基于FBS拓展模型的可穿戴式康复机械手设计研究

康复机械手是康复医学和机器人技术的结合,其目的是通过外带辅助器具约束受伤肢体的运动范围,重建手部的运动系统功能,从而对患者患肢进行康复治疗.对功能-行为-结构(FBS)模型进行拓展,以设计知识流理论为出发点,融入用户需求和原理空间构建了基于FBS拓展模型的康复机械手设计方案.通过对需求-功能-原理-行为-结构(PFWB...     

模糊 Kano 与情景 FBS 模型集成创新设计方法

为提高情景化玩具的满意系数和创新应用,提出了基于模糊 Kano 与情景 FBS 模 型构建创新设计方法。首先,运用模糊 Kano 模型的调查问卷、评估表、调查结果表对市场不 同情景玩具进行调研分析,并依次按照调研结果质量要素的重要程度进行排序,从而获取关键 设计要素。其次,将获得的关键要素作为重要目标,并引用情景功能-行为-结构模型(FBS)与模 糊 Kano 模型相结合的集成创新方法,解决情景化玩具创新性不足的问题,挖掘行之有效创新 方法与新流程。通过情景 FBS 的应用将用户需求分析结果更加直观、准确、多角度地反映实际 需要。最后,以一款情景玩具的创新设计为例,综合模糊 Kano 与情景 FBS 模型具备的互补优 势,有效提高了玩具的满意系数,并通过制作实物模型验证了创新设计的可行性,为同类型玩 具的不同用户群体需求研究提供一定的参考价值。     

基于规范变量分析的动态多变量过程故障诊断

主元分析法(PCA)和部分最小二乘法(PLS)是目前应用较普遍的故障检测方法,但是这两种方法都不能解决变量中存在自相关的问题,而化工过程测量变量之间往往存在互相关和强自相关;规范变量分析(CVA)法能有效地解决上述问题,应用于过程故障检测的效果明显优于PCA和PLS;但目前的研究大都限于故障检测上,在此基础上进行故障诊断的研究很少,因此提出了结合CVA统计模型和SPE统计量,再利用贡献图的方法,实现对Tennessee-Eastman过程的故障诊断;仿真结果表明了所提出方法的有效性.     

自动编码器与典型相关分析方法联合驱动的工业过程质量监测

本文将自动编码器(AE)特征提取方法和典型相关分析方法(CCA)有机结合,提出了一种联合驱动的质量监测模型及其质量相关的故障检测方法.首先,利用AE算法对输入样本进行无监督自动学习和重构,实现数据的特征提取和降维;其次,利用CCA算法实现特征与质量变量关联最大化,建立质量变量与特征变量的关系模型;根据监测模型的潜结构投影,构建T2统计量和SPE统计量及其相应控制限.将提出的方法用于分析带钢热连轧过程现场实际数据,结果表明,基于自动编码器-典型相关分析方法(AE-CCA)的质量监测方法能够准确的检测出故障,并且检测效果优于传统的核典型相关分析(KCCA)算法.     

具有热泵的苯-甲苯精馏过程的建模与控制

研究了热泵精馏塔的建模与控制问题.针对苯-甲苯精馏过程,采用逐板计算的方法进行动态机理建模;在热泵端,基于能量守恒定律等热力学方程建立了热量传递模型.通过对仿真模型结果的分析,研究了热泵精馏塔系统的特性.为了研究热泵精馏塔的控制问题,通过对动态机理模型的阶跃测试和辨识,获得了控制模型.对热泵精馏塔系统,按照单变量PID控制和多变量DMC控制两种结构,分别设计控制系统,通过仿真研究对比了两种控制方案的性能.     

多氯联苯定量结构-性质的关系

基于定量结构-性质相关(QSPR)研究多氯联苯化合物(PCBs)的性质具有重要意义。用分子负电性距离矢量(MEDV)表征209个PCBs的分子结构,同时用多元线性回归(MLR)技术和逐步回归结合留一法交叉检验筛选模型变量,建立多氯联苯类化合物的水溶性(LgS_w)、土壤吸附性(LgK_(oc))、色谱保留指数(RRI)、水溶液活度系数(LgY_w)、总分子表面积(TSA)与MEDV的QSPR模型,其线性相关系数(R)分别为0.9651,0.9692,0.9968,0.9111,0.9960。继用留一法和外部样本检验模型稳定性能,其相关系数(R_(CV),Q_(ext))分别为0.9611、0.9812;0.9572、0.9845;0.9941、0.9984;0.9980、0.9412;0.9953、0.9998。结果表明:所建QSPR模型均稳定性和预测能力良好。     

最优化技术在精馏过程综合中的应用及研究进展

数学最优化技术在过程系统综合中起着重要作用。本文综述了混合整数非线性规划(MINLP)和随机优化两类最优化方法在多组分精馏过程综合中的应用及取得的新成果。首先对离散流程结构的表达方法、MINLP模型的建立和求解方法、以及各种方法的优缺点等方面进行了比较分析；随后提出了一种新的可包括复杂精馏结构的编码表达法及一个求解混合变量问题的随机优化策略；最后对该领域发展提出展望。     

基于任务-操作的访问控制模型研究

访问控制是目前解决信息系统安全问题的主要技术。针对传统的基于任务-角色的访问控制策略在系统的安全性、通用性和实用性方面的不足,提出了一种新的基于任务-操作的访问控制模型(T-OBAC),该模型结合了基于任务和基于操作访问控制模型的共同优点,且角色描述更精确、安全性更好、应用更便捷、灵活。对它的基本原理、特点、实施步骤和实现方法等进行了深入研究,并通过一个实际系统开发的例子展示了模型应用的可行性和有效性。     

复杂事件处理技术及其在物流物联网中的应用

复杂事件处理(CEP)技术是目前对高速事件流中蕴含信息进行实时分析的最佳技术,重点应用于事件驱动架构系统中,能够帮助业务应用实现智能化处理。为报告其研究发展现状,在给出CEP基本含义及显著特征的基础上,首先提出了由9个模块组成的CEP系统通用结构模型;然后综述了模型中重要部分相关关键技术的分类与形式化基础;同时设计了CEP在物流物联网中综合应用的框架模型,由此得出了CEP技术的优点及作用;最后指出了目前存在的不足及未来的研究方向。从理论与实践两方面对CEP技术进行了系统、详细、深入的剖析,以期推动其继续发展。     

视频语义模型及评价准则

视频语义模型的目的是表示和管理视频中包含的对象、事件及关系等语义信息,并提供实现语义查询的基础.随着视频技术及与视频相关的应用的发展,对有效的视频语义模型的要求越来越迫切.文章对现有的视频语义模型进行了全面的综述,共包含16种视频语义模型:5种基于标注的模型和11种丰富语义模型.尽管视频语义模型对视频数据库提供查询服务和其它特性来说是至关重要的,但目前仍没有较好的评价视频语义模型的准则.因此,作者提出了针对丰富语义模型的评价准则共22条,并根据这些准则对11种丰富语义模型进行了评价.评价的结果表明这些模型可以满足用户的基本查询要求,但在高级能力方面(如表达能力方面的不确定性和对象历史等,查询能力方面的推理、查询条件重写等)还有所欠缺.而在表示与领域相关的约束以及为语义信息获取提供辅助功能等方面,目前的模型基本上还没有考虑.根据这些评价结果,文章最后建议了视频语义模型未来的研究方向.     

基于SVM的彩色人脸识别研究

人脸识别是模式识别、图像处理等学科的研究热点,有广阔的应用前景。简单介绍人脸识别的概念、过程及其技术发展和研究现状,重点对颜色模型、支持向量机的原理及在人脸识别中的应用进行概述,分析人脸识别过程中存在的困难,展望人脸识别技术今后的研究方向。     

A design model of FBS based on interval-valued Pythagorean fuzzy sets

The FBS (Function-Behaviour-Structure) model is a research model that stimulates creative thinking of designers in the design process. In order to reduce the influence of user requirement ambiguity on design results in the product design process and improve the accuracy of user requirements in the function-behavior-structure (FBS) design model, this paper proposes an interval-valued Pythagorean fuzzy set-based FBS model integrating AHP and HOQ methods. Firstly, the design model will use IVPF-AHP method to study user requirements and use interval-valued Pythagorean linguistic terms to replace the traditional scoring method of AHP to get the weight of each user requirement. Secondly, the conversion between user requirements and functions will be realized by IVPF-HOQ method, which converts customer requirements into functional characteristics and calculates the weights of each functional characteristic. Finally, the design focus will be filtered according to the order of importance of the functional characteristics, which will be used as functions to guide the development of the FBS model. In this paper, the feasibility and effectiveness of the proposed method will be verified by an application example of a hand-held fluorescence spectrometer. The results show that the proposed FBS model can effectively reduce the subjectivity and ambiguity in the decision-making process, improve the accuracy and information richness of user requirements, and effectively highlight the focus of the design study. The innovation of the proposed method is to provide a more objective and accurate innovative design method for user requirements through the integration of AHP, HOQ and FBS to effectively explore and analyze user requirements. The use of IVPFS to deal with fuzzy information in the design process in a more flexible manner can reduce the ambiguity of requirements when user data is small, and effectively improve the limitations of the FBS design model which is more subjective.     

基于预训练模型的机器阅读理解研究综述

近年来深度学习技术不断进步,随着预训练模型在自然语言处理中的应用与发展,机器阅读理解不再单纯地依靠网络结构与词嵌入相结合的方法。预训练语言模型的发展推动了机器阅读理解的进步,在某些数据集上已经超越了人类的表现。简要介绍机器阅读理解以及预训练语言模型的相关概念,综述当下基于预训练模型的机器阅读理解研究进展,对目前预训练模型在相关数据集上的性能进行分析,总结了目前存在的问题并对未来进行展望。     

Reforestation planning using Bayesian networks

The aim of this research was to construct a reforestation model for woodland located in the basin of the river Liébana (NW Spain). This is essentially a pattern recognition problem: the class labels are types of woodland, and the variables for each point are environmental coordinates (referring to altitude, slope, rainfall, lithology, etc.). The model trained using data for existing wooded areas will serve as a guideline for the reforestation of deforested areas. Nonetheless, with a view to tackling reforestation from a more informed perspective, of interest is an interpretable model of relationships existing not just between woodland type and environmental variables but also between and among the environmental variables themselves. For this reason we used Bayesian networks, as a tool that is capable of constructing a causal model of the relationships existing between all the variables represented in the model. The prediction results obtained were compared with those for classical linear techniques, neural networks and support vector machines.     

生物启发计算研究现状与发展趋势

生物启发计算的宗旨是研究自然界生物个体、群体、群落乃至生态系统不同层面的功能、特点和作用机制,建立相应的模型与计算方法,从而服务于人类社会的科学研究与工程应用．它既是人工智能的继承与发展,同时也是从新的角度理解和把握智能本质的方法．本文阐述了生物启发计算所涉及的生物进化论、共生进化论和复杂适应系统的理论起源．在对生物启发计算进行分析、归纳和总结的基础上,介绍了现有生物启发计算算法研究成果,并从最优设计、最优分析和最优控制3个方面对生物启发计算的应用研究成果进行了梳理．以此为基础,进一步地提出了生物启发计算的统一框架模型．最后,围绕并行生物启发计算、具有学习推理和知识学习生物启发计算、生物动力学启发计算、基于微生物群体感应的生物启发计算以及人工大脑、进化硬件、大数据、群集机器人、虚拟生物和云计算等前沿热点理论问题和工程应用问题对生物启发计算的发展方向和研究挑战进行了展望及分析．     

多跳机器阅读理解研究进展

与常规的单跳机器阅读理解相比,多跳机器阅读理解（MHMRC）需要在多个相关文档段落中进行多跳推理以实现对复杂问题的理解和回答,其更接近于人类的语言推理能力,具有广阔的应用前景但也极具挑战性。阐述MHMRC的研究背景,将现有方法根据适用场景分为封闭集合问答和开放域问答两类,主要包括基于问题分解的方法、基于图神经网络的方法、改进检索的方法、基于推理路径的方法等,分别从模型架构、特点、优劣等方面进行分析。介绍用于多跳推理的非结构化文本数据集和评测指标,对比各模型的性能表现。在此基础上,分析目前MHMRC研究的热点与难点,指出未来发展方向。     

芳烃联合装置邻二甲苯精馏塔流程模拟与优化

化工流程模拟软件不断发展,越来越多的化工装置开始采用流程模拟来优化装置的操作。基于精馏过程的实际运行数据,建立了能够良好描述装置实际运行工况的模型,实现了对芳烃联合装置邻二甲苯精馏过程的流程模拟。利用Aspen Plus建立装置模型,按照工艺条件及产品分离要求,使用设计规定工具,对采用精馏方式从混合C8～C10物料中分离邻二甲苯(OX)工艺进行研究。模拟结果与实际工业过程数据相符,能够满足工业建模的要求。基于模型,研究了进料塔板位置、回流比和塔顶采出量等变量对装置稳定运行的影响,从进料塔板,塔顶采出量和进料组分等方面提出了优化建议。研究结果表明:精馏塔塔顶采出量为OX产品主要杂质异丙苯(IPB)含量的显著影响因素。据此提出了包括回流比和塔顶采出量参数的优化方案,可以使主要杂质异丙苯的含量下降40%的同时,每年可节省燃料成本。     

面向动态交互场景的计算模型

随着人机交互技术不断发展,包含动态内容的交互系统,如虚拟/增强/混合现实、视频监控系统等,逐渐占据主要地位.面向动态交互场景的计算模型受到了越来越多的关注,大量的计算模型被提出,加强了人们对动态用户界面的认识和理解.然而,现阶段,面向动态交互场景的计算模型研究仍在问题复杂度、解释性、交互底层机制描述上存在诸多问题,极大...     

基于数据融合的目标检测方法综述

随着基于数据融合的目标检测在军事以及自然防护等领域广泛应用,越来越多的研究希望通过对检测融合系统进行优化或引入新的检测融合方法来更好地进行目标检测,从而推动相关领域的发展.基于数据融合的目标检测具有重要的学术意义和应用价值,为此,从先进的检测技术到优化创新的前沿论文等方面详细介绍基于数据融合的目标检测方法的最新研究进展.首先对融合定义、模式及其优缺点展开讨论,并总结目前该领域所面临的挑战;然后从传感器辅助方法、融合层次方法两个方面对相关研究方法进行详细的分类阐述,综述该领域的研究现状,并对所介绍的文献从检测性能、复杂程度、成本大小、检测目标(数量、动态、维度)等方面展开归纳总结;最后进行全文总结并对该领域的研究前景进行展望.