基于本体的语义标引研究与实现

标引是资源管理与检索的基础.传统的标引方式仅停留在关键字异同的逻辑层面,忽略了文档语义层面上的信息.以本体的知识组织体系为基础,以抽取文档的语义向量为目标,提出了基于本体的语义标引思想,为基于概念匹配的语义检索创造条件.为了更清晰的描述标引过程,建立了基于本体的语义标引模型,并对模型中各环节进行详细的功能定义.参照具体的实例本体进行实验和分析.     

小样本轴承故障诊断研究综述

随着数据时代的来临,基于数据驱动的轴承故障诊断方法表现出了优越的性能,但是此类方法依赖大量标记数据,而在实际生产过程中很难收集到大量的数据,因此小样本的轴承故障诊断具有很高的研究价值。对小样本条件下的轴承故障诊断方法进行了回顾,并将其分为两类：基于数据的方法和基于模型的方法。其中基于数据的方法是从数据角度对原始样本进行扩充;基于模型的方法是指利用模型优化特征提取或者提高分类精度等。总结了当前小样本条件下故障诊断方法的不足,并展望了小样本轴承故障诊断的未来。     

基于偏相关性测试的递归式因果推断算法

因果推断是挖掘事物间联系的一种重要方式,但在高维数据场景下,利用因果推断算法进行条件独立性（CI）测试存在冗余测试多和测试效率低的问题,这限制了因果推断在高维数据集上的应用。提出一种基于偏相关性测试的递归式因果推断算法。采用“分治”的方法对变量集进行递归式因果分割,得到更易于处理的低维子数据集,提高对数据集的处理效率。在每个子数据集上进行局部因果推断,减少每次因果推断的计算量并提升算法的运行速度。在此基础上,通过比较显著性值的合并策略整合所有子结果并得到完整的因果关系,保证总体因果结构的准确性。在“分治”过程中,采用高效的偏相关性测试避免高复杂度的核密度估算,进一步提升算法效率。基于10个经典数据集的实验结果表明,在准确率与经典推断算法CAPA持平的情况下,该算法的运算速度提升了2~10倍,且在样本量越大的数据集中提升效果越明显,证明递归式因果推断算法可以有效处理高维数据集,在保证准确率的同时提高运算效率。     

基于超星学习通的《机械工程测试技术》在线教学资源建设

本文针对《机械工程测试技术》课程采用超星学习通软件进行课件、动画、录屏、教学大纲、教案、题库等在线教学资源整合。结合课程特点,以学生为中心,根据学生的水平,制定相应的教学计划及教学课件,突出重点、难点,利用Photoshop、Adobe Flash CS6、EV录屏和Adobe Premiere Pro软件对在线素材进行编辑和剪辑,制作适合教学的动画及视频,并制作习题库,方便学生课后复习,解决学生们对本门课程存在的"难入门""难理解"等问题,加强学生对本门课的理解和掌握,提高学生学习兴趣及学习效率。     

基于级联长短期记忆神经网络的轴承复合故障预测

当前对轴承进行健康度评估和剩余寿命预测时通常采用共振解调、包络分析等方法,但仍存在健康度提取困难、故障预测种类单一、缺乏可靠模型等问题。针对这些不足,文章提出一种基于级联长短期记忆(LSTM)神经网络轴承复合故障预测的方法,其通过两级级联LSTM神经网络实现轴承的健康度评估和剩余寿命预测。文中采用西安交通大学的轴承数据集进行实验对比,结果表明,相比共振解调法,采用本方法在单一故障数据的健康度评估中,健康度曲线的单调性、鲁棒性和趋势性综合评价指标分别提升了12%、24.8%和5%;在复合故障数据的健康度评估中,综合评价指标提升了15.1%;并根据健康度评估曲线实现了剩余使用寿命预测,证明了该方法在健康度评估和剩余寿命预测方面的有效性。     

高校图书馆大数据服务现实困境与应用模式分析

近几年来,我国信息化水平得到了不断的进步,而信息化与科技水平的发展推动了大数据时代的到来,人们的日常生活在大数据时代背景下发生了很大程度的变化,而大数据时代为高校图书馆的发展也提供了机遇,但是高校图书馆要想使大数据时代的作用得到充分发挥,首先,就要结合本校图书馆的实际情况,对时代发展下的图书馆服务模式进行创新,同时,在解决现实困境的过程中,综合考量,选取最为合适的解决措施,从而实现高校图书馆服务质量的不断提高。     

高职学生感知的学校氛围对学习投入的影响研究——以广州市为例

以高职学生为研究对象,探讨的学校氛围对学习投入的影响机制。研究结果表明:高职学生感知的学校氛围处于中等水平;高职学生在师生关系、同学关系、学业压力以及发展多样性上存在显著性别差异;高职学生在同学关系、秩序与纪律上存在显著年级差异;高职学生在学习投入上不存在显著的性别及专业类别差异;高职学生学习投入在精力、专注上存在显著年级差异;除了学业压力维度外,高职学生感知到的师生关系、同学关系、秩序与纪律、发展多样性与学习投入有显著的正相关关系,在一定程度上能正向预测学习投入。     

财务共享服务对管理会计能力构建的影响研究

在财务共享服务时代,会计基础工作从财务工作中剥离出来,财会人员被迫由财务会计转向管理会计,管理会计人员的能力构建研究越来越引起关注。文章从技术能力、人际能力、概念能力和职业道德四个维度进行调查,分析设有财务共享服务中心的企业对管理会计的能力要求,同时指出财务共享服务对管理会计能力构建的影响,进而提出了完善融合财务共享服务内容的管理会计能力构建规划,充实融合财务共享服务内容的管理会计能力培养内容以及加强高校、企业和培训机构三方联动,丰富培养形式等对策,以期为政府相关部门推进管理会计应用进程以及高校、企业加强管理会计人才培养提供借鉴。     

高职学生职业核心素养培养路径研究

高职学生职业核心素养的培养是提高人才培养质量的关键，科学界定职业核心素养基本内涵，当下高职院校学生职业核心素养培育存在以下问题：高职院校缺乏完整的职业核心素养培养体系，师资队伍思想认识不够，高职学生自身忽视职业核心素养的提升等。借助成果导向教育理念，从以下三个方面提出培养路径：高职院校要加强对学生的品格培育和能力培育；高职教师在教育教学中要树立“渗入式培养、融入式教育”的理念；学生树立为民族富强奋斗终生的职业价值观。从而有效提高高职学生职业核心素养，满足社会对高质量高技术技能型人才的需求。     

基于改进卡尔曼滤波的叉车载重快速准确估计方法

针对工作环境恶劣、操作工况复杂的伸缩臂叉车载重实时快速准确估计需求,对伸缩臂叉车的载重估计数学模型及其求解算法进行了研究。首先,利用叉车现有功能模块中已装配的各类传感器,提出并分析了三种载重估计方案,在综合比较各方案的优缺点之后,确定并建立了基于动力学原理的载重估计数学模型;然后,将载重作为估计系统的状态变量,将液压系统压力、臂架变幅角度和伸缩臂伸缩长度等实时信号作为测量值,将基于转动定律建立的载重计算公式作为状态变量与测量值之间的观测方程,运用卡尔曼滤波算法对该数学模型进行求解;同时,为解决卡尔曼滤波算法在递推过程中状态变量发生改变从而导致大量新测量数据对状态变量失去校正能力的问题,提出了一种基于改进卡尔曼滤波的载重估计算法;最后,对某企业超长载重伸缩臂叉车进行了不同载重的离线试验和在线试验。研究结果表明：对于454 kg的轻载荷,该算法的估计结果的最大绝对误差小于91 kg,而对于1100 kg、2268 kg、3368 kg和4536 kg的重载荷,其平均绝对百分比误差小于3%;趋于稳定估计值的响应时间可在1 s之内,完全优于实际应用需求。该方法模型简单、可移植强,可推广应用到起...