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矩形件下料问题的一种价值校正优化算法

自动化与仪器仪表 2024年第7期 160-163页

作者：潘卫平海南科技职业大学信息工程学院海南海口571126

优良的下料方案可以提高矩形件下料利用率。提出一种基于四块排样方式的价值校正优化下料算法。板材切割成矩形件的过程为首先将板材切割成四个矩形块,然后将每个矩形块切割成方向和长度均相同的条带,最后将条带切割成所需要的矩形件。... 详细信息

优良的下料方案可以提高矩形件下料利用率。提出一种基于四块排样方式的价值校正优化下料算法。板材切割成矩形件的过程为首先将板材切割成四个矩形块,然后将每个矩形块切割成方向和长度均相同的条带,最后将条带切割成所需要的矩形件。构造无约束四块排样算法生成每种矩形件在板材上允许出现的数量无约束的排样方式;构造有约束排样算法生成每种矩形件在板材上允许出现的数量有约束的排样方式;采用线性规划算法调用无约束排样算法生成第一部分下料方案,采用顺序启发式算法调用有约束排样算法生成第二部分下料方案,通过迭代校正矩形件的价值使得下料方案中的排样方式逐渐趋于最优;组合两部分下料方案形成完整下料方案。采用文献中生产实例进行计算分析,结果表明本文下料算法比文献下料算法更能提高板材利用率。

关键词：下料问题四块排样方式线性规划顺序启发式

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基于STM32智能物联网台灯的设计

电子制作 2024年第8期32卷 45-47,37页

作者：赵永炎周海东河南科技职业大学信息工程学院河南周口466000

随着生活节奏的加快,台灯的使用频率越来越高,近视低龄化日益严重。针对台灯的功能较为单一等问题,本文提出了一种基于智能家居护眼台灯的设计方法。该系统以STM32为主控制芯片,以ESP8266模块为辅助芯片,搭配人体红外模块、矫正模块等,... 详细信息

随着生活节奏的加快,台灯的使用频率越来越高,近视低龄化日益严重。针对台灯的功能较为单一等问题,本文提出了一种基于智能家居护眼台灯的设计方法。该系统以STM32为主控制芯片,以ESP8266模块为辅助芯片,搭配人体红外模块、矫正模块等,既能实现自动及手动调节台灯亮度,又可以当使用者坐姿异常时,发出提示声音,提醒使用者矫正坐姿,达到辅助保护视力的功能。通过ESP8266模块进行联网,使用Blinker物联网平台及开源库文件,初步实现手机端控制,通过手机远程控制台灯亮灭,还能根据周围环境变化调节台灯亮度,对于智能家居具有一定的实用及应用价值。

关键词：智能家居嵌入式系统亮度调节姿势矫正

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职业本科计算机专业离散数学课教学改革初探

大学数学 2024年第2期40卷 53-57页

作者：王礼广西城市职业大学信息工程学院广西崇左532200

为了提升职业本科计算机类专业的教学水平,对其离散数学课的教学改革进行了探索,并给出了一套教学模式.该模式的核心是将离散数学课程内容与计算机专业知识融合起来教学.实践表明,该模式能有效提高职业本科学生学习的热情,以及学生的理... 详细信息

为了提升职业本科计算机类专业的教学水平,对其离散数学课的教学改革进行了探索,并给出了一套教学模式.该模式的核心是将离散数学课程内容与计算机专业知识融合起来教学.实践表明,该模式能有效提高职业本科学生学习的热情,以及学生的理论水平和实践能力.

关键词：职业本科计算机离散数学教学改革

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基于模糊控制的自动加料控制系统设计

电子制作 2024年第10期32卷 3-5,15页

作者：赵永炎河南科技职业大学信息工程学院河南周口466000

在工控领域,自动加料装置应用相对普遍,加料系统也逐渐变得复杂化和精细化。本文结合模糊理论对加料方法进行论述,在文中对模糊控制器参数选择和模糊规则制定进行阐述,采用模糊自适应PID控制算法对模糊控制系统进行设计,最后对该系统进... 详细信息

在工控领域,自动加料装置应用相对普遍,加料系统也逐渐变得复杂化和精细化。本文结合模糊理论对加料方法进行论述,在文中对模糊控制器参数选择和模糊规则制定进行阐述,采用模糊自适应PID控制算法对模糊控制系统进行设计,最后对该系统进行仿真。根据仿真结果,表明了模糊控制系统的稳定性,对改进加料控制工艺有一定的参考价值。

关键词：模糊控制自动加料自适应

大规模计算机互联网络性能监控模型的设计研究

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信息记录材料 2024年第9期25卷 66-68页

作者：陈灵毓辽宁理工职业大学信息工程学院辽宁锦州121000

本研究旨在设计一种适用于大规模计算机互联网络的性能监控模型,以解决网络监控面临的挑战,提升网络管理效率。通过对网络性能参数的分析,结合当前网络监控技术的现状,分析基于数据采集与处理机制的性能监控模型设计原理。在模型的架构... 详细信息

本研究旨在设计一种适用于大规模计算机互联网络的性能监控模型,以解决网络监控面临的挑战,提升网络管理效率。通过对网络性能参数的分析,结合当前网络监控技术的现状,分析基于数据采集与处理机制的性能监控模型设计原理。在模型的架构设计中采用综合的性能评估与分析方法,并利用实现环境与工具进行了模型的验证与评估。经过系统的实现与验证,本研究实现了大规模计算机互联网络性能监控。且结合典型网络环境下的应用案例分析,验证了该模型在不同规模网络中的适应性,有效监控网络性能并为网络管理决策提供支持。

关键词：网络性能监控计算机互联网络数据采集性能评估

维普期刊数据库博看期刊

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基于自组合交叉函数的组标签共存证明算法

计算机应用与软件 2024年第5期41卷 332-339,349页

作者：熊永平广州科技职业技术大学信息工程学院广东广州510550

针对现有的标签共存证明算法仅能证明单标签组共存缺陷,提出一种可证明多标签组共存证明算法。自组合交叉函数设计过程中充分利用自身加密信息携带的汉明权量,在提升安全的同时,也可减少参数的引入;算法采用先验证再操作机制,能够有效... 详细信息

针对现有的标签共存证明算法仅能证明单标签组共存缺陷,提出一种可证明多标签组共存证明算法。自组合交叉函数设计过程中充分利用自身加密信息携带的汉明权量,在提升安全的同时,也可减少参数的引入;算法采用先验证再操作机制,能够有效抵抗假冒等攻击。从安全及形式化角度分析算法,算法具备较高的安全性能,能够克服常见攻击;同时仿真实验数据表明,算法具备可观的时间复杂度。

关键词：物联网射频识别技术组标签自组合交叉函数汉明权量

基于DBN实现QSSVM模型的WSN数据异常检测

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山西电子技术 2024年第2期 9-11页

作者：谷军闪河南科技职业大学信息工程学院河南周口466000

无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)数据异常处理效率保障了现在智能的高效率运行。在分析1/4超球面支持向量机(Quarter-Sphere support vector machines,QSSVM)测试模型的基础上,进行深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)构建实现,设计了一种可以实现在线测试功能的异常检测算法。研究结果表明:随着窗口大小的增加,所需要的计算时间增多。QSSVM在窗口开始扩大时便产生变化,主要表现在准确度的持续提高。QSSVM检测性能随着样本维度不断升高得到较大提升,相反K-means的检测性能却有降低趋势。采用QSSVM算法处理560维HAR数据时,测试结果显示检测率高达94.16%。该研究能够满足大规模高维传感器的数据处理需求,具有很高的应用价值。

关键词：传感器网络数据异常深度信念网络超球面支持向量机

考虑时滞影响的无线传感网络蠕虫病毒自适应检测方法

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传感技术学报 2024年第6期37卷 1073-1077页

作者：杨芳刘全明山西工程科技职业大学计算机工程学院山西晋中030619 山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006

无线传感网络中的蠕虫病毒攻击存在着一定的时滞情况,攻击检测难度较大。为了准确检测无线传感网络中的蠕虫病毒,提出一种考虑时滞影响的无线传感网络蠕虫病毒自适应检测方法。采集大量无线传感网络流量数据,对全部数据进行降维处理。... 详细信息

无线传感网络中的蠕虫病毒攻击存在着一定的时滞情况,攻击检测难度较大。为了准确检测无线传感网络中的蠕虫病毒,提出一种考虑时滞影响的无线传感网络蠕虫病毒自适应检测方法。采集大量无线传感网络流量数据,对全部数据进行降维处理。在网络蠕虫病毒攻击存在时滞的情况下,将PGM-NMF算法和聚类分析方法相结合,实现无线传感网络节点的异常检测及分类,判断蠕虫攻击的类型,实现蠕虫病毒自适应检测。仿真结果表明:蠕虫病毒攻击时滞为12 ms时,所提方法检测蠕虫病毒的漏报率为9.3%,成功率为95.50%,误报率为0.69%,漏检率为2.9%,蠕虫病毒自适应检测耗时平均值为5.0 s。

关键词：无线传感网络蠕虫病毒时滞影响聚类分析

视觉传达TwostageNet模型的多特征纹理壁画图像超分辨率重建方法

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数学的实践与认识 2024年第1期54卷 122-130页

作者：蔡娟广州科技职业技术大学信息工程学院广东广州510005

单幅图像壁画的超分辨率在图像恢复方面具有重要价值.然而,对壁画伪影重建效果不理想边缘细节丢失等问题阻碍了这项研究的发展.为了解决这个问题,提出了TwostageNet超分辨率重建方法;一种采用两阶段从粗到精学习框架的网络,该框架主要... 详细信息

单幅图像壁画的超分辨率在图像恢复方面具有重要价值.然而,对壁画伪影重建效果不理想边缘细节丢失等问题阻碍了这项研究的发展.为了解决这个问题,提出了TwostageNet超分辨率重建方法;一种采用两阶段从粗到精学习框架的网络,该框架主要针对压缩图像的超分辨率问题进行优化.具体而言,TwostageNet由两个主要子网组成:粗化和精细化网络,其中递归和残差学习分别在这两个网络中使用.通过尺度递归框架来配合重建,该框架可以递归地重新利用针对低尺度因子学习的滤波器更高的系数.这将提高性能,并提高更高因子的参数效率.训练两个网络版本使用不同的损耗配置来增强互补图像质量.提出的网络在质量和数量上都优于最先进的传统方法超分辨率基准测试技术.利用Vid4数据集模拟的低分辨率图像对该方法进行了测试,实验结果表明了该方法的有效性.

关键词：残差学习神经网络重建