基于仿真数据的钻机动力头设计知识获取方法*

研究了如何从工程仿真获得的中间数据中提取设计知识的方法。对同一个设计问题,依据设计变量的不同取值构建正交实验表,对正交实验表中每一种实验方案的变量取值采用Pro/E建立设计问题的实体模型,将该实体模型导入ADAMS内并添加约束及驱动,从仿真后处理中导出设计问题的不同特征数据,并以该特征数据以及该问题的相关计算数据构成新的二维表,采用粗糙集理论对二维表数据进行知识抽取。以锚杆钻机动力头设计的仿真数据抽取知识加以验证,验证结果得出动力头设计的体积取中间值并且轴向推力取较大值时最终的冲击钻进能力才最强等实用性知     

基于模式识别的正交试验数据分析及其应用

针对现有正交试验数据分析方法有操作复杂和适应性弱的弊端,提出基于模式识别的最优判别平面(ODP)分析法。该法首先按Fisher准则而建立2个相互垂直的矢量,再将试验数据投影到这2个正交轴上,从而得到二维特征矢量,据此确定各因素对指标的影响程度。分析SIS热熔压敏胶性能试验数据结果,ODP分析法的结果与实际相符,且不受正交表指标数和有无空白列的限制,是一种简单而有效的正交试验数据分析方法,可在冶金化工领域推广。     

稀疏偏最小二乘方法用于光谱波长选择及定量分析

针对光谱数据局部效应显著、变量间的严重共线性等特征,实施基于转换权向量约束优化的稀疏偏最小二乘回归新技术。它通过在特征变量提取的优化目标函数中加入转换权向量的罚函数,一并执行光谱波长选择和特征提取,随后再构建特征变量与性质变量间的校正模型。其中,罚函数中的最佳罚因子和校正模型中的最优PLS成分数,经由各自取值范围内一定数量试验水平的两因素全面试验设计与校正模型精度调控的交叉验证方式确定。最后,通过面粉生面团切片的近红外光谱数据的试验应用研究,结果显示该技术光谱数据波长选择和特征提取稳健,去噪明显,并显著提高了光谱数据定量校正模型的预测能力。     

Gabor滤波器参数设计及其在虹膜识别中的应用*

利用二维Gabor滤波器组编码虹膜纹理的方法,已被广泛地应用于虹膜识别中。该方法的关键是滤波器组的参数设计,直接影响着识别准确率。深入分析了二维Gabor滤波器各参数的作用,提出了一种适用于虹膜纹理特征提取的Gabor滤波器参数设计方法。该方法根据理论分析建立起参数间的关系,借助傅里叶变换和频谱分析确定参数取值。实验证明,依据该方法设计的滤波器组用于虹膜识别,效果好、识别率高。     

面向三维工艺的工艺信息表达及技术研究

随着三维计算机辅助设计技术的深化应用,基于MBD（Model-Based Definition,基于模型定义）技术开展三维工艺设计已经成为研究热点。
　　MBD技术是一个用集成的三维实体模型来完整表达产品定义信息的方法体,通过一个完整的三维实体模型表达产品信息中的几何形状信息、尺寸、公差和工艺等信息。国内航空企业逐步开展基于MBD技术的产品设计制造,将MBD模型作为制造的唯一依据并取得一定进展,但仍然存在许多技术瓶颈。目前工艺部门仍以基于图样的二维工艺设计方法为主,以二维图样为主要的信息传递媒介,具体体现在基于二维视图的工艺设计知识的表达、获取、组织与管理比较困难,不能有效地总结设计经验和设计方法;复杂产品以及零部件的关键特征属性难以在二维视图中表现,这使得工艺性评价以及审查流于形式;三维CAD/CAM系统往往建立在统一信息平台上,而基于二维CAPP平台的工艺设计无法共享统一的三维产品模型,无法在统一的数据管理平台下进行数据管理。     

多变量分数阶滞后系统预测控制参数解析调优

提出了一种针对各子系统由一阶加分数阶滞后模型描述的多变量系统模型预测控制参数解析调优方法.首先推导了多变量分数阶滞后系统的状态空间模型;其次,基于该模型构建模型预测控制优化问题,并获得了控制信号的解析表达式;再次,对闭环控制系统进行解耦分析,揭示了模型预测控制器参数与系统闭环性能间的定量关系,通过将参数调优问题转化为极点配置问题,得到能够保证闭环系统性能的模型预测控制器参数取值的解析表达式;最后通过仿真实验验证了本文所设计的参数解析调优算法的有效性.     

一种基于LBP特征与流形知识的人脸识别方法

人脸识别是计算机视觉领域的研究热点,应用背景广泛。近年来,流形被认为是视觉感知的基础,流形学习算法被用来发现图像的内在特征。如何利用流形学习后的低维内蕴变量成为相关研究的核心问题。但是利用传统的流形学习算法降维得到的人脸低维特征在可分性上存在一定的不足。此外,流形学习算法对光照和姿态变化敏感。针对这两个问题,提出了一种基于局部二值模式（LBP）和流形知识的人脸识别方法。该方法首先利用LBP算子对人脸图像进行局部特征描述,然后使用流形学习算法获得高维特征数据的低维内蕴变量,并用泰勒展开式近似该流形,获取流形知识,最后利用流形知识估计流形距离来实现人脸识别。实验证明,该方法增强了人脸识别对光照变化的鲁棒性,从而提高了识别性能。     

基于ISTA-LSTM模型的间歇过程质量预测

为了考虑过程变量与质量变量的相关性,解决间歇过程的时序性和动态特性导致预测精度不高的问题,提出一种基于改进时空注意力-长短时记忆神经网络(improved spatial and temporal attention long short-term memory,ISTA-LSTM)的模型进行间歇过程质量预测.首先,对间歇过程的三维数据按变量方向展开成二维矩阵,对二维数据采用Min-max方法归一化;然后,使用偏最小二乘(PLS)方法对原始数据降维,提取数据的特征信息,基于时间注意力和空间注意力构建编码-解码器结构的双层LSTM网络,利用注意力机制自适应地学习神经网络参数,关注每一个过程变量对质量变量的重要性并分配相应的注意值,从而保留所有输入的必要信息,采用带交叉验证的网格搜索算法对预测模型进行超参数寻优,并建立预测模型;最后,在青霉素发酵仿真平台上进行实验验证,实验结果验证了所提模型对间歇过程质量预测的可行性和有效性.     

仿生湿吸二维微力传感器设计与试验研究

设计了一种L型的二维微力传感器,该二维微力传感器采用悬臂梁式结构。在弹性力学和材料力学基础上,利用Solidworks三维建模软件和ANSYS仿真软件对传感器分别进行模型建立和有限元应变分析。对该二维微力传感器的实体进行标定,得出了力和输出电压之间的关系。然后,在设计与分析二维微力传感器的基础上,研制了二维微力传感器阵列测试系统。最后,在测试系统实施了不同预压力下的湿吸力测试试验,验证了传感器和系统的可靠性。     

基于Pro/ENGINEER的皮带机3D参数化设计方法研究

本文介绍了基于Pro/ENGINEER三维CAD设计软件建立皮带机的参数化特征实体模型,完成了参数之间的关联设计,通过对控制参数的改变,快速完成不同系列皮带机的设计.实际系统测试表明,该系统实现了2D绘图与快速生成特征实体模型的高度集成,从而缩短了产品设计开发周期,提高企业对市场的应变能力.     

军事工程实体信息及数据描述方法研究

针对军事工程真三维连续特性及其实体表达的不确定性,给出了军事工程实体信息及数据描述方法,目的是为视景仿真、毁伤建模与仿真等应用领域提供服务。在表达军事工程地理实体认知的基础上,提出了实体信息描述要求;以概念建模为顶层设计,从地学、几何、拓扑、材质等层面进行抽象,给出了军事工程真三维空间集成建模方法;抽象点、线、面、体等实体,给出了军事工程实体模型集成表达方法,并以UML类模型表达了军事工程实体的数据模型。该方法应用于军事工程实体建模,能够较好地表示军事工程三维空间对象,并能有效支持围绕军事工程实体的各种拓扑操作和军事应用。     

球坐标建模语义分层的知识图谱补全方法

知识图谱是真实世界三元组的结构化表示。通常,三元组表示形式为（头实体,关系,尾实体）,这表示头实体和尾实体通过特定关系相互联系。针对知识图谱中广泛存在的数据稀疏问题,提出一种球坐标建模语义分层的知识图谱补全方法。使用球坐标系对实体和关系进行建模表示,以进行链接预测。具体来说,半径坐标旨在对不同层级的实体进行建模,半径较小的实体级别越高;角度坐标旨在区分相同层级的实体,即模长相等而角度不同的实体。该方法将实体映射到球坐标系中,可以有效建模知识图谱中普遍存在的语义分层现象。实验中,采用公开数据集WN18RR、FB15K-237与YAGO3-10进行相关的链接预测实验。实验结果表明,在WN18RR中,平均倒数排名（Mean Reciprocal Rank）比RotatE提高3.6%,Hit@10比RotatE提高1.9%;在FB15K-237中,平均倒数排名（Mean Reciprocal Rank）比ConvKB提高4.8%,Hit@10比ConvKB提高3.5%。实验证明球坐标建模语义分层的知识图谱补全方法可以有效提高三元组预测准确度。     

基于主题提示的电力命名实体识别

传统的命名实体识别方法可以凭借充足的监督数据实现较好的识别效果.而在针对电力文本的命名实体识别中,由于对专业知识的依赖,往往很难获取足够的监督数据,即存在少样本场景.同时,由于电力行业的精确性要求,相比于一般的开放领域任务,电力领域的实体类型更多,因此难度更大.针对这些挑战,本文提出了一个基于主题提示的命名实体识别方法.该方法将每个实体类型视为一个主题,并使用主题模型从训练语料中获取与类型相关的主题词.通过枚举实体跨度、实体类型、主题词以填充模板并构建提示句.使用生成式预训练语言模型对提示句排序,最终识别出实体与对应类型标签.实验结果表明,在中文电力命名实体识别数据集上,相比于几种传统命名实体方法,基于主题提示的方法取得了更好的效果.     

基于卷积神经网络的知识图谱补全方法研究

知识图谱是事实三元组的集合,其表示形式为(头实体,关系,尾实体)。为了补全知识图谱中缺失的实体和关系,提出一种基于卷积神经网络的知识图谱补全方法。使用传统嵌入模型训练三元组,得到实体向量和关系向量;将三元组表示成3列矩阵,作为卷积神经网络的输入,卷积后得到三元组的特征表示图;连接所有特征图和权重向量进行点乘得到每个三元组的得分,得分越低证明三元组越正确。实验采用数据集WN18RR、FB15K-237、FB15K分别进行链接预测和三元组分类实验。实验结果表明,与其他方法相比,该方法在Mean Rank和Hit@10指标上都取得了更好的实验结果,证明其可以有效提高三元组预测精度。     

An integrated pipeline model for biomedical entity alignment

Biomedical entity alignment, composed of two subtasks: entity identification and entity-concept mapping, is of great research value in biomedical text mining while these techniques are widely used for name entity standardization, information retrieval, knowledge acquisition and ontology construction.Previous works made many efforts on feature engineering to employ feature-basedmodels for entity identification and alignment. However, the models depended on subjective feature selection may suffer error propagation and are not able to utilize the hidden information.With rapid development in healthrelated research, researchers need an effective method to explore the large amount of available biomedical literatures.Therefore, we propose a two-stage entity alignment process, biomedical entity exploring model, to identify biomedical entities and align them to the knowledge base interactively. The model aims to automatically obtain semantic information for extracting biomedical entities and mining semantic relations through the standard biomedical knowledge base. The experiments show that the proposed method achieves better performance on entity alignment. The proposed model dramatically improves the F1 scores of the task by about 4.5% in entity identification and 2.5% in entity-concept mapping.     

Abstract data views: an interface specification concept to enhancedesign for reuse

The abstract data view (ADV) design model was originally created to specify clearly and formally the separation of the user interface from the application component of a software system, and to provide a systematic design method that is independent of specific application environments. Such a method should lead to a high degree of reuse of designs for both interface and application components. The material presented, extends the concept of ADV's to encompass the general specification of interfaces between application components in the same or different computing environments. This approach to specifying interfaces clearly separates application components from each other, since they do not need to know how they are used, or how they obtain services from other application components. Thus, application components called abstract data objects (ADOs), are designed to minimize knowledge of the environment in which they are used and should be more amenable to reuse     

一种基于CPLD+DSP的信号采集与处理系统设计

针对一种挖掘机模拟训练器操控系统的测试平台,设计了一种信号采集与处理系统。使用复杂可编程逻辑器件CPLD来控制高速A/D转换器和存储器SRAM,实现高速数据采集;利用DSP来进行整个操控系统的控制以及数据访问和处理。阐述了系统的硬件及软件设计方案,对信号采集及SPI通信等进行了功能性测试,并加以分析。实验结果表明,该系统软硬件设计合理,满足使用要求。     

PCI总线系统中基于USB的数据采集系统设计

USB总线(通用串行总线)快速可靠，便捷易用，是一种理想的数据传输方法。介绍了一种在PCI总线系统中利用软硬件相结合的方式采集并通过USB实时什榆数据的方法，从采集系统的工作原理和硬件、软件的实现方法等方面对采集系统的设计进行了说明，着重介绍了USB设备及主机软件的设计方法。