KSN:一种基于知识图谱和相似度网络的Web服务发现模型

服务发现旨在解决服务信息爆炸的问题,找到定位满足服务请求者需求的服务.由于服务描述信息主要由带有噪声的短文本组成,并且具有语义稀疏的特征,因此很难提取服务描述文档的隐含上下文信息,此外,传统的服务发现方法在获取服务的特征表示后,直接进行相似度计算,其使用的度量函数是不符合人类感知的.针对上述两个问题,文中提出了一种基于知识图谱和神经相似网络的服务发现框架(KSN).它使用知识图谱来连接服务描述和规格中的实体以获得丰富的外部信息,从而增强服务描述的语义信息,使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)提取服务的特征向量,并将其作为神经相似网络的输入,神经相似网络会学习一个相似度函数,用于计算服务和请求之间的相似度以支持服务发现过程.通过对ProgrammableWeb爬取的真实服务数据集的大量实验结果表明,就多种评估指标而言,KSN优于现有的Web服务发现方法.     

提高消防救援行动训练效能的思考与研究

根据消防队伍当前救援训练现状和执行救援行动的特性需求,论证将血谱成像(Transdermal Optical Imaging,TOI)技术引入消防救援行动的必要性和可行性,最后分析引入血谱成像技术需要考虑的问题.以此来提升战士在执行高强度救援行动、训练中的效能.     

全天候质量管理——发现问题和改进潜力

Muhammad Ashraf的手机上出现了一条推送通知,通知他工厂里纱线的CVm水平出现了变化。Ashraf立即打电话给领班,以便他能马上采取行动。由于Uster Technologies(乌斯特技术公司)推出的USTER?QUALITY EXPERT专家系统具备报警中心功能,可以快速发现并解决问题,它提供对工厂关键生产过程的全天候监控,使管理人员可以随时了解任何问题。     

改进的噪声总体集合经验模式分解方法在轴承故障诊断中的应用

在复杂的流程工业中,机械设备往往处在高速、重载、高温、高辐射的环境中,轴承作为主要的机械零部件起着重要作用。由于轴承故障振动信号的微弱和不平稳的特性,造成故障特征向量提取和故障诊断存在着困难。提出一种改进的CEEMDAN(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN)轴承故障诊断方法。通过对比分析仿真信号和实测信号可以得知:ICEEMDAN方法可以改善信号重构质量,具有良好的自适应性,能够提高故障信号的信噪比,从而可以有效地识别并提取有用的故障特征信息。     

双螺杆挤出机温度控制系统设计

双螺杆挤出机温度控制系统通常存在大扰动、非线性以及滞后性等特点,拥有固定参数的传统PID控制策略控制效果并不理想,为此提出了一种基于模糊神经网络PID控制的温度控制方法,对于现场无法充分预估的情况,该控制方法能够根据具体情况对PID参数做出适当调整。首先介绍了双螺杆挤出机温度采集与控制系统组成,将模糊控制理论、神经网络控制与传统PID控制相结合,利用模糊控制和神经网络对PID参数实现在线实时调整。最后,将模糊神经网络PID控制与常规PID和模糊PID控制进行仿真对比,模糊神经网络PID控制对螺杆机温度控制效果更佳,采用该控制方法可以大大提高产品合格率。     

基于支路影响系数分析的接地网分层故障诊断方法研究

现有的基于电磁感应理论的接地网故障诊断方法需要大量的磁场测量数据,为了解决该问题,笔者提出了一种基于支路影响系数分析的分层诊断方法.首先定义了支路影响系数,并根据影响系数建立了支路诊断难易程度的评价体系.在该评价体系的指导下,分层诊断方法的测量点选取更具针对性,并以分层递进的方式实现了高精确度的腐蚀诊断.在诊断模型求解方面,运用改进的鲸鱼优化算法,保证了分层诊断的准确性.最后,进行了分层诊断与普通磁场反演诊断的对比实验.实验结果表明:分层诊断方法可以在保证诊断准确率的情况下大幅减少测量点数量(可做到接地网支路数50％以下),并且能够缩小测量点的分布范围,因此该方法可以减少现场测量工作量,提高接地网故障诊断效率.     

基于BP神经网络法的某公路隧道涌水量研究

隧道突涌水会使隧道施工安全性和施工顺利程度受到干扰,并且会影响到隧道建成运营质量,准确的预测隧道涌水量可以起到指导施工,保证工程质量的作用。以江西某公路为研究对象,选取地质构造、渗透率、降水量和水头高度作为评价因子,基于BP神经网络建立了公路隧道涌水量预测模型,成功的对公路隧道涌水量进行了预测,取得了良好的效果。