具有属性析取扩展特征的内逆P-信息智能挖掘

逆P-集合(inverse packet sets)是由内逆P-集合P-F(internal inverse packet set(X)F)与外逆P-集合XF(outerinverse packet setXF)构成的集合对;或者,((X)F,(X)F)是逆P-集合;逆P-集合具有动态特性.它是研究另一类动态信息与应用的新模型.逆P-集合中元素的属性满足属性析取.利用内逆P-集合的结构,给出了元素的属性析取扩展形式与特征、属性析取扩展条件下的内逆P-信息智能挖掘,以及挖掘定理与智能挖掘原理;给出了满足内逆P-推理与非完整信息条件下的完整信息的智能挖掘-发现.利用这些结果,给出了具有属性析取扩展特征的信息智能挖掘的应用.     

基于XPath的新闻信息抽取系统设计与实现

随着互联网技术的迅猛发展,因特网成为目前新闻信息最丰富最主要的来源。本文在分析新闻网页的基础上,分析了目前现有的信息抽取技术和XML技术,提出了一个基于XML技术的Web新闻抽取系统。本文主要是充分运用XML中的XPath技术在数据定位方面的优势,并提出一种基于DOM树的XPath生成算法,使用XSLT语言用于描述抽取规则,并使用路径表达式XPath定位待抽取的信息点。     

二次回归学习及其在软件开发工作量预测上的应用

回归学习是用于对具有实值标记样本进行学习建模的监督学习技术。为获得良好的预测性能,通常需要大量的训练样本,然而,在实际应用中可收集到的训练样本数量极少。针对该问题,提出一种基于二次学习框架的新型二次回归学习方法———基于神经网络集成的回归树算法( NERT)。该方法借助虚拟样本生成技术,通过串行执行的两个学习阶段对其进行有效利用,有效缓解训练样本不足的困难,从而提升学习性能。同时,通过为两个阶段分别选择泛化能力强和理解性好的学习方法,可得到预测性能好且可理解性高的模型。实验结果表明在训练样本极少的软件开发工作量预测问题上,NERT方法能够从小样本数据得到比现有方法更好的预测性能,同时其模型内在可理解性能够揭示工作量预测的关键因素。     

基于KL-散度的智能电网用户特征提取方法

智能电网技术的发展,使得传统电力系统的规模及复杂度大大增加,同时产生了大量的用电数据,如何有效利用数据挖掘技术,从这些海量数据中挖掘出有潜在价值的信息,成为了当前电力系统分析中的一个挑战性问题。首先根据不同的时间段,将用户的用电数据进行划分,在分析每段时间内用户用电数据的基础上,采用KL-divergence（KL-散度）方法衡量用户差异,并结合基于密度改进的K-means算法,给出了一种新的用户特征提取算法,用以描述电网用户的特征差异,从而实现针对不同类别用户制定不同电力营销策略,这在一定程度上能够提高企业经济效益。最后,算例仿真结果表明,所给出的用户特征提取算法在计算的时间效率和准确性上,较传统方法都有了明显的提升。     

航空发动机气路传感网络的故障节点挖掘仿真

航空发动机的气路传感网络故障检测,是通过与发动机气路传感网络产生的基准线进行比较,产生的偏差作为阀值,作为检测故障的基础.由于航空发动机气路传感网络的高度非线性、噪声、测量不足等因素的影响,检测的基准线也呈现波动状态,传统的故障挖掘方法,需要通过做一些必要的假设,设置各种可能故障和性能恶化的范围,规定故障挖掘空间以降低波动干扰,但是上述假设降低了检测的精度.提出一种航空发动机气路传感网络的故障节点挖掘方法.计算故障传感节点的特征,为故障传感节点的挖掘提供数据基础.利用神经网络建立故障传感节点挖掘模型,完成故障传感节点的挖掘.实验结果表明,利用改进算法进行航空发动机气路传感网络的故障节点挖掘,能够有效提高检测的准确性和挖掘效率.     

故障诊断技术在煤矿机械设备中的应用

介绍了煤矿机械设备维修、维护的类型,指出以故障诊断技术为基础的预知性维修和主动预防性维护是煤矿机械设备维护、维修的发展主流,阐述了常用的几种煤矿机械设备故障诊断方法,概述了煤矿机械设备故障诊断技术的研究热点与发展趋势。     

高水头碟阀与球阀的实用评析

针对有关工程的初步设计,进行了水轮机进水阀的应用研究。通过调查和数学计算,进行了高水头蝶阀与球阀的技术经济比较,并进行了相关论证分析。结果表明,在满足水轮机进水阀运行功能的前提下,在一定的水头范围内(如:250 m ),水轮机进水阀采用高水头蝶阀最为经济,可以较大幅度地节约水轮机进水阀设备投资,从而提高设备的投资效益。     

天然气压气机械设备故障信号时频分析特征提纯

天然气压气站压气机械设备工作环境恶劣,故障多发,而机械设备的故障状态下的振动噪声信号是研究机械设备故障诊断的有效载体。为有效进行故障诊断,需要对机械设备的故障信号进行提纯分析和特征提取等研究。提出基于时频分析技术的WVD和Hough变换结合的方法对低信噪比的故障信号进行提纯算法。首先分析了非平稳信号处理技术的基本原理,对原始信号的滤波和检测、频谱分析等处理,分析了时频分析特性和对应的条件,提出采用时间均值、频率均值、时间散布和频率散布四个特征值作为时频分析的特征提取量。仿真实验以某天然气压气站某型压缩机故障振动下采集信号样本为研究对象,进行提纯滤波和特征提取仿真,仿真实验得到降噪滤波和WVD及Hough变换算法下的检测结果,表明在强干扰背景SNR为-8dB下,有卓越的滤波降噪和检测性能,特征提纯检测性能相比传统算法提高18％以上。为天然气压缩机故障诊断奠定了可靠的理论基础。     

轻工行业中的变频器系统设计与应用——第5讲 变频器在食品机械中的应用

对食品机械使用变频器后,可以简化传动系统,提高机器运转的稳定性和可靠性,降低机器运转的噪音,大大延长使用寿命和最大限度地降低故障率。同时还可以增加产量、降低成本,最终使产品产量和品质都得到提高,实现利润最大化。     

大型机械设备三维仿真训练系统的关键技术

大型机械设备具有体积庞大、价格昂贵、操作复杂、生产环境恶劣等特点,这些都给学习和操作此类设备带来了很多不便。针对这种实际情况,开发出以计算机仿真技术为核心大型机械设备三维仿真训练系统,可应用于对大型机械设备操作人员的培训。介绍了开发大型机械设备三维仿真训练系统应解决的关键问题,并以采用Java3D技术开发的锻压机三维仿真训练系统为例进行了验证。在应用中表明,大型机械设备三维仿真训练系统具有安全性、实用性、经济性等特点。