基于改进VMD与BiLSTM的滚动轴承剩余寿命预测模型

为提取能表示滚动轴承寿命退化的深层特征,用变分模态分解算法（Variational Model Decomposition,VMD）分解轴承的横向振动信号。为了解决VMD中需要手动选取惩罚因子α及模态分量数目K的问题,用粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）对VMD进行了优化,以提取出更能代表寿命变化的特征。在此基础上,将筛选的特征输入到双向长短时记忆（Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM）网络中进行剩余使用寿命预测。通过实验并与其他深度模型进行对比,该文提出模型的均方误差等指标均比其他几种模型更低,证明了该文模型在轴承剩余使用寿命预测上的有效性。     

构建面向21世纪的信息高速公路——海宁广电宽带IP多媒体城域网简介

广播电视网作为我国信息业务大网之一，在信息化建设中具有非常重要的地位，其拥有丰富的通信资源，网络资源和信息资源，这使它在组信息网络方面具有得天独厚的优势，理应在国民经济信息化进程中发挥重要作用。     

基于跨层网络编码感知的无线传感器网络节能路由算法研究

编码感知路由可以发现路由中的网络编码机会,减少数据传输次数,提高网络吞吐量,是近年来路由算法研究的一个热点.当前编码感知路由存在编码条件失效、未考虑节点能量的问题,不适合直接应用于无线传感器网络.本文提出基于跨层网络编码感知的无线传感器网络节能路由算法CAER (Cross layer coding Aware Energy efficient Routing).提出并证明了修正后的网络编码条件,以解决编码条件失效问题.基于跨层思想,将网络编码感知机制与拓扑控制、覆盖控制结合,挖掘潜在编码机会.提出综合考虑节点编码机会、节点能量的跨层综合路由度量CCRM (Cross layer Coding aware Routing Metric).仿真结果表明,相比现有编码感知路由,CAER能够提高网络编码感知准确性,增加网络编码机会数量5%~15%,延长网络生存时间8%~12%.     

数字版权管理技术和公众合理使用的冲突与对策

针对数字版权管理和个人合理使用之间的冲突,文章提出制定DRM体系标准、完善我国的著作权相关法律法规、合理制定价格等解决办法,从而既保障权利人的合法利益,又达到公众合理使用的目的。     

P2P环境下支持版权交易的DRM模型

对等网络因其具有分布式、自组织、带宽利用率高等特点,在分布式文件分发、多媒体传输、网络流媒体服务方面有着广阔的应用前景,成为研究领域的一个热点。但是由于对等网络分布式的结构特点,必须引入版权保护机制对多媒体文件版权进行保护。文章提出了一种P2P环境下支持版权交易的DRM模型,为解决对等网络下的版权交易问题提出了一个可行的方案。     

稳定同位素氘标记苯脲类除草剂的合成研究

为制备HPLC-MS/MS农药残留分析中使用的苯脲类除草剂同位素内标物,以取代苯胺为原料,与三光气反应制得取代的苯基异氰酸酯,再与二甲胺-D6盐酸盐亲核加成,合成了9种苯脲类除草剂的氘取代物,分别是敌草隆-D6、灭草隆-D6、2,3-敌草隆-D6、绿麦隆-D6、甲氧隆-D6、秀草隆-D6、非草隆-D6、伏草隆-D6和异丙隆-D6.通过NMR、MS、UV对其进行结构确证,化学纯度均大于98％,同位素丰度大于99.5％,完全满足质谱分析对内标物的要求,可作为HPLC-MS/MS分析的同位素内标物.     

机器学习在网络路测质差小区分析中的应用

由于LTE网络数据量庞大而且种类繁多,人工路测分析已经无法满足当今对基于路测数据质差小区检测的需求.为了提高质差小区检测的效率与正确率,机器学习逐渐在质差小区检测中得到了应用.本文针对小区数量较少的路测数据,提出了一种基于距离的四维特征的质差小区检测方法.该方法采用聚类算法和人工判断相结合的方式对路测数据进行标定,对比分析了基于距离的四维特征和传统的两维特征的提取效果,并在逻辑回归分类器、决策树分类器、支持向量机分类器和k近邻分类器这4种分类器中进行分类.实验结果表明,基于距离的四维特征比传统的二维特征更有利于质差小区检测;使用四维特征进行分类,支持向量机分类器的效果最好.     

巴拉河流域苗寨的聚落格局特征初探

巴拉河流域是苗族"长裙苗"集中生活居住的区域,分布着众多传统的苗族聚落。该文从这些聚落在流域中的分布、山水环境来认识聚落选址规律,并从聚落内部的单体建筑和重要节点的定位原则来认识单个聚落的布局特征。从而进一步探讨该地区苗族聚落体系的整体格局特征。     

四明山古村落村庙特征初探

该文在实地调研和查阅相关文献资料的基础上．重点分析和研究了四明山地区村庙建筑的特征,指出这些村庙是四明山古村落格局的重要组成部分,是传统文化传承的重要载体。