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1.
通过对板喂机刮板输送链条改进,解决了链条频繁断裂和刮板变形、掉道等现象,降低了维修成本,消除了因清扫不彻底带来的安全隐患,改善了工作环境并降低了劳动强度。  相似文献   
2.
3.
4.
针对某项目螺杆式压缩机频繁启停故障,从压缩机加卸载控制方案、电磁阀泄漏、活塞腔内工艺等方面进行分析。结果表明,压缩机电磁阀泄漏和活塞环磨损是引起压缩机频繁启停故障的主要因素。提出解决方案为:将常开型加载电磁阀更换为常闭型电磁阀,活塞环和耐磨环的铜粉/聚四氟乙烯材质更换为碳纤维/聚四氟乙烯合成材质。机组改进后的一年内一直运行稳定,说明改造措施效果良好。  相似文献   
5.
针对三维模型装配时存在的多接口连接方式,提出一种多装配接口的三维装配模型检索方法.首先对三维装配模型进行属性邻接图的表达,并根据装配体零件之间的接口配合关系定义共轭子图;然后针对装配模型构成的图集进行图顶点的序列化,降低顶点匹配过程中的遍历次数;在此基础上,将装配模型的检索转化成查找符合共轭子图的属性邻接图,通过装配模型属性邻接图的图集进行模型检索;最后对频繁子图挖掘方法进行改进,提取出满足多装配接口的三维装配模型.实验结果表明,该方法能够实现多装配接口的三维装配模型检索,可以提取出设计人员所需的三维模型,提高产品的设计效率.  相似文献   
6.
营业厅、呼叫中心终端IE浏览器频繁出现“请求出错”、“获取信息失败”及白屏现象如何解决?怎样定位问题原因?本文运用系统论的理念,通过tcpdump、wireshark等工具捕获并深入到TCP、HTTP协议级别分析关键环节网络数据包,精确定位ArrayNETWORKS厂商的负载均衡设备bug,根本解决了营业厅、呼叫中心终端IE浏览器的异常问题。  相似文献   
7.
8.
如何在海量不确定数据集中提高频繁模式挖掘性能是目前研究的热点.传统算法大多是以期望、概率或者权重等单一指标为数据项集支持度,在大数据背景下,同时考虑概率和权重支持度的算法难以兼顾其执行效率.为此,本文提出一种基于Spark的不确定数据集频繁模式挖掘算法(UWEFP),首先,为了同时兼顾数据项的概率和权重,计算一项集的最大概率权重值并进行剪枝;然后,为了减少对数据集的多次扫描,结合Spark框架的优点,设计了一种具有FP-tree特征的新颖的UWEFP-tree结构进行模式树的构建及挖掘;最后在Spark环境下,以UCI数据集进行实验验证.实验结果表明本文的方法在保证挖掘结果的同时,提高了效率.  相似文献   
9.
频繁项集挖掘是关联规则挖掘的重要内容,而现有的频繁项集挖掘算法在数据库扫描和复杂数据结构构建方面消耗过多的时间,效率较低。为克服现有频繁项集挖掘算法的不足,提出了基于随机相遇的频繁项集挖掘算法。在随机相遇过程中,不断从原始事务集中随机挑选两条事务,将其交集作为新事务集中的元素,通过计算新事务集中最小支持度与原事务集中最小支持度的关系,将在原事务集上的频繁项集挖掘转化为在新事务集上的频繁项集挖掘,算法的时间复杂度和空间复杂度大大降低。由于随机样本蕴含原始数据集的主要统计特性,新事务集具有原事务集的统计特性,通过调整参数,算法在新事物集上挖掘结果的准确度可以得到保证。并利用一个零售超市的交易数据对该算法的有效性进行了测试。测试结果表明,该算法能将挖掘速度提升数十倍,同时挖掘结果的准确度和其它算法相差不大。  相似文献   
10.
现有数据挖掘算法的缺点是在挖掘大数据时会出现大量候选模式,从而造成可伸缩性瓶颈,个别算法虽然不生成候选模式,但是计算代价高昂,缺乏有效剪裁,运行效率存在瓶颈.为此,提出一个全新的单阶段不生成候选模式的数据挖掘算法,其创新性有3点:一是基于前缀生长的模式枚举和基于效用上限值评估的剪裁策略;二是基于稀疏矩阵和虚拟投影的效用信息表达;三是节省存储空间的深度优先搜索方法.大量实验表明,新算法的时间效率比现有算法高5倍以上,并且内存使用量比现有算法少20%~60%,可伸缩性高.  相似文献   
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