图书情报数据挖掘处理平台设计

针对传统平台一直存在对图书情报数据挖掘处理效果差、运行耗时长的问题,提出并设计了基于K-means算法的图书情报数据挖掘处理平台。该处理平台主要分为3部分进行设计:对硬件的数据挖掘模块、数据存储模块、数据分析模块进行设计,并在数据挖掘模块中引入K-means算法提高数据挖掘模块性能;给出软件设计流程及部分源代码;对设计平台的运行耗时进行验证。实验结果表明,采用改进设计平台可有效缩短运行耗时,且数据挖掘结果精度更高,具有一定的优势。     

基于可变速率LPPT的下垂控制的微电网光伏 系统的运行频率控制

本文的目的是改善光伏(PV)系统组成的孤岛微电网系统的频率调节。光伏系统运行在有限功率点跟踪(LPPT)模式下使光伏系统的有功功率应用下垂控制,反过来改善了微电网频率的调节。LPPT是用于从光伏系统获得可能比最大功率小的期望功率值的控制技术。可变速率LPPT是可用的LPPT控制中的最好控制技术,在工程中使用的技术。本文中使用的下垂控制器为基于母线频率与标称值(50Hz)的偏差的光伏系统运行在有限功率处提供指定的参考功率设定值。提出了一个案例研究来验证该方法的有效性。     

基于物联网的建设工程监管模式研究

分析当前将物联网应用于建设工程监管方面存在体系不完整、使用成本较高、专业人员不足、全寿命周期意识淡薄等问题,建立基于物联网的建设工程全寿命周期监管层次和架构,提出相关有力措施以助于此监管新模式的推广,如:建立健全法律法规体系、建立统一监管新模式、加快技术创新和物联网人才培养、强化全寿命周期监管理念、降低成本等。     

浅析EPC模式下房建工程项目的专业管理

近年来,我国经济正处于从高速发展向高质量发展的转型升级过程中,对于房地产建设企业来说,也正在积极转变发展模式,像EPC等新型的运营管理模式在近年来取得了充分的发展,正在逐步的走向成熟。利用EPC模式,能够使房产建设企业更好的适应国内外更加多样的市场化需求,提升企业的盈利能力和市场竞争力。本文首先分析了EPC模式的主要优势和风险因素,并提出了EPC模式下房建工程项目的专业管理的要点,希望为房地产建设承包商的项目管理工作提供一定的参考思路。     

阴极保护管理信息系统通信接口规范研究

通过对阴极保护管理系统数据集成方式的对比分析,选择Web Service作为系统间接口技术,并在此基础上制定系统集成接口技术规范。采用该技术规范对管理系统的Web Service接口进行设计和相关数据测试。根据该数据接口技术要求,国内主流厂家均能够对其系统的数据传输进行简单的修改和优化,优化后的第三方系统数据可传入本系统,实现了阴极保护管理信息系统通信接口的规范化。     

含齿形裂隙类岩石材料单轴压缩试验研究

为研究含齿形裂隙岩石在单轴压缩下的破坏特征及强度特性，制作了含不同裂隙倾角和起伏角的齿形裂隙类岩石材料试件，并采用岩石力学伺服试验机进行单轴压缩试验。试验结果表明：（1）试件主要产生拉伸、剪切和拉剪复合裂纹，且根据裂纹的扩展路径可划分为A型（拉伸破坏）、B型（剪切破坏）、C型（复合破坏）3种破坏模式，裂隙倾角对试件最终破坏模式影响显著；（2）当裂隙倾角较小时，试件应力—应变曲线为多峰曲线，随着裂隙倾角的增大，曲线呈单峰形式，表现为延性减弱，脆性增强，而裂隙倾角相同但起伏角不同的试件应力—应变曲线大致相同；（3）当裂隙起伏角相同时，试件当量峰值强度随裂隙倾角的增大呈先减小后增大的规律，且裂隙起伏角对试件当量峰值强度的影响小于裂隙倾角。     

多装配接口的三维装配模型检索方法

针对三维模型装配时存在的多接口连接方式,提出一种多装配接口的三维装配模型检索方法.首先对三维装配模型进行属性邻接图的表达,并根据装配体零件之间的接口配合关系定义共轭子图;然后针对装配模型构成的图集进行图顶点的序列化,降低顶点匹配过程中的遍历次数;在此基础上,将装配模型的检索转化成查找符合共轭子图的属性邻接图,通过装配模型属性邻接图的图集进行模型检索;最后对频繁子图挖掘方法进行改进,提取出满足多装配接口的三维装配模型.实验结果表明,该方法能够实现多装配接口的三维装配模型检索,可以提取出设计人员所需的三维模型,提高产品的设计效率.     

浅谈智慧能源监管系统功能扩展

智慧能源体系建设应充分借鉴互联网模式,遵循分层构架、分头建设、分享收益的"三分"模式,推进智慧能源的产业化。将现有的、分散的系统,用相同的技术规范和标准建设,设计好信息的流通和交互机制以实现联通。对智慧能源产品和服务体系进行层次化划分。底层包括传感器、通讯网关、控制器件、通讯等设备;中间层包括能源数据中心和公共平台;而上层则是针对能源管理,需求侧响应,能源调度和碳管理等APP(应用程序)。分层以后,不同企业可以选择各自优势领域进行重点攻关,并选取合作伙伴形成联盟。打造成一个综合能源公共服务平台。     

基于智能手机用户行为习惯的App使用预测算法研究

互联网的发展不仅推动了智能手机的普及,而且涌现了大量的手机App。大量被安装在手机中的应用程序不仅增加了用户寻找App的时间和难度,而且占用了手机大量的内存空间,致使手机卡顿,严重影响了用户体验。利用智能手机用户使用App的行为习惯特征,预测用户将要使用的App,并将其应用到智能手机中用以预加载App和智能清理手机内存是解决上述问题的方法之一。在深入了解PrefixSpan算法和Bayesian网络算法的前提下,考虑智能手机用户对每个App的喜爱程度,将其加入到PrefixSpan算法的剪枝步骤中;采用贝叶斯网络算法整合智能手机用户的App使用记录和App使用时长等特征,提出一套新的预测用户下一个将要使用的App的算法——WAPA(Weighted App Prediction Algorithm)。实验证明,该算法预测准确率最高可达86.3%,较其他算法可提高大约4%。