簡介：隨著國際服裝市場的發(fā)展，復雜多變的服裝市場競爭日益激烈，服裝是一個以客戶需求為引導的、生命周期短為特征的產品，大部分服裝制造企業(yè)由于把握市場的能力不足均陷入了過度成品庫存的困境，過度的成品庫存結果直接導致了產品成本的增加，從而影響了服裝產品在市場上的競爭能力。服裝制造企業(yè)的庫存控制管理能力成為品牌經營者最為棘手、最為無所適從的難題。顯然，有效的需求預測、不必要的庫存減少，成為組織企業(yè)高效供應鏈的關鍵，同時也是市場競爭取勝的一個關鍵手段。服裝銷售市場的環(huán)境復雜，影響銷量因素眾多，傳統(tǒng)的市場預測方法的預測精度逐漸難以滿足新情況的需求，需要尋找新的預測方法來提高時尚服裝銷量的預測精度。神經網絡以其分布式存儲信息、并行協(xié)同處理信息、信息處理與存儲合二為一、對信息的處理具有自組織自學習的特點，成為自適應解決多變因素預測的有效工具。所以基于神經網絡的自適應預測是動態(tài)解決非線性預測問題的有效方法，為預測領域開辟了廣闊的發(fā)展空間。本文針對傳統(tǒng)的預測方法難以滿足新情況下的預測需求，對神經網絡技術在時尚服裝銷量預測的應用方法進行研究。結合某時尚運動品牌公司的實際現(xiàn)狀，使用BP神經網絡技術對其銷量進行預測實驗。從影響因素確定到建立相應的網絡模型，模型的參數(shù)選取，最終在MATLAB中實現(xiàn)，得到預測結果。最終結果顯示，BP神經網絡法預測精度，高于傳統(tǒng)預測方法的預測精度。BP神經網絡銷量預測方法的成功實現(xiàn)對自適應預測技術的發(fā)展具有積極的作用，也是一次成功的嘗試，對多因素快速變化的預測技術發(fā)展具有重要參考價值。

簡介：船舶是一個移動的系統(tǒng)，船岸之間的信息交互是一個不斷發(fā)展的研究課題。當前，視頻監(jiān)控相關產品迅速普及市場，對船舶監(jiān)控的應用與研究也越來越熱，有利地促進了海運公司的船舶管理和海事部門的海事監(jiān)管。論文對視頻監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展概況及趨勢進行了綜述，簡述嵌入式系統(tǒng)的理論基礎和應用現(xiàn)狀。針對船舶視頻監(jiān)控系統(tǒng)中視頻無線傳輸?shù)难邪l(fā)項目的功能要求，采用嵌入式技術，利用移動通信技術和視頻壓縮技術，設計并實現(xiàn)了嵌入式ETHEMETCDMA網關。論文構建了基于ARM的LINUX交叉開發(fā)平臺，進行系統(tǒng)的硬件設計和軟件體系結構的設計，完成了將來自視頻編碼器的視頻數(shù)據流TCPIP格式通過CDMAMODEM轉發(fā)到中國聯(lián)通的CDMA網絡的功能要求?；贏RM的LINUX的嵌入式網關提供了內河水域和近海海域船舶的無線網絡視頻監(jiān)控中的一個關鍵設備，對船舶進行無線視頻監(jiān)控具有實際應用意義。此外，該設備具有一定的通用性，可以用于其它需要將ETHERNCT無線接入的場合。

簡介：隨著交通物流行業(yè)的發(fā)展，需要提高交通運行的暢通性以及物流運輸?shù)男?，因此對智能運輸系統(tǒng)的要求也相應提高。目前智能交通運輸系統(tǒng)發(fā)展的趨勢是將先進的信息技術、數(shù)據通訊傳輸技術、電子傳感技術及計算機處理技術等進行有效的集成運用，對傳統(tǒng)交通運輸系統(tǒng)進行深入的改造，以提高系統(tǒng)資源的使用效率、系統(tǒng)安全性，減少資源的消耗和環(huán)境污染。其中涉及車輛運行信息通信的車輛間通信（IVC）系統(tǒng)利用了無線網絡通信技術、節(jié)點定位技術等，實現(xiàn)車輛的智能化，可以實時地獲取鄰近車輛行駛信息，控制車輛行駛狀態(tài)，這樣一方面可以有效的控制交通阻塞，提高道路的使用率，進而降低車輛阻塞等待所帶來的空氣污染的環(huán)境問題，另一方面也可以預防和減少交通事故的發(fā)生，保障駕駛人員和行人的安全?；跓o線自組傳感網絡的車輛間通信系統(tǒng)作為智能車輛技術應用的一個重要方面，也是目前智能運輸系統(tǒng)技術研究的方向之一。論文在分析了國內外智能運輸系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀，結合當前無線自主傳感網絡技術的研究，提出了基于無線傳感自組網絡的車輛間通信系統(tǒng)網絡關鍵技術的研究。第1章，介紹了智能運輸系統(tǒng)的國內外發(fā)展概況，以及無線自組傳感網絡的技術發(fā)展，說明了車輛間通信系統(tǒng)研究的現(xiàn)狀及未來趨勢，并提出了本文研究工作的主要內容。第2章，研究了車輛間通信系統(tǒng)的工作模式，分析其網絡特點，并結合無線傳感自組網絡的相關體系結構，闡述基于無線自組傳感網絡的車輛間通信系統(tǒng)網絡的主要關鍵技術。第3章，對無線自組織傳感網絡的媒體接入協(xié)議進行了分析和研究。提出無線自組織傳感網絡MAC層技術及其相關問題，分析研究三種現(xiàn)有適用于車輛間通信的MAC協(xié)議類型的特點和性能，并對其中的IEEE80211DCF協(xié)議進行了數(shù)學建模分析和研究，得到現(xiàn)有協(xié)議中的二進制退避算法在節(jié)點通信載荷較大的情況下，存在產生節(jié)點接入信道不平衡的弊端，因此提出一種基于節(jié)點使用信道時間份額評估的自適應調節(jié)退避算法，并通過仿真分析驗證該算法在對節(jié)點通信吞吐量影響較小的情況下，提高了通信網絡中車輛節(jié)點通信的公平性。第4章，針對車輛間通信系統(tǒng)中車輛分布較廣，且其位置是移動變化的特點，即通信網絡的網絡拓撲是動態(tài)變化的特點，提出采用分簇網絡通信的方式。在分析研究了無線傳感自組網絡的分簇原理及相關設計標準后，基于現(xiàn)有的分簇算法的特點，提出一種新的基于車輛節(jié)點多參數(shù)融合加權的移動自適應分簇算法，通過建模證明該算法分簇的穩(wěn)定性，并通過設計程序算法類庫，在NS2平臺上實現(xiàn)算法的仿真，對該分簇算法在穩(wěn)定性、分組通信等方面的性能進行了分析比較和驗證。第5章，在分析了無線自組傳感網絡相關的路由協(xié)議的設計與分類的基礎上，針對車輛間通信系統(tǒng)所采用的路由協(xié)議的特點和要求，研究適于車輛間通信系統(tǒng)的基于位置和非基于位置的兩種路由協(xié)議的原理及其特點，并在此基礎上提出一種采用基于車輛節(jié)點多參數(shù)融合加權分簇算法的分簇路由協(xié)議，對于路由協(xié)議中路徑發(fā)現(xiàn)過程的傳統(tǒng)分組轉發(fā)規(guī)則進行了改進，提出了一種將車輛節(jié)點位置信息和速度信息考慮在內的車輛網絡分組貪婪轉發(fā)算法VPGF，該算法與傳統(tǒng)算法相比，消除了分組轉發(fā)過程中冗余的節(jié)點轉發(fā)，減少了分組負載。在路由維護的過程中，提出了一種循環(huán)超時等待的算法，對IVC網絡中產生的暫時性和永久性的鏈路中斷進行區(qū)分處理，保證了分簇路由的效率。說明了該路由協(xié)議的工作原理和主要相關數(shù)據結構，并通過NS2編程仿真實現(xiàn)，結合車輛運動場景分析了其在多跳路由傳輸通信如端端延遲、路由發(fā)現(xiàn)時間等方面的性能。第6章，全面總結了論文的主要研究工作和成果，并對下一步研究工作和發(fā)展方向提出了展望。

簡介：北京交通大學碩士學位論文GSMGSMR網絡干擾檢測技術研究與實現(xiàn)姓名龍騰申請學位級別碩士專業(yè)通信與信息系統(tǒng)指導教師鐘章隊20071201ABSTRACTABSTRACTINTHERAILTRAFFICCONTROL，WIRELESSCOMMUNICATIONPLATFORMISANIMPORTANTBASETOADMINISTERTHEOPERATIONOFTRAINANDORGANIZETHETRANSPORTWITHTHERAPIDPROGRESSOFMOBILECOMMUNICATIONDEDICATEDCOMMUNICATMNSYSTEMFORRAILWAYGSMRPLAYSAMOREANDMOREIMPORTANTROLEINTHEDEVELOPMENTOFTHERAILWAYANDISBECOMINGTHEDETECTIONOFTHERAILWAYCOMMUNICATIONASTHEELECTROMAGNETICENVIRONMENTBECOMEMOREANDMORECOMPLICATEDINTEFFEMNCEPROBLEMHAVETOBEPAIDMOREATTENTIONONINTERFERENCEISAKEYISSUEINTHECONSTRUCTIONOFAGSMNETWORKITHASGREATINFLUENCEOVERTHENETWORKPERFORMANCEHOWTOREDUCETHEINTERFERENCEISAMOSTIMPORTANTTASKINTHENETWORKOPTIMIZATION撇PAPERCOVERSSOMERELATEDTECHNOLOGYOFGSMINTERFERENCEDETECTINGANDTHEIMPLEMENTOFADRIVERTESTT001INTHEFIRSTCHAPTERABFIEFINTRODUCTIONABOUTGSMRDEVELOPMENTISGIVENANDTHEIMPORTANCEOFTHEINTERFERENCEDETECTINGDURINGTHENETWORKOPTIMIZINGISDEMONSTRATEDHCHAPTER2DISCUSSIONOFDIFFERENTTYPESOFINTERFERENCEISPRESENTEDWITHELABORATINGTHECAUSEOFTHEINTERFERENCEANDSOMEMETHODSTOPREVENTIT，MAILLLYABOUTINTRASYSTEMINTERFERENCECHAPTER3ISABOUTTHEPRINCIPLEOFELECTROMAGNETICSIMULATIONTHERELATEDINTERFERENCEDETECTINGTECHNOLOGYISINTRODUCED，ANDASPECTRUMMANAGEMENTSOFTWAREISSHOWEDASALLEXA／NPLETHEINTERFERENCEDETECTINGBASINGONTHE10SSTATISTICISINTRODUCEDINCHAPTER4CHAPTER5ISABOUTTHEINTERFERENCEDETECTINGINDRIVERTESTTHEDETECTINGALGORITHMANDRELATEDIMPLEMENTTECHNOLOGYAREDESCRIBEDINDETAILTHELASTCHAPTERGIVESASUMMARYENDINGWITHABRIEFSIGHTINTOTHEFUTURERESEARCHKEYWORDSGSMRCLASSNOTN915852；INTERFERENCEDETECTDRIVERTESTU28521U296

簡介：針對我國道路交通安全的需要，以及國內外智能交通系統(tǒng)及汽車電子技術的應用現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，綜合交通安全工程、汽車電子技術、通信技術和控制技術等多學科理論，從必要性、可行性、實用性和經濟性等角度出發(fā)，對車輛運行防撞控制技術進行研究，建立相應的彎道安全距離模型及其算法，當行車處于危險狀態(tài)時，發(fā)出報警或制動信號，提醒駕駛員采用相應措施，提高車輛經過彎道時候的安全性能。本文在理論分析的基礎上，提出合理的彎道安全距離計算模型，進而確定了系統(tǒng)的整體架構及實現(xiàn)方案。通過藍牙模塊、車載雷達、CAN網絡對必要的信息進行采集，主控制器將采集來的信息進行處理，根據安全距離模型，對自車的安全狀況進行判斷，并通過聲光報警提示駕駛員目前行車的安全狀況或對車輛發(fā)出制動信號。各單元之間采用可靠性能高的汽車網絡通信技術CAN總線通信技術，保證數(shù)據交換的實時性和可靠性。本文考慮了車輛運行防撞控制技術的實時性、精確性和可靠性，采用性價比較高的微處理器LPC2119作為控制中心，分析了系統(tǒng)的工作環(huán)境，并且在軟硬件設計過程中貫穿了系統(tǒng)軟硬件抗干擾性能的設計理念。最后，應用CANOE對系統(tǒng)進行仿真，結果表明所設計的汽車運行控制系統(tǒng)CAN網絡合理、可行，主控程序可根據安全跟車距離模型準確地判斷行車安全狀況，并為駕駛員及時地提供自車的行車狀況參數(shù)和安全狀態(tài)信息。車輛運行控制技術的研究符合國內外汽車智能化的發(fā)展趨勢，車輛運行控制系統(tǒng)的應用可以保證彎道運行車輛的安全性，提高公路運輸效率，具有廣泛的應用前景和經濟前景。

簡介：蘭州交通大學碩士學位論文基于遺傳算法和神經網絡的入侵檢測技術在TDCS網絡中的研究姓名張穎申請學位級別碩士專業(yè)交通信息工程及控制指導教師王瑞峰20120606ABSTRACTINTHEENVIRONMENTOFRAPIDDEVELOPMENTOFRAILWAY’SINFORMATIONCONSTRUCTION，TRAINOPERATIONDISPATCHINGCOMMAND8YSTEMTDCSQUICKLYCOVERSTHEENTIREWAYINORDERTOIMPROVETHERAILWAY’SSERVICECAPABILITYATPRESENT，THISSYSTEMCANREALIZEAUTOMATIONOFTRAINNMNING，AUTOMATICADJUSTMENTOFRUNNINGPLAN，DATASHARINGANDSOONITISTHEEFFECTIVEPROTECTIONOFTHERAILWAYTRANSPORT90MMANDOFINFORMATIONTECHNOLOGYANDAUTOMATIONNLELEVELOFMODERNIZATIONOFRAILWAYTRANSPORTATIONDISPATCHANDCOMMANDHASGREATLYIMPROVEDBYTDCSUSEDITMEANSTHATONLYPROMOTINGTHEWHOLESYSTEM’SCONFIDENTIALITYINTEGRITYANDAVAILABILITYCANKEEPTRAFFICSAFEWITHTHEWIDESPREADIMPLEMENTATIONOFTDCS，THEREARESOMESAFETYFACILITIESFORTDCSBUTTHEYCANNOTPROTECTTHESYSTEMFROMSECURITYTHREATSANDCOMPUTERVIRUSESHENCE，THEEXISTINGNETWORKSECURITYSYSTEMONLYPLAYSAROLEOFPROTECTION，ITCANNOTCOMPLETELYSOLVETHEWHOLENETWORKSYSTEMSECURITYPROBLEM111EINTRUSIONDETECTIONTECHNOLOGYAPPLIEDINTHETDCS，CANBEACHIEVEDTOCONTROLTHEWHOLESYSTEMANYTIMEONTHEOTHERHAND，MONITORINGANDLIMITINGTHEDATATHROUGHTHENETWORKCANPROTECTTHENETWORKSYSTEMFROMEVERYASPECTANDPROVIDEASOLIDFOUNDATIONMOREFORIMPROVINGTDCSSECURITYCURRENTLY，THEREAREALOTOFINTRUSIONDETECTIONSEARCHSTOBEUSED，BUTTECHNICALLY，THEREARESTILLSOMEPROBLEMSTOBESOLVEDFOREXAMPLE，HOWTOMAKETHEHI曲MISSINGREPORTRATEANDFALSEALARMRATEOFEXISTINGINTRUSIONDETECTIONSYSTEMLOWFACINGTHEPROBLEMSOFINTRUSIONDETECTIONANDTHECHARACLERISTICSOFTDCS，THISTHESISESTABLISHEDANEWINTRUSIONDETECTIONMODEL，WHICHWASUSEDTOPROTECTTDCSNETWORKSECURELYTHISMODELCOMBINEDANOMALYDETECTIONWITHMISUSEDQTECTIONTAKINGTHEATTRIBUTESCHARACTERISTICS，WHICHWERECOLLECTEDFROMDATAPREPROCESSINGSERVEDASTHEINPUTSOFNEURALNETWORKADDITIONALLY，INORDERTOOVERCOMETHESHORTAGESOFFALLINGINTOLOCALMINIMUMQUICKLYANDPREMATURECONVERGENCE，THENEURALNETWORKUSEDGENETICALGORITHMTOOPTIMIZETHEWEIGHTSBECAUSEEACHBEHAVIOROFKDD99DATASETISDESCRIBEDWITHSOMEFEATURES，INORDERTEDUCETHEINPUTDIMENSIONANDTOIMPROVEDETECTIONRATE，THISTHESISUSEDPRINCIPALCOMPONENTANALYSISMETHODTOABANDONTHEATTRIBUTESCHARACTERISTIESWITHNOCONTRIBUTIONORLOWCONTRIBUTIONINTRAININGANDTESTINGDATASETATLAST，WITHTHEHELPOFMALABSIMULATIONPLATFORM，HAVINGGENETICALGORITHMALTEREDTHEWEIGHTSANDPUTTINGTHETRAINEDNEF_URALNETWORKAPPLIEDTOTHEIMPROVEDINTRUSIONDETECTIONMODELFORTDCSTESTINGTHERESULTSSHOWEDTHATUSINGPRINCIPALCOMPONENTANALYSISMETHODCANGREATLYREDUCETHEINPUTDIMENSIONANDIMPROVETHEDATAPROCESSINGSPEEDEFFECTIVELYAFTERTHENEURALNETWORKOPTIMIZEDBYGENETICALGORITHM，INTRUSIONDETECTIONRATEHADBEENGREATLYIMPROVED，THEMISSINGREPORTRATEANDFALSEALARMRATEWERESIGNIFICANTLYREDUCEDII

簡介：隨著世界各國對海洋問題的逐步重視，水面高機動無人艇獲得了空前的高速發(fā)展，并將會在將來海戰(zhàn)中扮演重要角色。為了適應更復雜的未來海洋作戰(zhàn)環(huán)境，無人艇協(xié)同導航技術與傳統(tǒng)導航技術相比也面臨著巨大的挑戰(zhàn)。本課題將從協(xié)同導航網絡中的多傳感器信息融合技術入手，首先對目前各國無人艇技術研究狀況進行了簡要介紹，通過對國內關于無人艇發(fā)展的研究分析可知，我國雖然在近幾年獲得了較大的發(fā)展，但是與美國和以色列等無人艇技術強國之間還存在較大的差距。就無人艇的協(xié)同導航網絡而言，縮短其差距的方法不僅是要提高協(xié)同網絡中的傳感器精度，而且還要改進信息融合中的最優(yōu)估計準則。所以本文主要就協(xié)同導航網絡多傳感器信息融合的結構、信息來源和融合準則進行了分析和仿真比較，得出針對不同噪聲環(huán)境和不同系統(tǒng)方程的融合準則優(yōu)劣不同。其次，本文針對無人艇協(xié)同導航網絡中的信息來源進行分析，并且根據信息特征建立了合適的數(shù)學模型進行仿真分析。鑒于慣性導航系統(tǒng)在其協(xié)同導航網絡中的重要地位，本文對慣性導航系統(tǒng)的原理及建模和仿真進行了較為詳盡的分析介紹。通過對慣性導航系統(tǒng)、GPS全球定位系統(tǒng)、DR航位推算系統(tǒng)和移動長基線定位系統(tǒng)的建模和仿真，為后文中信息融合最優(yōu)估計準則的算法實現(xiàn)提供了數(shù)據來源。最后，本文對系統(tǒng)導航網絡中信息融合最優(yōu)估計準則進行了仿真分析，并且根據根據進行數(shù)據融合子系統(tǒng)的特點分別設計了不同的卡爾曼濾波器。GPS和慣性導航系統(tǒng)進行信息融合時，融合準則采用線性的卡爾曼濾波器，并且通過仿真分析可以得出對于線性組合導航系統(tǒng)，自適應卡爾曼濾波器在計算量沒有大幅度增加的情況下，可以獲得良好的濾波效果。而對于GPS和DR信息融合系統(tǒng)，則采用非線性的卡爾曼濾波器包括擴展卡爾曼濾波器和無跡卡爾曼濾波器。在外部噪聲為高斯白噪聲的情況下，無跡卡爾曼濾波器獲得了良好的濾波效果。但是當系統(tǒng)噪聲和量測噪聲的統(tǒng)計特性不滿足高斯白噪聲的時候，以上兩種非線性濾波器將出現(xiàn)較大的誤差，甚至導致濾波器的發(fā)散。經過信息融合主要技術的研究和仿真分析可得，針對無人艇協(xié)同導航網絡而言，利用多傳感器信息融合技術可以極大改善其定位精度和導航信息質量。

簡介：東南大學博士學位論文城市公共交通網絡及站點優(yōu)化技術研究姓名胡剛申請學位級別博士專業(yè)交通運輸規(guī)劃與管理指導教師王煒20030701城市公共交通嗍絡及站點優(yōu)化技術研究摘要用方法的使用。同時，本文給出了基于公交系統(tǒng)總成本最小的線路中間站點最優(yōu)平均站距理論模型，為今后的研究奠定了基礎。結合常規(guī)公交網絡的優(yōu)化，本文提出了大運量捷運公交系統(tǒng)MRT公交換乘樞紐布設實用方法。作為公交站點的一部分，本文進行了公交與自行車換乘研究，舉出應用實例進行說明。研究自行車與公交換乘，為城市交通出行合理化，綜合治理城市交通提出了一種思路。關鍵詞公共交通客流預測；網絡優(yōu)化站點優(yōu)化東南大學博士學位論文LL

簡介：車載自組織網絡VA是由運動中的車輛建立的自組織網絡，是移動自組織網絡MA中特殊的一類。由于其獨特性，VA需要探討特殊的網絡技術，這些網絡技術的可行性和有效性需要通過仿真的方式進行驗證。研究VA仿真技術所帶來的挑戰(zhàn)之一是車輛移動模型的定義，用于在宏觀和微觀層面提供準確而真實的車輛運動描述。另一個挑戰(zhàn)是能夠根據車輛間通訊來動態(tài)地改變VA仿真中的車輛運動。VA仿真中，單獨使用交通仿真工具或者網絡仿真工具都不合適，因為交通仿真工具只能提供真實的車輛仿真場景，而網絡仿真工具只能提供車載無線網絡通訊所需的多層通信協(xié)議以及對路由協(xié)議的性能分析。因此本文重點探討VA仿真如何將交通仿真和網絡仿真進行有機的結合。本文首先論述了VA仿真移動模型概念框架，并針對目前常規(guī)的移動模型分析了它們的優(yōu)點和缺點?？紤]到真實的VA環(huán)境、人們的出行規(guī)律，以及交通仿真中的VA應用用以體現(xiàn)交通仿真與網絡仿真之間的相互作用關系，本文提出了擴展移動模型（EXTENDEDMOBILITYMODEL，EMM）。其次設計了聯(lián)合交通仿真工具SUMO、中間件工具TRACI與網絡仿真工具NS2的VA仿真體系架構，并給出了具體實現(xiàn)方法和完整仿真流程。首先針對所提出的VA仿真體系架構給出了EMM模型中的關鍵構建模塊在SUMO中的實現(xiàn)方法，包括拓撲地圖生成、節(jié)點連通性計算、地圖分區(qū)以及時段設置、交通燈設置、車流量生成，最終可以生成SUMO交通仿真需要的道路網絡文件以及車輛路徑文件。其次考慮到交通仿真與網絡仿真之間的相互作用關系，給出了通過TRACI與SUMO的聯(lián)合仿真方式實現(xiàn)VA應用，包括智能交通燈管理及道路規(guī)避管理的技術細節(jié)。最后將聯(lián)合仿真生成的輸出文件轉化為符合NS2的仿真場景應用于NS2網絡仿真，得出不同路由協(xié)議在該仿真場景中的性能。最后，開展了一系列的仿真實驗用于說明VA仿真體系架構的可行性。首先驗證了VA應用在交通仿真中的有效性，結果表明VA應用能夠有效地提高人們的出行效率。其次驗證了所提出的EMM模型的有效性，結果表明EMM模型的路由性能要高于其他模型。

簡介：浙江理工大學碩士學位論文企業(yè)創(chuàng)新網絡配置模式與技術創(chuàng)新績效關系研究姓名令狐克波申請學位級別碩士專業(yè)管理科學與工程指導教師莫燕20100101浙江理工大學碩士學位論文ANEMPIRICALRESEARCHONENTERPRISES’INNOVATIONNETWORKCONFIGURATIONABSTRACTPAREMANDTECHNOLOGYINNOVMIONPERFORMANCEALONG、JL，IMTHEGLOBALIZEDTIMESARRIVAL，THEINFORMATIONTECHNOLOGYGETTHESWIRLDEVELOPMENT,THEENVIRONMENTOFCOMPETITIONFORENTERPRISEBECOMESMOREANDMOREINTENSE．THEENTERPRISEISIMPOSSIBLETOCARRYONTHEINNOVATIONCOMPLETELYISOLATED，THEENTERPRISEHAVETOESTABLISHMENTCOOPERATIONWITHOTHERORGANIZATIONANDCONSTRUCTENTERPRISEINNOVATIONNETWORKTOOBTAINTHEINNOVATIONRESOURCES．BUTNOWENTERPRISESANDSCHOLARSALLFACEONECRITICALPROBLEMWHICHTYPEOFENTERPRISES’INNOVATIONNETWORKISACTUALLYEFFECTIVEFORTHEIRTECHNOLOGYINNOVATIONPERFORMANCE．9ANDHERETHISARTICLETAKESTHEZHEJIANGPROVINCEENTERPRISEASTHEMAINOBJECTOFSTUDY,ANDUSETHESOCIETYNETWORKANALYSISTHEORYTODISCUSSTHERELATIONSHIPBETWEENENTERPRISEINNOVATIONNETWORKCONFIGURATIONPATTERNANDTECHNOLOGICALINNOVATIONPERFONMNCE．THENBASED011THEEMPIRICALCONCLUSIONS，THISPAPERTRYTOPROVIDETHEOBJECTIVEBASISANDTHESCIENCESUGGESTIONFORTHEIRINNOVATIONNETWORKMANAGEMENT．THEPAPERINCLUDESTHREESTEPSDISCUSSION．FIRSTOFALL，F(xiàn)ROMTHEPASTRELEVANTSTUDIES，THEBASICTHEORETICALMODELANDHYPOTH懿ISAREREVIEWED．SECONDLY,DATAWERECOLLECTEDFROMEMERPRISEINTERMEDIATEANDSENIORMANAGERSBYQUESTIONNAIRES，ITEMSOFWHICHWEREEXTRACTEDFROMCLASSICALSCALESANDMODIFIEDORSELFDESIGNEDTHROUGHSMALLSAMPLERESEARCH．THENWEHAVEGOT354ENTERPRISES’VALIDQUESTIONNAIRE．FINALLY,THISPAPERUSEDSPSS15．0ANDEXCEL2007TOANALYSEEMPIRICALLYTHETHEORETICALMODELANDHYPOTHESES．THEMAINRESULTSAREASFOLLOWS’1THISARTICLEFINDSSIXKINDSOFTYPICALINNOVATIONNETWORKCONFIGURATIONPATTERNISOLATEDISLANDPATTERN,DEPENDENTCUSTOMERPATTERN,SUPPLYCHAINPATTERN,GOVERNMENTACTUATIONPATTERN，UNIVERSITYCOOPERATIONPATTERN,THESPIDERNETPATTERN．2THEENTERPRISESWHICHLACKTHEINNOVATIONNETWORKCOOPERATIONGETLOWERTECHNOLOGICALINNOVATIONPERFORMANCE，JUSTASTHEEMPIRICALCONFIRMSSHOWSTHEENTERPRISES’TECHNOLOGICALINNOVATIONACHIEVEMENTSOBVIOUSLYARELOWERWHENTHEYHOLDTHEISOLATEDISLANDNETWORKCONFIGURATIONPATTERN．3THESPIDERNETINNOVATIONNETWORKCONFIGURATIONPATTERNHASTHEHUGEINNOVATIONPOTENTIAL，BUTITISNOTTHEMOSTADVANTAGEOUSTOPROMOTIONENTERMSES’TECHNOLOGICALINNOVATIONPERFORMANCE．JUSTLIKETHISARTICLEEMPIRICALCONCLUSIONTHESPIDERNETPATTERNSUITSTHEMAJORENTERPRISES，BUTDOESNOTSUITTHESMALLANDMEDIUMSIZEDENTERPRISES．

簡介：近幾年來，旋轉機械設備日益大型化、智能化和復雜化，繼而針對這些設備展開的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術也愈加重要。基于小波神經網絡技術的故障診斷技術，由于其綜合了神經網絡的技術的非線性映射能力，自學習和自適應能力，泛化能力與容錯能力，和小波分析技術在邊界的處理與濾波、時頻分析、信噪分離與提取弱信號、求分形指數(shù)、信號的識別與診斷以及多尺度邊緣檢測等領域的優(yōu)勢，近些年成了各大高校、研究所研究的熱點。如何將小波神經網絡運用的工程應用中，就成了當下研究的小波神經網絡的焦點。本文以小波神經網絡為基礎，對盾構機主驅動電機采集的實時振動信號進行分析研究，探究小波神經網絡在盾構機故障診斷中的應用。主要研究工作如下研究了盾構機的構成，分類及其工作方式，以及盾構機的歷史與發(fā)展。著重分析了盾構機主部件的工作原理，及其相關的故障類型，故障特征，并總結成表，為后續(xù)的研究做下鋪墊。分析小波與傅里葉變換的不同，對比研究了小波變換相對傅里葉變換在處理非線性信號數(shù)據的時域、頻域中的優(yōu)勢。并用DBN系列小波分析，處理從盾構機上采集的振動信號，證明了小波在處理盾構機振動信號上可行性。調研神經網絡的發(fā)展與應用，學習BP神經網絡模型預測的原理及其應用，并將BP神經網絡預測模型用到從盾構機上采集的振動數(shù)據，發(fā)現(xiàn)了BP神經網絡模型在處理來自實時采集振動信號的缺陷與不足。鑒于BP神經網絡的不足，想到將兩者合二為一，采用MLET小波代替BP神經網絡的激勵函數(shù)，并將建好的小波神經網絡處理采集的振動信號，得到了誤差收斂和計算速度均遠好于BP神經網絡處理的結果。研究表明，基于小波神經網絡的故障預測與診斷方法，可以用于盾構機的故障診斷，同時也對仿真與研究中許多工作的不足和需要做出的努力進行了初步探討。

簡介：隨著艦船導航系統(tǒng)的不斷發(fā)展，用戶對導航系統(tǒng)的要求不斷提高，傳統(tǒng)的串口通訊方式已經不能滿足設備信息傳輸?shù)男枨?，傳統(tǒng)通訊方式自身的缺陷嚴重制約了導航系統(tǒng)的發(fā)展。因此，導航系統(tǒng)信息傳輸技術的改造和升級是當今導航系統(tǒng)發(fā)展的迫切要求。本論文在了解傳統(tǒng)傳輸方式的基礎上，提出一種新型的網絡技術，即串口技術、CAN總線技術和以太網技術的有效結合，高效完成導航系統(tǒng)內部和各系統(tǒng)之間的信息傳輸。結合我校研制的綜合導航顯控臺的特點，通過完成軟硬件的改造，實現(xiàn)導航系統(tǒng)網絡化。本論文包括組網技術的分析和研究、硬件設計和驅動程序的開發(fā)三個部分。在組網技術部分首先分析了CAN總線和以太網的技術特點，提出了導航系統(tǒng)的網絡化設計，并根據艦船高可靠性的要求，對CAN網絡進行了冗余設計。根據綜合導航顯控臺自身特點，對其內部通訊模塊進行改造，并分析了組網后其內部的硬件結構和網絡的性能。在硬件設計方面完成了基于PC104總線接口的CAN通訊卡和以太網卡。完成在VXWKS操作系統(tǒng)下的驅動程序的編寫。完成上述工作后，對設計的通訊卡進行測試，在實驗室開發(fā)機上，結合SBS公司的主板，實現(xiàn)數(shù)據的傳輸和發(fā)送，其中設計的CAN通訊卡在某型綜合導航顯控臺的CAN網絡組建實驗中得到應用，達到設計的預期目標。

簡介：車牌識別是智能交通控制的核心技術之一，這項技術融合了計算機技術、圖像處理、模式識別等眾多學科，也是最近幾年在交通領域中的重要研究課題。目前，車牌字符識別精度和識別速度成為了研究熱點。本文設計的基于RBF神經網絡的車牌識別系統(tǒng)包含了圖像預處理、車牌定位、字符分割、字符識別等方面，解決了車牌識別的問題。圖像預處理階段，對圖像進行了灰度化、中值濾波、灰度拉伸、二值化等處理。在這一過程中，采用OTSU法對圖像進行了二值化處理，達到了理想效果，去除了圖像的噪聲，為車牌定位和字符分割奠定了基礎。針對車牌定位中的問題，本文提出并采用基于數(shù)學形態(tài)學法對邊緣檢測后圖像的車牌進行了精確定位，然后對定位后的車牌進行了校正和去邊框處理，保證了圖像的質量。闡述了車牌字符的一些基本特征，基于這些特征采用一種改進的水平投影法對車牌進行了字符分割。在敘述RBF神經網絡的基本結構和學習過程后，設計并訓練了RBF網絡對分割后的字符進行了識別。最后經過大量試驗證明，本文采用的基于RBF神經網絡的車牌識別方法可以達到很好地識別效果，識別率較高，具有較高的實用價值。

簡介：北京工業(yè)大學碩士學位論文車載CAN/LIN網絡關鍵技術研究及其應用姓名胡志潔申請學位級別碩士專業(yè)熱能工程指導教師馮能蓮20080501ABSTRACT曼曼曼曼曼鼉曼曼曼寡曼I11,,,I曼曼曼曼曼曼篁曼曼曼氅曼舅皂鼉皇皇鼉舅曼璺曼曼曼舅曼曼蔓皇ABSTRACTALONGWITHTHEPROGRESSOFTHESCIENTIFICTECHNOLOGY,THESPEEDYDEVELOPMENTOFTHEELECTRONICTECHNOLOGY,COMPUTERNETWORKTECHNOLOGYANDSENSORTECHNOLOGY,MOREANDMOREELECTRICITYSYSTEMSAREINSTALLEDINTHEVEHICLEANDTHEIRFUNCTIONSBECOMEMOREANDMORECOMPLICATED．BESIDESINTHECOMPREHENSIVECONTROLLEDSYSTEMSOFTHEVEHICLEAGREATAMOUNTOFSIGNALCONTROLANDINSPECTIONNEEDTOBEEXCHANGEDANDDISPOSEDINREALTIME．BUTTHETRADITIONALWIRINGHAMESSCANHARDLYMEETTHISKINDOFINFORMATIONTRANSMISSION,THUSTHECONTROLAREANETWORKEMERGESASTHETIMESINQUIRE．INTHISPAPER,FIRSTMAKESACOMPREHENSIVEINTRODUCTIONOFTHEHISTORY,STATUSOFBOTLLHOMEANDABROADANDTHEFUNCTIONSOFTHEVEHICLENETWORKDOMINATEDTECHNOLOGY,ASWELLASTHETOPOLOGYSTRUCTURE．THEN，MAKESASYSTEMATICANALYSISOFTHESTANDARDSOFTHECANANDLINVEHICLENETWORKANDDISCUSSESITSAGREEMENTSRESPECTIVELY．THISSYSTEMADOPTEDTHECAN2．0BAGREEMENTWHICHISOFHIGHCAPABILITYANDLOWCOSTINTHEDESIGN．STARTINGFROMTHEBASICTOPOLOGYSTRUCTUREANDOPERATEDPRINCIPLESOFTHECANBODYCONTROLLEDSYSTEM，ANALYZETHECONTROLPLAN，THEFRAMEWORKDESIGNOFTHEHARDWAREANDTHEREALIZATIONOFTHESOFTWAREANDSOON，THUSTOREALIZECONTROLSYSTEMSOFTHEEOLYMPICSTADIUMELECTRICVEHICLE．ALSOTHISPAPERANALYZESTHEAGREEMENTOFTHELIN，USESTHEHARDWARERESOURCEOFTHESCMTOREALIZETHEMAINNODEOFTHELINANDMAKESTHERESEARCHOFTHEFEASMLEPROGRAMFROMTHENODE．ALSOTHISPAPERDESIGNSTHEHARDWAREANDSOFHVAREOFTHEDYNAMOCONTROLSYSTEM，F(xiàn)INALLYREALIZESTHECONTROLOFTHEDYNAMOSYSTEMOFTHEELECTRICCHARGEDVEHICLESINTHEOLYMPICSTADIUM．INTHEDESIGNOFTHEOLYMPICSTADIUMELECTRICVEHICLE,OWINGTOTHEEXISTENCEOFTWOKINDSOFCONTROLNETWORK,INTHEKEYCONTROLPARTWEUSETHECANCONTROLSYSTEMWHILEINTHEDYNAMOSYSTEMWEAPPLYTHELINCONTROLSYSTEM．INORDERTOACHIEVEMENTTHECOMMUNICATIONBETWEENNETWORK．INTHISPAPER,DESIGNEDTHENETGATEWAYSYSTEMOFTHECANANDLIN，REALIZINGTHETRANSPARENTTRANSMISSIONOFTHEDATAAMONGDIFFERENTNETWORKS．ANDSHARIL瞎THERESOURCESSUFFICIENTLY．WEDEVELOPTHEDATACOLLECTIONSYSTEMONTHEBASISOFTHECANBUSINTERFACEANDITSCOLLECTINGDATAPROVIDETHEBASESFORTHEANALYSISOFTHEFUNCTIONALSPECIALTYOFEACHCOMPONENTOFTHEELECTRICVEHICLESINTHEOLYMPICSTADIUMANDTHECONTINUOUSIMPROVEMENTOFCONTROLSTRATEGIESOFTHEMULTIENERGYMANAGEDSYSTEM．BESIDES，THISPAPEREVALUATESTHEFUNCTIONSOFTHEWHOLEVEHICLETHROUGHTHECOLLECTEDDATA．KEYWORDSCAN，LIN，NETGATE，DATACOLLECTION

簡介：多參未交博士學位論文數(shù)字集群通信網絡架構和多天線技術的研究DIGITALTRUNKINGCOMMUNICATIONNETWORKANDMULTIPLEANTENNASTECHNOLOGY作者孔勇導師談振輝教授北京交通大學二。一二年六月中圖分類號TN9295UDC6549學校代碼10004密級公開北京交通大學博士學位論文數(shù)字集群通信網絡架構和多天線技術的研究DIGITALTRUNKINGCOMMUNICATIONNETWORKANDMULTIPLEANTENNASTECHNOLOGY作者姓名孔勇導師姓名談振輝學號08111035職稱教授學位類別工學學位級別博士學科專業(yè)交通信息工程及控制研究方向無線移動通信北京交通大學二。一二年六月I