高效用模式产生策略综述

高效用模式挖掘用于从数据中找出对用户有用的信息。现有的高效用模式挖掘算法很多,如何选择更优的方法进行使用,是普遍存在的问题。要解决这个问题首先要了解高效用模式挖掘算法的分类,继而针对问题找出对应的算法。按照不同的角度可以划分多种不同类型的算法。从使用数据结构的类型,划分为基于树和基于效用列表的方法;从算法所需要经历的阶段,划分为一阶段和两阶段算法;还可以从算法使用的剪枝策略进行划分,如投影,保留效用,提高最小阈值等。首先对一阶段、两阶段高效用模式算法进行分析,主要分析基于树的两阶段算法和基于列表的一阶段算法。然后从是否产生候选分析基于树的高效用模式算法。最后分析高效用模式算法用到的缩减空间策略,如剪枝策略、投影技术等。通过分析得到一阶段算法在时间与空间上优于两阶段算法,不产生候选项集的算法在时间与空间上优于产生候选项集的算法,算法缩小搜索空间一般通过多种剪枝策略。     

基于Spark的并行k均值聚类模拟退火算法求解MMTSP

多起点闭回路多旅行商问题是旅行商问题的扩展。针对这个问题文中提出了一种基于Spark框架的并行k均值聚类模拟退火算法。该算法首先采用k均值聚类算法将所有城市分类,然后对应每个类建立一个旅行商问题,并通过一种改进的模拟退火算法对旅行商问题求解,MMTSP的解由这些类的最短路径之和计算得出。所提算法采用先聚类再执行模拟退火算法的求解策略可以极大的缩减模拟退火的搜索空间,并且由于Spark框架可以将聚类算法分好的若干类并行求解,从而更快的得到MMTSP问题的最优解。选取TSPLIB数据库中若干测试实例进行仿真实验,对求解精度和运行时间两个方面进行测试,与其他几种相关算法进行对比实验。实验结果表明,与目前FCMPGA、IPGA、IWO等算法相比,求解精度提高了5%~40%,求解效率上对比其他算法提升1~5倍,尤其在K值较大时表现更优。     

外军起重抢救车发展现状及趋势

起重抢救车是部队日常训练、作战行动中重要的保障装备,也是未来军用车辆发展的重要车型之一。外军装备的起重抢救车技术先进、性能优异。通过研究外军起重抢救车的装备现状,深入分析了其战术技术特点,最后总结提出了起重抢救车的发展趋势,从而为我军发展起重抢救车提供了可借鉴的经验与有益的启示。     

高灵敏度SAW纱线张力传感器研究

灵敏度是声表面波（ SAW）纱线张力传感器成功检测纱线张力的关键。通过对SAW纱线张力传感器的灵敏度和基片应变率之间关系的研究,提出了通过增加基片应变率来提高传感器灵敏度的理论。以该理论为指导,给出了通过灵活设计基片尺寸来获得最佳基片应变率的设计方案。为了得到最佳基片应变率对应的基片尺寸,建立了基片应变率和基片尺寸之间的数学模型,提出了求解最大基片应变率所对应基片尺寸的线性规划模型,即最佳灵敏度所对应基片尺寸。实验表明：该方法可以有效提高SAW纱线张力传感器的灵敏度,灵敏度达3132.4 Hz/gf。     

数字孪生驱动的物联型混单包装线多工位联动优化

目的 解决生产扰动给混单包装线带来的交货期延误、成本额外增加等问题.方法 将传统的混单包装线物联网化,实现生产资源的实时感知,及时获取生产现场的真实信息;面向物联型混单包装线的生产环境,基于数字孪生体系构建起物理世界与数字世界的联系,通过物联网的实体感知和网络的信息传输形成孪生数据集,建立孪生数据驱动的混单包装线多工位联动优化的信息架构;依据包装任务的工序约束,建立起多个工位的动态关联,实现工位间生产信息的实时协调,进而通过算法实现工位任务队列的联动式智能优化.结果 通过在某摩托车外胎包装生产线上的应用,优化后工序任务队列的目标函数值相比最高值下降了36.1％,验证了文中提出的物联型混单包装线多工位联动优化方法的有效性和可行性.结论 文中提出的混单包装线物联网化能为智能制造的实时提供硬件支撑,基于数字孪生的多工位联动优化提供了智能化决策工具支持.