基于多层动态索引的相似炉型检索方法研究

针对炉型设计涉及的原始数据量庞大,合理炉型的界定范围广,界限模糊等问题,提出应用基于实例的推理方法辅助炉型初始方案的生成.分析了高炉炉型设计的特征属性,并建立了层次结构,针对其特征索引较多,权重系数小,检索效率低等问题,建立一种多层动态索引策略来改进传统的最近邻法,实现了炉型初始设计方案的智能生成.从而提高了相似实例检索的准确性和有效性,为后续对比调整提供了具有可比性和高参考价值的设计方案.     

一次性求解多个SAT问题

在实际应用中通常需要求解对应CNF（ConjunctiveNormalForm）公式之间仅相差几个子句的一系列SAT（SatisfiabilityProblem）问题,但目前绝大多数SAT求解算法都是针对单一SAT问题设计的。为此,基于DPLL提出了nDPLL算法,并在随机问题上对该算法的效率进行测试。实验结果表明,nDPLL算法能一次性求解多个SAT问题,对于特定范围的CNF公式集具有较高的效率,CNF公式集的规模越大、相近因子越高、子句数和变量数的比值越大,则nDPLL算法的效率越高。     

基于CBR和RBR混合推理的齿轮箱智能诊断技术

针对传统齿轮箱智能诊断系统获取知识的困难,提出了基于案例(case-based reasoning,CBR)和规则(rule-based reasoning,RBR)混合推理方式的智能诊断技术.在研究此2种推理技术优缺点的基础上,取长补短,合理地将其应用到轧机齿轮箱故障诊断工作中,提高了故障诊断的准确率和效率.针对传统案例检索中相似度算法的不足之处,提出了一种新的案例检索算法,有效地解决了传统的相似度算法检索案例不准确的问题.     

基于直觉模糊推理的网络舆情预警方法*

为解决网络舆情预警等级问题,提出了一种基于直觉模糊推理的网络舆情预警方法。借鉴战场态势分析思想,对网络舆情态势分析的原理进行了阐述,选取了适合计算机实现的七个网络舆情态势分析模式对预警等级进行判断。选择七个舆情话题进行实验,实验结果表明,该方法能够准确地估计出威胁等级,符合专家经验判断,说明该方法是可行的。     

基于MWSPCA-CBR的智能预警方法研究及其在石化工业中的应用

石油钻井是一项高风险性、耗资巨大的系统工程。为了智能预警石油钻井过程中的异常，缩短非生产时间，降低相关风险，提出一种基于移动窗稀疏主元分析法（MWSPCA）的案例推理（CBR）异常智能预警方法（MWSPCA-CBR）。首先利用MWSPCA算法分析钻井过程中的实时数据，快速定位出异常可能发生的时间，然后使用基于案例推理方法分析异常数据，确定可能的异常类型，并为实时监控专家提供相关异常的处理方法。所提方法应用到石油钻井过程异常预警中，实验结果验证了所提方法的可行性和有效性，为钻井过程降低风险成本提供了新思路。     

基于检测与跟踪相互迭代的极暗弱目标搜索算法

针对极低信噪比（LSNR）情况下暗弱运动目标和背景噪声的强度难以区分的问题,提出了一种基于检测与跟踪相互迭代的极暗弱目标搜索算法,总体上采用将时域检测与空域跟踪的过程联合、迭代进行的新型策略。首先,在检测过程中计算检测窗口内信号片段与已经提取的背景估计特征的差别;然后,在跟踪过程中运用动态规划算法保留使得轨迹能量累积最大的轨迹;最后,自适应地调整下一检测过程中被保留轨迹的检测器阈值参数,使该轨迹内的像素能以更宽容的策略被保留到下一检测跟踪阶段。实验测试结果表明,所提算法可以在1%~2%的虚警率和约70%的检测率下探测到低至0 dB的暗弱运动目标。可见该算法可有效改善对LSNR暗弱目标的检测能力。     

面向交通流量预测的时空超关系图卷积网络

交通流量预测是智能交通系统中的重要研究课题,然而,交通对象（如站点、传感器）之间存在的复杂局部时空关系使得这项研究颇具挑战。尽管以往的一些研究将流量预测问题转化为一个时空图预测问题从而取得了较大的进展,但是它们忽略了交通对象们跨时空维度的直接关联性。目前仍缺乏一种全面建模局部时空关系的方法。针对这一问题,首先提出一种新颖的时空超图建模方案,通过构造一种时空超关系来全面地建模复杂的局部时空关系;然后提出一种时空超关系图卷积网络（STHGCN）预测模型来捕获这些关系用于交通流量预测。在四个公开交通数据集上进行了大量对比实验,结果表明,相比ASTGCN、时空同步图卷积网络（STSGCN）等时空预测模型,STHGCN在均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）这三个评价指标上均取得了更优的结果,不同模型运行时间的对比结果也表明,STHGCN有着更高的推理速度。     

Geohash编码抗k近邻攻击的脆弱性分析

Geohash编码作为一种降维技术目前已应用于空间数据库和空间数据引擎中,但其安全性还有待进一步研究。文章关注Geohash编码存在的安全漏洞,从理论上分析了此种降维技术产生推理通道的原因,并提出一种基于k近邻查询的加密Geohash字段重构算法,通过观察大量k近邻查询响应中的明文信息进行统计推断并重构出加密Geohash的原始值。对加密兴趣点数据库进行重构实验,实验表明,观察到的查询响应数量越多,重构值的精确度越高。在Geohash编码精度为30 bit的情况下,当观察到100000到3000000次查询响应时,重构值与原始值平均误差为0.074%到0.015%。该实验揭示了Geohash编码在抵抗k近邻查询推理攻击方面的脆弱性及形成机理,将促进相关地理信息系统行业的安全应用与研究。     

Research and Practice of Hybrid Teaching for Software Testing based on Interactive Learning

To address the problems of insufficient number of personalized exercises and cases and teachers' lack of grasp of students' weak knowledge points in the current software testing online courses, we study the strategy of establishing and updating intelligent exercise sets and case libraries and analyze the answers and dig out the weak points of knowledge through group intelligence reasoning and interactive machine learning methods. This will help teachers to make uniform and targeted explanations, reduce manual judgment, and achieve intelligent teaching quality reform, and implement the educational concepts of "keeping up with the times" and "teaching according to students' abilities".     

融合共现推理的Faster R-CNN输电线路金具检测

为促进目标检测模型与电力领域业务知识有机融合,缓解金具样本间长尾分布问题,有效提升输电线路金具的自动化检测效果,提出了融合共现推理的Faster R-CNN(faster region-based convolutional neural network)输电线路金具检测模型。首先,深入研究输电线路金具结构化组合规则,通过数据驱动的方式以条件概率对金具目标间的共现连接关系进行有效表达;然后,结合图学习方法,利用学习并映射的共现概率关联作为共现图邻接矩阵,使用基线模型(Faster R-CNN)提取的特征向量作为图推理输入特征,以自学习的变换矩阵作为共现图传播权重,完成图信息传播并实现有效的共现推理模型嵌入。实验证明,融合共现推理模块的Faster R-CNN模型较原始模型提升了6.56%的准确率,对于长尾分布样本中数量较少的金具性能提升尤其显著。