关于论文中的图

1.图要精选,应具有自明性,切忌与表及文字表述重复。2.图要精心设计和绘制,要大小适中,线条均匀,主辅线分明。3.坐标图标目中的量和单位符号应齐全,并分别置于纵、横坐标轴的外侧。4.图中的术语、符号、单位等应与表格及文字表述所用的一致。     

炼油生产调度研究现状与挑战

调度作为计划层和执行层的纽带,是智能型工厂的主要组成部分.对此,从炼油生产装置调度的角度,对炼油调度问题进行综述与分析.首先对炼油生产调度建模问题的研究现状进行阐述,介绍目前该领域建模方面考虑的因素;其次,对炼油生产调度的各种优化方法进行总结综述;最后,结合目前的信息技术和智能制造的发展趋势,分析炼油生产调度所面临的挑战和未来的研究方向.     

基于图神经网络的网络性能智能预测

传统网络性能预测技术存在网络状态获取不够全面及网络性能评估准确性欠佳等问题，利用图神经网络学习推理网络关系数据的特点，结合捕获的网络全局信息，提出了一种基于图神经网络的网络性能智能预测方法。通过网络系统抽象及网络性能建模，将复杂的网络信息转化为形式化的图数据进行描述，利用图空域卷积处理图网络节点的消息传递过程，实现网络信息之间的关系推理，研究了实现网络性能预测的图神经网络模型，提出了一种能处理流量矩阵、网络拓扑、路由策略、节点配置的图神经网络体系结构，最后通过实验论证了模型能更好地实现包括时延、抖动和丢包率的网络性能的准确预测。     

结合结构学习的多头密集连接图池化模型

目的:利用图神经网络，构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先，用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次，用多头密集连接网络学习节点重要性得分，并根据得分进行节点采样得到池化图。之后，对池化图中的节点进行结构学习，以保证图结构的完整性。最后，将学到的图表示放到分类器中，完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比，我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。     

供水管网DMA优化分区设计方案

实施独立计量分区(district metered area,DMA)是辅助供水管网管理和漏损识别的重要手段.图划分算法是进行DMA分区的方法之一,常规图划分算法应用中,存在解空间受限、分区后原水流状态易发生较大改变、形成较多串联分区(对流量计算不利)的缺点.在常规图划分算法基础上进行了改进:粗化阶段按照特定规则匹配、合并非输水干管两端的节点,形成简化的管网拓扑结构;分区阶段得到管网初步分区方案;细化阶段提出基于贪心算法、枚举算法、蒙特卡洛算法的分区调整方法,结合改进的仪表安置方法、水力模拟、优劣解距离法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS),对分区方案进行调整.将该方法应用于YX市供水管网,成功进行了分区.     

光纤工厂空调系统的节能改造设计

光纤工厂在冬季等气温较低的月份生产车间大部分区域需要制热,但是在拉丝炉附近的少数区域和工艺冷却水依然需要制冷,只是所需冷量相比夏季大幅减少。此种特性使得冬季也必须开启冷冻机,但冷冻机的使用效率很低,造成了大量的电能浪费。设计使用1台板式换热器,在环境温度低于15℃时,停用冷冻机,只开启冷却塔,以空调系统的冷却水为冷源来制冷。通过PLC实时调整电动调节阀开度,控制冷却塔的制冷量,保证了生产车间的温度稳定。通过本项节能改造,在冬季可整体节约用电6%左右,节能效果明显。     

替格瑞洛与氯吡格雷治疗急性ST段抬高型心肌梗死的临床效果对比

目的:对替格瑞洛与氯吡格雷治疗急性ST段抬高型心肌梗死(ASTEMI)的临床效果进行对比。方法:选取60例ASTEMI患者为研究对象,按照随机数字表法分为观察组和对照组,各30例,两组均给予阿司匹林100 mg/d抗血小板聚集治疗,对照组给予氯吡格雷治疗,观察组给予替格瑞洛治疗,经过6个月连续治疗后比较两组疗效、左心室射血分数(LVEF)、左心室舒张末期内径(LVEDD)、ST段回落情况及不良心血管事件(MACE)累积发生率。结果:对照组总有效率为93.33%,观察组为96.67%,两组比较差异无统计学意义(P>0.05);观察组各时间段的LVEF、LVEDD及ST段回落情况与对照组相比,差异均有统计学意义(P<0.05),两组治疗期间MACE累积发生率比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论:应用替格瑞洛与氯吡格雷治疗ASTEMI的总体疗效和安全性相当,但替格瑞洛在改善ASTEMI患者LVEF、LVEDD和ST段回落情况等方面均优于氯吡格雷,具有更强的临床推广价值。     

大规模多状态计算系统的容错性能分析

针对异构计算节点组成的大规模多状态计算系统的容错性能分析问题，提出了一种计算系统容错性能的评估方法。该方法采用自定义的两级容错性能形式化描述框架进行系统描述，通过构造多值决策图（Multi-value Decision Diagram，MDD）模型对系统进行容错性能建模，并基于构造的模型高效地计算出部件故障的条件下计算系统在特定性能水平上运行的概率，减少了计算的冗余性。实验结果表明，该方法在模型的大小和构建时间上均优于传统方法。该方法的提出将对系统操作员或程序设计者具有重要意义，使其确保系统适合预期应用。