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期刊信息/Journal information
微型电脑应用
上海市微型电脑应用学会
微型电脑应用

上海市微型电脑应用学会

朱仲英

月刊

1007-757X

smcaa@sjtu.edu.cn；smcaa@online.sh.cn

021-62933230

200030

上海市华山路1954号上海交通大学铸锻楼314室

微型电脑应用/Journal Microcomputer ApplicationsCSTPCD
查看更多>>本刊是由上海市微型电脑应用学会主办，上海交通大学等单位协办，并经国家科技部和国家新闻出版署正式批准的计算机应用科技期刊。本刊创刊于1985年1月，得到了中央领导同志、广大读者和计算机业界的支持和厚爱，江泽民主席亲自为本刊题写刊名。在长期办刊实践中，本刊形成了学术性和实用性并重的特色，主要栏目有：院士专家论坛、技术专题、研究与设计、开发应用、技术交流、学习园地等，它面向各行各业从事计算机应用的科技人员和广大电脑应用爱好者，沟通技术开发的信息渠道，为科研设计和推广应用牵线，为公司企业和各界用户搭桥。本刊所发表的文章可作为高校、科研机构等评定职称的依据之一。
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收录年代

    考虑高铁谐波特性的电费计算模型研究

    王璐张成良
    167-172页
    查看更多>>摘要：目前,我国高铁牵引供电系统电费核算主要采用大工业用户计费方法,包括基本电费、有功电费、功率因数奖惩电费、附加费等4个部分,尚未考虑高铁谐波对电费计量的影响.为弥补该弊端,考虑高铁谐波特性对电费计算模型进行优化研究.基于实测数据分析高铁在启动、牵引、制动和停车整个运行过程的谐波特性.为精细划分系统侧和高铁侧的谐波责任,针对不同谐波特性采取不同责任分摊方法.在目前大工业计费方式基础上,建立考虑不同运行工况谐波责任的电费计算优化模型,并进行仿真验证.通过与目前计费方法、不考虑高铁运行状态的计费方法比较分析,验证了本文方法的合理性与精确性,有助于促进高铁电费精细化计量的进一步发展.

    高铁牵引系统谐波特性谐波责任电费计算模型

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    光子集成产品包装信息系统可视化建模研究

    谢畅刘常宏
    173-177页
    查看更多>>摘要：为在明确产品信息的同时满足用户的个性化包装需求,研究光子集成产品包装信息系统可视化建模过程.以Web网络为基础,设计光子集成产品包装信息系统整体架构;通过包装信息采集,获取包装材料并进行产品信息传递;在产品包装检索模块中,针对不同光子集成产品设置个性化的包装方案;包装信息可视化模块建立可视化模块基本架构,根据数据属性与坐标轴的映射关系,实现包装信息可视化.测试结果表明:所提方法应用后,用户可以直接访问到所需要的光子集成产品包装信息,用户登录时间短;当并发用户数量较高时,CPU利用率受到的影响较小;包装信息展示完整度较高,能够获得理想的可视化效果.证明了所提方法可以提高包装设计的智能化水平.

    光子集成产品包装信息系统可视化建模Web网络平行坐标算法

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    形状基视觉传达约束下三维图像重构算法改进

    王晶范晓鹏
    178-181页
    查看更多>>摘要：由于忽略了图像以真实性为准则的视觉传达需求,导致以形状基重构为主的相关方法效果不佳.为此,从视觉约束性出发,改进三维图像重构算法.分割、筛选所采集的目标点云数据,构建数据集.利用局部空间差分算法求解各像素值,并获得形状基约束性的像素值差分系数填充像素,以赋予各点云数据视觉传达约束性.以基于改进量子粒子群的k-means聚类算法和基于数字特征的二型熵模糊C均值聚类算法为基本算法,通过聚类目标区域和背景区域的数据,转换实际目标坐标系和重构图像坐标系,完成不同尺度、不同角度的三维图像重构.结果表明,所提方法重构的图像更贴合目标建筑的实际信息,符合图像的视觉传达需求,且峰值信噪比始终高于85 dB,均方误差均低于70 pixel,重构效果优越性显著.

    视觉传达约束三维图像约束性赋予聚类算法坐标系转换图像重构

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    基于加权JS散度分块策略的设备故障检测

    孙楚栋王业
    182-185,193页
    查看更多>>摘要：在分块主成分分析(PCA)故障监测方法中存在2个主要问题,一是确定最佳的变量块划分阈值往往十分困难,二是PCA故障监测主要针对是服从正态分布的数据,而实际工业生产数据往往无法完全符合正态分布的要求.为了解决这些问题,提出一种基于加权JS散度分块策略的故障检测方法.通过观察变量的分布模式来判断过程变量的正态性,并将数据分为正态变量和非正态变量.为了解决变量块难划分问题,采用加权JS散度分块策略,将变量拓展为正态加权子块和非正态加权子块,再建立PCA和独立成分分析(ICA)检测模型对正态子块和非正态子块进行监控,在得到各个子块的检测结果后,采用贝叶斯融合推断方法将监测结果进行融合,得出全局的故障监测结果.通过在某卷烟厂制丝设备的故障数据上的应用验证了该方法的有效性和可行性.

    故障检测分块策略加权JS散度

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    基于K-距离拓扑的大规模电子通信信息云存储技术

    诸明
    186-189页
    查看更多>>摘要：针对云存储技术在传输或存储过程中信息可能会受到攻击、窃取或丢失的问题,提出基于K-距离拓扑的大规模电子通信信息云存储技术,结合大规模电子通信特征构建云存储系统模型,根据云存储系统特性建立云存储系统拓扑,在拓扑结构的基础上采用经过信息熵优化的K-距离算法选择合适节点数,通过分布式大数据存储技术完成信息云存储.实验结果表明,当占比为75％时,所提方法的恢复成功率降至70％左右,其他2种方法均降为0,开销始终保持在1.25 TB左右,说明该方法能够有效的提高恢复成功率、降低传输开销.

    K-距离拓扑结构电子通信信息云存储Entropy-KNN

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    基于OCC的汽车智能打磨机器人控制系统构建与应用

    杨明川
    190-193页
    查看更多>>摘要：为了实现汽车压铸件的高效低冲击打磨生产,基于Open CASCADE(OCC)软件平台开发了汽车智能打磨机器人控制系统,该系统结构分为用户界面层、算法层、数据结构层和三维核心层4层,主要由运动仿真、三维显示仿真、轨迹规划与优化、后置代码以及动力学仿真等5大模块构成,内含多种插补算法和轨迹优化算法,可实现高效低冲击轨迹的规划与优化.将系统应用于汽车发动机的打磨仿真模拟,结果表明,系统可以在利用时间-冲击优化轨迹时,保持打磨轨迹的平稳性,减少对于打磨机器人关节的冲击,还可以提升33％的加工效率,系统确保了汽车构件打磨加工过程的平稳性和效率性.

    OCC智能打磨机器人控制系统高效低冲击轨迹规划与优化平稳性

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    结合改进PSO和模糊决策树的医院信息系统数据分类研究

    李梦
    194-196,201页
    查看更多>>摘要：医疗系统的使用量与日俱增导致医疗系统中的相关医疗数据也在不断地增加.为此优化模糊ID3算法和改进粒子群算法,并将改进粒子群算法进行智能寻优从而改善模糊决策树性能.实验结果表明,提出的IPSO-FDT算法在皮马印第安人糖尿病、威斯康星乳腺癌和帕金森氏病数据集中的测试准确率分别为97.9％、89.5％和81.8％,在生成树的概括能力数值分别为1.003、1.034、1.026,显著高于比较模型.实验数据证明,在医院信息系统进行数据分类的多种算法中,此设计的结合改进PSO与模糊决策树算法具有一定适用性.

    模糊决策树医院信息数据分类改进粒子群算法

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    基于决策树模型的非结构化云数据分块存储方法

    万磊
    197-201页
    查看更多>>摘要：以降低非结构化云数据存储压力、提升非结构化云数据存储能力为目的,研究基于决策树模型的非结构化云数据分块存储方法.采用数据清洗、数据选择、数据变换、归一化处理等过程预处理非结构化云数据,降低非结构化云数据维度.采用选择随机性特征分析方法,明确预处理后非结构化云数据间关联维度分布特征量与相似度的相关性,并以此为基础,通过样本扩展和密度融合的方法提取非结构化云数据特征.采用改进决策树算法对提取的非结构化云数据特征集进行模糊分类处理,将各类别非结构化云数据划分为相同规格的数据块,通过范德蒙矩阵编码、解码处理,在多个适配度较高的节点上完成非结构化云数据分块存储.实验结果表明,该方法有效计算比值达到0.8,具有较优的存储能力;压缩因子均值达到6.7,可显著降低非结构化云数据存储压力.

    决策树模型非结构化云数据分块存储预处理范德蒙矩阵

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    基于卡尔曼滤波的慕课学习行为智能预测方法

    赵成丽
    202-204,209页
    查看更多>>摘要：为了降低慕课退课率,提升慕课教学质量,研究基于卡尔曼滤波的慕课学习行为智能预测方法.利用华为nova 5 pro的IMX582型摄像头,采集慕课环境中的学习行为数据;利用自回归积分滑动平均模型,依据采集的学习行为数据,建立慕课学习行为观测模型,并转换成状态空间模型;以状态空间模型的计算结果为卡尔曼滤波的初始状态向量;通过卡尔曼滤波更新初始状态向量,获取慕课学习行为的智能预测结果;在卡尔曼滤波内引入渐消因子,以及协方差匹配判据的方法,补偿卡尔曼滤波内后验协方差矩阵的不确定性,修正卡尔曼滤波输出的慕课学习行为智能预测结果.实验证明,该方法智能预测精度较高,应用该方法后可有效降低慕课退课率,提升学习者的学习活跃度.

    卡尔曼滤波慕课学习行为智能预测自回归积分滑动渐消因子

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    基于改进粒子群算法和多目标优化算法的燃煤电站脱硫废水零排放综合评价

    冉初萌
    205-209页
    查看更多>>摘要：燃煤电站脱硫废水零排放要求较高,待优化目标较多,相关量化指标处理困难,对此,提出基于改进粒子群算法和多目标优化的燃煤电站脱硫废水零排放综合评价.依据燃煤电站脱硫废水零排放技术的工艺流程,选取影响评价结果的指标,设立评价指标体系;采用换阶函数、里昂惕夫逆矩阵以及指示函数量化叠加评价指标,从而获得综合评价指标;引入多目标优化算法构建以效益最大化为目标的评价模型,并利用改进粒子群算法采用弥漫性求解,由此求取综合评价值,实现对燃煤电站脱硫废水零排放的综合评价.以实际燃煤电站脱硫废水零排放工艺为研究背景,对所提方法的评价性能进行测试,结果显示,所提方法得到的评价结果具有较高的拟合系数,评价效果更好.

    改进粒子群算法多目标优化燃煤电站脱硫废水零排放综合评价

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