针对弱光照条件下交通标志易发生漏检和定位不准的问题，本文提出了增强YOLOv3（You only look once）检测算法，一种实时自适应图像增强与优化YOLOv3网络结合的交通标志检测与识别方法。首先构建了大型复杂光照中国交通标志数据集；然后针对复杂的弱光照图像提出自适应增强算法，通过调整图像亮度和对比度强化交通标志与背景之间的差异；最后采用YOLOv3网络框架检测交通标志。为了降低先验锚点框设置精度以及图像中背景与前景比例严重失衡对检测精度造成的影响，优化了先验锚点框聚类算法和网络的损失函数。对比实验结果表明，在实时性大致相当的情况下，本文提出的增强YOLOv3检测算法较标准YOLOv3算法对交通标志有更高的回归精度和置信度，召回率和准确率分别提高0.96%和0.48%

提出了一种基于保收敛粒子群优化算法的移动机器人全局路径规划策略,为移动机器人在有限时间内找到一条避开障碍物的最短路径提供了一种解决方案.首先建立环境地图模型,将连接地图中起点和终点的路径编码成粒子,然后根据障碍物位置规划出粒子的可活动区域,在此区域内产生初始种群,使粒子在受限的区域内寻找最优路径.在搜索过程中,粒子群优化算法的加速系数和惯性权重均随迭代次数自适应调节.仿真实验表明算法可在起点与终点之间找到一条简单安全的最优路径.与其他文献所提的方法进行了对比研究,结果表明本文所提算法具有更快的搜索速度和更高的搜索质量

随着移动互联网技术的快速发展、无线终端设备与移动应用流量需求与日俱增,移动用户对无线通信网络的服务质量(quality of service, QoS)要求越来越高、回传网络的压力也越来越大. 新出现的云无线接入网(cloud radio access network, C-RAN)能够有效提升网络容量、提高用户服务质量,同时采用无源光网络(passive optical network, PON)作为其回传网络(backhaul),能够为其提供大带宽、高可靠、低时延的回传支撑. 在移动应用需求不断变化和回传网络资源有限的条件下,高效的资源调度策略至关重要,其能够有效的提升回传网络资源利用率、降低传输等待时延. 为节约回传网络波长资源、提高波长负载均衡性和资源利用率,提出一种下行资源调度策略. 根据高热点区域无线用户实时网络需求,综合考虑回传网络波长使用数量、负载均衡性和实时业务分配均匀度等优化目标,采用自适应权重并行遗传算法完成其优化过程,从而实现波长资源动态分配,提升网络资源利用率. 仿真结果表明,提出的下行资源调度策略能有效提高网络负载均衡性和网络资源利用率,并降低实时业务等待传输时间

分析了影响转炉冶炼终点钢水中锰含量的因素, 针对基于BP神经网络算法的转炉冶炼终点锰含量预测模型存在的收敛速度慢, 预测精度低等问题, 提出了一种基于极限学习机(ELM) 算法建模的新思路, 并引入正则化以及改进粒子群优化算法(IPSO), 建立了基于改进粒子群算法优化的正则化极限学习机(IPSO-RELM) 的转炉终点锰含量预测模型; 应用国内某炼钢厂转炉实际生产数据对模型进行训练和验证, 并与基于BP、ELM和RELM算法的三类模型进行比较.结果表明, 采用IPSO-RELM方法构建的模型, 锰含量预测误差在±0. 025%范围内的命中率达到94%, 均方误差为2. 18×10-8, 拟合优度R2为0. 72, 上述三项指标均显著优于其他三类模型, 此外, 该模型还具有良好的泛化能力, 对于转炉实际冶炼过程具有一定的指导意义

针对采用以太网控制自动化技术(EtherCAT)工业总线的感应电机交-直-交变频矢量控制系统的入侵检测技术进行了研究. 首先通过对EtherCAT总线协议进行深度解析, 结合目前为止已经发现的EtherCAT工业总线常见协议漏洞, 提取协议数据包的关键特征并构建EtherCAT总线协议入侵检测规则库, 采用三维指针链表树作为针对EtherCAT总线协议规则库的检索数据结构; 其次, 根据感应电机交-直-交变频矢量控制系统的物理模型, 进行模型参数仿真计算, 并根据仿真计算值, 构建矢量控制模型入侵特征的最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)分类器, 使用混沌粒子群优化(choatics particle swarm optimization, CPSO)算法对分类器的参数进行优化, 二者共同构成了CPSO-LSSVM入侵检测分类算法. 异常数据包在被分类后, 会被传递给Suricata入侵检测引擎进行精确规则匹配; 最后为该入侵检测系统搭建物理实验环境, 经过测试, 本文中的交-直-交变频矢量控制模型仿真结果动态性能良好, 与实际矢量控制系统参数的波形变化趋势相近. 通过抽取KDD Cup99测试数据集中的一部分对该入侵检测系统实施DOS攻击、R2L、U2R以及PROBING攻击行为, 验证该入侵检测系统的有效性

第一部分 软件仿真（Simulator）实验 实验一 集成开发环境 CCS 应用基础 实验二 寻址方式 实验三 定点定标运算 实验四 浮点运算 实验五 汇编程序的优化 实验六 C 语言编程与优化（乘法—累加运算程序设计） 实验七 混合编程实验 实验八 FIR 滤波器的实现 实验九 基于 DSP 的数字图像处理算法的实现 第二部分 硬件（Emulator）实验 实验十 片内定时器实验 实验十一 数字 I/O 口的应用 实验十二 同步串口与 A/D 转换 实验十三 基于 DSP 的数字音频处理系统 第三部分 部分实验程序参考清单 实验一参考程序 实验二参考程序 实验三参考程序 实验四参考程序 实验五参考程序 第四部分 参考资料 一、C54xCPU 的存储器映像寄存器及其地址 二、C54xCPU 的状态和控制寄存器 ST0、ST1 三、TMS320C5416DSP 的存储区映像 四、C54xCPU 的处理器模式状态寄存器 PMST 五、C54x 的片内定时器控制寄存器 TCR 六、TMS320C5416 的中断矢量表 参考文献

作为6XXX铝合金热处理工艺的一部分，固溶处理与时效处理对6016铝合金的力学性能有显著影响.本文把固溶温度、时间和时效温度、时间作为设计变量，应用中心组合实验设计法设计固溶-时效实验方案，在室温下分别测出试样的屈服强度、伸长率和维氏硬度.第二代非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）解决了第一代算法参数选取难、运行效率低等缺点.本文用第二代非支配排序遗传算法把得到的响应面方程作为目标函数进行多目标优化，经过计算后获得非劣解，从中可筛选出使目标函数较好的解与相对的固溶-时效工艺参数

针对炼钢?连铸过程的生产调度问题，首先，对生产调度问题的研究方法进行了总结和评述，梳理了各类方法的特点及适用范围；其次，介绍了当前国内外钢厂典型计算机辅助调度系统的一些案例，并讨论分析其特点；最后，在以往研究的基础上，对未来炼钢?连铸过程生产调度问题的研究思路和方法提出了建议，针对静态调度提出了“规则+算法”的研究思路，以国内某特钢厂为例，提出了基于钢厂生产模式优化的调度模型构建方法；针对动态调度提出“多工序协同”的研究思路，提出了基于多智能体的炼钢?连铸过程多工序工艺、质量与调度的协同控制的研究方法。优化高效的建模及求解方法是解决生产调度问题的重要手段之一，旨在改善当前钢厂生产计划编制水平、提高生产计划的可执行性、加强现场实时调控，对实现炼钢?连铸过程稳定化、有序化、连续化运行具有重要意义

在贝叶斯理论框架下, 提出了一种基于多源数据融合的深埋硬岩隧道围岩参数概率反演方法.首先, 分析硬岩隧道常用的启裂-剥落界限本构模型中围岩单轴抗压强度、启裂强度与抗压强度比及抗拉强度三个参数不确定性来源, 确定其概率统计特征; 其次, 利用粒子群算法优化多输出支持向量机, 建立反映反演参数与隧道监测数据间非线性映射关系的智能响应面; 最后, 结合贝叶斯分析方法构建概率反演模型, 运用马尔科夫链蒙特卡洛模拟算法实现了围岩参数的动态更新.将该方法应用到某深埋硬岩隧道中, 利用反演的围岩参数计算隧道拱顶下沉点、周边收敛点变化值及开挖损伤区深度, 与监测数据吻合较好.结果表明, 该方法可以实现围岩多参数快速概率反演, 更新后的参数可用于硬岩隧道施工安全风险评估与结构可靠性设计

针对传统基于BP神经网络建立的连铸坯质量预测模型训练速度慢、适应能力弱、预测精度低等问题,本文提出一种基于极限学习机的连铸坯质量预测方法,对方大特钢60Si2Mn连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷进行预测,并与BP和遗传算法优化BP神经网络预测模型的预测结果进行分析对比.结果表明:BP及GA-BP神经网络预测模型对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为50%、57.5%、70%和72.5%;而基于极限学习机的连铸坯预测模型预测准确率更高,对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为85%和82.5%,且该模型具有极快的运算时间,仅需0.1 s.该模型可对连铸坯质量进行迅速准确地分析,为连铸坯质量预测的在线应用提供了一种新的方法