首页期刊导航|重庆理工大学学报
期刊信息/Journal information
重庆理工大学学报
重庆理工大学
重庆理工大学学报

重庆理工大学

石晓辉

月刊

1674-8425

023-62769495

400050

重庆市九龙坡区杨家坪

重庆理工大学学报/Journal Journal of Chongqing Institute of Technology北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是中国学术期刊综合评价数据库来源期刊，中国科技核心期刊，重庆市一级期刊，教育部优秀期刊。主要刊登有创造性、探索性、开拓性的学术论文、科研成果报告、重要学术问题的评述和学科前沿的综述。
正式出版
收录年代

    转运系统曲线落料管结构参数优化研究

    刘昊轩高殿荣秦亚璐郭锐...
    149-155页
    查看更多>>摘要：针对转运系统散料运输过程中易出现的跑偏问题,提出一种新型的流线型曲线落料管结构,建立系统的离散元模型.利用EDEM软件分析该方案的下端落料管不同参数对跑偏的影响,运用正交试验确定各个因素影响力,给出最优组合参数模型.研究结果表明:改变落料管结构参数能直接影响跑偏系数;通过对各参数综合选择,可有效减少物料跑偏,降低颗粒冲击与粉尘浓度.

    曲线落料管结构优化跑偏离散元

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于改进的全变差方法的图像分解

    刘瑞华谢挺
    156-161页
    查看更多>>摘要：图像分解是将图像的不同组成部分利用分解算法分别提取出来,而全变差方法是基于PDE方法进行图像处理问题的一种数学方法.在Meyer等思想的影响下,对现有基于BV(Ω)空间的全变差(TV)正则项进行分析研究后,提出了一种L1(Ω)空间上的改进的全变差正则模型.在改进的TV方法基础上,首先分别推荐了改进的TV-G和TV-H-1图像分解极小泛函模型;然后给出了相应的欧拉-拉格朗日方程以及对应的数值解;最后,对3类测试图像,包括纹理类图像、航空类图像、杂类图像分别进行了图像分解数值实验,同时也进行了信噪比和时间效率的对比分析.实验结果表明:改进的TV-H-1模型在针对纹理类图像分解时,分解效果优于TV-H-1模型,而改进的TV-G模型在针对上述3类图像分解时,大部分图像分解效果优于TV-G模型.

    图像分解全变差数值解极小泛函

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于模型辨识的CMOS图像传感器热电制冷系统滑模控制

    张冬李洪文邓永停刘京...
    162-169页
    查看更多>>摘要：为了提高CMOS图像传感器热电制冷系统的工作性能,解决CMOS图像传感器工作时由于积热导致的暗电流问题,提出了基于模型辨识的CMOS图像传感器热电制冷系统滑模控制方法.分析了CMOS图像传感器热电制冷系统的传热机理,进而建立了CMOS图像传感器热电制冷系统在工作点附近的控制模型.针对辨识出的模型在不同工作点参数变化较大的问题,设计了对CMOS图像传感器热电制冷系统参数变化不敏感的基于指数趋近律的滑模控制器,以提高系统的鲁棒性.利用Matlab/Simulink对系统进行仿真分析,仿真结果表明:相比于传统的PID控制算法,滑模控制方法的动态响应和稳态精度均更优.最后,在实际的CMOS图像传感器热电制冷控制系统中进行了实验测试,结果表明:室温20℃的条件下,输入不同的温度指令滑模控制算法的稳态误差均小于PID控制算法,为±0.1℃,满足CMOS图像传感器热电制冷控制系统的温控精度的要求.

    热电制冷温度控制滑模控制图像传感器

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    异构集群中非结构化大数据检测方法

    李亚红龚喜平冯庆华
    170-175页
    查看更多>>摘要：传统的非结构化大数据检测方法只分析数据的统计特征、缺少对其中模糊闭频繁项集特征的识别,易出现监测结果不理想的问题.为了提高对异构集群中非结构化大数据的检索识别能力,提出一种基于模糊闭频繁项集特征挖掘的异构集群中非结构化大数据检测方法.分析异构集群中非结构化大数据的统计特征信息,并采用大数据信息融合方法对其进行状态监测和特征识别,从中提取非结构化大数据的模糊闭频繁项集特征量;利用支持向量机模型对非结构化大数据检测进行分类处理,根据不同大数据的分类属性进行自动检测识别,提高对异构集群中非结构化大数据检测的准确率和监测过程抗干扰能力.实验结果表明:采用该方法对异构集群中非结构化大数据检测的准确性和检测精度较高,具有很强的应用优势.

    异构集群非结构化大数据检测识别特征提取模糊闭频繁项集特征量

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    软件定义网络中基于队列管理的优化流量自适应调度算法

    汪海涛余松森
    176-184页
    查看更多>>摘要：针对当前突发大数据流在单路径调度中产生的链路拥塞问题,为了减少网络链路拥塞、提高网络性能,提出了一种基于队列管理的媒体优化流量自适应调度算法.首先,制定多策略调度策略,对于用于数据平面上的流列队使用特定选择策略的固定优先级调度,通过软件定义网络(SDN)传输媒体优化流量.然后对不同调度策略和条件下SDN中资源管理的有效性进行了全面分析,通过对单个应用资源分配问题和全网应用资源分配问题的迭代求解,得出优化问题的近似最优解.最后与传统的MPLSTE和ECMP算法进行性能对比和分析.结果表明:提出的自适应调度算法本文方法比MPLSTE和ECMP算法能够多转发约9％的流量,在平均链路利用率和平均传输时延几项性能指标上,均优于对比算法.

    链路拥塞调度策略网络资源异构性资源分配迭代求解

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于ZigBee技术的超市智能定位导购系统设计与应用研究

    何文华
    185-191页
    查看更多>>摘要：分析了ZigBee技术的基本原理,从网络结构特点方面解析了ZigBee技术在定位系统中的精准应用.从理论上分析了超市智能定位导购系统的算法,并基于不同的算法进行了Matlab的仿真分析.分析结果表明:间距越小,对应的定位精度越高,需要部署的参考定位点越多.

    无线通讯ZigBee技术超市智能定位仿真

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    便携式抗干扰脉率血氧监测系统设计

    庞宇阳妙袁鹏飞
    192-198页
    查看更多>>摘要：设计了一种可应用于高原骑行等领域的脉率及血氧饱和度信息采集装置,具有低功耗、便携式、应用场景宽等特点,能在运动状态下实时采集人体血氧饱和度和心率参数.在光电容积脉搏波(photoplethysmograph,PPG)信号的处理方面,针对运动状态下低频频率混叠严重及环境光干扰较大的特点,通过改进双树复小波变换的阈值计算,较好地滤除了高频干扰及基线漂移并抑制了频率混叠的影响.经与改进前双树复小波变换、小波变换、经验模态分解(EMD)等医用脉率血氧仪中常用的滤波算法实验比较,本方法滤波效果好,信噪比高.经测试,血氧饱和度误差不超过4％,脉率误差不超过±4次/min,符合医疗标准.

    可穿戴光电容积脉搏波血氧饱和度脉率双树复小波变换

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    一种GalileoE5信号双环路捕获跟踪方法

    唐作栋龚晓峰Subhan KHANZHU Yiqun...
    199-204页
    查看更多>>摘要：Galileo导航系统是实现多系统联合定位的优良选择,故对Galileo信号接收的研究具有重要的理论和实际意义.当前Galileo E5信号主要采用二进制偏移载波调制,其信号接收存在精度和效率等多方面的不足.针对Galileo E5信号的特点,提出结合捕获和跟踪的双环路组合跟踪方法.研究使用并行码相位搜索的方法,实现对Galileo E5信号准确捕获,粗略估计出伪随机噪声码相位和载波频率.通过紧密耦合的码跟踪环路和载波跟踪环路,对这2个参数进行精确锁定跟踪.仿真结果显示:跟踪信号在0～1000 ms内功率谱密度集中在频带之内,包络恒定,相位连续变化,实现了Galileo E5信号的连续稳定跟踪.

    GalileoE5信号A1tBOC调制双环路组合跟踪方法

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于熵权TOPSIS法的短时交通流预测模型性能综合评价

    邵毅明钟颖吴文文胡广雪...
    205-211,254页
    查看更多>>摘要：对于同一路段,在不同评价指标下,不同短时交通流预测模型的预测及效果评价结果往往存在差异,为从不同模型中寻求最适用于目标路段的预测模型,提出了一种基于熵权TOPSIS法的短时交通流预测模型性能综合评价模型.模型运用熵权法确定各评价指标的权重,然后依据确定的权重,选用TOPSIS法计算有限个评价对象与最优向量的贴近度,根据贴近度大小,对各模型预测性能进行排序,从而确定最适用于当前研究的预测模型.最后,以实际交通流数据为例,选用神经网络等5种模型,分别对路段未来时刻短时交通流进行预测,利用构建的综合评价模型,对各预测模型的预测性能进行综合评判.结果表明:在综合考虑均方根误差等7个评价指标的情况下,XGBoost的预测效果较好,LightGBM次之,然后依次为Catboost、线性回归以及神经网络.

    短时交通流预测方法熵权法TOPSIS综合评价

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于层次分析法的水稻信息系统模糊综合评价模型的构建与验证

    李东明葛昊
    212-219页
    查看更多>>摘要：水稻信息系统在投入正常运行并有效运行一段时间后,须对新系统作全面的系统评价和维护,运用层次分析法选取了3个一级指标和相应的18个二级指标,设计了水稻信息系统的评价指标体系,并确定了指标权重,构建了模糊综合评价模型,结合实例评价了当前系统的性能,验证了该模型的可行性和实用性,并针对问题给出了改进建议.

    水稻信息系统评价指标体系层次分析法模糊综合评价法

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据