基于CLSTM的步态分类方法

步态分类在人体运动能量消耗评估等应用中具有重要意义,提高分类精度和降低对统计特征的依赖是步态分类的研究热点。采用传统的步态分类方法提取的步态特征用于细分化步态时不能得到较好的效果。考虑到步态的连续性和不同轴之间信号的相关性,本文提出了基于CLSTM的步态分类方法：采用卷积神经网络（CNN）操作,通过计算多轴步态数据提取步态特征;基于长短期记忆（LSTM）构建步态时间序列模型,学习步态特征图时间维度上的长期依赖性。基于USC-HAD数据集的实验结果表明,用此方法提取了步态序列特征,很好地利用了步态时间序列特点,提升了11种步态的分类精度。     

基于能量均衡的WSN多跳非均匀分簇路由算法

在无线传感器网络路由协议中采用多跳通信的方式能够减少通讯距离、增强网络通讯的稳定性并提高网络能量利用效率,但是,由于靠近汇聚节点的簇头需要转发大量数据,容易导致能量快速衰竭而失效,造成“能量空洞”现象。提出了一种新型的基于能量均衡的多跳非均匀分簇路由算法（MUCRA）,采用逐层成簇的策略,簇头以一定的半径广播分层信号,划分下一层网络区域非均匀层次,普通的传感器节点和簇头根据分层信息选择合适的网络路径。仿真实验结果表明：与经典的LEACH协议及EEUC协议相比,该算法能有效平衡网络负载,缓解“能量空洞”问题     

一个快速的多维数据包分类算法

通过引入位图映射以及元组空间的概念,提出了一个数据包分类算法,该算法可以满足高性能网络对骨干路由器的要求,能够以线速完成对输入数据包的分类处理。算法在时间及空间复杂度上性能较好,并具有很好的扩展性。     

基于分级角色的访问控制

结合RBAC模型,提出了一种基于分级角色的访问控制模型,将系统用户依据职能的不同分为不同的角色,同一类角色又划分不同的等级。定义了基本概念和等级-角色矩阵,进行了形式化的描述,并应用在实际系统中。每一个实际用户通过不同等级的角色,对应于不同访问权限的资源,并可动态地进行角色转换和等级变迁,从而使访问控制机制更为灵活。     

基于调色板图像的隐写算法研究

一般调色板图像的颜色种类比较少,用此类静态图像制作隐秘图像安全性较差。为了提高信息隐藏的安全性,提出一种新颖而又简洁的调色板图像的颜色对构造算法。实验证明:用这种算法构造的以颜色对为基础进行嵌入的隐秘图像,在抗攻击能力上显著强于同类的嵌入算法。     

基于动态筛选策略的SMO改进算法

提出了一种基于动态筛选策略的SMO(Sequential Minimal Optimization)改进算法,它能快速地筛选出绝大多数的边界支持向量和非支持向量,并将非边界支持向量限定在很小的范围内。仿真实验结果表明:样本规模无论大小,这种策略都能使Keerthi的改进算法2的性能得到大幅提升。     

基于双变量控制原理的变压变频新方法

阐述了在变频调速系统中运用变压变频技术的必要性，分析了使用传统余弦交点法进行在线变压变频存在的缺陷，进而提出了基于双变量控制原理、自然无环流控制和对称余弦法的变压变频新方法，给出了在保持输出频率不变条件下闭环调压的具体实现方法。对变压变频新方法的实验结果进行了仿真、分析和比较，验证了新方法具有良好的控制效果。     

*研究快报* JKR表面能仪的研制及其对纳米复合聚合物水凝胶表面黏结性的表征

基于Johnson Kendall Roberts（JKR）理论在实验室研制了一台JKR表面能仪,并用它研究了纳米复合聚合物水凝胶的表面黏结性能。纳米复合聚合物水凝胶由甲基丙烯酸在纳米黏土Laponite水溶液中聚合而成。这种JKR表面能仪非常适合于定量表征聚合物水凝胶等软物质的表面黏结性能,在生物医学、组织工程、功能性薄膜等领域具有广泛的应用前景。     

乙苯/苯乙烯生产过程的优化运行研究

针对乙苯/苯乙烯实际生产装置,分别建立了烷基化、烷基转移、乙苯精馏、乙苯脱氢、苯乙烯精馏生产过程的机理模型,该机理模型与实际生产过程误差范围在2%左右。以该模型为基础进行系统优化操作设计,生产装置实际运行结果表明：基于该优化操作系统,可有效降低装置的能耗,为其他乙苯/苯乙烯装置的优化运行奠定了基础。     

基于GPU的矩阵求逆性能测试和分析

在CPU串行运算模式下实现大规模矩阵求逆是一个非常耗时的过程。为了解决这一问题,基于NVIDIA公司专为GPU（图形处理器）提供的CUDA（计算统一设备架构）,从新的编程角度出发,利用GPU多线程并行处理技术,将矩阵求逆过程中大量的数据实现并行运算,从而获得了较大的加速比。同时,根据程序的执行结果,分析了GPU的单精度与双精度的浮点运算能力及其优、劣势。最后,通过分析数据传输时间对GPU性能的影响,总结出适合GPU的算法特征。