传动设备的故障诊断水平具有很好的理论支撑意义。

摘要：作为一种新型无线定位技术,超宽带在室内定位领域中引起了广泛关注。为了提高超宽带的定位精度,本文结合卡尔曼滤波和LSTM网络的优势,提出一种融合卡尔曼滤波的长短期记忆神经网络(KF-LSTM)算法。首先,通过卡尔曼滤波对UWB时序数据进行处理,削弱数据中的高斯白噪声;然后,将数据投入LSTM网络中进行训练,利用LSTM网络处理时序特征的优势处理非高斯噪声,进而得到更准确的标签位置。实测数据表明,与BP、KF-BP和LSTM网络算法相比,KF-LSTM算法的平均定位精度分别提高了70.21%、37.28%和38.23%,且KF-LSTM算法表现更稳定。

摘要：为了实现农田玉米株数的快速无损自动化识别,提出一种利用同时定位与地图构建(SLAM)点云的农田玉米株数自动识别方法。借助飞马SLAM100手持扫描仪进行玉米田块点云数据采集,充分利用SLAM点云中玉米植株的竖直度特征和扫描过程中植株的先验纹理特征,进行玉米植株顶部的自动提取,引入密度聚类算法进行玉米植株的区分与株数自动识别,并通过农田实测数据进行实验。结果表明,所设计的方法能够实现玉米植株的自动识别,对玉米种植株数的识别率达到92.53%。该研究在玉米植株自动识别、作物估产以及智慧农业研究领域具有良好的工程应用价值。

摘要：近年来,越来越多的大学生参与到校园二手物品交易中来。为了解决传统的实体二手市场不能满足在校大学生实时、高效、便捷进行二手交易的问题,利用Android Studio开发平台、高德地图SDK、Bmob后台管理数据库等开发工具,基于地理位置设计并实现了可运行于Android移动终端的校园二手物品交易APP。该APP实现了用户的注册和登录、闲置物品的地图定位发布、商品下单以及用户线下交易过程中的路径规划和导航等功能。实际应用情况表明,基于地理位置的校园二手物品交易APP为在校大学生的二手交易提供了良好的平台,并且在二手交易过程中通过给用户提供基于位置的服务提高了交易效率,节约了交易时间,使得校园二手交易变得省时省力。

摘要：针对传统线下教学存在的教学模式传统、教学资源缺乏、教学评价手段单一等问题,对教学过程进行了改革,探讨了基于“MOOC+云班课”的《空间数据库原理》混合教学模式建设与实施效果。利用MOOC线上课程资源和“云班课”教学平台,设计并实施线上+课堂混合式教学模式,进而构建以能力培养为目标的考核体系。将混合式教学模式应用于2018~2020级学生,并与未接受线上教学的2017级学生进行对比。结果表明,2018级、2019级GIS专业两个班的优秀率分别为17.14%、40.74%,均优于2017级的7.25%,说明混合教学模式可提高《空间数据库原理》课程的教学效果,为培养GIS专业应用型人才奠定良好的专业基础。

摘要：本文运用EGM2008地球重力场模型计算垂线偏差的南北分量和东西分量,利用公式分别推导出垂线偏差分量对观测边水平方向和水平距离的影响规律,进一步研究垂线偏差对地铁盾构横向贯通误差的影响。并结合郑州市某地铁的工程实际情况,分析垂线偏差对地铁施工平面控制网和横向贯通误差的影响规律。结果表明,垂线偏差对水平方向的影响与定向边垂直角有关,随垂直角的增大而增大;垂线偏差对水平距离的影响与两点之间的高差有关,随高差的增大而增大;同时,当定向边垂直角较大时,垂线偏差也会对横向贯通误差造成较大影响。

摘要：为了对一种新型车用超级电容器的特性进行研究,确保其工作时稳定可靠和有效发挥性能优势,设计了一套车用超级电容器充放电监测系统。通过利用传感器、通用串行总线(USB)数据采集卡、可调直流稳压电源、电子负载以及信号调理电路,完成了对各信号的采集和对超级电容器的充放电。采用虚拟仪器软件LabVIEW作为开发平台,完成了对超级电容器充放电电流、端电压、储存容量、储存能量以及表面温度等的监测。试验结果表明:该系统能够稳定、准确地实现超级电容器的充放电监测;车用超级电容器单体在100 A大电流下充放电时具有较好的低温性能;系统的电压测量精度可达±0.1%,电流测量精度可达±0.6%,温度测量精度可达±1.5%。该设计为超级电容器充放电监测提供了借鉴。

摘要：为解决光纤传感过程中不同类型事件信号混叠造成识别概率降低的问题,搭建了一种采用差分相关计算的双光纤传感结构,并在此基础上提出了基于深度神经网络的信号识别算法。首先利用双光纤回波信号计算相关系数,再通过不同事件类型信号特征设置阈值范围,从而通过相关计算与阈值滤波提高信噪比。设计了包含三个隐藏层的深度神经网络模型,以分离输入层与相关运算层的形式完成低频噪声抑制与信号混叠解调的目的。实验分别对三种常见入侵事件进行测试,并在此基础上分析了不同算法对组合事件的识别概率。结果显示三种事件的回波谱形具有显著特征。三种算法对单一触发事件的识别概率均在95%以上,该算法的识别均值为98.5%。当两个事件同时触发时,三种算法的平均识别概率分别为73.4%、 84.5%和96.4%。当三个事件同时触发时,三种算法的平均识别概率分别为65.2%、78.3%和93.5%。可见,该算法在光纤传感中信号存在干扰及混叠时具有更好的识别效果。

摘要：自动化装配被应用于生产生活的各个领域,而随着装配产品结构复杂程度的提升,对装配轨迹自动校正能力的要求也在不断的提高。为了对装配轨迹的实时在线校正,提高装配精度及稳定性,提出了一种基于光纤传感的自动化装配轨迹校正系统。系统由光纤传感阵列、轨迹误差分析模块以及校正控制模块构成。结合装配结构外形特征,设计了光纤传感阵列分布形式。通过实际测试标定完成了波长变化与应变偏移量之间的函数推导。通过ANSYS软件,仿真分析了轮轴结构装配异常状态下,不同应力造成的应变量变化及趋势。实验首先通过温漂补偿与应力标定测试,得到光纤传感单元的线性变化值为0.0008 nm/N,并且具有很好的线性度。然后针对装配结构在0~200N应力变化范围内的应变偏移程度进行了测试,并与三维扫描仪进行了对比,结果显示,相对误差最大值为6.83%,均值为5.27%。总之,该系统可以在线完成自动化装配过程的轨迹校正。