厚膜钯银导体超声丝焊性能的改进

在钯银导体浆料配方中采用钯银比为1:10,高温粘结相中加入适量的氧化物和玻璃(粒度小于5μm),银粉和钯粉经化学细化处理(粒度小于5μm,颗粒呈球形),可使钯银导体的金属丝焊性能得到大的改善。     

对导弹制导系统的电子干扰

本文以连续波照射多卜勒寻的制导系统为例，讨论了对导弹制导系统实施电子干扰的速度波门拖引技术，速度波门拖陷技术以及边频干扰技术等。     

基于特征驱动的微博话题检测方法

该文针对微博数据稀疏、内容关系难以计算的特点,提出了一种基于特征驱动的微博话题检测方法。提取有意义串作为微博动态特征,根据微博的结构关系计算特征的作者影响力和文档影响力,与内容统计特性共同构成特征的属性组,采用逻辑回归对特征建模,基于属性组对特征二元分类得到话题关键特征,将关键特征之间的互信息作为距离度量,改进最近邻聚类方法对关键特征聚类产生话题。微博数据实验表明,该方法有效提高了微博话题检测的准确率和召回率。     

改进型MO_CRM模型的研究

针对目前互联网用户习惯使用较为简单的关键字来进行信息检索的现状,文章对用户的检索关键字进行语义扩展,力求检索结果尽可能地满足用户的初衷。利用互信息与本体互补性,建立基于互信息和本体的协同检索模型（MO_CRM）。在MO_CRM模型的基础上,对相关的领域本体的修正与补充进行了更进一步的研究与讨论,得到改进型MO_CRM模型,从而提高了信息检索的查全率与查准率。     

基于流形正则化域适应随机权神经网络的湿式球磨机负荷参数软测量

针对湿式球磨机多工况运行过程中标签样本难以获取和工况改变导致的原测量模型失准问题,本文引入域适应随机权神经网络（Domain adaptive random weight neural network,DARWNN）,实现待测工况中少量标签样本与原工况样本共同进行迁移学习.DARWNN网络解决了不同工况间难以共同进行机器学习的问题,但其只考虑经验风险,而未考虑结构风险,从而泛化性能较差,预测精度较低.在此基础上,本文引入流形正则化,并构建基于流形正则化的域适应随机权神经网络（Domain adaptive manifold regularization random weight neural network,DAMRRWNN）,以保持数据几何结构,提高相应模型性能.实验结果表明,所提方法可以有效提高DARWNN的学习精度,解决多工况情况下湿式球磨机负荷参数软测量问题.     

2013年11月网络安全监测数据分析

1网络安全基本态势2013年11月,互联网网络安全状况整体评价为良。我国基础网络运行总体平稳,互联网骨干网各项监测指标正常,未发生较大及以上网络安全事件。     

基于时间序列分析的微博突发话题检测方法

针对微博信息噪音大、新颖度难以判断的问题,在动量模型的基础上进行优化,提出了基于时序分析的微博突发话题检测方法。通过动量模型提取候选突发特征后,对特征的动量时间序列分别借鉴信号频域分析理论和股票趋势分析理论进行建模,分析特征的频域特性来识别频繁伪突发特征,分析特征的新颖程度来识别间歇性伪突发特征,合并过滤后的有效突发特征形成突发话题。微博数据实验表明,该方法有效提高了突发话题检测的准确率和F值。     

基于DNP3.0协议的嵌入式装置通信组网方案研究

本文分析了DNP3.0通讯协议的协议结构、应用数据、工作模式和协议特点.对于基于该协议的嵌入式装置,总结归纳了六种典型的组网方式和应用场景.其中几种方式相互组合,即可构成完整的通信网络,满足电力、水利、冶金、石油、化工、铁路等领域的通信需求.     

基于模型的共轨柴油机主喷油量控制算法研究

针对目前高压共轨柴油机电控系统开发周期较长以及开发成本较高的问题,通过研究基于模型的软件开发流程,在Matlab/Simulink环境下建立了高压共轨柴油机主喷油量控制算法模型,其中包括烟度限值控制模型、启动油量控制模型、怠速油量控制模型、怠速PID控制模型以及油量脉宽转换模型;对控制算法模型的关键MAP图进行了标定以验证该控制算法模型的有效性,并在使用INCA标定软件建立监控和标定的发动机试验台架上进行了一系列试验。试验结果表明,发动机启动过程迅速,且正常工况下转速稳定,并能根据环境情况和发动机的当前需求自动调节目标油量;该控制算法能够较好地满足发动机起动、怠速以及正常工况的控制需求。     

数据预处理在数据仓库体系结构中的应用

本文通过对原有数据仓库体系结构下的数据预处理效率的不足进行了分析，在体系结构中引入数据缓存区模块，将数据预处理过程分为两个阶段，从而对数据预处理的效率有了很大的提高，并结合Microsoft的DTS对其进行了简单应用。