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核電廠的歷史充滿了經驗教訓，重大事故有美國三哩島、烏克蘭切爾諾貝利和日本福島事故。還有其他一些小事件，雖然沒有造成核安全事故，但也會造成相應的損失。如何利用好以往事故的經驗教訓，通過有效手段規避和降低工作中的各種風險，是核電廠的一個重要課題。核電維修是核電廠中主要的一線生產工作，而維修經驗反饋的應用是降低維修風險的重要手段。本平臺實現了維修經驗反饋數據的收集、導入、導出、查詢、修改等功能，能夠將維修經驗反饋鏈接到某項維修活動的文件準備中，實現了維修經驗反饋在維修工作中的實際應用。

RH煉鋼工藝中，控制鋼水液面高度目前仍采用人工目測的方法，該方法存在一定的缺陷與不準確性。因此本文提出一種鋼水液面精確定位算法，該算法采用數字圖像處理技術，對圖像邊緣檢測算子進行深入研究，引用一種改進型Sobel算子——8模板各向同性Sobel算子，它能夠檢測出8個方向的邊緣，接著采用霍夫變換、曲線擬合對邊緣做優化處理，以此檢測出鋼水液面的位置。實驗研究表明，該算法能夠準確檢測出鋼水液面的位置，為RH煉鋼工藝的自動化發展提供重要的理論依據。

脈搏波變化蘊藏著豐富的人體生理信息。利用紅外脈搏傳感器提取人體指尖脈搏波，分析脈搏波的特征點及特征參數，從而建立特征參數與人體真實血壓的回歸方程，進而實現血壓的無創連續測量。該過程主要包括特征點提取、特征參數分析、回歸方程建立、連續血壓預測四個部分。通過此方法計算所得出的血壓值與壓力式血壓計所測量的人體真實血壓值具有良好的一致性。

針對傳統的機器學習算法對不平衡數據集的少類分類準確率不高的問題，基于支持向量機和模糊聚類，提出一種不平衡數據加權集成學習算法。首先提出加權支持向量機模型（Weighted Support Vector Machine，WSVM），該模型根據不同類別數據所占比例的不同，為各類別分配不同的權重，然后將WSVM與模糊聚類結合提出一種新的集成學習算法。將本文提出的算法應用于人造數據集和UCI數據集實驗中，實驗結果表明，所提出的算法能夠有效地解決不平衡數據的分類問題，具有更好的分類性能。

在復雜的決策環境中，集值信息是不可避免的。在此情況下，專家往往也能給出滿意的決策。從集值信息系統中提取有用的規則，用于增強智能系統的知識庫，具有實際意義。粗集是處理不確定信息的有效方法，但它通常適用于完全決策表。本文對粗集理論在集值信息下進行了初步的拓展，為從集值決策表中挖掘知識提供一定的理論基礎。

傳統的古建筑火災監測體系采用有線網絡的方式，存在許多弊端。為了解決這個問題，結合無線傳感器網絡技術，基于CC2530芯片，針對古建筑的建筑特點和環境參數需求，設計實現了適合古建筑的火災監測系統。硬件部分設計了傳感節點，軟件部分設計了系統的路由策略。系統中傳感節點通過無線模塊將自身的溫度、光強和氣體信息送到協調器節點，協調器節點將收集到的數據通過串口送到監控主機，在監控主機軟件上顯示出來。監控主機可以通過通信網絡將這些數據送到安卓系統的手機以便于監控人員隨時了解情況。

采用軟件控制方式的道路交通信號機在死機時往往失去其綠沖突保護功能。根據“綠沖突矩陣”的檢測原理，本文提出一種道路交通信號控制機的信號沖突檢測方案，采用自頂向下的設計方法，通過FPGA實現系統的各個功能模塊。該系統可以獨立地檢測綠燈信號沖突這種道路交通的異常情況，并能立即做出處理。仿真及實際測試結果表明，該系統時序分配與程序設計合理，工作穩定可靠，并能夠提高信號機嵌入式系統的實時性。

隨著人們對空氣污染的日益關注，空氣質量檢測已成為智能家居生活的重要組成部分。本文采用STM32、夏普PM2.5檢測傳感器和MS1100VOC傳感器，有效檢測空氣中PM2.5和甲醛的濃度值，并通過自帶的WiFi模塊，可實現室內空氣質量的遠程數據采集、監測等功能。

隨著城市軌道交通的迅猛發展，地鐵列車的安全性與舒適性越來越成為乘客關注的重大議題，其中保障通信順暢是確保列車安全運行的重要環節之一。本文針對上海地鐵三號線阿爾斯通軌道列車的乘客緊急通信單元不足之處，提出了一套以ATmega8-A為控制核心的解決方案，并給出了乘客緊急通信單元的硬件設計和軟件實現方法，旨在為軌道列車技術國產化盡微薄之力。

巖石薄片顯微圖像在有較多的平坦背景區域且受到雜質和噪聲干擾時，現有的聚焦算法極易出現自動聚焦失敗。本文針對巖石薄片顯微圖像的相關特性，提出一種改進的Vollath函數清晰評價函數，該算法基于圖像的互相關函數，可以有效抑制噪聲、減少雜質干擾，再結合變步距漸進爬山算法實現巖石薄片顯微圖像的自動聚焦。大量實驗表明，該算法基本可以滿足實時性要求，并表現出卓越的單峰性和抗噪性，已在巖石薄片顯微圖像的自動聚集中進行實際應用。

針對具有豐富紋理細節的圖像的增強，本文提出了一種基于小波低頻自適應分層的算法。該算法根據圖像小波分解的低頻部分計算出相應的對比度信息，以實現自適應分層，然后依據分層的結果確定自適應增強函數，最后達到不同程度的增強效果。通過實際的實驗表明，所提出的基于小波分解的分層自適應增強算法對具有豐富紋理細節的圖片具有較好的增強效果，能夠有效地提高圖像質量。

ACGS（Active Contours With Group Similarity）模型在CV模型的基礎上結合了矩陣的低秩性約束，能較好地分割目標特征缺失或錯誤的相似圖像組，但對于灰度不均的相似圖像組分割效果較差。而雙重輪廓演化曲線的圖像分割水平集模型在LBF模型的基礎上引入了目標內外兩條輪廓曲線，很好地克服了LBF模型對于初始輪廓的敏感性，對于灰度不均的單張圖像分割效果較好。受此啟發，本文提出了基于雙重輪廓演化曲線的活動輪廓模型來分割相似圖像組。該模型首先結合LBF模型來更好地分割灰度不均的圖像；其次利用ACGS模型的低秩性質來保持圖像間的相似程度，從一定程度上改善了LBF模型在能量函數最小化時易陷入局部極小值的情形；最后引入目標內外的兩條輪廓曲線

當前基于神經網絡方法的車牌字符識別技術都使用固定的訓練樣本，學習的效果受初始樣本限制，對于識別過程中新出現的不同角度、光線等特征的字符圖片不能自適應地學習。本文針對這個問題提出了基于在線序列極限學習機（OS-ELM）的車牌字符識別方法。在樣本實時更新中使系統自適應調整網絡權值，不斷提高識別準確率。本文設計了漢字、字母、字母混合數字三個字符分類器，根據車牌字符的排列特征識別相應的字符。通過與傳統ELM方法和BP神經網絡法對比，結果證明該字符識別技術達到了較高的識別率，在訓練速度上也比BP神經網絡法提高了2~3個數量級。

在研究Criminisi修復算法的基礎上，提出了改進的基于樣本塊的圖像修復方法。根據圖像的待修復面積及其紋理特征，自適應選取樣本塊大小，提高修復的速度；采用新的數據項，改進優先權公式，避免階梯效應的產生；重新定義置信度的更新公式，引入曲率距離，減少因置信度更新而累計的誤差，提高修復順序的準確性。實驗表明，改進的方法能夠有效提高修復的效果，減少修復所需時間。

利用基于RFM模型的自組織特征映射神經網絡（Self-Organizing Feature Map，SOM）對移動客戶進行細分，可以有效地解決各類別特征不明顯、特征參數相互交錯、非線性分布的類型識別問題。研究過程中將客戶的屬性劃分為近度、頻度、值度三個指標，模擬專家分類的功能，根據各個客戶簇的特征進一步分析客戶的終身價值，量化分析客戶的重要性。最后利用相關的市場營銷知識對各個客戶類別提出相應的營銷策略方案。

： 乳腺癌是危害女性生命的一種惡性腫瘤。目前，在乳腺癌治療方面，新輔助化療獲得了良好的成果，使眾多女性恢復了健康。支持向量機在實際應用中有著良好的泛化和學習能力，并在商業、經濟以及醫療等領域有所應用。采用決策樹分類器和支持向量機分類器，結合乳腺癌新輔助化療隨訪記錄數據，預測乳腺癌患者新輔助化療的預后狀態，實驗結果表明使用支持向量機的效果好于使用決策樹的效果，在支持向量機中使用徑向基核函數時獲得了最高的準確率，達到了84.08%，由此可見，該分類方法可能成為一種乳腺癌新輔助化療的預后狀態的有效預測工具。

中國調頻頻段數字音頻廣播即CDR標準可提供靈活的頻譜模式，本文針對其關鍵技術——正交頻分復用的調制技術進行研究與設計。分析子載波矩陣的構造，完成OFDM符號的有效子載波設計，對FFT設計采用改進基-2蝶形降低乘法器數目，利用塊浮點數計算實現高精度，采用流水線方式優化設計流程。用Verilog HDL語言實現OFDM符號生成與FFT的設計，進行FPGA綜合仿真。與MATLAB仿真結果對比表明，成幀載波可實現數模同播，FFT變換準確性高，符合CDR調制系統的要求

針對無芯片RFID多標簽難以準確識別的問題，提出一種改進型矩陣束算法（Matrix Pencil Method，MPM）解決其碰撞問題。標簽散射場信號存在早時和后時響應，散射場信號極點在早時響應期間處于不穩定狀態，但在后時響應期間趨于穩定。算法利用散射場信號這一特性，在多標簽散射場信號中應用改進型矩陣束算法，根據后時響應開啟時間和極點穩定程度的不同來區分各個標簽。實驗中采用多個方形開槽結構標簽來建立模型。仿真結果表明，該算法能夠區分各個無芯片RFID標簽，基本滿足了對多標簽檢測準確性、穩定性等方面的要求。

針對無線傳感器網絡定位技術中DV-Hop算法在最后階段計算待定位節點坐標時定位精度低的問題，提出了一種基于自適應步長螢火蟲優化算法的改進DV-Hop算法（ASGSODV-Hop）。該算法將DV-Hop算法在估算節點坐標階段所使用的最小二乘法用ASGSO算法代替，采用ASGSO智能算法的自適應迭代尋優對DV-Hop算法定位求解的問題建立特定的適應度函數并進行多次迭代計算實現優化，最終使待定位節點坐標與真實值更為接近。仿真結果表明，該算法的平均定位誤差約為23.58%；相比于傳統DV-Hop算法，ASGSODV-Hop算法可在無需附加通信開銷的情況下使定位誤差降低約46.49%，提高了節點的定位精度。

針對城市路燈線路的損壞以及被盜等問題，在分析比較現有路燈監控系統功能的基礎上，結合當今社會對路燈控制管理的要求，提出了基于電力線載波通信的城市路燈線路檢測方案，設計了以51單片機為核心的線路檢測系統。該系統由控制端和接收端組成，當檢測到線路故障時控制端可以把信息反饋給路燈管理中心，同時發送指令啟動無線檢測模塊，以確認該線路的具體故障位置。該系統能夠實時監測到路燈線路狀況，改變人力檢修排查的低效性，具有較好的應用前景。

多傳感器跟蹤系統通常采用集中式或分布式結構。據報告分析，在混合架構設計下的多傳感器追蹤系統，融合中心將可以直接訪問傳感器數據。混合式架構的多傳感器跟蹤系統，首先進行航跡關聯（T2TA），然后利用中央跟蹤器實現測量值融合，這樣航跡關聯和測量值融合可同時獲得最佳性能。此外，在滑動窗口下實行的T2TA結合了航跡估計和分布式壓縮測量的功能，可形成混合檢驗的數據。仿真實驗證明，所提出的基于混合檢驗的T2TA是混和架構的多傳感器跟蹤系統的理想解決方案。

車輛懸架系統作為汽車的一個重要組成部分，其性能好壞會影響到車輛的平順性與穩定性。以1/4車輛模型為例，從被動懸架到主動懸架，將車輛懸架系統動力學原理與MATLAB仿真軟件相結合，即首先利用動力學理論建立其數學模型，然后在仿真軟件中建立其相對應的模型進而動態仿真，最后對比結果。實驗結果表明，在車輪動載荷大致相同的條件下，設計的主動懸架有效地降低了車體的垂直加速度，與被動懸架相比，優化了約17%，提高了車輛在行駛過程的平順性和駕駛的穩定性。

設計了一種新型光子晶體基底太赫茲天線，該天線采用光子晶體基板結構可以有效抑制表面波效應，增強向自由空間輻射的方向性，從而提高天線增益。使用Ansoft HFSS 13.0構建太赫茲光子晶體天線的物理模型并進行仿真，該天線工作頻率為212 GHz，最大增益約為6.5 dB，并且具有小型化的特點。

針對復雜建筑結構、受地理條件限制的場所布設通信線有困難的問題，研制了一種基于433 MHz無線自組網GPRS的火災監控報警系統。以射頻芯片CC1110為無線自組網核心，搭載SimpliciTI網絡協議，實現各節點設備無線連接。數據中心節點接入GPRS向消防中心傳輸信息。系統已應用于實際，實現了本地報警和遠程監控。

目前商用WiFi路由器已應用到多個領域，商家通過給用戶提供一個穩定免費WiFi熱點達到吸引客戶、提升服務的目標。傳統路由器自帶的Luci界面提供了工廠模式的Web界面，用戶可通過該界面配置路由器。Luci采用MVC模式（Model-View-Controller）構造網頁，能實現動態的程序設計，便于修改和擴展。本文主要針對OpenWrt系統的路由器，介紹如何使用Lua和JavaScript腳本語言添加用戶模式Web界面。此外，還介紹了工廠模式和用戶模式之間的切換、添加Web頁面的方法，給出了一些應用實例。

針對當前打車軟件的各種弊端，設計實現了一種基于車聯網中管-云-端架構的智能打車系統。該系統采用新型車載智能終端作為管系統來實時感知出租車信息并上傳至云端，功能強大的云平臺實時處理海量數據并將處理結果呈現在客戶端打車App上。該系統能夠顯著提升客戶滿意度、司機積極性，并能緩解交通擁堵，具有很大的應用價值。

介紹了利用扇形激光截面掃描方式對物體進行輪廓掃描與體積計算的原理與方案。同時闡述了其中體積計算的核心思路與實現方式，重點指出了對物體進行點云數據采集的幾種方式，包括構建虛擬模型的構架與思路。在實現中，著重介紹所采用的灰度距邊緣檢測算法，用以識別被測物體與背景之間的邊緣結構，此外還提出了雙面體積拼接算法，通過雙面測量、擬合成為整體的方式，實現了物體的雙面拼接測量，使得該方案具有更加廣泛的適用性。最后，通過數次實驗結果的誤差分析與重建三維模型和實物的觀察對比證實了本方案能夠確切、可靠地完成物體的三維體積掃描。